同时,作为技术人员,也不应该满足于这种重复、低能的工作状态。在这样的形势下,跨平台的技术方案也受到越来越多人和企业的关注。接下来,我将从原理、优缺点等方面为大家分享《跨平台技术演进》。 但H5作为跨平台技术的载体,是如何与不同平台的App进行交互的呢?这时候JSBridge就该出场了。 性能问题:在反应速度、流畅度、动画方面远不及原生 功能问题:对摄像头、陀螺仪、麦克风等硬件支持较差 虽然H5目前还存在不足,但随着PWA、WebAssembly等技术的进步,相信H5在未来能够得到越来也好的发展 下面,我们以微信小程序为例,分析小程序的技术架构。 ? 小程序跟H5一样,也是基于Webview实现。 缺点 优点即缺点,Dart 语言的生态小,精通成本比较高 UI控件API设计不佳 与原生融合障碍很多,不利于渐进式升级 总结 移动互联网的普及和快速发展,跨平台技术风起云涌,这也是技术发展过程中的必经之路
日前,在昆腾举办的技术研讨会上,资深技术专家刘松涛做了《昆腾深度归档技术和案例》的主题分享,详细地介绍了磁带存储技术的演进史和特点,以及昆腾Scalar磁带库全系产品。 磁带存储的演进磁带首次用于数据存储是在1951年。从90年代IT技术开始普及,出现了更多的磁带技术。 但是到2000年,很多磁带技术逐步地淡出市场,LTO成为磁带存储行业的主流,并占据了99%以上的市场。LTO是Linear Tape Open(线性磁带开放)的简写。 LTO技术联盟正是通过改进磁体颗粒密度的方法使得每盒磁带的容量得到巨大的提升,并已经在实验室研制出单盘容量为580TB的磁带产品。 LTO是开放标准(Linear Tape Open)不受限于某个磁带厂商、用户对磁带存储自主可控自LTO-5以来对LTFS磁带格式,使用磁带如同使用本地的文件系统支持加密和WORM支持AES256加密WORM
Java Web,是用 Java 技术来解决相关web互联网领域的技术栈。web 包括:web 服务端和 web 客户端两部分。 Java 技术对 Web 领域的发展注入了强大的动力。 ~ 本篇内容包括:JavaWeb 简介、JavaWeb 技术架构演进的各个阶段,即 JavaWeb-Servlet 阶段,JavaWeb-MVC 阶段(SSM/SSH)以及 JavaWeb-SpringBoot web互联网领域的技术栈。 绝对没有代码生成以及不要求配置 XML Ps:SpringBoot 虽然目的是为了简化 Spring,似乎看起来无需去学习 Spring 的繁琐配置,但是如果没有忍受过Spring的繁琐配置,没有经历过架构模式的演进以及
Transformer架构的演进:从BERT到GPT-5的技术突破一、引言Transformer架构自2017年被提出以来,已成为自然语言处理(NLP)领域的核心架构。 从BERT到GPT-5,这一架构经历了不断的优化和创新,推动了AI技术的快速发展。本文将深入探讨Transformer架构的演进历程,分析从BERT到GPT-5的技术突破,并提供详细的代码示例。 GPT系列模型基于Transformer解码器架构,专注于生成任务,从GPT-1到GPT-5,每次迭代都带来了显著的技术进步。 3.5 GPT-5:技术飞跃与未来展望架构:预计在参数量和架构复杂度上进一步提升。技术突破:可能在多模态性、个性化和代理能力等方面取得重大进展。 五、结论从BERT到GPT-5,Transformer架构的演进展示了其在自然语言处理领域的强大潜力。
二、Spark Shuffle 具体实现的演进 在具体的实现上,Shuffle经历了Hash、Sort、Tungsten-Sort三阶段: Spark 0.8及以前 Hash Based Shuffle Shuffle Spark 1.4 引入Tungsten-Sort Based Shuffle 将数据记录用序列化的二进制方式存储,把排序转化成指针数组的排序,引入堆外内存空间和新的内存管理模型,这些技术决定了使用 过程 https://github.com/JerryLead/SparkInternals/blob/master/markdown/4-shuffleDetails.md 《Spark大数据处理:技术 Shuffle Comparison https://github.com/hustnn/SparkShuffleComparison Spark 1.2之前两种Shuffle方式的分析和对比 《Spark技术内幕 源码解读(十二)-shuffle read Spark Sort Based Shuffle内存分析 https://www.jianshu.com/p/c83bb237caa8 Shuffle的框架之框架演进与框架内核
