事件驱动的系统虽然看起来有较好的弹性和可伸缩性，但是开发难度高，带来的一些一致性问题比较复杂，而且对程序员的要求也很高，要进行思维上的转换，这有时候真的很困难。举一个例子，如果我要发一封邮件，邮件里面有用户的姓名，地址，订单信息等，但是请求邮件服务是异步的，但是在这个时间差中，用户信息可能发生改变，如何解决？单体应用中，如果某个模块出现性能问题，我们必须对整个服务进行扩展，但是拆分成微服务，则可以

最近笔者终于跑通 TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1 模型，这里记录下如何完整跑通数据准备到模型使用的整个过程，相信对自己和一些同学能有所帮助。

5月25日，互联网架构技术沙龙圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯的技术专家分享关于技术架构、落地实践案例、无服务器云函数架构、海量存储系统架构等话题，从技术角度看架构发展，为开发者们带来丰富的...

导语|前面的篇章《C++异步：libunifex的scheduler实现！》中其实也提到过，libunifex的scheduler实现离实用级其实还有一些差距。对比asio相关的实现，处理细节和完备度上都有较大落差，基于总览篇提到的整体实践思路，我们将更多使用asio的scheduler来作为execution的底层调度器。所以从本篇开始，我们将详细介绍asio相关的...

关注云加社区 提升技术能力学习云计算，AI，大数据，小程序开发等技术助你一臂之力 成为技术大牛数据可视化正在帮助全球公司识别模式，预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。...

导语 | 腾讯云服务网格（TCM）作为一个兼容 isito 的服务网格平台，已经在腾讯内外部有诸多落地案例。本文是对腾讯云高级工程师钟华、苗艳强在云+社区沙龙online的分享整理，深度...

现在面向大模型，需要精准的信息片段，因此进行了 chunk 级别索引，实现语义粒度的索引，提升检索精度，搭配大模型的总结能力生成优质回答、进行多源信息校验，降低模型幻觉。在需求理解上，传统搜索主要是分词、意图、纠错，而 AI 搜索下，用户 prompt 更复杂，贴近自然语言，需要理解上下文、拆解复杂需求、转化为适合检索的 query，这依赖领域知识精调和基于检索效果的强化学习。腾讯"联网搜索 AP

通信优化能缓解通信资源的不均衡问题，但不能解决各节点专家负载不均衡的问题，毕竟Token想发给谁，是模型里的Router算出来的，采样分析各Layer各专家激活次数统计分布如下图，表现为：部分Layer存在明显热点专家，热点专家激活的次数可能是非热点专家的5倍以上，导致EP并行存在某个rank上计算耗时较长，其他rank需等待的局面。但当需求进一步变多之后，总有一种硬件资源会先遇到瓶颈，这时候其他

在 T5/GPT 等自回归模型中，解码策略直接影响到模型输出的效果。在解码第 t 个 token w 时，模型依赖前面的 t-1 个 token，计算概率分布 P(w∣w1:t−1 )。根据该概率分布，研究者们设计了各式各样的解码策略，每一种解码策略都对应了一个或多个相关的参数，多种参数糅合在一起，容易让人摸不着头脑。在对应官网提供的 API 中，我们可以看到也提供了一些用于调整解码策略的参数，如

6月29日，音视频及融合通信技术技术沙龙圆满落幕。本期沙龙特邀请腾讯云技术专家分享关于最新的低延迟技术、全新的商业直播方案等话题，针对腾讯云音视频及融合通信产品的技术全面剖析，为大家带来...