这也是本年度,我作为团队leader取得的最主要成就之一。 在这一年中,带领团队在技术上也涉猎了许多新的领域。如ElasticSearch,ClickHouse,MQTT和SECS通讯。 本年度技术上的收获主要有: 1.深入学习Python,包括数据分析、爬虫、自动化运维领域。 2.了解上位机和工业互联网。 以上是本年度从技术到管理上的一些收获和心得。凡事预则立,不预则废。面对即将到来的2024年,在这里先给自己立个flag,也是未来几年持续要做的事情。 相关的学习资料都已准备充分,本年度学了3个月,学习了很小的一部分。 3.与时俱进。研究个人IP、新媒体、AI应用、私域运营。在技术之外,学习一门新的技能。是对自身能力体系的完善和有效补充。
以下,笔者将带你回顾社区的几项关键技术进展。 回顾 集群规模: 3000节点 -> 5000节点 在Kubernetes 1.6版本中,单集群的规模终于达到5千节点15万Pod的水平,而出于诸多因素的影响及考虑,社区没有急于在数值上继续突破。
下面,就带大家一起回顾一下腾讯WeTest的2021。 01 持续精进 推陈出新 自2015年问世以来,腾讯WeTest始终期望以技术创新、科学研发赋能行业多维发展。 点击下列文章,了解更多详情: • 大会回顾丨游戏用户体验优化如何实践,看大咖怎么说 • WeTest与腾讯安全联合推出小程序质量方案 MTSC2021 11月,中国互联网测试开发大会(MTSC2021)
这一年回顾确实很忙我原计划是每一个环节都上一张图片。后来发现太多了。实在太长了。 (二)行业奖项获得2025 年,荣获(ITPUB & 数盟会)年度优秀影响力奖;2025 年,荣获(ITPUB & 数盟会)年度十佳;2025 年,在开放原子基金会开发者大赛中获得 KWDB 核心贡献挑战赛优秀奖
上周,百度搜索公布了一份年度搜索榜单,对2017年中文搜索热词进行了盘点。人工智能自然是年度科技事件中的热中之热,共计3项AI相关事件进入年度前十,其中“AlphaGo对战柯洁”一项排名科技榜第一。 日前开发AlphaGo程序的谷歌旗下DeepMind团队在官方网站上撰文,回顾了2017年团队在新的 AI 技术研发方面取得的发展,以及在 AI 技术的社会影响方面的作为。 DeepMind 也曾经撰文介绍,政府信息专员在 DeepMind 与皇家自由医院的合作中有一些发现,以及 DeepMind 保健的独立评审员首次对 DeepMind 的工作发布了公开年度报告,DeepMind
0x00.前言本文首发自《云 + 社区》,并仅投稿至《云 + 社区》云 + 社区发布了「2023最后1期话题征文」征文活动,决定参与【年度回顾】选题赛道,本文属于【考试经验分享】主要给大家介绍自己是如何接触到
很难从 2021 年只选择一个主题。安静的进化?开源的争议?一个让开发人员疑惑的操作系统更新?
----回顾 2022 年,Cloud Studio 产品经历了很多的迭代,给大家带来了很多亮点,在此辞旧迎新之际,与大家一起分享 Cloud Studio 的亮点时刻。 2022 年产品亮点回顾DeployKit 云部署套件今年初,我们结合腾讯云 Serverless 技术,把前端开发项目、静态建站项目开发的部署复杂度降到最低。
最近在开源中国举办的开源年终盛典上,开源项目TARS 获得了年度最佳原创开源软件奖。 ? 谈到微服务,人们往往会提起Spring Cloud和Service Mesh。 总结 回顾了 TARS 开源近两年以来的种种,可以概括为几个方面:项目独有优势、创新能力、开源态度及贡献精神。开源是一件小事,但是如何做好开源却是一件大事。
谷歌总体上保持了其作为最受欢迎的互联网服务的地位。OpenAI 仍然在生成式 AI 类别中名列前茅。币安仍然在加密货币类别中名列前茅。WhatsApp 仍然是排名靠前的消息平台,Facebook 仍然是排名靠前的社交媒体网站。
本文作者:IMWeb coolriver 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 本文为 《 2015 in review》 一文的中文译文,希望通过这篇译文,回顾和记录在2015年,
容器技术是虚拟机的一次革命性飞跃,并且在之后的几年里,它持续变得更快、更轻量级、更安全。
本文作者:IMWeb coolriver 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 本文为 《 2015 in review》 一文的中文译文,希望通过这篇译文,回顾和记录在2015年,
一图带你回顾我们2020走过的路。 ? ? ? ? —Tencent Media Lab— 「IMMERSE YOURSELF」 ?
较早是从事传统软件开发,主要以交付项目为主,后来慢慢转向互联网,属先知后觉那一类。一直从事Java软件研发管理工作,时下热门的小程序、大数据、人工智能、机器学习等接触很少,一方面囿于工作环境,另一方面也是圈子所限,再者是可能方向度不够,兴趣偏差导致的错位。
机器学习领域在过去几十年中经历了巨大的变化,不可否认的是,虽然有些方法已经存在了很长时间,但仍然是该领域的主要内容。例如,最小二乘法( least squares)的概念在19世纪早期由勒让德和高斯提出,最基本的形式的神经网络( neural networks)早在1958年就引入的,并在过去的几十年中大幅提升、支持向量机(SVM)等方法则更是较新的方法,这些方法仍然占据了机器学习领域应用中的半壁江山。 随着科研的进行,有大量可用的监督学习方法被发明。使用者通常会提出以下问题:什么是最好的模型?众所周知,这个问题没有标准答案,因为模型的有用性取决于手头的数据以及具体处理的问题,合适的就是最好的。那么,可以转换下思路,换成这个问题:最受欢迎的模型是什么?这将是本文的关注点。
好了,这些就是我在即将过去的2024年的关键词回顾,我会把每一份经历都当成收获,2025继续加油~
以下是我们对腾讯AI Lab在2018年重点工作的回顾,也预祝大家新春安康吉祥。
原文:https://simonwillison.net/2025/Dec/31/the-year-in-llms/#the-year-of-reasoning-这是我年度系列的第三篇文章,回顾过去12 我恶毒的多年度计划是忽悠多个 AI 实验室投入大量资源来在我的基准上作弊,直到我得到一张。我最喜欢的仍然是这张来自 GPT-5 的:15. 今年,梅里亚姆-韦伯斯特词典将其评为年度词汇!slop(名词):通常通过人工智能批量生产的低质量数字内容。我喜欢它代表了一种广泛共识的感觉,即低质量的 AI 生成内容很糟糕,应该避免。 我个人的年度词汇作为一个新词的狂热收集者,以下是我 2025 年自己最喜欢的词汇。你可以在我的定义标签中看到更长的列表。氛围编码,显然。氛围工程——我还在犹豫是否应该尝试让这个流行起来!
尽管 2020 年没有大版本的发布,Kubernetes 还是推出了一些新功能,让我们看一下一些最抢手的功能及其毕业状态。