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逐本卸妆水以“轻旅护肤”切入旅游市场,开启便携美妆新蓝海

随着国内旅游市场全面复苏,2024年暑期旅游人次预计突破12亿,年轻消费者对“轻装出行”和“高效护肤”的需求激增。在此背景下,主打“天然温和、便携高效”的逐本卸妆水凭借差异化定位迅速出圈,成为旅游场景下的美妆新宠。近日,逐本发布《2024中国旅游护肤消费趋势报告》,数据显示其卸妆水产品上半年旅游渠道销量同比增长230%,印证了“旅行美妆”赛道的爆发潜力。 旅游消费升级:卸妆场景从“将就”到“讲究” 过去,旅游人群常因行李空间有限或追求便捷,选择牺牲卸妆品质,甚至用洗面奶简单替代。然而,随着“精致旅行”理念普及,消费者开始意识到:长途飞行、户外暴晒及异地水质差异易导致肌肤敏感,专业卸妆成为刚需。 逐本敏锐捕捉这一痛点,推出“旅行装卸妆水”系列,采用100ml小容量设计,符合民航安检标准,可随身携带上飞机;配方上以“90%天然植物水+5重神经酰胺”为核心,兼顾清洁力与温和性,30秒即可卸除防晒、淡妆,避免过度摩擦损伤屏障。此外,产品包装采用防漏密封技术,解决传统卸妆水漏液困扰,成为户外运动、城市漫游等场景的理想选择。 “旅游场景的卸妆需求被严重低估。”逐本市场总监李然表示,“我们的调研显示,76%的游客会因卸妆不便减少化妆频率,而逐本旅行装上市后,复购用户中有41%明确表示‘为旅行囤货’,这验证了细分市场的巨大空间。” 渠道联动:打通“线上种草+线下体验”闭环 为抢占旅游市场先机,逐本构建了多维渠道网络: 线上精准触达 联合小红书、抖音发起#旅行卸妆急救包#话题,联动1000+旅行博主、美妆KOL创作场景化内容,播放量超3亿次;同时与携程、飞猪等OTA平台合作,推出“机票+卸妆水”联名套餐,覆盖超500万出行人群。 线下场景渗透 入驻全国30个核心城市的高铁站、机场便利店及热门景区美妆集合店,如三亚免税城、杭州湖滨银泰等;针对酒店场景,与华住、亚朵等连锁品牌合作,在客房配备试用装,提升品牌曝光度。 跨界联名破圈 携手国潮旅行箱品牌“地平线8号”推出限量礼盒,将卸妆水与行李箱、收纳包组合销售,首发10分钟售罄,带动品牌搜索量激增15倍。 产品迭代:从“满足需求”到“创造需求” 基于旅游场景的深度洞察,逐本持续优化产品线: 分肤定制系列:针对油皮、干皮、敏感肌推出不同配方,如“沙漠肌救星”含玻尿酸与B5,“油痘肌专研”添加水杨酸与茶树精华。 多功能创新:2024年8月上线“卸妆水+湿巾”二合一产品,采用可降解无纺布材质,单片独立包装,满足登山、露营等极端场景需求。 环保可持续:旅行装瓶身使用50%再生塑料,空瓶回收可兑换积分,吸引注重生态的年轻游客。 行业展望:旅游美妆或成下一个千亿赛道 据艾瑞咨询预测,2025年中国旅游美妆市场规模将达480亿元,年复合增长率超25%。逐本创始人刘倩菲认为:“旅游不仅是空间移动,更是生活方式的延伸。未来,我们将围绕‘出行场景’拓展防晒、面膜等品类,同时通过AI测肤技术为游客提供个性化护肤方案,让‘逐本’成为旅行箱中的必备品牌。” 目前,逐本已与敦煌研究院、九寨沟等文旅IP达成合作意向,计划推出地域限定款卸妆水,将文化元素与护肤科技结合,进一步深化“旅行+美妆”的品牌认知。在这场旅游消费升级的浪潮中,逐本正以“小而美”的卸妆水为支点,撬动一个充满想象力的新市场。 关于逐本化妆品 逐本创立于2016年,专注天然植物护肤,以“分肤分时、东方植愈”为理念,打造敏感肌友好型产品。其卸妆水系列凭借温和配方与便携设计,连续三年蝉联天猫卸妆品类销量TOP3,并荣获2023年“年度国货创新品牌”奖项

