机器之心原创 撰文:高静宜 在这场悄然打响的智能音箱价格战上,百度终于拿出了自己的王牌。 「89 元,这只是酒店菜单上一份凉拌豆腐丝的价格啊。」 相比前作,不带屏幕的小度智能音箱小巧而便携,外观呈圆柱体,直径约 90 毫米,高约 102 毫米,接近一听可乐的大小。 ? 麻雀虽小,五脏俱全。 之后,我们在远场情境下向小度智能音箱提出了同样的 10 个问题。测试发现,语音识别的正确性没有变化,几乎能够全部准确识别出来。从另一个角度来看,这也体现了百度的 AI 技术实力。 总体上,无论是从资源内容的覆盖度、语音的交互能力,还是在产品的性价比方面,小度智能音箱已经走进国内智能音箱产品的上游之列。 从性价比的配置上不难看出百度对这款小度智能音箱的诚意和决心,而要想让「小度小度」成为如「百度」一样在人们日常生活中不可或缺的存在,首先还是得通过市场和时间的检验。
初始投入成本(CapEx)2.1.1硬件成本方案配置成本估算适用场景云端API-$0快速验证、低频使用本地轻量部署RTX4090(24GB)+64GBRAM~$2,500开发测试、小规模应用本地生产部署2×A10 (48GB)+NVMeSSD~$15,000中小企业核心业务高性能集群8×A10080GB+InfiniBand~$300,000+大型银行、高并发场景关键洞察:DeepSeek的开源特性,使得硬件成本成为唯一硬性支出 数据中心PUE(能源使用效率)每降低0.1,可节省电费5-10%。2.2.2人力成本运维团队:需1-2名MLOps工程师维护集群。开发团队:需2-3名AI工程师进行业务对接与微调。 结论:6个月内收回投资,性价比极高。8.2某头部券商:从API到本地的转型之路初期:使用GPT-4API构建智能投研助手,月成本$50,000。痛点:数据安全担忧、响应延迟高、无法定制。 DeepSeek以其开源、高效、安全的基因,为金融机构提供了一条高性价比、高自主性、高安全性的AI落地路径。在这场智能化浪潮中,那些能够精准评估、果断投入、持续优化的先行者,必将赢得未来竞争的主动权。
同时,也通过最后的费用清单,给大家展示使用Elasticsearch Serverless服务在特定场景下的惊人性价比! 通过这种方式,不仅能在紧急情况下从容应对,还能为公司节省大量时间和资源,实现了10倍的性价比提升。目前,该产品正在进行推广活动。各位读者如果有所意动,也请导入你的安全审计日志来一探究竟吧!
前言 系统高可用是非常经典的问题,无论在面试,还是实际工作中,都经常会遇到。 这篇文章跟大家一起聊聊,保证系统高可用的10条军规,希望对你会有所帮助。 3 流量削峰 场景:秒杀活动开始瞬间,10万QPS直接击穿数据库连接池。 问题:突发流量超过系统处理能力,导致资源耗尽。 解决方案:引入消息队列(如Kafka、RocketMQ)做异步缓冲。 # 10%流量走新版本 效果:新版本异常时,仅影响10%的用户,快速回滚无压力。 8 数据分片 场景:用户表达到10亿行,查询性能断崖式下降。 问题:单库单表成为性能瓶颈。 解决方案:基于ShardingSphere的分库分表。 总结 系统高可用建设就像打造一艘远洋巨轮。 冗余部署是双发动机,熔断降级是救生艇,监控体系是雷达系统。
整理了 10 个高星创意项目,开拓思路 ✨ 我开发的编程导航:www.code-nav.cn 大家好,我是鱼皮,今天分享一些开源的、有趣的项目,主要目的是给正在自学编程、不知道做什么项目的小伙伴一些思路启发
本文将分享 SelectDB 如何助力观测云完成日志数据存储和分析架构升级,实现在存储成本降低 70% 的同时、查询性能提升 2-4 倍,最终实现整体性价比 10 倍提升,为日志存储和分析场景服务提供强大动力 10 倍提升! 结合实际可观测性场景,我们选型目标如下:高吞吐高性能:在可观测场景下,业务数据的规模会随着业务复杂度和业务规模线性递增。 综上,采用 SelectDB 替换 Elasticsearch 后,仅使用 Elasticsearch 的 1/3 成本、获得 2~4 倍的性能提升,整体性价比提升了近 10 倍! 总而言之,SelectDB 的应用,使观测云最终实现存储成本降低 70% 的同时,查询性能提升 2-4 倍,最终实现整体性价比 10 倍提升!
