作者简介patpatbear，携程软件技术专家，负责携程缓存内核的维护，热爱开源，专注于高性能、分布式NoSQL系统的建设和应用。一、背景redis使用内存作为存储介质，具有良好的性能和低延迟，但其内存容量通常成为瓶颈，且内存价格较高，导致redis使用成本较高。随着SSD磁盘性能的不断提高，NVMeSSD的随机读写延迟也仅有几十微秒，与redis的固有延迟（100~200us）相当，用SSD作为存储介质也可以达到较低的延迟，同时节省成本。因此我们研发了ROR(Redis-On-Rocks)产品，通过对redis内核增强以支持数据冷热交换，使用磁盘扩展缓存容量，可节省约2/3成本，而性能也能满
网络爬虫是一种自动化程序或脚本，根据设定的数据爬取索引系统地爬取Web网页。整个过程称为Web数据采集（Crawling）或爬取（Spidering）。人们通常将用于爬取的工具称为爬虫（WebSpider）、Web数据抽取软件或Web网站采集工具。当前Web爬取应用广受关注，一个重要的原因在于它们从多个方面上推进了业务的加速增长。这些应用非常便于在数据驱动的大环境中使用。它们从多个公开的网站采集信息和内容，并按统一可管理的方式提供。在这些应用的帮助下，我们可以一窥遍布全球的海量信息，例如新闻、社会媒体、图片、文章，甚至是竞争对手的情况。为更好地采用各种爬取应用，我们需要做好调研，了解各种应用的
总结（工程部分）简介：OpenREALM是一个实时航空地图制作的框架，利用了视觉SLAM和3D重建的技术。它可以用于无人机的定位和导航，也可以用于生成高分辨率的影像和地形数据。它支持多种操作模式，包括平面拼接，3D重建，以及PSM（平面扫描匹配）。本文提出的框架包含以下几个主要模块：Stage1:ImageAcquisition：这个模块负责从无人机的相机获取图像，并将它们存储在一个缓冲区中，等待后续处理。这个模块使用了一个线程安全的队列来存储图像，并且可以根据无人机的速度和方向动态调整图像的采样频率，以保证图像之间有足够的重叠度和视差。Stage2:VisualOdometry：这个模块负责
来自作者的一段为提高管理效率，良好发展开源的理想。 来一杯咖啡与茶，为IT运维从业者减轻管理负担，提升管理效率，从繁重无序的工作中解压出来，利用剩余时间多喝一杯休息一下。这是一个专为IT运维从业者打造的一站式解决方案平台，包含资产管理、工单、工作流、仓储等功能模块。❤感谢各位支持。CAT提倡与各位使用者、开发者一起创建健康生态，让本项目变的更好，欢迎提供PR贡献。项目全貌 官方代码仓库：https://github.com/celaraze/cat.git 名称说明发行CATCAT一站式IT运维管理平台主服务端。☕️正式版CATUniapp配套移动端应用程序，覆盖了简单场景的功能。💻开发版
1、前言Dcm4che-arc-light是一个开源的医学影像存档和通信系统（PACS）解决方案。它是基于Dcm4che项目的一个子项目，专注于实现轻量级而功能强大的医学影像存档与检索（ARCHIVE）功能。Dcm4che-arc-light具备以下主要特点：1.存储和管理影像数据：Dcm4che-arc-light提供了一个可靠的机制来接收、存储、管理和检索医学影像数据。它支持DICOM（医学数字成像和通信标准）格式的图像和相关信息，并提供了用于数据的索引、归档和检索的功能。2.分布式存档：Dcm4che-arc-light采用分布式存档的方式，可以将影像数据存储在多个节点上，以增加系统的可
自2022年末发布后，ChatGPT给人工智能的研究和商业领域带来了巨大变革。通过有监督微调和人类反馈的强化学习，模型可以回答人类问题，并在广泛的任务范围内遵循指令。在获得这一成功之后，人们对LLM的兴趣不断增加，新的LLM在学术界和工业界不断涌现，其中包括许多专注于LLM的初创公司。尽管闭源LLM（如OpenAI的GPT、Anthropic的Claude）通常优于其对应的开源模型，但后者的进展十分迅速，并且声称在某些任务上取得了与ChatGPT相当甚至更好的表现。这不仅深刻影响了语言大模型的研究，同时还具有非凡的商业价值。在ChatGPT发布一周年之际，本文旨在提供开源LLM这一成功的全面综
最近有朋友在准备物联网方向创业，不想在物联网平台上投入过多成本，问我有没有功能强大、扩展性强、使用方便的开源物联网平台。我给出的答案就是：ThingsBoard物联网项目最基础的就是设备接入物联网并进行可视化管理，市面上各大厂的物联网平台很多，不过生态封闭收费还不低。前期不想投入太多的成本进行自研，最好的方式就是接入稳定可靠的开源平台，或者基于开源平台进行二次开发。ThingsBoard作为目前Github上最流行的开源物联网平台之一，可以实现物联网项目的快速开发、管理和扩展,是中小微企业物联网平台的不二之选。ThingsBoard是什么?ThingsBoard是一个开源物联网平台，可实现物联
自2001年软件巨头微软前首席执行官史蒂夫·鲍尔默对开源（尤其是Linux）发表尖刻言论以来，微软正在开源方面取得了长足的进步。继ChatGPT于去年年底发布了后，微软的整个2023年，大多数技术都是面向开发人员和研究人员公开发布。微软全年发布了不少人工智能和机器学习模型、项目和库，为开源尽了自己的一份力量。以下为诸君呈现值得关注的8个项目。1、OrcaandOrca2微软发布了Orca2。这是一对小型语言模型，在零样本环境中涉及复杂推理任务的测试中，它们被证明在规模上与大得多的语言模型不相上下，甚至超过了它们——这里指的是大五到十倍的语言模型，包括Meta的Llama-2Chat-70B。O
1. 项目背景随着ChatGPT等通用大模型以及各类垂直领域大模型的出现，各个领域的产品交互模式、用户信息获取模式都在逐步发生改变。但通用大模型自身存在的生成内容不可靠、信息内容不及时、领域任务不完善的问题始终存在，面向DevOps这个对于事实的准确性、信息的及时性、问题的复杂性、数据的安全性要求都比较高的领域，大模型该如何赋能？为此，我们发起并开源DevOps-ChatBot端到端AI智能助手，专为软件开发的全生命周期而设计：通过DevOps垂类知识库+知识图谱增强+SandBox执行环境等技术来保障生成内容的准确性、及时性并让用户交互修改代码编译执行，确保答案的可靠性；通过静态分析技术+R
😏★,°:.☆(￣▽￣)/$:.°★😏这篇文章主要介绍Poco可移植组件库配置与使用。无专精则不能成，无涉猎则不能通。——梁启超欢迎来到我的博客，一起学习，共同进步。喜欢的朋友可以关注一下，下次更新不迷路🥞文章目录:smirk:1.项目介绍:blush:2.环境配置WindowsUbuntu:satisfied:3.使用说明web服务示例Json解析示例日期时间示例生成uuid示例😏1.项目介绍项目Github地址：https://github.com/pocoproject/poco官网：https://pocoproject.org/Poco是一个功能丰富、易于使用的跨平台C++开发框架，
