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TV端Web页面性能优化实践

01 背景 随着互联网技术的持续创新和电视行业的高速发展,通过电视观看在线视频已经逐渐成为大众的重要娱乐方式。奇异果App作为在TV设备上用户活跃度最高的应用之一,为广大用户提供了丰富的内容播放服务,除此之外,同样有会员运营、专题活动等上线效率要求极高的服务提供给用户。为满足后者的诉求,我们调研了目前主流的动态化和跨端技术:H5、Flutter 和 React Native,最终从开发效率、人力成本、动态能力和性能上选择用H5方案,目前,H5页面承担了奇异果App内大量的收银、运营活动、专题等业务。然而,H5页面在TV设备上加载耗时过长是我们面临的主要困难,如何提升 H5页面在TV设备上的用户体验,是我们迫切需要解决的问题。 02 面临的挑战 挑战1:TV设备换机周期较长,系统碎片化问题严重,目前TV端 5.0系统以下的设备占比约 30%,占比很高。优化首先面临的是版本的跨度,兼容低版本是首要考虑。下图为TV端系统版本占比情况: 挑战2:TV设备性能偏低,TV设备主要分为三种:电视、盒子和投影仪,以上设备的的配置严重低于同时期的主流手机配置,在我们的性能等级划分中,CPU为4核A5...

Hugging Face 年度回顾:2023,开源大模型之年

查看本文完整链接,请点击文末阅读原文 在 2023 年,大型语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)受到了公众的广泛关注,许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face,我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于,它们不仅促进了研究的可复制性,还鼓励社区参与到人工智能模型的开发中来,这样做有助于我们更容易地审视模型中可能存在的偏差和局限性。此外,通过重复利用已有的检查点,我们还能够减少整个领域的碳足迹(这只是 众多优点 中的一部分)。 让我们一起回顾开源 LLMs 在过去一年的发展历程吧! 为了确保本文篇幅适中,我们将不涉及代码模型的相关内容。 🍜 预训练大型语言模型的配方 首先,如何获得一个大型语言模型呢?(如果你对此已有所了解,可以跳过这部分内容。) 模型的 架构(即其代码表示)定义了它的具体实现和数学结构:这包括所有的相关参数,以及这些参数如何与输入数据进行交互。目前,大多数高性能的大型语言模型(LLMs)都是基于 “仅解码器”(decoder-only)的 Transformer...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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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。