目前,携程通过 JuiceFS 管理着 10PB 数据规模,为 AI 训练等多个场景提供存储服务。 通过跨 IDC 部署,确保系统的高可用性。 Ali OSS 作为存储底座 结合专线网络提供大带宽传输能力。同时,OSS 的自动转冷功能使得系统在成本控制上具有优势,性价比高。 meta: support dir stream #5162[1] 读目录的优化降低了 10x 的内存占用 JuiceFS 的成本优势: 十分之一极速 NAS 我们对 JuiceFS 与阿里极速 Q&A Q:大模型对于存储的主要需求是什么,还是只关注性价比? A:在大模型场景中,我们最关心的是顺序读写带宽。训练过程涉及训练数据和模型的加载,以及检查点(checkpoint)的写入。 A:JuiceFS 非常适合 AI 负载场景,能够提供非常高的顺序读写带宽。对于顺序读写,JuiceFS 可以启用预读功能,提前从 OSS 拉取数据,这能有效提升性能。
2023年游戏开发最佳笔记本电脑Top 10作者:John Sonmez开发现代游戏需要大量资源。 快速推荐最佳游戏开发笔记本电脑undefinedASUS ROG Scar 17undefined查看价格⤻ᵃ最佳性价比undefinedASUS Zephyrus G16undefined查看价格⤻ᵃ 大屏幕、高分辨率、高色域理想情况下,您需要1440p+分辨率以获得最大的"屏幕空间",配合15.6英寸以上的屏幕尺寸,确保在制作游戏时拥有足够大的屏幕。 RAM为避免游戏开发过程中的延迟,笔记本需要大容量、高带宽和低延迟的RAM。PCIe SSD硬盘确保新笔记本配备最新一代PCIe SSD硬盘——它们比旧标准SATA SSD快2到3倍。 查看价格⤻ᵃ两款性价比良好的游戏编程机器ASUS ROG Zephyrus G16 2023⤻ͣ⭐⭐⭐⭐⭐评分:4.5/5 Intel i7-13620H – 高达RTX 4070显卡 @120W –
我们好像只听说过“性价比”,“质价比”又是什么?话不多说,直接上公式。 1 “性价比”=性能/价格。同等配置下,一件产品的价格越低,“性价比”指数就越高。 2 “质价比”=品质/价格。 他们不太在意“性价比”,而是更关注参与感、喜欢“养成系”。 Z世代的小心思,其实不容易满足,但海尔智家选择了直面他们的需求。于是就有了家电行业的第一个年轻高价值品牌Leader。
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一、概述 我们在考虑MySQL数据库的高可用架构时,主要考虑如下几方面: 如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障,能尽快恢复数据库的可用性,尽可能的减少停机时间,保证业务不会因为数据库的故障而中断。 关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。 二、高可用方案 1 、主从或主主半同步复制 使用双节点数据库,搭建单向或者双向的半同步复制。 并且多节点同时宕机的几率也要小于单节点宕机的几率,所以多节点架构在一定程度上可以认为高可用性是好于双节点架构。 但由于数据库数量较多,所以需要数据库管理软件来保证数据库的可维护性。 , 是多主数据同步的MySQL集群解决方案,使用简单,没有单点故障,可用性高。 期望越来越多优秀的解决方案被提出,MySQL高可用问题也可以被更好的解决。
在amd yes的2020年,如果非要买一个笔记本,那么amd一定是最好的选择,因为性价比真的很香。下面就推荐几款amd轻薄本。 拥有100%高色域sRGB屏幕。它的蝉翼风扇系统,可以让你体会到静音的世界。它支持背光键盘,夜晚办公也会有良好体验,它的一大亮点是它的触控板支持模拟小键盘,对于快速的数字输入非常的方便。
概念及证明 声明 定理及证明过程来自张宇《高数18讲》
