作为家电行业的风向标和全球三大消费电子展之一，4月27日-30日，以“智科技、创未来”为主题的AWE2023在上海新国际博览中心举行，本届展会展现了科技、场景等创新成果，为我们揭示家电与消费电子的发展方向。今年展馆规模扩大至14个，展示面积超过16万平方米，吸引超过1200家国内外企业参展。随着ChatGPT的爆火，ChatGPT与智能家居的话题也在展会上引起热议。在展会同期举行的GTIC2023全球AIoT智能家居峰会上，在当前ChatGPT等AI技术背景下的智能家居与家电产业智能化升级、降本增效、发展提速等话题引起行业热议。小匠物联创始人兼CEO米雪龙以《OpenCPU技术加速家电智能化升
我有一个大文件，我使用Zlib使用boostIOStreams和过滤流缓冲区压缩了数据:boost::iostreams::array_sourceuncompressedArray(reinterpret_cast(&uncompressedData[0]),uncompressedData.size());boost::iostreams::filtering_streambufout;out.push(*m_compressor);out.push(boost::iostreams::char_back_inserter(compressedData));boost::iostr
作者：腾讯云大数据ES团队背景概述日志场景一般具有明显的冷热特点，比如保留7天的日志数据，但P90查询都集中在近12小时，并且在查询日志时一般使用索引前缀查询，比如filebeat-*，这种查询比指定索引名查询，耗时会长3倍以上。而日志场景一般具有近热远冷的特性，例如刚上报的日志数据，往往读写频率较高，而随着时间推移，频率则慢慢降低，因此，通配查询的必要性并不强，如果能根据该特性进行查询剪枝，将能够极大的提升查询效率。Search流程浅析在ES中，客户端请求可以发送到集群的任何节点，每个节点都知道任意文档所处的位置，然后转发这些请求，收集数据并返回给客户端，接收客户端请求的节点称为协调节点。协
OpenRL是由第四范式强化学习团队开发的基于PyTorch的强化学习研究框架，支持单智能体、多智能体、自然语言等多种任务的训练。OpenRL基于PyTorch进行开发，目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。目前，OpenRL支持的特性包括：简单易用且支持单智能体、多智能体训练的通用接口支持自然语言任务（如对话任务）的强化学习训练支持从HuggingFace上导入模型和数据支持LSTM，GRU，Transformer等模型支持多种训练加速，例如：自动混合精度训练，半精度策略网络收集数据等支持用户自定义训练模型、奖励模型、训练数据以及环境支持gymnasium环境
今天，国家对数字经济给予了前所未有的高度重视，在“十四五”规划中，国家就明确提出了要将数字经济核心产业增加值占GDP的比重从7.8%提高到10%，这也意味着未来整个计算产业将会迎来更大的需求，而算力也将成为数字经济时代的核心生产要素。在此过程中，关键计算也在产业升级和行业智慧化升级中的重要性进一步突显。特别是在数字经济催生出的庞大新应用和新服务中，其对核心应用和核心数据的高安全、高性能、高稳定以及数据强一致性等（三高一强）需求并没有本质的改变，反而随着业务应用规模化的增加，使得更多的行业用户对关键计算的需求提升到了一个全新的高度。在此背景下，在今年的IPF2022上，作为关键计算领域高品质创新
随着行业的成熟，物流快递行业的服务效率之争再次提速。3月31日，天猫超市宣布在杭州启动半日达服务，这意味着其快递包裹从下单到签收仅需半天。据公开资料显示，此次半日达服务从2022年底就开始筹备了。作为天猫超市的物流合作方，菜鸟提出了“1212”物流履约模式：以中午和晚上的两个12点为订单截点，即中午12点前下单，当天晚上9点前送达；晚上12点前下单，上午12点前送达。菜鸟方面表示，从杭州开始，到今年年底，天猫超市的半日达服务将覆盖全国20个城市，其中人口数量千万级别以上的城市覆盖率将达100%，并且半日达订单将满足80%以上的本地订单，准点率将超过96%。从48小时达，再到次日达、半日达，快递
我一直对使用print语句简单地输出到终端需要多长时间感到惊讶/沮丧。在最近一些令人痛苦的缓慢记录之后，我决定研究它，并惊讶地发现几乎所有所花费的时间都在等待终端处理结果。可以以某种方式加快写入标准输出的速度吗？我写了一个脚本('print_timer.py'在这个问题的底部)来比较将100k行写入标准输出、文件以及将标准输出重定向到/dev时的时间/null。以下是计时结果:$pythonprint_timer.pythisisatestthisisatestthisisatest-----timingsummary(100klineseach)-----print:11.950sw
我一直对使用print语句简单地输出到终端需要多长时间感到惊讶/沮丧。在最近一些令人痛苦的缓慢记录之后，我决定研究它，并惊讶地发现几乎所有所花费的时间都在等待终端处理结果。可以以某种方式加快写入标准输出的速度吗？我写了一个脚本('print_timer.py'在这个问题的底部)来比较将100k行写入标准输出、文件以及将标准输出重定向到/dev时的时间/null。以下是计时结果:$pythonprint_timer.pythisisatestthisisatestthisisatest-----timingsummary(100klineseach)-----print:11.950sw
在众多编程语言中，Python的社区生态是其中的佼佼者之一。几乎所有的技术痛点，例如优化代码提升速度，在社区内都有很多成功的解决方案。本文分享的就是一份可以令Python变快的工具清单，值得了解下。 一、序言这篇文章会提供一些优化代码的工具。会让代码变得更简洁，或者更迅速。当然这些并不能代替算法设计，但是还是能让Python加速很多倍。其实前面讲算法的文章，也有提到过。比如适用于双向队列的deque，以及在合适的条件下运用bisect和heapq来提升算法的性能。而且前面也提到过，Python提供了当今最高级也是最有效的排序算法(list.sort)。另外还有一个功能多样又迅速的散列表(di
在众多编程语言中，Python的社区生态是其中的佼佼者之一。几乎所有的技术痛点，例如优化代码提升速度，在社区内都有很多成功的解决方案。本文分享的就是一份可以令Python变快的工具清单，值得了解下。 一、序言这篇文章会提供一些优化代码的工具。会让代码变得更简洁，或者更迅速。当然这些并不能代替算法设计，但是还是能让Python加速很多倍。其实前面讲算法的文章，也有提到过。比如适用于双向队列的deque，以及在合适的条件下运用bisect和heapq来提升算法的性能。而且前面也提到过，Python提供了当今最高级也是最有效的排序算法(list.sort)。另外还有一个功能多样又迅速的散列表(di
