9月16日,在腾讯全球数字生态大会主峰会上,腾讯宣布已全面适配主流国产芯片,并积极投身开源社区,参与并回馈其中。 腾讯集团副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏宣布,腾讯云异构计算平台已针对主流国产芯片做了全面的兼容和适配,并以软硬件协同的全栈优化,整合不同类型芯片,对外提供高性价比AI算力,以缓解业界关注的算力供应压力,持续深度参与并回馈开源社区 在媒体交流环节,汤道生进一步指出,腾讯的确在跟多家芯片厂商在合作、在适配,模型有很多种类,所以在不同场景需要的芯片的配置不一样,所以会持续跟多家厂商来合作,“我们聚焦做软件的部分,针对不同场景去找最合适的硬件
mybatis-plus-join-boot-starter</artifactId> <version>1.4.7</version> </dependency> </dependencies> 2、开始进行适配
假设一个简单的玩具示例,你有10个字节的内存: | | | | | | | | | | | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 现在让我们分配三个三字节块,名称A,B和C: | A | A | A | B | B | B | C | C | C | | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 现在解除分配块B: | A | A | A | | | | C | C | C | | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ARM架构(V8 ,V6)下 ,使用libatomic。 那怎么解决呢? 如果必须使用,则需要将对应的 rpm包安装以后, /usr/lib64建立软连接 ?
在很多不同的朋友的一起努力下,SRS测试和适配了信创的多个芯片和操作系统,不仅解决了CPU的适配,还解决了各种依赖项目的编译问题,这大概就是开源和生态的重要意义之一。 SRS的目标,是适配我们国家的所有主要芯片和系统。 因此,SRS能够参与到国家信息化国产化的贡献中,是无比光荣的任务。 为何很重要 关于信创有很多官方的资料,分析了我们要做芯片和操作系统等基础设施的重要性,我从我个人片面的理解中汇报下个人的体会。 比如SRS在适配中,我们去年适配完loongarch64芯片,完全自主的CPU,就需要对底层逻辑做适配,难度和工作量相对比较大一些,但是只要适配完后,后续的收获也会更大。 到底何为生态? 适配不能一蹴而就,如果你遇到新的信创的环境需要适配,或者现有环境有新的问题,欢迎反馈给我们。 欢迎提交Patch,做好SRS这一粒沙。
腾讯云代码分析(TCA)开源版已完成适配ARM64架构的国产化环境。 官方开源仓库:https://github.com/Tencent/CodeAnalysis 国产化背景概述 面对层出不穷的漏洞隐患和风云莫测的国际政治形势,国家必须尽快实现自主可控的信息产业生态 芯片CPU国产化已成为科技强国产业升级的大趋势。同时也是信创产业的根基,是技术壁垒最高的环节。 腾讯云代码分析(TCA)团队迅速响应适配国产化运行环境,保障代码分析能力稳定可靠。 TCA国产化适配信息 ▉ 硬件 搭载华为鲲鹏920(ARM64) ▉ 操作系统 UOS 20 ▉ 支持语言(33个工具已经支持完毕) JAVA、Dart、JavaScript、TypeScript 、Go、C/C++、Python、Lua、C#、Swift、Perl、Haskell 总结 本次适配范围涵盖了安装部署与测试、基本功能测试、性能测试与稳定性测试等四大类目。
CPU架构生态适配情况 不同国产CPU架构在生态建设与适配能力上存在差异,直接影响其在各行业的应用推广,具体表现如下: X86 架构(海光、兆芯):作为成熟的指令集架构,X86 拥有极其丰富的应用生态体系 国产CPU架构定位与适用场景 基于技术特性、生态成熟度及安全属性的差异,各国产 CPU 架构的定位与适用场景也各有侧重: 龙芯:堪称完全自主的“国家队”。 依托 X86 架构的技术基础,其商业生态成熟度在国产CPU中处于领先水平,能快速适配各类企业级应用,但需注意其技术源头仍受美国出口管制政策的潜在风险。 兆芯:定位为X86兼容的“政企办公之选”。 这三款产品均采用完全自主研发的技术路线,实现了核心技术的自主可控,能够全面兼容信创生态,无论是 X86、ARM,还是龙芯、申威等国产 CPU 架构,均能实现无缝适配。 尤其针对国产 CPU,产品团队进一步加大了技术支持力度,通过深度优化适配方案,确保在不同架构环境下,均能为用户提供稳定、高效的使用体验,为信创项目的规模化落地提供了有力支撑。