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vivo 开启顶尖人才招募计划:涉及芯片、AI 大模型等领域,称薪酬上不封顶

vivo近日启动了一项名为“蓝极星计划”的顶尖人才招募项目。 招募信息显示,蓝极星计划的定位为vivo最核心的人才战略方案,面向全球高校顶尖技术人才。在待遇方面,vivo承诺薪酬上不封顶。 不过,蓝极星计划的门槛也很高,仅向博士生开放。此次招募的岗位涉及XR、AI大模型、影像、芯片、器件开发等核心技术领域,岗位类型十余个。总体招募规模在百人左右,其中以影像方向名额最多。

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云原生✖️ AI 时代的微服务架构最佳实践—— CloudWeGo 技术沙龙·北京站报名开启

活动介绍 CloudWeGo 开源两年多以来,社区发展迅速,生态日益丰富,落地企业用户已超过 40 家,涵盖 AI、电商、金融、游戏等多个行业。同时,随着云原生技术和 AI 技术的持续蓬勃发展,我们发现企业用户也面临着越来越多性能、成本和稳定性方面的挑战,系统需要支持弹性伸缩和潮汐流量下的稳定性,因而也越发需要一套高性能、易扩展、功能丰富的微服务架构。 诚挚邀请社区用户和开发者共同参与 CloudWeGo 技术沙龙。活动将于2024年3月30日(周六)在北京举办,邀请广大技术同仁共同探讨在 云原生 xAI 浪潮之下,企业如何构建云原生微服务架构,来支持产品的快速迭代与发展。 议题简介 本次活动分享议题将聚焦 CloudWeGo 相关技术功能实现,以及如何借力 CloudWeGo 开源项目帮助企业构建微服务等议题,将携手 CSDN 、稀土掘金、火山引擎开发者社区、字节跳动技术团队作为合作伙伴同步进行宣传和直播。活动邀请了 CloudWeGo 社区的多位 Maintainer 和 Committer 分享 Kitex 和 Hertz 在 AI 场景的设计和实现方案,并邀请了方正证券和来自字节跳动 Flow 的工程师分享 CloudWeGo 的落地实践,诚邀更多有微服务落地的企业用户和广大开发者参与交流。 主题演讲: Kitex Thrift Streaming 的设计与实现 讲师:冯敏,CloudWeGo-Kitex Maintainer 大纲: 随着 AIGC/LLM 的快速发展,字节跳动内部对 Streaming 的需求更紧迫,CloudWeGo 基于 Kitex 的 gRPC/HTTP2 传输协议,扩展支持了 Thrift Streaming,并完善了原来 Kitex/gRPC 的服务治理能力、改进了可观测性和易用性,未来还计划使用 TTHeader 传输协议进一步改进性能。 主题演讲: Hertz SSE 实现原理 & 在 AI ChatBot 的落地 讲师:范舒阳、万子渝,CloudWeGo-Hertz Committer 大纲: SSE(Server-Sent Events)是一种服务器主动发送数据到客户端的机制,基于 HTTP 提供单向流能力。随着 AIGC/LLM 的流行,字节跳动内部和社区都对 SSE 有强烈诉求。两位同学将会分享 SSE 的原理,Hertz SSE 的设计与实现,以及演示如何利用 SSE 能力构建 AI 聊天机器人。 主题演讲:金融科技 Go 微服务建设实践 讲师:刘义,方正证券金融科技工程院高级研发工程师 大纲: 本演讲是方正证券近1年从0开始实践 Go 微服务的历程以及经验总结,包括:微服务框架选型之路,与 CloudWeGo 的第一次亲密接触;金融行业关注的可观测性建设实践;以及基于 Kitex 的服务接口管理建设实践等内容。 主题演讲: Kitex Thrift Streaming 在 AI 场景落地实践 讲师:杜少丰,字节跳动-Flow 研发工程师 大纲: 本次分享将会分享字节 Prompt 平台在借助 Kitex Thrift streaming 落地了流式接口的实践中的经验与遇到的问题。字节 Prompt 平台需要为上层业务提供便捷的 Prompt 开发、调优、评测及应用等全生命周期能力,其中打字机效果的流式吐出大模型结果是必须支持的。如果基于 SSE 实现还需要编写 http 服务,基于轮训方式过于丑陋,基于 gRPC 可能带来兼容问题。Kitex 应内需开发了 Thrift streaming 能力,因此我们成为第一个吃螃蟹的人,在 Prompt 平台中借助 Kitex Thrift streaming 落地了流式接口。 圆桌讨论 主持人:罗广明 圆桌嘉宾:冯敏、范舒阳、刘义、杜少丰 大纲: 快速构建微服务架构有什么秘诀和心得 CloudWeGo 如何协助产品提升性能、稳定性、开发效率、降低成本等 微服务开发、CloudWeGo 框架设计与 AI 相关生态的洞察、未来技术发展构想等 现场 Q&A 立刻报名 访问活动页面即可报名注册,参与现场互动还有机会获得社区精美周边礼品。了解更多 CloudWeGo 项目相关信息请访问 www.cloudwego.cn ,期待您的参与!