阅读本文需要5分钟 1.硬件升级 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP,如果访问量比这个还要大, 那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题 ,否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题 ,就是将动态数据存储到缓存文件中,动态网页直接调用 这些文件,而不必再访问数据库 9.禁止外部盗链 外部网站的图片或者文件盗链往往会带来大量的负载压力,因此应该严格限制外部对于自身的图片或者文件盗链 10
整理 | 琥珀 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 近日,据知情人士透露,京东将在 2019 年末位淘汰 10% 的副总裁级别以上的高管。 这一消息已被京东向澎湃新闻等多家媒体证实: 该知情人士称,在上周末举行的京东集团开年大会上,京东宣布 2019 年将末位淘汰 10% 的副总裁级别以上的高管。 作为一家拥有 18 万人的企业,目前京东这个级别的高管预估在几十到一百人左右。 一般来说,企业末位淘汰的比例通常在 5-10% 左右。
前言 10wqps高并发,如何防止重复提交/支付订单? 10wqps高并发,如何防止重复下单? 10wqps高并发,如何防止重复支付? 10wqps高并发,如何解决重复操作问题? 但请注意,在高并发情况下(如每秒10万请求),这种方法可能不够用。 该方案经过扩展,可高效应对10万QPS(每秒查询率)的高并发场景。 简单来说,其实就是解决幂等性问题,而解决幂等性问题其实主要就是加锁和唯一性ID校验 而如果要满足10W QPS的并发,就需要优化加锁的性能(比如Redis分布式锁)和生成唯一ID的方式。
下载(GET)文件性能结果: 结论:综合从测试结果看来,下载1K,10K小文件响应时间华为云有突出的表现,下载1M,10M的大文件中,AWS、阿里云、Azure性能表现较优,七牛云,华为云基本垫底。 上传(Put)文件性能结果: 综合从测试结果看来,写1K,10K小文件响应时间中华为云有突出的表现,写1M,10M,1G的大文件中,AWS性能表现较优。 性价比 到了最重要的性价比的环节,我们要清楚知道每一块钱到底能买多少性能,根据上面的测试结果和价格,这样我们可以得到这样一组计算公式:性价比=性能相对值/价格相对值,由于1G文件上传有些厂商没值,小编选用了 1K小文件+10M大文件的上传下载作为性能数据,以国内厂商阿里云的OSS性价比作为标杆,其性价比值设置为1,其他厂商来跟他对标情况,能得出如下一些如下的结论: 1、从下图的性价比图示看,阿里云的OSS性价比最高 (注:按照一个用户购买云存储一个月:存储空间10T,流出流量100GB/天,Get和Put请求次数(均25万次/天)) 计算公式:性价比=性能相对值/价格相对值 性能相对值=(云存储RT性能相对值/4*
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另外,在检索分析服务ES上,我们基于读写分离、存算分离架构升级,今年我们在日志场景可实现约10倍的性价比提升。 主要包括以下三部分: Meson 高性能计算引擎 ES日志场景10倍性价比提升 更灵活的产品形态 Meson 高性能计算引擎 产品的性价比源于性能的不断提升,在今年上半年,腾讯云大数据自研了一套高性能计算引擎通用解决方案 ES 日志场景10倍性价比提升 腾讯云ES 服务一直是日志、安全、检索场景的开源首选方案,围绕日志场景的成本优化,腾讯云ES服务自主研发了读写分离、存算分离新架构重大升级,整体可在日志场景中带来最高10 倍的性价比提升。 相比传统模式,ES Service 具备三大优势:首先是可以显著降低成本,ES Serverless 基于腾讯云自研的高可用存算分离架构,客户根据实际访问与存储量计费,实现了业务负载与资源动态匹配的按需付费