作为长期参与金融、制造、能源、政务等行业数据库升级的实践者,本文从技术适配、工程落地与实践经验角度,分析国产数据库在 MySQL 兼容与分布式架构上的实现思路,为企业存量系统迁移与架构演进提供可参考路径 一、MySQL 生态适配:存量系统平滑演进的核心逻辑MySQL 凭借成熟生态与广泛开发者基础,在企业业务系统中长期占据主流。随着业务规模扩张,原有架构在事务能力、部署灵活性、安全合规上逐渐承压。 在保持开发习惯、降低迁移成本的前提下,新一代数据底座需要实现协议兼容、语法兼容、工具兼容三层适配,让存量应用 “少改、稳迁、好用”。 1.1 语法与协议兼容:从配置到代码的低侵入适配兼容的核心是协议层对齐 + 语法层映射,通过兼容模式开关,让应用以接近零改造的方式接入。 在 MySQL 存量改造、分布式架构落地、安全合规与自主可控的多重需求下,具备深度兼容、高性能、高可用、易运维、全场景适配的国产数据库,已成为千行百业数字化转型的可靠选择。
政务信息化项目中的国产化适配选择是一个复杂但至关重要的过程,涉及到多个层面的技术和方法。以下是关于政务信息化项目中国产化适配选择的详细分析。 国产化适配的关键技术和产品选择前端语法应用的适配国产终端所使用的浏览器大部分基于google内核,前端语法参照google即可。前端语法适配是国产化适配的基础,确保在新环境下系统的兼容性和用户体验。 数据库层面的适配国产环境下,国产数据库包括达梦、人大金仓、神通、南大通用、瀚高、优炫等,大部分国产数据库依托于mysql实现,可适配性好。 国产插件的适配在政务OA中,因需要大量的公文分发,涉及到文档在线编辑的插件使用,一般需要适配国产插件,外围插件基本不受支持。 插件适配是国产化适配的细化环节,确保关键业务功能的顺利运行,提升系统的整体效能。国产化适配的步骤目标和背景明确明确国产化适配改造的背景和目标,搞清楚为什么需要进行国产化,并说明改造的必要性和重要性。
随着《2024年中国AI Agent行业研究报告》指出该领域已进入“实用化爆发期”,越来越多人开始搜索“推荐一款国产AI Agent”,但面对百度文心智能体、字节扣子等数十款产品,却陷入“选功能还是选适配 本文将从AI Agent的核心认知出发,拆解选型关键标准,最终聚焦一款经权威认证、适配多场景的国产产品——实在智能的实在Agent,用数据与案例解答“为什么它能成为大多数用户的首选”。 1.2 国产AI Agent的不可替代性:安全与适配的双重优势选择国产AI Agent并非情怀驱动,而是实际需求所致。 更关键的是适配性:国内企业中大量“无API的遗留系统”,只有深度优化中文语义理解与本地化场景的国产产品才能实现兼容,这正是实在Agent等国产产品的核心竞争力所在。 实在Agent凭借全栈国产化技术、多场景适配能力与权威认证背书,无疑是当前阶段兼顾实用性与前瞻性的优选。
使用 uni-app x 开发 2048 游戏适配鸿蒙 6 作者:坚果 发布时间:2025 年 10 月 技术栈:uni-app x、UTS、HarmonyOS 6 前言 2048 是一款风靡全球的益智游戏 本文将详细介绍如何使用 uni-app x 框架从零开始开发一款 2048 游戏,并实现深色模式适配、数据持久化等进阶功能。 最终产品完美支持鸿蒙 HarmonyOS 6、Android、iOS 等多个平台。 为什么选择 uni-app x? #edc22e; color: #f9f6f2; } 深色模式适配 1. ✅ 鸿蒙应用开发:平台特性、适配要点 uni-app x 是一个强大的跨平台开发框架,特别适合开发鸿蒙应用。
适配器模式将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口,使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。它包括类适配器和对象适配器,本文针对的是对象适配器。 举个例子,在STL中就用到了适配器模式。STL实现了一种数据结构,称为双端队列(deque),支持前后两段的插入与删除。STL实现栈和队列时,没有从头开始定义它们,而是直接使用双端队列实现的。 这里双端队列就扮演了适配器的角色。队列用到了它的后端插入,前端删除。而栈用到了它的后端插入,后端删除。假设栈和队列都是一种顺序容器,有两种操作:压入和弹出。
本文就从最基础的数据类型适配入手,通俗讲清MySQL兼容的核心逻辑,以及如何通过合理的兼容设计降低迁移成本。 COMMENT这类MySQL特有语句时,国产库能准确识别并按预期执行,不用开发者额外适配。核心原则只有一个:让应用层“忘记自己在连国产数据库”,这也是判断一款国产库MySQL兼容性好坏的核心标准。 优质的MySQL兼容设计,会把数据类型适配分成三个层级,从根本上避免踩坑:1. ,国产库会自动映射为适配类型并解析生效,不用开发者手动改写DDL。 借助兼容能力:用负载捕获工具直接抓取生产库SQL流量;在国产库环境重放验证逻辑与性能;无需源码,仅通过“黑盒式”兼容适配完成平替,核心业务逻辑完全复用。
虽然说网上有handsome主题专用的UA插件,但都是引用的第三方IP库,接口会影响网站速度,本站插件用的是本地IP库,这就是选择这个插件的原因。
