人工智能打造充满创造力的新世界，华为云开发者日无锡站成功举办
摘要：近日，华为云开发者日HDC.Cloud Day无锡站成功举行，开发者不仅聆听了华为云技术专家在生成式AI、元宇宙、AIoT、工业互联网等领域的前沿技术分享，还在KooLabs工作坊、展台等环节，亲身体验华为云产品的技术魅力。 3月21日，华为云开发者日HDC.Cloud Day无锡站成功举行，开发者不仅聆听了华为云技术专家在生成式AI、元宇宙、AIoT、工业互联网等领域的前沿技术分享，还在KooLabs工作坊、展台等环节，亲身体验华为云产品的技术魅力。 华为云开发者日是面向全球开发者的旗
【数仓运维实践】关于GaussDB(DWS)单SQL磁盘空间管控
摘要：本文主要讲解数仓运维中遇到单SQL磁盘空间管控问题的解析和方案。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)运维 -- 单SQL磁盘空间管控》，作者： 譡里个檔。 【问题描述】 执行部分SQL语句时出现如下报错信息(具体数值可能因为配置有差异)，本文针对根因和场景触发场景，确定触发此类问题的根因 The space used on DN (209715224 kB) has exceeded the sql use space limit (209715200 kB) 【问题根因】
动手实践开发一个智慧路灯控制器
本文分享自华为云社区《智慧路灯实验手册(MQTT+Wi-Fi)-完善版》，作者：华为云社区精选。 版本说明 本示例代码工程基于IoT LINK 2.1.0版本构建。 简介 智慧路灯是城市智能化道路上重要一环，智慧路灯的实施具有节约公共照明能耗、较少因照明引起的交通事故等多种社会意义。路灯也是大家在日常生活中可以强烈感知到的公共设施，更易理解其智能化的场景。 本实验基于NB-IoT和WIFI实现智慧路灯案例，实现实时数据的采集，实现命令下发的响应，实现端云互通。 E53_SC1扩展板采用了E53
选择KV数据库最重要的是什么
本文分享自华为云社区《选择KV数据库最重要的是什么？》，作者：GaussDB 数据库 。 经常有客户提到KV数据库，但却偏偏“不要Redis”。比如有个做安全威胁分析平台的客户，他们明确表示自己对可靠性要求非常高，需要的不是开源Redis这种内存缓存库，而是KV数据库。 虽然最后我也没问清楚他们业务存啥（推测是这块业务数据比较机密），但确实业务本身对可靠性要求非常高，开源Redis自身的可靠性无法满足他们的要求，最终该用户选择使用GaussDB(for Redis)数据库，当前数据量已经是2T
【云享·人物】开发者故事：从智慧园区、智慧金融到智能制造，我们在华为云上实现了降本增效
摘要：华为云开发者日无锡站，听开发者讲述融入华为云生态共同成长的故事。 本文分享自华为云社区《【云享·人物】开发者故事：从智慧园区、智慧金融到智能制造，我们在华为云上实现了降本增效》，作者：华为云社区精选。 在前不久举行的华为云开发者日HDC.Cloud Day无锡站活动上，不少来自各行业、高校及科研院所的开发者们，在现场分享了他们加入华为云生态，使用华为云的开放能力，高效完成应用开发并收获成长的故事。 以下三位无锡高新技术企业的开发者代表，他们深入智慧园区、金融风控、智能制造等场景，与华为云
CoordConv：给你的卷积加上坐标
摘要：本文主要对CoordConv的理论进行了介绍，对其进行了复现，并展示了其在网络结构中的用法。 本文分享自华为云社区《CoordConv：给你的卷积加上坐标》，作者： 李长安。 一、理论介绍 1.1 CoordConv理论详解 这是一篇考古的论文复现项目，在2018年作者提出这个CoordConv模块的时候有很多文章对其进行批评，认为这个不值得发布一篇论文，但是现在重新看一下这个idea，同时再对比一下目前Transformer中提出的位置编码（Position Encoding），你就会
数仓如何进行表级控制analyze？
摘要： 介绍如何设置采样大小和表级控制analyze。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS) 如何表级控制analyze》，作者：leapdb。 一、控制采样大小 【设置全局采样大小】 通过参数default_statistics_target设置全局默认采样大小。 a.default_statistics_target>0，表示按固定值方式采样。取值范围:(0, 10000]
analyze采样大小 = default_statistics_target * 300;
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从数仓发展史浅析数仓未来技术趋势
摘要：华为云EI DTSE技术布道师/华为云数仓GaussDB(DWS)首席架构师曾凯，针对数据仓库的起源、演进过程、未来技术发展趋势，与开发者和伙伴朋友们展开交流互动，帮助开发者快速了解数据仓库相关信息与能力。 本文分享自华为云社区《直播回顾 | 从数仓发展史浅析数仓未来技术趋势》，作者：胡辣汤。 在本期《从数仓发展史浅析数仓未来技术趋势》的主题直播中，我们邀请到华为云EI DTSE技术布道师/华为云数仓GaussDB(DWS)首席架构师曾凯，针对数据仓库的起源、演进过程、未来技术发展趋势，
当你对 redis 说你中意的女孩是 Mia
作者：京东科技 周新智 一、Redis 众所周知，Redis = Remote Dictionary Server，即远程字典服务。 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。 二、当你对 redis 说你中意的女孩是 Mia 时 1、set myLove Mia redis 会将 key：myLove value：Mia 包装成一个 dictEntry 对象、一个 redisObject 对象，如下图所示：
