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每日一博 | Dubbo 泛化调用在 vivo 统一配置系统的应用

作者:vivo 互联网服务器团队- Wang Fei、LinYupan Dubbo泛化调用特性可以在不依赖服务接口API包的场景中发起远程调用, 这种特性特别适合框架集成和网关类应用开发。 本文结合在实际开发过程中所遇到的需要远程调用多个三方系统的问题,阐述了如何利用Dubbo泛化调用来简化开发降低系统耦合性的项目实践,最后对Dubbo泛化调用的原理进行了深度解析。 一、背景 统一配置平台是一个提供终端设备各个模块进行文件配置和文件下发能力的平台,模块开发在后台服务器进行文件配置,然后终端设备可以按照特定规则获取对应的配置文件,文件下发可以按照多种设备维度进行下发,具体项目框架可以参加下图: 现有的下发策略,都是由模块开发在统一配置后台服务器进行下发维度配置,文件是否下发到对应终端设备,由用户在本平台所选择的维度所确定。 但是其他业务方也存在在公司内部的A/B实验平台配置下发规则,来借助统一配置平台每天轮询服务器请求新文件的能力,但是在统一配置平台配置的文件是否能够下发由A/B实验平台来确定,A/B实验平台内会配置对应的规则以及配置统一配置平台对应的文件id,然后统一配置平台就需要针对...

从 Model-Centric 到 Data-Centric,MLOps 帮助 AI 多快好省的落地

1. 从Model-Centric到Data-Centric   近年来在国际国内的人工智能研究和应用上出现明显的趋势即AI应用对于模型和算法的提升目前达到一个瓶颈,目前正在从传统的Model-centric(即以模型为中心),在向Data-centric(以数据为中心)进行转变。 曾任斯坦福大学人工智能实验室主任,谷歌人工智能大脑负责人和百度首席人工智能科学家的业内著名学者Andrew Ng(吴恩达)教授2021年在美国通过他创办的DeepLearning.AI发表线上演讲,演讲的题目是《MLOps:From Model-centric to Data-centric AI》,在人工智能行业内引起了很大反响。在他的演讲中,他认为当前在工业界落地人工智能的现状是通过模型调优进行效果提升,远远不如通过数据质量调优带来的效果提升,所以带来的AI落地趋势为从Model-centric向Data-centric进行转变。 具体来说,采用Model-centric的方法就是保持数据不变,不断调整模型算法,比如使用更多更深的网络层、更多的超参数调整等,对最终结果的改善提升空间已经很小了;相反...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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