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关于 EMQX 开源版生命周期结束及未来发展的通告

EMQX 中文社区发布了“关于 EMQX 开源版生命周期结束及未来发展的通告”表示,在开源版本生命周期结束后,EMQX 开发工作将完成开源版和企业版的彻底融合。 具体公告内容如下: 尊敬的 EMQX 用户与社区伙伴,感谢您长期以来对 EMQX 的信任与支持。得益于全球开发者和企业用户的共同努力,始于 2013 年的开源项目 EMQX,现已发展成为全球领先的、专为实时智能设计的 MQTT 与 AI 一体化平台。 根据 EMQX 长期执行的版本维护政策,每一个主要版本均享有自发布之日起 18 个月的维护期。 EMQX 5.8 开源版于 2024 年 8 月发布,将于 2026 年 2 月 28 日正式结束产品生命周期。 为了提供更稳定、安全、高效的服务,并顺应软件行业的发展趋势,我们特此发布产品通告:开源版本生命周期结束后,EMQX 开发工作将完成开源版和企业版的彻底融合,迈向统一产品战略新阶段。 在此日期之后,映云科技将不再为 EMQX 5.8 开源版提供任何形式的维护更新,包括但不限于 bug 修复、安全漏洞补丁和新功能开发。 如果您使用的是 Apache 2.0 开源版本 EMQX,...

苹果开源长视频多模态大语言模型 SlowFast-LLaVA-1.5

苹果研究团队开源了适配版 SlowFast-LLaVA 模型,在长视频分析理解任务上表现超越更大规模模型。 该模型通过双流架构优化视频处理效率,慢流以低帧率捕捉场景细节,快流以高帧率追踪动作变化,解决了传统模型逐帧分析导致的信息冗余与上下文窗口溢出问题。其 10 亿、30 亿和 70 亿参数版本在 LongVideoBench 等长视频基准测试中均创佳绩,10 亿参数模型在 General VideoQA 任务中达 56.6 分,70 亿参数模型在 Long-Form Video Understanding 任务中获 71.5 分,且在图像理解任务如知识推理、OCR 等方面表现出色。 目前模型输入帧长限制为 128 帧,存在可能遗漏关键帧等局限。团队表示将探索内存优化技术提升性能。该模型基于公开数据集训练并开源,为长视频理解提供了新的高效解决方案。 https://github.com/apple/ml-slowfast-llava https://huggingface.co/papers/2503.18943

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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