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Java的虚拟线程(协程)特性开启预览阶段,多线程开发的难度将大大降低

高并发、多线程一直是Java编程中的难点,也是面试题中的要点。Java开发者也一直在尝试使用多线程来解决应用服务器的并发问题。但是多线程并不容易,为此一个新的技术出现了,这就是虚拟线程。 传统多线程的痛点 但是编写多线程代码是非常不容易的,难以控制的执行顺序,共享变量的线程安全性,异常的可观察性等等都是多线程编程的难点。 如果每个请求在请求的持续时间内都在一个线程中处理,那么为了提高应用程序的吞吐量,线程的数量必须随着吞吐量的增长而增长。不幸的是线程是稀缺资源,创建一个线程的代价是昂贵的,即使引入了池化技术也无法降低新线程的创建成本,而且 JDK 当前的线程实现将应用程序的吞吐量限制在远低于硬件可以支持的水平。 为此很多开发人员转向了异步编程,例如CompletableFuture或者现在正热的反应式框架。但是这些技术要么摆脱不了“回调地狱”,要么缺乏可观测性。 解决这些痛点、增强Java平台的和谐,实现每个请求使用独立线程(thread-per-request style)这种风格成为必要之举。能否实现一种“成本低廉”的虚拟线程来映射到系统线程以减少对系统线程的直接操作呢?思路应该是没问题的!于是Java社区发起了关于虚拟线程的JEP 425提案。 虚拟线程 虚拟线程(virtual threads)应该非常廉价而且可以无需担心系统硬件资源被大量创建,并且不应该被池化。应该为每个应用程序任务创建一个新的虚拟线程。因此,大多数虚拟线程将是短暂的并且具有浅层调用堆栈,只执行单个任务 HTTP 客户端调用或单个 JDBC 查询。与之对应的**平台线程( Platform Threads,也就是现在传统的JVM线程 )**是重量级且昂贵的,因此通常必须被池化。它们往往寿命长,有很深的调用堆栈,并且在许多任务之间共享。 总而言之,虚拟线程保留了与 Java 平台的设计相协调的、可靠的独立请求线程(thread-per-request style),同时优化了硬件的利用。使用虚拟线程不需要学习新概念,甚至需要改掉现在操作多线程的习惯,使用更加容易上手的API、兼容以前的多线程设计、并且丝毫不会影响代码的拓展性。 平台线程和虚拟线程的不同 为了更好理解这一个设计,草案对这两种线程进行了比较。 现在的线程 现在每个java.lang.Thread都是一个平台线程,平台线程在底层操作系统线程上运行 Java 代码,并在代码的整个生命周期内捕获操作系统线程。平台线程数受限于 OS 线程数。 平台线程并不会因为加入虚拟线程而退出历史舞台。 未来的虚拟线程 虚拟线程是由 JDK 而不是操作系统提供的线程的轻量级实现。它们是用户模式线程的一种形式,在其他多线程语言中已经成功(比如Golang中的协程和Erlang中的进程)。 虚拟线程采用 M:N 调度,其中大量 (M) 虚拟线程被调度为在较少数量 (N) 的 OS 线程上运行。 JDK 的虚拟线程调度程序是一种ForkJoinPool工作窃取的机制,以 FIFO 模式运行。 我们可以很随意地创建10000个虚拟线程: // 预览代码 try (var executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor()) { IntStream.range(0, 10_000).forEach(i -> { executor.submit(() -> { Thread.sleep(Duration.ofSeconds(1)); return i; }); }); } 无需担心硬件资源是否扛得住,反过来如果你使用Executors.newCachedThreadPool()创建10000个平台线程,在大多数操作系统上很容易因资源不足而崩溃。 为吞吐量而设计 但是这里依然要说明一点,虚拟线程并是为了提升执行速度而设计。它并不比平台线程速度快,它们的存在是为了提供规模(更高的吞吐量),而不是速度(更低的延迟)。它们的数量可能比平台线程多得多,因此根据利特尔定律,它们可以实现更高吞吐量所需的更高并发性。 换句话说,虚拟线程可以显着提高应用程序吞吐量 并发任务的数量很高(超过几千个),并且 工作负载不受 CPU 限制,因为在这种情况下,拥有比处理器内核多得多的线程并不能提高吞吐量。 虚拟线程有助于提高传统服务器应用程序的吞吐量,正是因为此类应用程序包含大量并发任务,这些任务花费大量的时间等待。 增强可观测性 编写清晰的代码并不是全部。对正在运行的程序状态的清晰表示对于故障排除、维护和优化也很重要,JDK 长期以来一直提供调试、分析和监视线程的机制。 在虚拟线程中也会增强代码的可观测性,让开发人员更好地调试代码。 新的线程API 为此增加了新的线程API设计,目前放出的部分如下: Thread.Builder 线程构建器。 ThreadFactory 能批量构建相同特性的线程工厂。 Thread.ofVirtual() 创建一个虚拟线程。 Thread.ofPlatform() 创建一个平台线程。 Thread.startVirtualThread(Runnable) 一种创建然后启动虚拟线程的便捷方式。 Thread.isVirtual() 测试线程是否是虚拟线程。 还有很多就不一一演示了,有兴趣的自行去看JEP425。 总结 JEP425还有很多的细节,基于我个人理解能力的不足只能解读这么多了。协程在Java社区已经呼唤了很久了,现在终于有了实质性的动作,这是一个令人振奋的好消息。不过这个功能涉及的东西还是很多的,包括平台线程的兼容性、对ThreadLocal的一些影响、对JUC的影响。可能需要多次预览才能最终落地。胖哥可能赶不上那个时候了,不过很多年轻的同学应该能够赶上。 关注公众号:Felordcn获取更多资讯 个人博客:https://felord.cn

