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微软管表示“下一代 Windows 将由 AI 驱动”

微软的 Panos Panay 在 CES 的 AMD 主题演讲中谈到未来 Windows 中将大量集成 AI 内容,称随着人工智能的接管,用户在 Windows 操作系统上的一切操作都将被重新设计。 在月初的 AMD CES 2023 主题演讲中,微软执行副总裁兼首席产品官 Panos Panay 应 AMD CEO 的邀请走上了舞台,讨论了 AMD 新 Ryzen 7040 系列芯片中的 AI 引擎将帮助 Windows 操作系统迎来由 AI 驱动的下一代软件。 人工智能是我们这个时代的决定性技术,它正在改变行业,在许多方面改善了我们的日常生活,从云端到边缘的计算变得越来越智能、越来越个性化,这一切都是通过利用人工智能的力量来完成的。 .. 现在 AMD 站在 AI 技术的最前沿,拥有 Ryzen 7040 系列和 Windows 11,这是我们共同迈出的下一步。 Panos Panay 的发言意味着微软将在云计算能力上押下更大的赌注,下一代 Windows 将“模糊云计算和边缘计算之间的界限”。 随后Panos 还调侃了一下“下一代 Windows 将与人工智能有更多关系”,Windows 上的 AI 集成可能会呈指数级增长, Windows 12 更是与云计算深度集成,因为其 AI 处理服务非常密集。 AI 将彻底改变你在 Windows 上做任何事情的方式。比如那些大型生成模型,比如语言模型、代码生成模型、图像模型;这些模型是如此强大、实用、个性化。 但 AI 任务是计算密集型的,我们以前做不到这么大规模的繁重工作负载。但现在可以做到,只需一个操作系统来模糊云和边缘之间的界限,这就是我们现在在做的事情。 事实上,微软早已开始布局 Windows & AI ,比如早在 2019 年就向 OpenAI 投资了 10 亿美元,本月初还将 ChatGPT 技术整合到其 Bing 搜索引擎中,以挑战谷歌搜索引擎。

