在企业推进“国产化替代”与“自主可控”过程中，数据库迁移是最核心、最关键的一环。KingbaseES 内部提供了大量 Oracle 兼容能力，因此实际改造中，往往只需要对导出脚本做少量调整；在迁移对象完全兼容的场景下，甚至可以做到“零改造”迁移。同时，配合 KDTS、KFS 等工具，能够显著降低迁移复杂度，缩短上线周期。本节围绕“将实际生产 Oracle 系统平滑替换为 KingbaseES”这一

它不仅预置了30+主流多模态模型（包括视图生成的Wan、HunyuanVideo，视图理解的InternVL、QwenVL等），还提供了完整的数据工程、模态编码与对齐、评价体系。多模态大模型正在改变AI的应用边界，从文生图到文生视频，从图像理解到全模态交互，这些能力的背后离不开强大的算力支持和高效的推理框架。多模态模型的性能瓶颈往往不在单个算子，而在系统层面的通信、显存、调度协同。对于想在昇腾平台

它不仅预置了30+主流多模态模型（包括视图生成的Wan、HunyuanVideo，视图理解的InternVL、QwenVL等），还提供了完整的数据工程、模态编码与对齐、评价体系。多模态大模型正在改变AI的应用边界，从文生图到文生视频，从图像理解到全模态交互，这些能力的背后离不开强大的算力支持和高效的推理框架。多模态模型的性能瓶颈往往不在单个算子，而在系统层面的通信、显存、调度协同。对于想在昇腾平台

调小 --max-model-len / --max-num-batched-tokens / --max-num-seqs。，因此 max-model-len / max-num-batched-tokens 可按场景调小。

它不仅预置了30+主流多模态模型（包括视图生成的Wan、HunyuanVideo，视图理解的InternVL、QwenVL等），还提供了完整的数据工程、模态编码与对齐、评价体系。多模态大模型正在改变AI的应用边界，从文生图到文生视频，从图像理解到全模态交互，这些能力的背后离不开强大的算力支持和高效的推理框架。多模态模型的性能瓶颈往往不在单个算子，而在系统层面的通信、显存、调度协同。对于想在昇腾平台

调小 --max-model-len / --max-num-batched-tokens / --max-num-seqs。，因此 max-model-len / max-num-batched-tokens 可按场景调小。

在物联网、工业互联网与运维监控等领域，时序数据的规模与复杂度正以前所未有的速度增长。海量设备持续产生高频数据流，已经从“数据能否存下”演进为“数据能否被实时分析和利用”。在这一背景下，数据库系统不仅需要具备高吞吐写入能力，更要能够支撑复杂、多维度的分析查询。作为时序数据库领域的先行者，InfluxDB 凭借轻量化设计和易用性，长期以来被广泛应用于监控和指标采集场景。

以前我最怕的，其实不是加班本身。而是那种——你明明已经很累了，却还得一个人把所有脏活、累活、重复活兜住的感觉。做 Java 后端久了你会发现，很多加班不是因为技术有多难，而是因为：●模块一多，改动就开始“连锁反应”●没人帮你一起把需求和边界想全●你既是执行者，又是兜底人那种持续的心理压力，才是最消耗人的。一、我其实一直不太相信“AI 同事”这件事说实话，我早就用过不少 AI 编程工具。但它们给我的

让我们把时间倒回到 2013 年，这一年百度开始了对自动驾驶技术的探索，并且在 2017 年的上海车展上，“Apollo 计划”带来了全球首个自动驾驶开放平台 Apollo，至此 Apollo 开始了它的时代。我相信，在未来的日子里，Apollo 将继续书写自动驾驶领域的辉煌篇章，为人类社会的进步和发展贡献更多的力量。在 Apollo 开源项目提供的技术框架与丰富的社区资源下，降低了个人开发者的技

openGauss 通过 行列混合存储、DataVec 向量化引擎、MOT 内存表、DB4AI 库内AI 等核心技术，构建了一个既能处理传统关系型数据，又能高效处理向量数据的 统一数据平台。在企业数字化转型、AI 落地的背景下，openGauss 为企业提供了 高性能、高安全、易运维 的向量数据解决方案。六大核心价值重塑数据处理范式极致的性能体验openGauss通过向量化执行引擎彻底改变了传统的