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Techo Hub技术巡回北京站开启,与众多专家共赴“数字金融创新与实践”盛宴

【51CTO.com原创稿件】随着科技发展的日新月异,以大数据、云计算、人工智能算法和区块链等技术为核心的金融科技应用,全方位地重塑着金融行业生态。以科技和金融为抓手,赋能行业,建立数字互联。“无科技不金融”日渐成为行业共识。 北京经济发展水平全球领先,为构建首都现代化数字金融体系奠定了坚实基础,成为全球数字经济标杆城市的闪亮名片。腾讯云Techo Hub技术巡回北京站将于2022年1月15日召开,与众多开发者一起研讨数字金融创新与实践。 腾讯云Techo Hub 技术巡回北京站将聚焦金融行业数字化转型,从计算、数据库、安全,到移动渠道端智慧化一站式开发,多位腾讯云技术专家将分享数字金融的创新与实践,探讨金融行业数字化转型升级的未来趋势。 金融科技是数字金融产业发展的核心基础和关键要素,以“ABCD”(人工智能、区块链、云计算、大数据)为代表的核心技术要素是金融科技基础设施的重要发展基础。同时,现阶段金融业对技术应用有更高性能、更强稳定性、更具安全性与合规性的要求,平衡金融稳定与创新发展成为金融科技业界面临的重要课题。那么,如何解决数据安全及合规问题?如何实现企业在发挥云的优势的同时,数据能够保存在自有资产服务器上来满足数据和数字合规需求?腾讯云混合云高级架构师邢陪邻老师,将重点分享无托付物理服务器(CHC)的产品特点以及在金融业务场景下的应用场景。 金融系统交易数据和账户数据的存储和运算等内容,离不开数据库的支撑。当前金融行业也正在进行数据库选型,从强一致性、高可用性、高安全性等方面对数据库提出了更多的要求。TDSQL是腾讯云企业分布式数据库,涵盖金融级分布式、云原生、分析型等多引擎融合的完整数据库产品体系,提供业界领先的金融级高可用、计算存储分离、数据仓库、企业级安全等能力。腾讯云数据库高级架构师黄平中老师,将围绕金融行业的创新实践历程来分享TDSQL分布式数据库的设计理念、产品形态以及最佳实践。 金融行业作为数据密集型行业,在营销风控环节对外部数据都有很强烈的需求,随着数据保护相关法规的推进,金融机构通过数据流通进行数字化转型面临着挑战。联邦学习因能在数据本地化的情况下实现联合建模,成为实现数据安全融合的潜在方案。腾讯云联邦学习平台副总监刘站奇老师,将分享腾讯云联邦学习平台在样本掺水训练、通讯报文压缩、安全协议优化等方面的一些研究进展。 “数字化转型,移动先行”。通过移动渠道端智慧化开发运营一站式解决方案,提高移动中台核心能力,实现一码多端、小程序、低代码、千人千面、智慧营销、数据智能,丰富腾讯移动运营经验,从而提升业务落地效率以及用户体验。腾讯金融云移动金融产品副总监胡宏伟老师,将通过分享构建稳定的金融基础架构,帮助金融企业从容应对数字化转型的挑战。 除了前沿技术、实践案例的分享,本场活动现场还设置了精彩的互动活动和精美好礼,欢迎众多开发者点击链接报名! 【51CTO原创稿件,合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】 【责任编辑:梁菲 TEL:(010)68476606】