2017年12月22日,袁进辉(老师木)代表OneFlow团队在全球互联网架构大会上海站做了《深度学习平台技术演进》的报告,小编对报告内容作简要梳理注解,以飨读者。 计算力是神经网络/深度学习复兴的最大推动力之一;(2)面对深度学习的计算力挑战,软件至少和硬件一样地关键,单靠硬件无法提供易用性和扩展性;(3)鉴于深度学习上层业务和底层硬件的独特性,传统大数据平台里的某些技术未必再对深度学习平台适用 ;(4)深度学习软件平台技术在快速演进中,一部分早期被采用的技术正在被新方法替代;(5)仍有很多重要问题未被现有开源深度学习平台解决;(6)深度学习软件尚处在发展早期,百花齐放,百家争鸣,但必将收敛到一种业界公认的最佳实践 注:深度学习在近些年带来的突破无须赘言,从图像 (ImageNet) ,语音,围棋人机大战等方面的突破都源于深度学习技术。 注:机器学习可以视为一种从训练数据中自动推导出程序的方法。
本文将从产品层面来介绍腾讯云是如何落地 Serverless 技术以及 Serverless 的技术演进。 ---- 目录 Serverless 是一项新技术,可能有朋友不是很熟悉。 所以我们先介绍下 Serverless 的概念和发展历史,接着介绍腾讯云 Serverless 从 1.0 到 2.0 的技术演进,以及我们如何支持 Serverless 这种技术的,也就是技术生态。 可以看到随着阶段的演进用户需要关注的点越来越少,越来越聚焦于自己的业务逻辑。 ---- Serverless 2.0 技术形态 如图,左边是 Serverless 1.0 的技术形态,右边这部分是 Serverless 2.0 的技术形态。 ---- Serverless 2.0 运行过程 这两种技术形态,又是如何支持用户请求的呢? ?
1、概述 本文以淘宝作为例子,介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则。 数据库和Tomcat都能够水平扩展,可支撑的并发大幅提高,随着用户数的增长,最终单机的Nginx会成为瓶颈 3.8、第七次演进:使用LVS或F5来使多个Nginx负载均衡 ? LVS可支持几十万个并发的请求转发;F5是一种负载均衡硬件,与LVS提供的能力类似,性能比LVS更高,但价格昂贵。 随着数据的丰富程度和业务的发展,检索、分析等需求越来越丰富,单单依靠数据库无法解决如此丰富的需求 3.10、第九次演进:引入NoSQL数据库和搜索引擎等技术 ? 使用容器化技术后服务动态扩缩容问题得以解决,但是机器还是需要公司自身来管理,在非大促的时候,还是需要闲置着大量的机器资源来应对大促,机器自身成本和运维成本都极高,资源利用率低 3.15、第十四次演进:以云平台承载系统
作者简介:盛科网络 王俊杰 01 流控技术概要 1.1 流控技术与RDMA 随着数据中心网络技术和带宽不断发展,流控技术在网络中发挥着越来越重要的作用,但一直未曾有过很大变革。 图2 RDMA架构与报文格式 RDMA从Infiniband承载协议演进到以太网TCP/UDP承载协议,中间,网卡侧分别有厂商支持RoCEv2,iWARP,甚至Raw TCP。 本文所提及的流控技术,主要是指基于RoCEv2的流控技术。 1.3 RDMA网络的关键技术 ? 图5 拥塞场景与PFC 流控机制 当设备的出口转发发生拥塞,导致接收报文的入端口Buffer 占用超过PFC 水线,会触 发Pause 帧进行反压上游设备停止发包,具体机制描述如下: 交换机SW2 的端口 DCQCN在快速恢复阶段通过5个周期的更新即可恢复到原有速度,并且增加了一个激进加速阶段,使得DCQCN即使在低速情况下也能尽快调整到最佳发送速率。
Android提供的keystore功能发展历程伴随着Android版本不断演进。 微信SOTER方案就是利用Android keystore技术实现的一个应用解决方案。 在 Android 7.0 中,Keymaster 2 增加了对密钥认证和版本绑定的支持。
