Spark是字节跳动内部使用广泛的计算引擎，已广泛应用于各种大规模数据处理、机器学习和大数据场景。目前中国区域内每天的任务数已经超过150万，每天的Shuffle读写数据量超过500PB。同时某些单个任务的Shuffle数据能够达到数百TB级别。与此同时作业量与Shuffle的数据量还在增长，相比去年，今年的天任务数增加了50万，总体数据量的增长超过了200PB，达到了50%的增长。Shuffle是用户作业中会经常触发的功能，各种ReduceByKey、groupByKey、Join、sortByKey和Repartition的操作都会使用到Shuffle。所以在大规模的Spark集群内，Sp
我想编写一个应用程序，将MP3从服务器流式传输到美国三大智能手机操作系统(iPhone、黑莓和Android)中的任何一个。这是我所关心的权衡:如果我在本地编写应用程序，它将带来最佳的用户体验，并让我能够根据需要添加更多功能，但我将有3个独立的代码库，这违反了DRY原则。如果我使用其中一种框架用Javascript/HTML编写它(例如RhomobileRhodes)，那么我有一个适用于所有主要平台的代码库，所以我没有违反DRY并且开发过程更简单在这方面，但是a)用户体验会受到影响，b)我使用SoundManager做了一些简单的测试在iPhone上使用Javascript播放MP3文
近日，Bert-vits2发布了最新的版本2.3-final，意为最终版，修复了一些已知的bug，添加基于WavLM的Discriminator（来源于StyleTTS2），令人意外的是，因情感控制效果不佳，去除了CLAP情感模型，换成了相对简单的BERT融合语义方式。事实上，经过2.2版本的测试，CLAP情感模型的效果还是不错的，关于2.2版本，请移步：Bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)更多情报请关注Bert-vits2官网：https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/v2.3本
在字节跳动内部，Spark计算引擎被广泛应用于大规模数据处理，机器学习等场景，天任务数超过150W。线上集群磁盘类型多样，包括SSD、HDD及混合等。每天会产生超过100PB以上的Shuffle数据，同时单个任务的Shuffle数据量可能达到数百TB。巨量的Shuffle数据和复杂的计算资源环境也给Spark运行过程中的Shuffle性能带来了很多挑战。本文将从背景介绍、稳定性资源场景和混部资源场景分享字节跳动在SparkShuffle云原生化方面的大规模演进实践。一、背景介绍Spark 是字节跳动内使用广泛的计算引擎，已广泛应用于各种大规模数据处理、机器学习和大数据场景。目前中国区域内每天的
最近，在Steam玩一款老游戏（生化危机4重置版），其中，每当游戏转场的过程中，都有这么一个有趣的Loading动画：整个效果有点类似于日食效果，中间一圈黑色，向外散发着太阳般的光芒。本文，我们将尝试使用CSS，还原这个效果。整个效果做出来，类似于如下两个动画效果这样：实现主体效果其实，整个效果，去掉中间黑色的遮罩，是这个样子的：所以，我们的目标就变成了，如何使用CSS，实现上述这个图形效果。角向渐变到这里，思考一圈CSS中的各种属性，和这个图形能挂上钩的，几乎就只有角向渐变conic-gradient了。我们可以利用多重角向渐变，试着画一个类似的图形--从单个颜色到透明，再多次循环铺满360
7月26日消息，据外媒TechCrunch报道，美国国会参议院司法委员会在昨日举行了人工智能听证会，在会中，多名AI行业从业者警告称，人类无法妥当控制飞速发展的AI，因此未来几年内AI恐造成严重危害，恶意分子有可能利用绕过监管的AI工具制造生化武器。参议院司法委员会小组委员会主席RichardBlumenthal主持了此次听证会，他表示，人类已经证明自己有能力发明当时令人难以置信的新技术。他把AI比作美国的第二次“曼哈顿计划”或NASA的第二次“载人登月计划”，但台下的业界代表却更多表现出对AI的担忧。美国AI创业公司Anthropic的CEODarioAmodei在听证会上表示，他担心尖端A
不得了，GPT-4都学会自己做科研了？最近，卡耐基梅隆大学的几位科学家发表了一篇论文，同时炸翻了AI圈和化学圈。他们做出了一个会自己做实验、自己搞科研的AI。这个AI由几个大语言模型组成，可以看作一个GPT-4代理智能体，科研能力爆表。因为它具有来自矢量数据库的长期记忆，可以阅读、理解复杂的科学文档，并在基于云的机器人实验室中进行化学研究。网友震惊到失语：所以，这个是AI自己研究然后自己发表？天啊。还有人感慨道，「文生实验」（TTE）的时代要来了！难道这就是传说中，化学界的AI圣杯？最近大概很多人都觉得，我们每天都像生活在科幻小说中。AI版绝命毒师来了？3月份，OpenAI发布了震撼全世界的
不得了，GPT-4都学会自己做科研了？最近，卡耐基梅隆大学的几位科学家发表了一篇论文，同时炸翻了AI圈和化学圈。他们做出了一个会自己做实验、自己搞科研的AI。这个AI由几个大语言模型组成，可以看作一个GPT-4代理智能体，科研能力爆表。因为它具有来自矢量数据库的长期记忆，可以阅读、理解复杂的科学文档，并在基于云的机器人实验室中进行化学研究。网友震惊到失语：所以，这个是AI自己研究然后自己发表？天啊。还有人感慨道，「文生实验」（TTE）的时代要来了！难道这就是传说中，化学界的AI圣杯？最近大概很多人都觉得，我们每天都像生活在科幻小说中。AI版绝命毒师来了？3月份，OpenAI发布了震撼全世界的
6月15日，由中国信通院主办的以“原生聚力，云数赋能”为主题的“2022云原生产业大会”在北京举行。凭借创新技术和领先实践，腾讯云云巢荣获“云原生技术创新案例”奖。腾讯云云巢是腾讯云自主研发的一站式云原生有状态服务平台，基于Kubernetes容器化架构，为各类有状态服务提供统一的集群管理、资源管理和应用管理能力，助力各有状态服务（如数据库，消息队列，共识系统等）快速完成容器化升级和上线服务。云巢抽象和沉淀了各类有状态服务的领域模型和属性。各有状态服务借助云巢，无需进行复杂的云原生化技术攻坚，只需配置所需的领域模型与属性组合，提供服务容器镜像包，以及完成展现层开发，即可充分释放云原生红利，开启
6月15日，由中国信通院主办的以“原生聚力，云数赋能”为主题的“2022云原生产业大会”在北京举行。凭借创新技术和领先实践，腾讯云云巢荣获“云原生技术创新案例”奖。腾讯云云巢是腾讯云自主研发的一站式云原生有状态服务平台，基于Kubernetes容器化架构，为各类有状态服务提供统一的集群管理、资源管理和应用管理能力，助力各有状态服务（如数据库，消息队列，共识系统等）快速完成容器化升级和上线服务。云巢抽象和沉淀了各类有状态服务的领域模型和属性。各有状态服务借助云巢，无需进行复杂的云原生化技术攻坚，只需配置所需的领域模型与属性组合，提供服务容器镜像包，以及完成展现层开发，即可充分释放云原生红利，开启