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绝对神器,用 SQL查 Linux日志,查询效率到飞起

大家好,我是小富~ 最近发现点好玩的工具,迫不及待的想跟大家分享一下。 大家平时都怎么查Linux日志呢? 像我平时会用tail、head、cat、sed、more、less这些经典系统命令,或者awk这类三方数据过滤工具,配合起来查询效率很高。但在使用过程中有一点让我比较头疼,那就是命令参数规则太多了,记的人脑壳疼。 那查日志有没有一种通用的方式,比如用SQL查询,毕竟这是程序员都比较熟悉的表达式。 今天分享的工具q,就实现了以写SQL的方式来查询、统计文本内容,一起看看这货到底有什么神奇之处。 搭个环境 q是一个命令行工具,允许我们在任意文件或者查询结果,比如可以在ps -ef查询进程命令的结果集上,直接执行SQL语句查询。 宗旨就是文本即数据库表,额~,当然这句话是我自己理解的,哈哈哈 它将普通文件或者结果集当作数据库表,几乎支持所有的SQL结构,如WHERE、GROUP BY、JOINS等,支持自动列名和列类型检测,支持跨文件连接查询,这两个后边详细介绍,支持多种编码。 安装比较简单,在Linux CentOS环境,只要如下三步搞定,Windows环境更是只需安装个exe就可以用了。 wget https://github.com/harelba/q/releases/download/1.7.1/q-text-as-data-1.7.1-1.noarch.rpm #下载版本 sudo rpm -ivh q-text-as-data-1.7.1-1.noarch.rpm # 安装 q --version #查看安装版本 官方文档:https://harelba.github.io/q 语法 q支持所有SQLiteSQL语法,标准命令行格式q + 参数命令 + "SQL" q <命令> "<SQL>" 我要查询myfile.log文件的内容,直接q "SELECT * FROM myfile.log"。 q "SELECT * FROM myfile.log" q不附加参数使用是完全没有问题的,但利用参数会让显示结果更加美观,所以这里简单了解一下,它的参数分为 2种。 input输入命令:指的是对要查询的文件或结果集进行操作,比如:-H命令,表示输入的数据包含标题行。 q -H "SELECT * FROM myfile.log" 在这种情况下,将自动检测列名,并可在查询语句中使用。如果未提供此选项,则列将自动命名为cX,以c1起始以此类推。 q "select c1,c2 from ..." output输出命令:作用在查询输出的结果集,比如:-O,让查询出来的结果显示列名。 [root@iZ2zebfzaequ90bdlz820sZ software]# ps -ef | q -H "select count(UID) from - where UID='root'" 104 [root@iZ2zebfzaequ90bdlz820sZ software]# ps -ef | q -H -O "select count(UID) from - where UID='root'" count(UID) 104 还有很多参数就不一一列举了,感兴趣的同学在官网上看下,接下来我们重点演示一下使用SQL如何应对各种查询日志的场景。 玩法贼多 下边咱们一起看几个查询日志的经常场景中,这个SQL该如何写。 1、关键字查询 关键字检索,应该是日常开发使用最频繁的操作,不过我个人认为这一点q并没有什么优势,因为它查询时必须指定某一列。 [root@iZ2zebfzaequ90bdlz820sZ software]# q "select * from douyin.log where c9 like '%待解析%'" 2021-06-11 14:46:49.323 INFO 22790 --- [nio-8888-exec-2] c.x.douyin.controller.ParserController : 待解析URL :url=https%3A%2F%2Fv.douyin.com%2Fe9g9uJ6%2F 2021-06-11 14:57:31.938 INFO 22790 --- [nio-8888-exec-5] c.x.douyin.controller.ParserController : 待解析URL :url=https%3A%2F%2Fv.douyin.com%2Fe9pdhGP%2F 2021-06-11 15:23:48.004 INFO 22790 --- [nio-8888-exec-2] c.x.douyin.controller.ParserController : 待解析URL :url=https%3A%2F%2Fv.douyin.com%2Fe9pQjBR%2F 2021-06-11 2 而用grep命令则是全文检索。 [root@iZ2zebfzaequ90bdlz820sZ software]# cat douyin.log | grep '待解析URL' 2021-06-11 14:46:49.323 INFO 22790 --- [nio-8888-exec-2] c.x.douyin.controller.ParserController : 待解析URL :url=https%3A%2F%2Fv.douyin.com%2Fe9g9uJ6%2F 2021-06-11 14:57:31.938 INFO 22790 --- [nio-8888-exec-5] c.x.douyin.controller.ParserController : 待解析URL :url=https%3A%2F%2Fv.douyin.com%2Fe9pdhGP%2F 2、模糊查询 like模糊搜索,如果文本内容列有名字直接用列名检索,没有则直接根据列号c1、c2、cN。 [root@iZ2zebfzaequ90bdlz820sZ software]# cat test.log abc 2 3 4 5 23 24 25 [root@iZ2zebfzaequ90bdlz820sZ software]# q -H -t "select * from test.log where abc like '%2%'" Warning: column count is one - did you provide the correct delimiter? 2 23 24 25 3、交集并集 支持UNION和UNION ALL操作符对多个文件取交集或者并集。 如下建了test.log和test1.log两个文件,里边的内容有重叠,用union进行去重。 q -H -t "select * from test.log union select * from test1.log" [root@iZ2zebfzaequ90bdlz820sZ software]# cat test.log abc 2 3 4 5 [root@iZ2zebfzaequ90bdlz820sZ software]# cat test1.log abc 3 4 5 6 [root@iZ2zebfzaequ90bdlz820sZ software]# q -H -t "select * from test.log union select * from test1.log" Warning: column count is one - did you provide the correct delimiter? Warning: column count is one - did you provide the correct delimiter? 2 3 4 5 6 4、内容去重 比如统计某个路径下的./clicks.csv文件中,uuid字段去重后出现的总个数。 q -H -t "SELECT COUNT(DISTINCT(uuid)) FROM ./clicks.csv" 5、列类型自动检测 注意:q会理解每列是数字还是字符串,判断是根据实数值比较,还是字符串比较进行过滤,这里会用到-t命令。 q -H -t "SELECT request_id,score FROM ./clicks.csv WHERE score > 0.7 ORDER BY score DESC LIMIT 5" 6、字段运算 读取系统命令查询结果,计算/tmp目录中每个用户和组的总值。可以对字段进行运算处理。 sudo find /tmp -ls | q "SELECT c5,c6,sum(c7)/1024.0/1024 AS total FROM - GROUP BY c5,c6 ORDER BY total desc" [root@iZ2zebfzaequ90bdlz820sZ software]# sudo find /tmp -ls | q "SELECT c5,c6,sum(c7)/1024.0/1024 AS total FROM - GROUP BY c5,c6 ORDER BY total desc" www www 8.86311340332 root root 0.207922935486 mysql mysql 4.76837158203e-06 7、数据统计 统计系统拥有最多进程数的前 3个用户ID,按降序排序,这就需要和系统命令配合使用了,先查询所有进程再利用SQL筛选,这里的q命令就相当grep命令。 ps -ef | q -H "SELECT UID,COUNT(*) cnt FROM - GROUP BY UID ORDER BY cnt DESC LIMIT 3" [root@iZ2zebfzaequ90bdlz820sZ software]# ps -ef | q -H "SELECT UID,COUNT(*) cnt FROM - GROUP BY UID ORDER BY cnt DESC LIMIT 3" root 104 www 16 rabbitmq 4 [root@iZ2zebfzaequ90bdlz820sZ software]# ps -ef | q -H -O "SELECT UID,COUNT(*) cnt FROM - GROUP BY UID ORDER BY cnt DESC LIMIT 3" UID cnt root 110 www 16 rabbitmq 4 我们看到加与不加-O命令的区别就是否显示查询结果的标题。 8,连文件查 一般情况下,我们的日志文件会按天分割成很多个固定容量的子文件,在没有统一的日志收集服务器的情况下,如果不给个报错时间区间去查一个关键词,那么无异于大海捞针。 如果可以将所有文件内容合并后在查就会省事很多,q支持将文件像数据库表那样联合查询。 q -H "select * from douyin.log a join douyin-2021-06-18.0.log b on (a.c2=b.c3) where b.c1='root'" 总结 看完可能会有人抬杠:q写这么多代码直接用awk不香吗?额~ 介绍这个工具的初衷并不是说要替换现有哪种工具,而是多提供一种更为便捷的查日志方法。 我也有在用awk确实很强大没得说,但这里边涉及到一个学习成本的问题,琳琅满目的命令、匹配规则想玩转还是要下点功夫的。而对于新手程序员稍微有点数据库经验,写SQL问题都不大,上手q则会容易的多。 整理了几百本各类技术电子书,送给小伙伴们。关注公号回复【666】自行领取。和一些小伙伴们建了一个技术交流群,一起探讨技术、分享技术资料,旨在共同学习进步,如果感兴趣就加入我们吧! 电子书地址