在下图中,研究人员尝试绘制了比特币技术栈最新的计划和相对完整的表示。从图中可以看出,区块链技术栈的创新正在从layer 2技术向智能合约解决方案全面推进了。 注:但该图尚不完整,也不表明对图中所列技术的认可。 ? ? Layer 2 Lightning Network(闪电网络)是比特币最杰出的Layer 2技术,最近有很多关于闪电网络采用率的讨论。 当前,一种名为OP_CHECKTEMPLATEVERIFY(原名OP_SECURETHEBAG)的操作码正利用该技术来安全地在比特币中实现保险箱。 Schnorr签名本质上是使这些新的智能合约方法成为可能的技术原语。目前还有一些正在理论证明阶段的技术,比如Scriptless Scripts。 这只是个开始,演进还将继续 总的来说,比特币是一套不断发展的协议,以上例子只是改进比特币技术框架的一部分。
作为互联网OTA领头羊,携程在近20年的发展历程中,在业务形态和互联网行业整体发展驱动下,经历了三轮技术体系的演进。 本文将详述这一技术演进历程,希望能给互联网企业,尤其是早期的互联网企业一些借鉴和启发,帮助大家少走一些弯路。 二、携程技术演进路线 携程技术演进路线,可以大致分成三个阶段: 呼叫中心时代,主要是以线下业务驱动为主; 互联网+移动互联网时代,产品技术驱动为主; 数字化+AI时代,大数据驱动为主。 总体而言,技术演进取决于业务形态和互联网行业的发展变化。 关于携程的技术演进之路,简单介绍到这里。现在回头看来,携程走过的这些历程,跟其它大型电商平台,都是非常类似的,所谓殊途同归。大家都是通过不断的迭代,重构,引进和吸收新的技术和理念,一步一步走到今天。
什么是RAG RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成) 是一种将大语言模型(LLM)与模型外知识库检索相结合的技术架构。 RAG的演进路径:从基础检索到智能代理 1. Naive RAG(基础检索增强生成) 核心思想:将检索与生成简单串联,直接利用检索结果生成回答。 关键技术: 混合检索:结合向量检索(如 rank_model_type="bge" 的 BGE 模型)与关键词检索(如 search_engine="sogou"),提升召回多样性。 关键技术: 图化知识库:将文档中的实体、关系构建为图结构,支持多跳推理。 图检索:基于用户问题在图上游走(如路径查询、社区发现),补充传统向量检索。 5. Agentic RAG(智能体化 RAG) 核心思想:引入自主智能体(Agent)动态控制 RAG 流程。 关键技术: 调用 search_engine="sogou" 或向量检索。
上个月微博商业产品部联合天弘基金等金融技术团队策划了首届互联网金融系统沙龙,围绕在互联网金融过程中碰到技术架构问题与业界展开分享及交流。本文是陈雨在沙龙上的演讲,授权高可用架构首发。 ? 技术上创新是今天重点要说的事情: 基金直销和 TA 清算的整合。传统的基金系统直销和清算是分开。直销系统每天要把数据以文件形式导入清算系统里去。 这是余额宝技术方面的创新。 架构演进历史 一期 IOE 架构 下面介绍一下一期的架构,很明显看到就是传统的 IOE 架构。底层存储是 EMC 存储。 传统基金只需要做到系统的 5 × 8 可用性,对接支付宝以后,要做 7 × 24 小时可用性。 2013 年 6 月,一期系统如期上线,业务规模远远超出我们想象。 未来演进思考 对系统未来演进思考,主要分这么几个方面。 从大的方面来讲是全局通盘考虑。我们要把核心和辅助系统通盘考虑,降低数据的冗余,降低数据维护成本。
欢迎来到我的CSDN博客:Optimistic _ chen ✨ 一名热爱技术与分享的全栈开发者,在这里记录成长,专注分享编程技术与实战经验,助力你的技术成长之路,与你共同进步! ✅ 持续更新:专栏内容定期更新,紧跟技术趋势 ✅ 答疑交流:欢迎在文章评论区留言讨论,我会及时回复(支持互粉) 关注我,解锁更多技术干货! 基本概念 Web服务器软件:Tomact、Netty、Nginx等等 数据库软件:MySQL、Oracle、SQL Server等等 负载均衡软件:Nginx、LVS、F5等等 应用/系统 定义 目前最流行的容器化技术是Docker,最流行的容器管理服务是Kubernetes(K8S),服务可以打包为Docker镜像(容器),通过K8S来动态分发和部署镜像。 总结 一个完整的互联网应用架构 他的演进之路是不断解决上一层架构的缺点,直到现在成熟完善的互联网应用架构。
