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Yandex 发布全球最大开源音乐推荐数据集 Yambda

Yandex 发布开源音乐推荐数据集 Yambda,包含近 50 亿次匿名用户与流媒体平台 Yandex Music 音轨的互动数据。 Yandex 表示,该数据集来自旗下流媒体音乐服务的 My Wave 推荐系统,所有用户和跟踪数据都使用数字标识符匿名化处理: 包含了跨度 10 个月、47.9 亿次匿名用户交互,拥有来自 100 万用户的数据和 939 万个曲目的匿名描述符 包括隐式交互(侦听)和显式交互(喜欢、不喜欢和删除)两种反馈类型,并提供 50 亿、5 亿和 5000 万三种数据集大小, 相比现有的 Spotify Million Playlists、Netflix Prize dataset 等数据集,Yambda 在数据规模和时效性方面都更为出色。 Yambda 可作为通用基准用于电子商务、社交网络和短视频平台的推荐系统测试,现已在 Hugging Face 上提供: https://huggingface.co/datasets/yandex/yambda

NebulaFlow 重构边缘计算:分布式 AI 推理框架正式开源,低延迟赋能工业物联网

在工业物联网(IIoT)与边缘计算深度融合的今天,NebulaFlow开源框架的发布标志着分布式AI推理技术迈入新阶段。本文深度解析该框架如何通过创新的数据流编排机制,在工业质检、设备预测性维护等场景中实现毫秒级响应,同时揭示其三层异构计算架构如何平衡算力成本与推理精度。 NebulaFlow重构边缘计算:分布式AI推理框架正式开源,低延迟赋能工业物联网 边缘计算范式下的AI推理困境与破局 传统云计算架构在工业物联网场景中面临的根本矛盾,在于数据传输延迟与集中式算力分配间的不可调和性。NebulaFlow创新性地采用边缘节点协同推理策略,将AI模型拆解为可动态部署的微服务单元。通过实时监控网络带宽波动和设备算力状态,系统能自主决策将ResNet-34等视觉模型的卷积层部署在网关设备,而全连接层下沉至边缘服务器。这种混合精度推理机制使得汽车焊接质量检测的端到端延迟从传统方案的800ms降至惊人的93ms,同时保持99.2%的缺陷识别准确率。 三层异构架构的算力编排奥秘 NebulaFlow框架最核心的竞争力在于其"终端-边缘-近云"三级计算架构设计。在半导体晶圆检测的实际部署中,框架的资...

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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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