有新文章,点击查看

生成式 AI:机会与风险并存,企业该如何取舍?

作者 | 李晨 编辑 | Debra Chen Gartner最近对全球2,500名高管进行的一项调查发现,近一半(45%)的人表示,ChatGPT的宣传促使他们增加人工智能(AI)投资。调查报告称,70%的高管表示他们正在调查人工智能的使用,而19%的高管正在试点或已经在生产中部署人工智能。 Gartner发现,大量组织正在使用ChatGPT等生成式AI来改进宣传内容或者生成代码。这种技术可以增强使用者的能力,并可以自主执行业务和IT流程,生成式AI可以潜在地... 展开更多

收藏 0
0

十行代码让日志存储降低80%

前言 履约管理是一个面向物流商家的OMS工作台,自从初代目把架子搭起来之后,就没有继续投入了,后来一直是合作伙伴同学在负责日常维护和需求支撑。经过几年的野蛮生长,系统已经杂草丛生,乱象百出。再后来,甚至一度成为一块无主之地,走行业共建的方式来支持。对于一个不支持行业隔离的系统,行业共建意味这个系统将快速腐化。两年前我开始接管履约管理,来到这片广阔的蛮荒之地,正如所有那些渴望造物乐趣并且手里刚好有锤子... 展开更多

收藏 0
0

如何快速在 Apache DolphinScheduler 新扩展一个任务插件?

作者 | 代立冬 编辑 | Debra Chen Apache DolphinScheduler 是现代数据工作流编排平台,具有非常强大的可视化能力,DolphinScheduler 致力于使数据工程师、分析师、数据科学家等数据工作者都可以简单轻松地搭建各种数据工作流,让数据处理流程更简单可靠。 DolphinScheduler 非常易于使用(easy to use),目前有四种创建工作流的方法: 在 UI 界面上直接通过拖放任务的方式来创建任务 PyDolphinScheduler,通过 Python API 创建工... 展开更多

收藏 0
0

必看!S3File Sink Connector 使用文档

S3File 是一个用于管理 Amazon S3(Simple Storage Service)的 Python 模块。当前,Apache SeaTunnel 已经支持 S3File Sink Connector,为了更好地使用这个 Connector,有必要看一下这篇使用文档指南。 描述 将数据输出到 AWS S3 文件系统。 提示: 如果您使用的是 Spark/Flink,在使用此连接器之前,必须确保您的 Spark/Flink 集群已经集成了 Hadoop。Hadoop 2.x 版本已通过测试。 如果您使用的是 SeaTunnel Engine,它会在您... 展开更多

收藏 0
0
发表于数据库专区

TiDB 7.1.0 LTS 特性解读丨关于资源管控 (Resource Control) 应该知道的 6 件事

TiDB 7.1.0 LTS 在前段时间发布,相信很多同学都已经抢先使用了起来,甚至都已然经过一系列验证推向了生产环境。面对 TiDB 7.1 若干重要特性,新 GA 的资源管控 (Resource Control) 是必须要充分理解、测试的一个重量级特性。对于常年奋斗在一线 DBA 岗位的我来说,学术方面的精进已经力不从心,大部分的时间都在强化“术”的方面,所以 TiDB 每更(新)必追,每个新 GA 的特性都要熟悉,这样当生产环境 TiDB 升级到目标版本后,... 展开更多

收藏 0
0
发表于网络技术专区

一文带你从了解到搭建 HTTP/3 Web 服务

NGINX向云原生演进,All in OpenNJet HTTP 是互联网的重要骨干,通俗点说,就是它让用户能够加载网站。经过多年的发展,HTTP 已经从 HTTP/1.0 发展到 HTTP/1.1,HTTP/2,再到如今的HTTP/3,每一次的迭代,都会添加新功能满足当代的需求,比如安全、会话处理、应用程序层的要求。 从 HTTP/1.0 到 HTTP/2 ,HTTP 协议已经做了三次升级,但是流水的 HTTP,铁打的 TCP,因为TCP协议更加可靠,然而 HTTP/2 刚刚推出没多久,就已经有公... 展开更多

收藏 0
0

持续测试新范式:拨压测一体化

近日,在 TiD2023 质量竞争力大会上,来自阿里云云原生可观测团队的吴垚进行了《持续测试新范式:拨压测一体化》主题分享,本次分享包含三部分: 业务连续性对稳定性平台的需求 阿里稳定性平台的演进及趋势分析 拨压测一体化的概念及最佳实践 01 如何保证业务连续性 在正式开始今天的话题前,我们先来聊一聊业务连续性。随着信息技术的快速发展和广泛应用,以互联网和金融业为代表的业务创新和正常运转越来越依赖于信息系统的安... 展开更多

收藏 0
0

Java 21 新特性:Record Patterns

Record Patterns 第一次发布预览是在JDK 19、随后又在JDK 20中进行了完善。现在,Java 21开始正式推出该特性优化。下面我们通过一个例子来理解这个新特性。 record Point(int x, int y) {} static void printSum(Object obj) { if (obj instanceof Point p) { int x = p.x(); int y = p.y(); System.out.println(x+y); } } 上述代码中定义了一个名为Point的record类(Java 16中的新特性),如... 展开更多

收藏 1
0

ELT in ByteHouse 实践与展望

更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 谈到数据仓库, 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。 将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中,并进行处理加工。 传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,然而,这依赖于独立于数仓外的ETL系统,因而维护成本较高。现在,以火山引... 展开更多

收藏 0
0

一文给你讲清楚BeanFactory 和 FactoryBean 的关联与区别

本文分享自华为云社区 《BeanFactory 和 FactoryBean 的关联与区别》,作者:战斧。 一、概括性的回答 两者其实都是Spring提供的接口,如下 public interface FactoryBean<T> {   T getObject() throws Exception;   Class<?> getObjectType();   boolean isSingleton(); } public interface BeanFactory {   String FACTORY_BEAN_PREFIX = "&";   Object getBean(String name) throws BeansException;   <T> T getBean(String... 展开更多

收藏 0
0
没有更多内容
加载失败,请刷新页面
点击加载更多
加载中
下一页
返回顶部
顶部