大版本升级朝着什么方向演进?Android的未来如何? 1. 系统演进 系统演进趋势:每个Android大版本的更新迭代前行,历经10余年,在用户体验、流畅性、续航、安全、隐私、机器学习等方面都取得较大的改进。 应用演进 Android系统离不开各App来提供丰富的功能,下面再来简单说一说应用的一些技术演进。 5. 在未来在人工智能和5G的赋能下,智能汽车、智能家居、IOT都将会有广阔的市场前景。但就目前人工智能的奇点还没到来,技术还处于前期阶段,一旦奇点来临将会爆炸式发展,或将重新定义生活方式。
前面的文章中,为大家介绍过大模型领域的核心技术:RAG(Retrieval-Augmented Generation),即检索增强生成。 大模型的技术原理是不断预测下一个Token,且每一个已经生成的Token都会影响下一个Token的生成。 从2022年底ChatGPT横空出世以来,大模型的信息幻觉(生成错误信息)、知识过时、推理过程不透明等问题,一直困扰着业内各方技术人员,直至RAG技术出现,才算缓解了这个难题。 》,对RAG的三大范式演进(基础RAG、高级RAG、模块化RAG)和检索、生成与增强三大核心组件的关键技术进行了深入探讨。 案例:客服系统中,路由模块自动判断用户意图(技术问题→检索产品文档,投诉→检索处理流程),提升服务效率。
本文由腾讯云5G技术专家工程师闫渊在Techo TVP开发者峰会“「物」所不在,「联」动未来——从万物互联到万物智联”上的演讲《5G中的物联网技术与未来演进方向》整理而成,向大家分享他的见解。 从通信技术的演进来说,特别是在5G时代,物联和人联已经并重发展了,5G网络针对物联的需求,做了很多优化,如uRLLC、mMTC中应用的技术,大部分都是为物联需求而设计的,某种程度上,5G可以说是为物联而诞生的一张网络 那么,4G/5G主流的蜂窝物联网技术有哪些呢?主要分为两大类,如下图所示:左边一类是4G物联技术,包含4G Cat4、Cat1和eMTC等。 右边一类是5G物联技术,包括5GNR、5G RedCap和NB-IoT。 六种不同的技术全面覆盖了从低速、中速、高速到超高速的各种应用场景。 讲者简介 闫渊 腾讯云5G技术专家工程师 腾讯云5G技术专家工程师,拥有多年通信领域工作经验,工作经历涉及3GPP标准化、行标企标制定、产品开发测试和现网网规网优等,对5G通信技术有深入的理解。
这些服务在特定的业务场景和历史条件下较好支持了业务快速发展,大体的历程如下: 推荐场景特征服务演进历程 在这其中 2020 年初是一个重要节点,我们开始在特征生产中引入 Flink SQL、Flink 有状态特征是非常重要的一类特征,其中最常用的就是带有各种窗口的特征,例如统计最近 5 分钟视频的播放 VV 等。 State 的场景多是 get-update,在使用 RocksDB 作为本地状态存储的过程中,出现过以下问题: 爬虫数据导致热 key,状态会不断进行更新 (get-update),单 KV 数据达到 5MB 后续规划 当前新一代架构还在字节推荐场景中快速演进,目前已较好解决了实时窗口特征的生产问题。 “基于 OpenYurt 的边缘云原生架构落地实践”议题,除了对边缘技术和边缘云计算的介绍外,还将对 OpenYurt 的技术细节、设计要点和落地案例进行详细分析,并分享 OpenYurt 在物流行业、
无论是微服务架构还是服务网格架构,都是在服务器虚拟化技术日渐成熟后才得以大规模使用。本文主要介绍 CPU 虚拟化技术的演进过程,以英特尔的 x86 平台为主,为掌握云计算相关知识打好基础。 三、CPU 虚拟化技术的演进 服务器虚拟化最早在 19 世纪 60 年代就提出了,当时的机器都是单线程的,一台机只能跑一个程序,很浪费硬件资源。 但后来由于操作系统的改进,出现了多进程和多线程技术,于是虚拟化技术就被暂时搁置了。 到了 1998 年,随着二进制翻译技术的成熟,在一台机器上跑不同的操作系统已经不成问题。 随后英特尔宣告将KVM技术开源,造福整个产业。 CPU 的虚拟化是服务器虚拟化的关键技术,但如内存和网卡等其它硬件的虚拟化技术也不容忽视,在这方面QEME公司就做得很好。 总结 本文介绍了 CPU 虚拟化技术的演进过程,从二进制翻译、超虚拟化再到终极的解决方案硬件辅助虚拟化。虚拟化技术的不断演进,为云计算的工业化铺平了道路。