来自清华大学交叉信息研究院的研究者提出了「GenH2R」框架，让机器人学习通用的基于视觉的人机交接策略（generalizablevision-basedhuman-to-robothandoverpolicies）。这种可泛化策略使得机器人能更可靠地从人们手中接住几何形状多样、运动轨迹复杂的物体，为人机交互提供了新的可能性。随着具身智能（EmbodiedAI）时代的来临，我们期待智能体能主动与环境进行交互。在这个过程中，让机器人融入人类生活环境、与人类进行交互（HumanRobotInteraction）变得至关重要。我们需要思考如何理解人类的行为和意图，以最符合人类期望的方式满足其需求，将
背景图片metricserver2（以下简称Agent）是与字节内场时序数据库ByteTSD配套使用的用户指标打点Agent，用于在物理机粒度收集用户的指标打点数据，在字节内几乎所有的服务节点上均有部署集成，装机量达到百万以上。此外Agent需要负责打点数据的解析、聚合、压缩、协议转换和发送，属于CPU和Mem密集的服务。两者结合，使得Agent在监控全链路服务成本中占比达到70%以上，对Agent进行性能优化，降本增效是刻不容缓的命题。基本架构图片Receiver监听socket、UDP端口，接收SDK发出的metrics数据Msg-Parser对数据包进行反序列化，丢掉不符合规范的打点，然
一分钟精华速览在典型的分布式系统中，用户的一个请求到达组合的前端服务后，前端服务会分发请求到内部的各个服务，每次调用都涉及跨系统的一次请求和一次响应。在有大规模、高并发请求量的系统中，如何标识这些请求及存储这些调用信息，并形成调用链？如果系统的某两个服务间出了问题，又如何为业务方提供可视化的展现形式以快速排障？本文总结了微盟支持千亿级规模的调用链实践，详解平台的建设目标、设计思路和落地效果。作者介绍微盟APM团队负责人——向明亨TakinTalks稳定性社区专家团成员。2017年加入微盟，目前负责公司APM体系建设，包含APM体系从规范到实施，推动APM体系在公司的落地，主导了微盟APM平台、
此处的百万并发指的是可以建立至少100w个客户端连接，不考虑业务处理。反应器模式下的epoll相比起普通的epoll不同在于：普通的epoll在获取到就绪状态的event结构体之后，先判断是什么类型的fd，再进行操作。而reactor先判断是什么类型的事件，再进行操作。本文从头用reactor设计模式来构建一个epoll服务器，这个过程中每次发生IO事件都要注意维护用户空间的数据结构和内核的epoll实例，下面是构建百万并发服务器的详细地步骤（暂不包含并发量测试）：导入相关的包并设置宏声明事件处理函数构建存储数据结构设计一个结构体，用于存储IO相关的信息，并建立全局数组。后续需要不断地维护该数
作为一个Java程序员，面试准备是必不可少的环节。然而，面试题目繁多，知识点众多，如何高效地准备面试成为了许多Java程序员所面临的难题。幸运的是，我在GitHub上意外地发现了一份宝贵的资源——腾讯学长分享的Java面试八股文手册，这份手册简直就是面试宝典！这份手册内容丰富、全面，涵盖了Java面试中最常见的知识点和问题。从基础知识到高级概念，从语言特性到常见框架，每一个面试官都会问到的问题都能在这份手册中找到详细的答案和解析。无论是新手还是资深程序员，都能从中受益匪浅。通过GitHub，我下载了这份手册并开始系统地学习和准备。手册中的内容有条理地组织，每个知识点都有清晰的讲解和示例代码，让
背景：使用JdbcTemplate查询500万数据，然后插入到数据库。这么多的数据按照普通的方式直接查询然后插入，服务器肯定会挂掉，我尝试过使用分页查询的方式去进行分批查询插入，虽然也能达到保证服务器不挂掉的效果，但是有一个严重的问题，每次查询的数据很难保证顺序性，第一次一查询的数据可能又出现在第N次的查询结果中，虽然可以通过在查询sql中加上排序，可以保证多次查询的顺序不变，但是这种分页查询方式还是不够严谨，因为在多次查询过程中，可能数据有新增或删除，即使保证了排序唯一性，也会导致数据少取或取重复问题。这个过程中需要解决的问题：一、内存溢出使用jdbcTemplate.queryForLis
一、平台简介MzMedia开源视频联动物联网平台，简单易用，更适合中小企业和个人学习使用。适用于智能家居、农业监测、水利监测、工业控制，车联网，监控直播，慢直播等场景。支持抖音，视频号等主流短视频平台推流直播，提取视频切片等功能系统后端采用Springboot；前端采用Vue3+ElementPlus；消息服务器采用EMQX5.0；数据库采用Mysql、TDengine和Redis；设备端支持OpenWrt,FreeRTOS,RT-Thread等操作系统的接入sdk；本项目使用了多个Dromara组织框架和工具，包括：RuoYi-Vue-Plus，hutool，Sa-Token，LiteFlo
一、lexica.art该网站拥有数百万StableDiffusion案例的文字描述和图片，可以为大家提供足够的创作灵感。使用上也很简单，只要在搜索框输入简单的关键词或上传图片，就能为你提供大量风格不同的照片。点击照片就能看到完整的AI关键词，点击复制按钮就能直接提取。二、arthub.ai这个站点提供了大量的艺术家和设计师生成的AI艺术画作和关键词。与lexica.art一样，支持输入关键词搜索。另外，画作页面还提供实用的AI工具，图片宽度和高度等参数。网站还对不同图片类型进行分类，方便查看。三、KREA.ai这个站点收藏了数百万张StableDiffusion生成的实例，同样支持关键词检索
我从21年的1月份准备实习开始，到8月中旬，已拿到多家心仪大厂offer，经过漫长的8个月，终于尘埃落定，最后的结果还算满意。大家在知乎分享的各种经验贴对自己获益颇丰，但到目前为止，自己还没给大家分享过啥。在这里分享些自己的经验，希望给找工作的小伙伴一点帮助。一、JVM面试专题内存模型以及分区，需要详细到每个区放什么？什么情况下会发生栈内存溢出？详解JVM内存模型JVM内存为什么要分成新生代，老年代，持久代。新生代中为什么要分为Eden和Survivor堆里面的分区：Eden，survival（from+to），老年代，各自的特点。GC的两种判定方法：SafePoint是什么GC的三种收集方法
以数字化赋能健康管理为核心，着力打造集科技研发、智能硬件、生产物流、销售支持、社群服务、品牌支持、培训教育及大数据应用为一体的专业数字健康管理平台，神策数据签约客户瘦吧科技已累计服务全球数百万肥胖人群，注册用户遍及103个国家累计370万人次。为了更好地关注用户身体健康，以及为了让用户有更好的体验，瘦吧将先进的大数据分析与健康管理结合，带领团队创造性推出“瘦吧新一代科学减脂解决方案”，用“健康之力”促进经济社会良性发展。近日，在神策数据第七届“星斗奖”评选活动中，瘦吧作为健康领域的大数据应用企业代表，基于其在数字化创新方面的多年沉淀，通过多维度审核与评估，荣获「数据驱动·行业创新企业」称号。一