200, "message": "SUCCESS", "data": { "access_token": "OuOwEdzaZfKnhJij5vOvY9SAKvGFBTispj95ugIjXn6l1XF7VuBU3bQqsFAY1FYPDX +OxLUKM8kYu6o3HwZJWTFOhXu1WKK4P1/LFHT4/IaKLdnrOv7cFb6dgVqTiB0BW9K6uMCWthOiV98XZXhdhN6hcUGR55qLles5OUTECG0 java.api.yesapi.cn/api/demo/hello_world' \ -H 'access-token: OuOwEdzaZfKnhJij5vOvY9SAKvGFBTispj95ugIjXn6l1XF7VuBU3bQqsFAY1FYPDX +OxLUKM8kYu6o3HwZJWTFOhXu1WKK4P1/LFHT4/IaKLdnrOv7cFb6dgVqTiB0BW9K6uMCWthOiV98XZXhdhN6hcUGR55qLles5OUTECG0
为了满足用户对于欧拉系统的使用需求,创龙科技携手大湾区国创中心,成功实现了RK3588J工业评估板适配在“欧拉”系统上。 欧拉系统的应用领域RK3588J欧拉系统演示案例为了满足广大工业用户的需求,创龙科技针对RK3588J工业评估板(TL3588-EVM)进行了欧拉系统适配。
,不同平台的差异主要体现在适配范围、版本支持与部署模式适配三个层面:1)适配范围差异基础适配型平台:多数国产DevOps平台仅支持麒麟、统信等主流国产操作系统,但对不同版本(如麒麟V4/V5、统信UOSServer20 全场景适配型平台:以嘉为蓝鲸为代表的头部平台,实现了“国产+非国产”双轨覆盖。 2)国产化适配深度差异表层适配型平台:部分平台虽宣称支持国产数据库,但仅实现基础连接功能,未针对国产数据库的特性(如达梦的存储引擎优化、OceanBase的分布式架构)进行适配优化,导致在高并发、大数据量场景下出现性能瓶颈 2)国产化中间件适配差异适配缺失型平台:部分平台对国产中间件(如tongweb、东方通TongLink/Q)的适配存在空白,而这类中间件是信创环境的核心组成部分,导致平台无法融入纯信创IT架构。 全面适配型平台:嘉为蓝鲸针对性适配tongweb等主流国产中间件,实现与国产中间件的无缝集成,同时针对国产中间件的接口规范、性能特性进行优化,确保平台功能(如流水线调度、服务联动、日志采集)在国产中间件环境下完全兼容
结语 添加了传统的图片插入功能后,现今Excel催化剂在图片方面的场景,更是无可挑剔,无论是单个图片、截图图片、批量插入多个图片等场景都全面囊括,更是可以全面兼容国产WPS使用。
本文立足于2026年企业级大模型应用现状,深度剖析国产Agent在处理高密级数据与信创软硬件环境适配中的技术瓶颈。 信创软硬件环境的深度适配难题:2026年政企信创替代已进入深水区,服务器端由海光、飞腾、龙芯等国产处理器构成的集群已成为主流,操作系统则以麒麟、统信为主。 这要求软件必须具备全栈国产化自研能力,能够适配国产龙芯、飞腾等指令集。 else:print("[Warning]建议切换至国产高性能芯片以获取最佳适配效果。") 根因:国产芯片驱动与传统深度学习库(如PyTorch旧版本)适配不完全。
今天将的介绍下结构型的适配器模式,这个比较简单 官方概述: 将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。 Adapter模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 而个人简单的认为,客户端面向的只能面向一些指定的接口,而不能直接访问的, 我就可以通过能面向的接口中适配不能面向的接口。 uml图如下 ? ** * @author huey * */ public class Adaptee { public void adaptee(){ System.out.println("已经适配的方法 @Override public void adaptee() { adaptee.adaptee(); } /** * 不需要适配的方法 */ @Override public void adapter() { System.out.println("不需要适配的方法");
今天为大家精选 6 款科研绘图神器,涵盖免费素材库、数据可视化工具、专业设计软件。 01 BioGDP——国产原创绘图平台,版权无忧BioGDP是一款国产生物医学绘图平台,拥有10000+原创手绘素材,覆盖分子、细胞、动物模型全学科方向。 /JPG/TIFF多格式可选,直接符合期刊要求已助力700+篇学术文章发表,包含Cancer Cell、Molecular Cancer等顶刊02 Hiplot——免费生信可视化神器Hiplot是一个国产免费在线科研数据可视化平台 ,可快速调用专业素材总结 6 款科研绘图工具各有侧重:BioGDP 以原创素材、版权授权适配生物医学全场景;Hiplot、ChiPlot 主打免费生信可视化,零代码上手;SciDraw 提供免费专业矢量素材 BioGDP+ Hiplot+SciDraw 的组合,支持高清导出与矢量格式,版权合规,完全适配普通 SCI 期刊要求。 3. 转录组学数据可视化,哪款工具最适配?