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OpenAI 开启 Codex 测试,一个将自然语言翻译成代码的 AI 系统

人工智能创业公司 OpenAI 在得到了微软等公司的大力支持后,如今推出新产品的速度也越来越快。继去年的 GTP-3 之后,如今时隔一年 OpenAI 宣布将通过 API 向企业和开发者提供访问其Codex 程序的机会。 OpenAI Codex 是一个利用人工智能系统将自然语言翻译成代码的程序。Codex 能够理解十几种编程语言,开发者可以用自然语言下达命令,Codex 会解析命令并执行它们。通过 OpenAI Codex 有可能为现有的应用程序建立一个自然语言界面。 Codex 还为今年 6 月 GitHub 推出的 Copilot 提供了技术支持,Copilot 为微软 Visual Studio 等开发环境中的整行代码提供建议。Codex 在数十亿行公共代码上进行了训练,并与一组广泛的框架和语言适配,能够适应开发人员编写的代码,以配合他们的编码风格。 根据 OpenAI 提供的信息,通过 API 提供的 Codex 模型在 Python 编程中具有最强的能力,但也 "精通" JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript 和 Shell 等编程语言。它在执行编程任务时能够考虑到上下文信息,包括转译、解释代码和重构代码。 虽然能力很强,但 OpenAI 在一篇论文同样也表示了 Codex 在现阶段仍然有很大的局限性,包括偏见和样本的低效率。OpenAI 的研究人员发现,该模型提出了语法错误或未定义的代码,调用了未定义或超出代码库范围的变量和属性。更令人担忧的是,Codex 有时会建议一些表面上看起来正确但实际上并没有执行预期任务的解决方案。例如,当被要求创建加密密钥时,Codex 在部分情况下选择了明显不安全的配置参数,并推荐了有问题的软件包作为依赖。 也许是为了规避可能产生的风险,OpenAI 在文件中表示,像 Codex 这样的模型所引发的风险可以通过 "仔细" 的文档和用户界面设计、代码审查和内容控制来减轻。OpenAI 还将 "采取多管齐下的方法" 来减少滥用 Codex 的风险,包括限制请求的频率以防止自动化工具恶意使用。 Codex 在初始阶段将以免费的形式提供给企业和开发者使用,感兴趣的开发者可以通过链接注册登记来获得使用 Codex 的机会,也可以查看官方演示视频(YouTube 链接)了解更多详情。

