编辑：OAK中国首发：oakchina.cn喜欢的话，请多多👍⭐️✍前言Hello，大家好，这里是OAK中国，我是助手君。本期内容来自日本用户RalphYamamoto的使用分享，后面他准备把Lite集成到树莓派Zero2WMotionEyeOS，感兴趣的小伙伴可以关注他的博客更新。使用MovidiusVPU的好处是在IntelOpenVINOModelZoo中有许多人工智能模型可用。—RalphYamamoto去年，Luxonis发起了一场Kickstarter众筹，在他们的OAK-D系列产品中添加了另一台相机：OAK-D-Lite。与其他OAK相机一样，它使用IntelMovidiusMy

编辑：OAK中国首发：oakchina.cn喜欢的话，请多多👍⭐️✍前言Hello，大家好，这里是OAK中国，我是助手君。本期内容来自日本用户RalphYamamoto的使用分享，后面他准备把Lite集成到树莓派Zero2WMotionEyeOS，感兴趣的小伙伴可以关注他的博客更新。使用MovidiusVPU的好处是在IntelOpenVINOModelZoo中有许多人工智能模型可用。—RalphYamamoto去年，Luxonis发起了一场Kickstarter众筹，在他们的OAK-D系列产品中添加了另一台相机：OAK-D-Lite。与其他OAK相机一样，它使用IntelMovidiusMy

一、简单回顾三种日志在讲解两阶段提交之前，需要对MySQL中的三种日志即binlog、redolog与undolog有一定的了解。在这三种日志中，很多同学会把binlog与redolog混淆，下面使用一张表格来简单对比下两者的区别。当然，如果对binlog与redolog有更深的兴趣，可以参考我的另外一篇文章数据库日志——binlog、redolog、undolog扫盲这边只要记住两者的归属于适用场景即可，binlog适用于维护集群内数据的一致性，而redolog用于崩溃恢复。undolog相对于前面两种日志更好理解些，就是为了回滚事务用的。MVCC原理其实就是undolog版本链与ReadV

一、简单回顾三种日志在讲解两阶段提交之前，需要对MySQL中的三种日志即binlog、redolog与undolog有一定的了解。在这三种日志中，很多同学会把binlog与redolog混淆，下面使用一张表格来简单对比下两者的区别。当然，如果对binlog与redolog有更深的兴趣，可以参考我的另外一篇文章数据库日志——binlog、redolog、undolog扫盲这边只要记住两者的归属于适用场景即可，binlog适用于维护集群内数据的一致性，而redolog用于崩溃恢复。undolog相对于前面两种日志更好理解些，就是为了回滚事务用的。MVCC原理其实就是undolog版本链与ReadV

先听一个故事：Java与C/C++/C#的历史渊源1972年的某一天，一个被称为“上帝的编程语言”的工具就此诞生，它是基于B语言的改进，并被正式命名为C语言。凭借着自身的优秀特性（贴近硬件、运行极快、效率极高等），C语言一经诞生，就在全世界范围内风靡，广大程序员用它开发了许多系统级的软件，我们熟知的Windows系统便是其中之一。C语言固然强大，但它并不是编程语言发展的终点，它带给程序员最大的困扰恰恰是它所提供的的强大特性——指针。指针的强大体现在可以直接操作内存，但指针的问题也同样体现在此。C语言并没有提供一套成熟的越界检查工具，而由此引发的Bug往往在编译期是无法被发现的，这就意味着，程序

先听一个故事：Java与C/C++/C#的历史渊源1972年的某一天，一个被称为“上帝的编程语言”的工具就此诞生，它是基于B语言的改进，并被正式命名为C语言。凭借着自身的优秀特性（贴近硬件、运行极快、效率极高等），C语言一经诞生，就在全世界范围内风靡，广大程序员用它开发了许多系统级的软件，我们熟知的Windows系统便是其中之一。C语言固然强大，但它并不是编程语言发展的终点，它带给程序员最大的困扰恰恰是它所提供的的强大特性——指针。指针的强大体现在可以直接操作内存，但指针的问题也同样体现在此。C语言并没有提供一套成熟的越界检查工具，而由此引发的Bug往往在编译期是无法被发现的，这就意味着，程序

人工智能(AI)在改变我们生活、工作和与技术互动的方式方面取得了巨大的进步。最近，取得重大进展的领域是大型语言模型(LLM)的开发，例如GPT-3、ChatGPT和GPT-4。这些模型能够准确的执行语言翻译、文本摘要和问答等任务。虽然很难忽视LLM不断增加的模型规模，但同样重要的是要认识到，他们的成功很大程度上归功于用于训练他们的大量高质量数据。在本文中，我们将从以数据为中心的AI角度概述LLM的最新进展。我们将通过以数据为中心的AI视角研究GPT模型，这是数据科学界中一个不断发展的概念。我们通过讨论三个以数据为中心的AI目标：训练数据开发、推理数据开发和数据维护，来揭示GPT模型背后以数据为

人工智能(AI)在改变我们生活、工作和与技术互动的方式方面取得了巨大的进步。最近，取得重大进展的领域是大型语言模型(LLM)的开发，例如GPT-3、ChatGPT和GPT-4。这些模型能够准确的执行语言翻译、文本摘要和问答等任务。虽然很难忽视LLM不断增加的模型规模，但同样重要的是要认识到，他们的成功很大程度上归功于用于训练他们的大量高质量数据。在本文中，我们将从以数据为中心的AI角度概述LLM的最新进展。我们将通过以数据为中心的AI视角研究GPT模型，这是数据科学界中一个不断发展的概念。我们通过讨论三个以数据为中心的AI目标：训练数据开发、推理数据开发和数据维护，来揭示GPT模型背后以数据为

在数字经济时代的今天，数据已经成为企业的核心资产。IDC数据显示，2020年全球累计创造了59ZB的数据，而预计到2026年，全球结构化与非结构化数据总量将达到221.2ZB。爆炸式增长的数据总量，在给企业提供决策和创新的同时，也给数据管理带来了巨大的挑战。 近年来，因数据泄露丢失引发的事故层出不穷。Gartner研究报告显示，仅2022年上半年就发生了28亿次恶意软件攻击，相比六个月前，攻击次数上涨了11%。来自于《Veeam2023年数据保护趋势报告》显示，85%的企业在过去12个月中至少受到过一次攻击，而这个数字在去年的报告中是76%。作为数据安全的最后一道防线，数据备备变得至关重要。不

在数字经济时代的今天，数据已经成为企业的核心资产。IDC数据显示，2020年全球累计创造了59ZB的数据，而预计到2026年，全球结构化与非结构化数据总量将达到221.2ZB。爆炸式增长的数据总量，在给企业提供决策和创新的同时，也给数据管理带来了巨大的挑战。 近年来，因数据泄露丢失引发的事故层出不穷。Gartner研究报告显示，仅2022年上半年就发生了28亿次恶意软件攻击，相比六个月前，攻击次数上涨了11%。来自于《Veeam2023年数据保护趋势报告》显示，85%的企业在过去12个月中至少受到过一次攻击，而这个数字在去年的报告中是76%。作为数据安全的最后一道防线，数据备备变得至关重要。不