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大搜车:云上多地域可用消息系统的构建

汽车产业互联网平台大搜车由姚军红创立于2012年12月,先后获得阿里巴巴集团、蚂蚁金服、晨兴资本、华平投资、春华资本等机构超过12亿美元融资。2017年12月,大搜车列入由硅谷全球数据研究机构PitchBook评选的“2017年全球新晋独角兽”名单。 目前,大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。随着业务业务的快速发展,大搜车遇到了一系列的问题: 大量微服务系统,总数在2000以上,这些系统之间的异步通信全部都需要通过消息队列MQ,导致消息量大幅增加,日均消息TPS在6000以上,消息系统的稳定性成为云上业务稳定保障的重中之重。 由于有杭州和北京两大研发中心,客户在杭州和北京都部署了大量业务系统,多地域应用的消息同步需要有稳定可靠的机制。 物联网设备的管理和接入对消息系统提出了更高的要求。 大数据领域大量应用Kafka,需要更稳定

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基于SAE的免运维、资源利用率微服务

场景描述 本文Step by Step 介绍了如何用 Serverless 应用引擎(SAE)帮助中小 企业极速构建云上微服务应用,以及通 过弹性伸缩从容应对突发性流量洪流, 灵活启停应用环境降低资源成本。 解决问题 微服务应用极速上云。 弹性伸缩从容应对突发性流量洪流。 应用环境灵活启停,降低资源成本。 产品列表 Serverless 应用引擎SAE 负载均衡SLB 应用实时监控服务ARMS 云监控 性能测试PTS

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轻松构建基于 Serverless 架构的弹性可用视频处理系统

前言 随着计算机技术和 Internet 的日新月异,视频点播技术因其良好的人机交互性和流媒体传输技术倍受教育、娱乐等行业青睐,而在当前, 云计算平台厂商的产品线不断成熟完善, 如果想要搭建视频点播类应用,告别刀耕火种, 直接上云会扫清硬件采购、 技术等各种障碍,以阿里云为例: 这是一个非常典型的解决方案, 对象存储 OSS 可以支持海量视频存储,采集上传的视频被转码以适配各种终端,CDN 加速终端设备播放视频的速度。此外还有一些内容安全审查需求, 比如鉴黄、鉴恐等。 而在视频点播解决方案中, 视频转码是最消耗计算力的一个子系统,虽然您可以使用云上专门的转码服务,但在很多情况下,您会选择自己搭建转码服务。比如: 您已经在虚拟机/容器平台上基于 FFmpeg 部署了一套视频处理服务,能否在此基础上让它更弹性,更高的可用性? 您的需求只是简单的

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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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

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。

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