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首期直播分享已开启报名

欢迎大家参加首期 Gitee Talk ! 作为首期直播分享,Gitee Talk 为各位开发者带来的是 「AI 应用实战专题」。我们邀请了四位在人工智能领域颇有建树的嘉宾,通过四个不同的主题,为各位开发者分享人工智能技术如何更好地为业务赋能,真正发挥出其价值。 直播观看方式 扫描下方二维码,免费加入 Gitee Talk 直播群。 群内将为大家推送课程直播间的链接、直播时间,以及 AI 学习资料大礼包,观看直播互动的伙伴将有机会获赠奖品,公仔、文化衫、鼠标垫、路由器等你拿! 直播内容 智能推荐技术应用案例 分享时间 8月12日 19:30-20:15 分享嘉宾 连诗路 –《产品经理进化论:AI+时代产品经理的思维方法》作者、《AI赋能:AI重新定义产品经理》作者 前阿里巴巴产品专家、前爱奇艺产品总监、现AI领域创业者。80后,毕业于浙江大学软件工程专业,超过387000+人次阅读认可,前阿里巴巴需求挖掘产品经理,具有丰富的高并发系统设计、大数据挖掘经验。 爱奇艺奇秀产品第一任产品总监,曾为多家互联网企业、智能硬件企业和投资者担任产品顾问,策划过多款软件和硬件产品。畅销书《AI+时代产品经理的思维方法》《AI赋能-AI重新定义产品经理》作者。 人脸图像在各行各业中的应用 分享时间 8月12日 20:15-21:00 分享嘉宾 言有三–知名的人工智能领域专业原创内容自媒体人,毕业于中国科学院。 超 5 年的从业经验,从国内一流的 AI 研究院到自主内容创业,《深度学习之图像识别:核心技术与案例实战》,《深度学习模型设计:核心算法与案例实战》作者。专注点主要在深度学习理论,深度学习模型设计与优化,计算机视觉基础方向,AI 美学,2D 与 3D 人脸,GAN 等领域。公众号+知乎+头条超 10 万粉丝,全网技术文章阅读量超过 500 万。 百度 PaddleOCR 开源大礼包全面解读 分享时间 8月13日 19:30-20:15 分享嘉宾 刘威威 – 百度资深研发工程师 百度CV方向算法工程师,PaddleOCR核心开发者之一。毕业于华中科技大学人工智能与自动化学院。《百度架构师手把手带你产业级实践深度学习》课程作者之一,对应书籍即将出版。 人工智能技术的创新与应用 分享时间 8月13日 20:15-21:00 分享嘉宾 阿翘 — 平安科技资深产品经理、《产品经理进阶:100个案例搞懂人工智能》作者 负责中国平安集团大数据平台建设与应用,擅长人工智能技术在金融领域的商业化应用。曾主导平安内部多个大型项目,实践经验丰富,对互联网产品设计方法论有深入洞察。 什么是「Gitee Talk」 Gitee Talk 是 Gitee 推出的一档线上直播分享活动,每一期都会邀请行业内的专家带来技术干货分享,或专注于企业服务、大数据、云计算、人工智能等热门领域,或涉及研发管理、敏捷开发、项目协作等研发管理方法论。旨在为用户带来最有用最干货的技术知识,提升技术能力与行业竞争力。

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喜大普奔 JwChat 聊天组件上线啦 ,一个标签开启聊天新生活

JwChat是一款极简的数据驱动为主的聊天框组件。 1. 新增表情包可自动匹配微信表情。 2. 新增聊天窗口配置组件,可以自由配置顶部状态栏和右侧信息栏 安装 使用 npm 安装 npm install jwchat 使用 yarn 安装 yarn add jwchat 使用 因为本组件是基于 element-ui 开发。首先需要引入 element-ui。 npm install element-ui 在 main.js 中引入组件 import ElementUI from 'element-ui'; import 'element-ui/lib/theme-chalk/index.css'; Vue.use(ElementUI); ​ import Chat from 'jwchat'; import 'jwchat/lib/JwChat.css'; Vue.use(Chat) 在 *.vue 中引入 <JwChat-index :taleList="list" @enter="bindEnter" v-model="inputMsg" :toolConfig="tool" /> 文档 官方文档

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华为发布OptiXstar千兆智能光猫旗舰产品,开启Wi-Fi 6家庭主场!

