一、问题现象服务现象服务接口的TP99性能降低ES现象YGC：耗时极其不正常,峰值200+次，耗时7s+FULLGC：不正常,次数为1但是频繁，STW5s慢查询：存在慢查询5+二解决过程1、去除干扰因素从现象上看应用是由于某种原因导致JVM内存使用率不断增长，触发了频繁的YGC进而触发FGC（此时只是大胆的猜测）。此时ES的JVM配置是JVM内存40G，使用CMS垃圾回收器。40G的内存使用CMS垃圾回收器性能显然不如G1更合适找ES运维同学垃圾回收器由CMS修改为G1（tips:不是所有的ES都适合G1,针对很多大查询的G1的FullGC会导致GC模式退化为串行扫描整个堆，导致几十秒甚至是分
CoLeFunDa：ExplainableSilentVulnerabilityFixIdentification写在最前面论文主要贡献启发论文主要工作对论文工作的一些启发摘要目标问题:静默依赖修复问题现有工作本文工作主要贡献Proposedapproach提出的方法PPT中"Proposedapproach"和"Methodology"的区别背景知识知识迁移微调（Fine-tuning）Methodology方法Phase1阶段1：函数更改数据增强第1步:生成原函数和修改后函数的切片(OriFSlices,ModFSlices)第2步:生成函数更改的描述(FCDesc)第3步:功能变化增强（
CrewAI-aroleplayingAIAgentsgit地址：https://github.com/joaomdmoura/crewai#why-crewailangchain地址：CrewAIUnleashed:FutureofAIAgentTeamsAgent具有与另一个Agent联系的能力，以委派工作或提出问题。任务可以使用特定的代理工具覆盖，这些工具应该被使用，同时还可以指定特定的代理来处理它们。流程定义了代理如何协同工作：任务如何分配给代理。代理之间如何互动。代理如何执行它们的任务。1CrewAI相关概念1.1Agent相关在CrewAI中，Agent是一个被编程为执行任务、做出
人类所具有的智能，可以将一些最基础的能力，通过某种组合变成一种复杂能力，并可以用来解决复杂的、多步骤的任务。这种能力对人工智能（AI）的发展来说同样重要，在迈向最终的通用人工智能（AGI）的过程中，除了开发大规模智能模型外，如何让这些模型具有「利用各种特定领域专家模型以解决复杂任务的能力」也同样重要。在大型语言模型（LLMs）上取得的最新进展让我们看到了语言模型强大的学习和推理能力，有望成为未来AGI的接口以控制、执行外部模型以解决复杂任务。最近，来自罗格斯大学的一个华人团队开源了一个AGI研究平台OpenAGI，专门用于提供复杂的、多步骤的任务，并辅助有特定任务的数据集、评估指标和各种可扩展
“ 大数据团队是成本中心还是价值中心？数据资产入表，国家是怎么说的？数据平台应具备哪些能力，才能助力企业最大化数据资产价值？”2022年12月，国务院发文关于发挥数据要素作用的指导意见（俗称数据20条），23年10月份国家大数据管理局的正式挂牌，各地数据要素交易市场纷纷建立，24年1月1日“数据资产入表”正式生效。毋庸置疑，数据在企业数智化运营的大环境趋势下，作为核心生产要素和资产的价值，越来越突显。但大数据团队是成本中心还是价值中心，近几年来，众多走在降本增效的路上的大数据团队，如何为自己正名？从数据入表的财务角度来看，怎样才能“赚钱”？本文将结合笔者过往的行业经验和大数据领域的最新趋势理
对于通常的软件项目，参与角色，比如可以有用户，消费者，产品团队，研发团队（研发团队包括开发和测试），运营团队，运维团队，管理团队。通常认为，用户，负责购买服务的群体，而消费者，负责使用业务的群体。这两个群体，不在本文的讨论范围之内，因此后续的介绍中，除非明确说明，否则默认均不涉及。产品团队，研发团队（研发团队包括开发和测试），运营团队，运维团队，管理团队，可以归纳为产品交付团队。关于各团队的简单的说明：产品团队，负责定义产品，规划路标，收集和定义需求的团队。研发团队，可以细分为架构团队，设计团队，开发团队，测试团队。架构团队，依据产品定义，路标规划，定义并看护产品的架构。设计团队，依据需求定义
对于通常的软件项目，参与角色，比如可以有用户，消费者，产品团队，研发团队（研发团队包括开发和测试），运营团队，运维团队，管理团队。通常认为，用户，负责购买服务的群体，而消费者，负责使用业务的群体。这两个群体，不在本文的讨论范围之内，因此后续的介绍中，除非明确说明，否则默认均不涉及。产品团队，研发团队（研发团队包括开发和测试），运营团队，运维团队，管理团队，可以归纳为产品交付团队。关于各团队的简单的说明：产品团队，负责定义产品，规划路标，收集和定义需求的团队。研发团队，可以细分为架构团队，设计团队，开发团队，测试团队。架构团队，依据产品定义，路标规划，定义并看护产品的架构。设计团队，依据需求定义
作者 | 给少个分号的赞赏管理团队是一件非常困难的事情，在认知能力强的群体中尤其如此。历史告诉我们，缺乏组织的人类群体没有任何战斗力，且在社会化生产的过程中效率非常低下。在一些公司中，管理问题时时刻刻存在。这些公司要么靠管理者的本能管理，要么靠经验性的管理框架来管理。在IT团队中尤其明显，这是因为技术管理者往往更关注技术本身而非管理。有意思的是，管理能不能也用“技术的语言”来表述呢？其实是可以的，作为一个分布式系统的爱好者，我慢慢发现分布式系统和团队管理有一些共通之处，且能用这些发现解决一些问题。这些问题对于管理者和团队成员都有一些启示，希望您能耐心地看下去。团队管理和分布式系统团队管理是社
论文导读:论文背景:2023年12月11日，AI科学家李飞飞团队与谷歌合作，推出了视频生成模型W.A.L.T（WindowAttentionLatentTransformer）——一个在共享潜在空间中训练图像和视频生成的、基于Transformer架构的扩散模型。李飞飞是华裔女科学家、世界顶尖的AI专家，现为美国国家工程院院士、美国国家医学院院士、美国艺术与科学院院士，斯坦福大学终身教授、斯坦福大学人工智能实验室主任，曾任谷歌副总裁和谷歌云首席科学家。面向问题:视频生成任务中目前主流的方法依然倾向于使用卷积或U-Net作为骨干网络,而没有充分利用Transformer模型的优势。视频的高维度也
10毫秒生成一张图像，1分钟6000张图像，这是什么概念？下图中，就可以深刻感受到AI的超能力。图片甚至，当你在二次元小姐姐图片生成的提示中，不断加入新的元素，各种风格的图片更迭也是瞬间闪过。图片如此惊人的图片实时生成速度，便是来自UC伯克利、日本筑波大学等研究人员提出StreamDiffusion带来的结果。这个全新的解决方案是一种扩散模型流程，能够以超过100fps的速度，实现实时交互式图像生成。图片论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.12491StreamDiffusion开源后直接霸榜GitHub，狂揽3.7k星。图片StreamDiffusion创新性采用
