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Doris Catalog 已上线,性能提升 200x

"统一"是 Apache Doris 长期以来秉持的设计理念之一。在这一理念指引下,构建完善的 Catalog 生态是实现异构数据源统一查询分析的关键。目前,Doris 已支持 Iceberg、Paimon、Hudi 等数据湖 Catalog,以及 JDBC Catalog,用户无需迁移数据,即可对不同数据湖和传统数据库进行联邦查询分析。 本文聚焦 Doris 多集群间的查询分析。实现跨 Doris 集群的分析通查需要通过 JDBC Catalog,但该方式存在明显短板,比如协议开销较大、无法复用 Doris 查询优化策略、查询性能受限等等。同时,随着生产环境中多 Doris 集群部署愈加普遍,跨集群的数据联动分析需求也日益增长。在这种情况下,JDBC Catalog 很难满足用户的性能要求。 为此,Apache Doris 4.0.2 版本推出重磅特性:Doris Catalog。该功能专为跨 Doris 集群联邦分析设计,支持通过 Arrow Flight 和虚拟集群两种模式,进行更高效、更贴合原生优化的跨集群查询。 特此说明:Doris Catalog 当前为实验性特,欢迎大家体...

智元机器人发布 Act2Goal 方案

智元机器人宣布发布 Act2Goal 方案—— 这不仅仅是一个新的操作算法,更是一种让机器人“以终为始”的全新思维方式。 根据介绍,不同于传统机器人机械地执行死板指令,Act2Goal引入了“目标条件世界模型”。这意味着,机器人不再只是“看一步走一步”,而是拥有了预见未来的能力——在真正动手之前,它已经在大脑中构建了从现状通往目标的完整因果链条。这种将视觉推理与动作控制合二为一的端到端架构,让Act2Goal能够在从未见过的环境和物体面前,展现出惊人的零样本泛化能力。 且Act2Goal具备“自我进化”的本能。 它不需要人类手把手教(无奖励信号),就能在真实世界的交互中,快速“复盘”自己的行为轨迹。实验数据显示,面对高难度的陌生任务,Act2Goal仅需数分钟的在线自我磨练,成功率就能从30%提升至90%。 “所见即所向,让机器人的每一次行动,都精准地通往目标。” Act2Goal的核心在于将目标条件世界模型与动作生成策略统一于端到端框架,实现对任务演化过程的结构化理解。在每次操作前,系统不仅感知当前状态和目标状态,还通过世界模型预测从当前到目标的未来视觉轨迹,为动作专家提供连续、多尺...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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