【51CTO.com原创稿件】3月30日,华为正式发布业界首款千兆智能光猫OptiXstar系列,基于创新性的10G PON、eAI(嵌入式人工智能)和Wi-Fi 6技术,重构家庭宽带体验,加速千兆家庭宽带的普及。华为接入网领域总裁周军在发布会上向媒体揭秘了华为是如何通过技术创新给人们带来完全不同的家庭宽带体验。发布会直播结束后,华为家庭网络领域总经理冯志山也接受了媒体的采访,详细阐述了华为打造品质家庭宽带背后的构思与愿景。 技术“神操作”击破传统家庭宽带三大顽疾 周军表示,现在家庭中很多家庭都已经安装了百兆带宽,但是在2500名宽带用户的调查中,真实的网络体验并不是非常好,网络慢、卡顿、掉线成为饱受诟病的最主要三个问题。那么这些问题能够用技术手段来解决吗?华为的答案是肯定的。 来看看华为是如何“神操作”的吧! 周军介绍到,在速率方面,华为使用的是自研高性能芯片,采用160MHz频宽设计,在实际测速过程中,带宽可以达到1.6G到1.8G,而且通过频谱聚合技术使WI-FI频谱提升50%利用率,可以让带宽变成“双车道”,多业务并发也不影响。 在时延方面,华为通过独特内嵌的智能AI识别技术以及空口切片技术,以及WI-FI6抗干扰技术,实现对关键特定宽带业务特定加速,例如眼下最火爆的“停课不停学”,华为和国内知名教育机构合作,实际在线网测试了加速效果,可以实现25分钟网课零卡顿,家庭VR云游戏也可以痛快畅玩。 在穿透力方面,华为采用了高增益天线和优质的WI-FI算法,可以让WI-FI信号多穿一堵墙,实现全屋WI-FI信号满格。通过高增益5dBi双波束天线,以及智能功率调控算法,真正实现覆盖增强25%,解决在家居环境中WI-FI覆盖不到的烦恼。 除了以上这些,华为还引入华为智能运维平台,支持问题一键诊断,故障自动修复,一方面解决宽带业务中用户的燃眉之急,另一方面也降低运营商上门维修次数,节省人力成本。此外值得一提的是,华为旗舰产品还提供端到端四级安全保护,让孩子、家人能够享受宽带业务的同时而无后顾之忧。 能耗这个细节华为也考虑到了,据悉华为通过智能化的动态节能设计,帮助每一台光猫减少它的耗电量,华为光猫智能休眠技术可以让每个用户每年节省38度电,节省的碳排放量相当于每年多种一棵树。 将通过电信运营商推向市场,带宽不再“打折” 冯志山告诉记者,目前华为光猫主要通过国内三大电信运营商来向消费者市场推广,消费者只要向电信运营商申请办理千兆宽带套餐就可以享受到Wi-Fi 6的新体验。他还透露,今年整个Wi-Fi 6的光猫都会进入到规模部署状态,解决最终用户体验问题。目前三大运营商在这基础上正在做积极准备,华为相信集采的光猫里面也会集成Wi-Fi 6的特性,让Wi-Fi 6体验让老百姓真正享受到高带宽高速率的便捷,解决在线教育、打游戏、云游方面遇到的问题。 谈及市场时,他还补充到,目前市场上有大量Wi-Fi 4的光猫,这类产品没有办法满足100兆以上套餐需要,而之前市场上发布的Wi-Fi 5光猫则主要是匹配200兆,华为本次发布Wi-Fi 6光猫主要匹配300兆到1000兆,甚至超过1000兆的套餐。“用户签约带宽是多少,他的体验就能达到多少兆,实际与套餐标准相匹配不打折,这正是本次华为发布千兆光猫的目标。” 当然,消费者想要获得Wi-Fi 6的体验,还必须要从端到端整体适配才能达到。目前除光猫外,手机、平板、电视领域都已经有厂商宣布支持Wi-Fi 6,华为终端也刚刚发布了支持Wi-Fi 6的P40手机。这些越来越多的Wi-Fi 6终端会反向推动搭载Wi-Fi 6光猫加快部署,这也是华为在2020年发布Wi-Fi 6光猫的原因。“未来华为仍将持续创新,随着光猫演进,随着技术创新,随着用户体验的提升,我们相信华为会开发出更丰富的新产品新功能,让最终消费者体验到网络带来的变化,支撑好他的业务需求。” 【51CTO原创稿件,合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】 【责任编辑: 周雪 TEL:(010)68476606】

