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随着Intel第13代酷睿和AMD锐龙7000平台发售，PCIe4.0M.2固态硬盘终于成为了主流存储。虽然现在NAND芯片的价格下行，但总体看PCIe4.0产品价格还是要比PCIe3.0的要贵一些，虽然市面上有不少价格很便宜的入门级产品。近日收到网友提问，300元1TB的PCIe4.0固态硬盘能用么？用的住么？带着这个问题，我们设定了1TB容量、PCIe4.0且价格升序排列，在京东搜到了如下的结果（前10名）。可以看到，即使价格最低的幻隐（似乎没怎么听过这个牌子）HV3000，价格也要369元，第二名的金百达（在不少人印象中也属于杂牌）KP260也要374元，最高的金士顿NV2价格为
随着Intel第13代酷睿和AMD锐龙7000平台发售，PCIe4.0M.2固态硬盘终于成为了主流存储。虽然现在NAND芯片的价格下行，但总体看PCIe4.0产品价格还是要比PCIe3.0的要贵一些，虽然市面上有不少价格很便宜的入门级产品。近日收到网友提问，300元1TB的PCIe4.0固态硬盘能用么？用的住么？带着这个问题，我们设定了1TB容量、PCIe4.0且价格升序排列，在京东搜到了如下的结果（前10名）。可以看到，即使价格最低的幻隐（似乎没怎么听过这个牌子）HV3000，价格也要369元，第二名的金百达（在不少人印象中也属于杂牌）KP260也要374元，最高的金士顿NV2价格为
2022年是AI领域发展的重要一年，在数据竞赛领域也同样如此，所有平台的总奖金超过了500万美元。近日，机器学习竞赛分析平台MLContests对2022年的数据竞赛进行了一次大规模统计。新报告回顾了2022年发生的所有值得关注的事。以下是对原文的编译整理。重点内容：成功参赛者的工具选择：Python、Pydata、Pytorch和梯度提高的决策树。深度学习仍未取代梯度增强的决策树，尽管在结识增强方法时，前者通常价值会有所提升。Transformer继续在NLP中占主导地位，并开始在计算机视觉中和卷积神经网络开始竞争。当今数据竞赛涵盖了广泛的研究领域，包括计算机视觉、NLP、数据分析、机器人、
2022年是AI领域发展的重要一年，在数据竞赛领域也同样如此，所有平台的总奖金超过了500万美元。近日，机器学习竞赛分析平台MLContests对2022年的数据竞赛进行了一次大规模统计。新报告回顾了2022年发生的所有值得关注的事。以下是对原文的编译整理。重点内容：成功参赛者的工具选择：Python、Pydata、Pytorch和梯度提高的决策树。深度学习仍未取代梯度增强的决策树，尽管在结识增强方法时，前者通常价值会有所提升。Transformer继续在NLP中占主导地位，并开始在计算机视觉中和卷积神经网络开始竞争。当今数据竞赛涵盖了广泛的研究领域，包括计算机视觉、NLP、数据分析、机器人、
2022年12月，ChatGPT横空出世。OpenAI用一个核弹级的成果改变了科学研究和工程应用的范式。在中国，ChatGPT受到了广泛的关注与深刻的讨论。在过去的一个月里，我走访各大高校，研究院，大厂，创业公司，风投；从北京到上海到杭州到深圳，跟所有头部的玩家们全部聊了一遍。TheGameofScale在中国已然拉开，风暴中心的玩家们，在已知国内技术和生态与世界前沿的巨大鸿沟下，如何做成这件事？谁能做成这件事？秦失其鹿，天下共逐之。 ——— 《史记・淮阴侯列传》目录一、三种不同的答案我每接触到一个创业公司，都会问同一个问题：“ChatGPT在那里，你们想做什么？” 我大概能收到三种不同的
2022年12月，ChatGPT横空出世。OpenAI用一个核弹级的成果改变了科学研究和工程应用的范式。在中国，ChatGPT受到了广泛的关注与深刻的讨论。在过去的一个月里，我走访各大高校，研究院，大厂，创业公司，风投；从北京到上海到杭州到深圳，跟所有头部的玩家们全部聊了一遍。TheGameofScale在中国已然拉开，风暴中心的玩家们，在已知国内技术和生态与世界前沿的巨大鸿沟下，如何做成这件事？谁能做成这件事？秦失其鹿，天下共逐之。 ——— 《史记・淮阴侯列传》目录一、三种不同的答案我每接触到一个创业公司，都会问同一个问题：“ChatGPT在那里，你们想做什么？” 我大概能收到三种不同的
大部分AIOPS厂家主要是面向算法来提供智能化的分析能力，无论是异常检测、趋势评估还是自动分类，都是基于对无法完全认知的数据的算法实现。其智能化的能力完全依赖于算法、数据、训练与标注。这种方式的智能化运维对于实际的日常AIOPS来说，可能都过于“重”了，每个项目都需要有比较高成本的实施过程，无法让AIOPS的能力开箱即用，在缺乏算法专家的长期协助下，算法的能力也无法持续自成长和自动进化。而算法专家是十分稀缺和昂贵的资源，这使得采用此类方法的智能运维项目变成了有钱人的游戏。造成这种局面的主要原因还是此类智能运维系统的基础架构问题导致的，传统的软件是基于“目标”的软件，其逻辑都是根据目标预先编制好
大部分AIOPS厂家主要是面向算法来提供智能化的分析能力，无论是异常检测、趋势评估还是自动分类，都是基于对无法完全认知的数据的算法实现。其智能化的能力完全依赖于算法、数据、训练与标注。这种方式的智能化运维对于实际的日常AIOPS来说，可能都过于“重”了，每个项目都需要有比较高成本的实施过程，无法让AIOPS的能力开箱即用，在缺乏算法专家的长期协助下，算法的能力也无法持续自成长和自动进化。而算法专家是十分稀缺和昂贵的资源，这使得采用此类方法的智能运维项目变成了有钱人的游戏。造成这种局面的主要原因还是此类智能运维系统的基础架构问题导致的，传统的软件是基于“目标”的软件，其逻辑都是根据目标预先编制好
本篇关注程序性能优化。聚焦这个主题，本是偶然。始于玩笑，终于本心。本想找点高大上的让人直呼牛逼的东西，奈何能力有限，只能给大家一些既便宜、又好用、还简单的普通东西了，不知道你们会不会喜欢。分为五个主题，分别是『池』『序』『分』『减』『并』：一、『池』字诀池化，降低可重用对象的创建和回收代价。不知道你们发现没有，无论是电影还是游戏中，主角总是孤胆单英雄，最多三五成群。但Boss不一样，Boss手一挥，必须有一群小怪一拥而上，毕竟帮主角刷点经验也是好的。小怪的特点是：数量多，容易死，循环用。电影不可能请太多的群演，因此我们经常能发现一人分饰多角的超级龙套。而游戏里，也不可能每一个小怪都完全不一样，
