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新年贺礼:2017阿里技术精编,65篇海量下载!

2017年,在技术发展的历史上,一定是个特别的一年:柯洁与AlphaGo的惊世大战,无人咖啡店开放体验,AI设计师“鲁班”横空出世、三年投入千亿的达摩院正式成立…… 技术前进的脚步,比我们想象中更快。 我们相信,每天一篇干货,效果虽不能立竿见影,但聚沙成塔、滴水成川,你看过的东西,会成为你的一部分,潜移默化影响更多的人。 《2017阿里技术年度精选》上册封面图 共享、开源是互联网技术发展最重要的精神。这次,在阿里技术公众号全年发布的近300篇文章中,我们选出了65篇,集结成这套《2017阿里技术年度精选》,分为上、下两册,总计678页,送给每一位热爱学习的你。 这么厚的书,为什么值得花时间去读? 这套精选集汇聚了阿里多个技术团队的倾囊分享,绝大部分来自线上开发实践:从业界前沿的算法、机器学习、大数据等最新技术,到行业标杆的数据库、中间件、运维

腾讯音视频实验室:使用AI黑科技实现超低码率的高清实时视频聊天

1、前言 自从苹果公司在iPhone 4引入了视网膜屏幕的概念以来,手机的分辨率自此开始突飞猛进。当前,1920x1080甚至更高的分辨率已经成为了标配。不过当我们谈到实时音视频聊天的时候,无奈受制于上行带宽,有相当一部分用户还是只能发送码率在250kbps以下的小分辨率视频码流,这就白白浪费了用户的高清手机屏幕。 要怎么样才能不增加上行码率的情况下,让用户在接收端可以看到更高清的实时视频呢? 超分辨率(Super-Resolution)是近几年迅速发展起来的一项图像放大技术,即通过硬件或软件方法提高原有图像的分辨率,通过一幅或者多幅低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程就是超分辨率重建。那是否可将超分辨率技术用在实时视频,在低码率甚至超低码率可以看到提升一档分辨率的实时视频? 传统的超分辨率是基于图像的纹理判断纹理的方向,并在此基础上做增强。而近一年,利用机器学习来做超分辨率越来越成为一种趋势。基于机器学习的神经网络结构,可以更好地学习低分辨率和高分辨率图像之间残差的特征,并且修复失真,还原到更高一档的分辨率。基于机器学习的超分辨率技术,像SRCNN、SRResNet、VDSR等...

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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。

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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