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【即将开启】大数据计算技术共享计划 — MaxCompute技术公开课(第三季)

当人们谈论云上数据仓库(CDW)时,通常在谈论什么?当人们谈论“云数据”和“大计算”时,通常在谈论什么?只知道Hadoop,真的足以笑傲大数据江湖了吗? 在数据带给我们全新洞察的今天,从拥有数据到使用数据,中间还有着一段距离。如何缩短数据与使用的距离,如何让大数据变得充满智慧?现在约你,在这个夏末,一起来听第三季MaxCompute技术公开课。不管你是大数据专家,还是大数据初学者,都可以在公开课上,与阿里巴巴计算平台的大数据技术大神们一起,天涯咫尺,为梦同战! 如果你还不了解什么是MaxCompute, 请戳 >>>如果你想获得更好的学习效果,请先开通MaxCompute服务>>>如需在开通后进一步体验产品,可申请代金券(限新用户)>>>如已准备妥当,请扫描下图中二维码,加入“Ma

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智能运维(AIOps)时代开启,一文帮你快速了解其定义与发展现状

得益于IT外包服务的发达,现在的运维已经不包括搬机器上架、接网线、安装操作系统等基础工作,运维人员一般会从一台已安装好指定版本的操作系统、分配好IP地址和账号的服务器入手,工作范围大致包括:服务器管理(操作系统层面,比如重启、下线)、软件包管理、代码上下线、日志管理和分析、监控(区分系统、业务)和告警、流量管理(分发、转移、降级、限流等),以及一些日常的优化、故障排查等。 随着业务的发展、服务器规模的扩大,才及云化(公有云和混合云)、虚拟化的逐步落实,运维工作就扩展到了容量管理、弹性(自动化)扩缩容、安全管理,以及(引入各种容器、开源框架带来的复杂度提高而导致的)故障分析和定位等范围。 听上去每一类工作都不简单。不过,好在这些领域都有成熟的解决方案、开源软件和系统,运维工作的重点就是如何应用好这些工具来解决问题。 传统的运维工作经过不断发展(服务器规模的不断扩大),大致经历了人工、工具和自动化、平台化和智能运维(AIOps)几个阶段。这里的AIOps不是指Artificial Intelligence for IT Operations,而是指Algorithmic IT Operations(基于Gartner的定义标准)。 基于算法的IT运维,能利用数据和算法提高运维的自动化程度和效率,比如将其用于告警收敛和合并、Root分析、关联分析、容量评估、自动扩缩容等运维工作中。 在Monitoring(监控)、Service Desk(服务台)、Automation(自动化)之上,利用大数据和机器学习持续优化,用机器智能扩展人类的能力极限,这就是智能运维的实质含义。 智能运维具体的落地方式,各团队也都在摸索中,较早见效的是在异常检测、故障分析和定位(有赖于业务系统标准化的推进)等方面的应用。智能运维平台逻辑架构如图所示。 智能运维平台逻辑架构图 智能运维决不是一个跳跃发展的过程,而是一个长期演进的系统,其根基还是运维自动化、监控、数据收集、分析和处理等具体的工程。人们很容易忽略智能运维在工程上的投入,认为只要有算法就可以了,其实工程能力和算法能力在这里同样重要。 智能运维需要解决的问题有:海量数据存储、分析、处理,多维度,多数据源,信息过载,复杂业务模型下的故障定位。这些难题是否会随着智能运维的深入应用而得到一定程度的解决呢?我们会在下一篇文章中逐步展开这些问题,并提供一些解决方案。 本文选自《智能运维:从0搭建大规模分布式AIOps系统》,作者彭冬、朱伟、刘俊等,电子工业出版社2018年7月出版。 本书结合大企业的智能运维实践,全面完整地介绍智能运维的技术体系,让读者更加了解运维技术的现状和发展。同时,帮助运维工程师在一定程度上了解机器学习的常见算法模型,以及如何将它们应用到运维工作中。 图书详情:https://item.jd.com/12403162.html

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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。

Rocky Linux

Rocky Linux

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。

Sublime Text

Sublime Text

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。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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