Spring源码核心剖析
作者：京东科技 韩国凯 前言 SpringAOP作为Spring最核心的能力之一，其重要性不言而喻。然后需要知道的是AOP并不只是Spring特有的功能，而是一种思想，一种通用的功能。而SpringAOP只是在AOP的基础上将能力集成到SpringIOC中，使其作为bean的一种，从而我们能够很方便的进行使用。 一、SpringAOP的使用方式 1.1 使用场景 当我们在日常业务开发中，例如有些功能模块是通用的（日志、权限等），或者我们需要在某些功能前后去做一些增强，例如在某些方法执行后发送一
对于Vue3和Ts的心得和思考
作者：京东物流 吴云阔 1 前言 Vue3已经正式发布了一段时间了，各种生态已经成熟。最近使用taro+vue3重构冷链的小程序，经过了一段时间的开发和使用，有了一些自己的思考。 总的来说，Vue3无论是在底层原理还是在实际开发过程中，都有了很大的进步。 从源码层面来说，使用Proxy代替Object.defineProperty的API，一个是代理的对象，一个是递归监控的属性，从而在性能上有了很大的进步，并且，也解决了对象动态属性增加、数组改变监听上的缺陷；对diff算法进行优化，增加了静态
关于数据库分库分表的一点想法
作者：京东物流 何小坡 1 开篇 面对数据的激增，相信大家也都有分库分表的一些方案，这次的这个分享，算是自己的一个想法，可以当做一个参考方案，也欢迎相互讨论。 话不多说，直接进入主题。 日常开发中，实现数据库的分库分表，在经常使用工具方面，常用的有像 sharding-sphere、TDDL、Mycat等，然后，根据主键key做数据分布，有两种常用的方案，Hash取模方案和Range范围两种方案，两种路由算法，通过指定的key值进行运算后进行数据路由。两种方案也各有各的优缺点，下面做个梳理。
一文带你搞懂如何优化慢SQL
作者：京东科技 宋慧超 一、前言 最近通过SGM监控发现有两个SQL的执行时间占该任务总执行时间的90%，通过对该SQL进行分析和优化的过程中，又重新对SQL语句的执行顺序和SQL语句的执行计划进行了系统性的学习，整理的相关学习和总结如下； 二、SQL语句执行顺序 要想优化慢SQL语句首先需要了解SQL语句的执行顺序，SQL语句中的各关键词执行顺序如下： ◦首先执行from、join 来确定表之间的连接关系，得到初步的数据。 ◦然后利用where关键字后面的条件对符合条件的语句进行筛选。 fr
IntelliJ IDEA中提高代码开发效率的10个快捷操作
作者：京东零售 张宾 IntelliJ IDEA提供了一些Java的快捷键，同样也可以帮助我们提高日常的开发效率。关于这些快捷操作如下： 1. .psvm/main快速生成 main() 方法 在日常开发中，我们经常需要写main()方法，这时候您也可以使用main或者psvm命令快速地帮助我们创建出main()方法。 2. sout快速生成println()方法 打印输出一些内容到控制台也是频率很高的一个行为，我们可以使用sout命令快速创建出System.out.println来打印内容。
Orika JavaBean映射工具使用
作者：京东零售 张宾 1.Orika是什么？ Orika是一个简单、快速的JavaBean拷贝框架，它能够递归地将数据从一个JavaBean复制到另一个JavaBean，这在多层应用开发中是非常有用的。 2.为什么要引入Orika? 工作中，我们经常需要将对象转换成不同的形式以适应不同的api，或者在不同业务层中传输对象而不同分层的对象存在不同的格式，因此我们需要编写映射代码将对象中的属性值从一种类型转换成另一种类型。 Orika用于简化多层之间的对象映射，避免苦苦挣扎于手工编码和基于反射的映
巧用GenericObjectPool创建自定义对象池
作者：京东物流 高圆庆 1 前言 通常一个对象创建、销毁非常耗时的时候，我们不会频繁的创建和销毁它，而是考虑复用。复用对象的一种做法就是对象池，将创建好的对象放入池中维护起来，下次再用的时候直接拿池中已经创建好的对象继续用，这就是池化的思想。在java中，有很多池管理的概念，典型的如线程池，数据库连接池，socket连接池。本文章讲介绍apache提供的通用对象池框架GenericObjectPool，以及基于GenericObjectPool实现的sftp连接池在国际物流调度履约系统中的应用
从稀疏表征出发、召回方向的前沿探索
作者 | lhy12138 导读 目前百度大搜主要有基于稀疏表征的倒排检索和稠密表征的语义检索双路召回。随着深度学习技术的发展，语义检索的召回效果得到了显著提高；与此同时，因为稀疏表征有着精确匹配、索引效率和可解释的优势，最近学术界重新将目光放回稀疏表征架构，研究稀疏表征如何从大规模语言模型中获益。本文将介绍学术界在倒排召回和语义召回的最新进展。 全文6386字，预计阅读时间16分钟。 一、搜索中的召回 召回一般会从海量候选库中选择与query相关的文档送给上层排序模块，因为效率原因，往往无法
Serverless：基于个性化服务画像的弹性伸缩实践
作者 | zzbtie 导读 云原生环境下业务大规模迭代的成本压力日益增大。我们以Serverless理念为指导，针对百度Feed的后端服务，从弹性、流量、容量角度构建多维度个性化服务画像，并基于画像对服务进行弹性伸缩，随流量波动自适应调整服务容量，有效地降低业务运行成本，本文重点介绍上述相关策略与实践方案。 全文6542字，预计阅读时间17分钟。 01 背景 随着云原生在百度内部各产品线的推进，微服务已成为各业务线的标配，在搜索、推荐、广告这类重策略计算业务场景中，后端通常由很多微服务组成，
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