科技的力量正在对抗新型冠状病毒肺炎疫情的战斗中扮演着不可替代的作用，上线仅三年的小程序，已然成为战“疫”中的核心武器之一，疫情查询、疫情防治、口罩购买、物资捐赠、线上买菜、在线教育、云会议……小程序不仅承载着守护公共卫生的安全，也成为企业复工的最佳拍档。 但全面爆发的小程序背后的安全风险不容忽视。疫

新冠肺炎疫情期间，大量企业依托云实现了远程办公、信息发布及各类研发业务的快速上线和迭代。在享受云带来的业务弹性高效交付的同时，企业面临的安全风险也如影随形，云服务使用过程中的不当安全配置，很容易成为黑客的重点“攻击面”。 针对疫情期间的网络安全动向，腾讯天幕团队联合腾讯云安全、桌面安全、云鼎实验室、

提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 1 概述 MySQL是多存储引擎的数据库系统，其中innodb是所有存储引擎中对事务系统实现最完善的，这体现在innodb支持SQL标准中的全部隔离级，以及提高并发读效率的MVCC（多版本并发控制）的实现。网上对innodb的锁和MVCC有很多介绍，我们

疫情新增数据下降，全国各地迎来复工复产大潮，许多企业面临着“发票荒”难题和非接触服务需求。 为了让区块链电子普通发票辐射更多无开发能力的小微企业，3月2日，深圳市税务局联手腾讯上线“区块链电子发票极速版”，由腾讯区块链和微信支付提供技术与平台支持。 企业选择极速版后，最快可在30分钟内快速注册开通区

DVQA是腾讯多媒体实验室设计的基于深度学习的全参考视频质量评估算法。在整个视频链路中，我们可以量化大部分模块，如采集，上传，预处理，转码，分发。我们最未知的却恰恰是最关键的部分，即用户的视频观看体验。DVQA适用于在源参考视频可用的场景下，精确衡量视频内容的人眼感知质量。 DVQA包含多个质量评估

适用场景 kbone 是一个致力于微信小程序和 Web 端同构的解决方案。 微信小程序的底层模型和 Web 端不同，我们想直接把 Web 端的代码挪到小程序环境内执行是不可能的。kbone 的诞生就是为了解决这个问题，它实现了一个适配器，在适配层里模拟出了浏览器环境，让 Web 端的代码可以不做什么

QT4C是什么 QTA作为腾讯内部元老级的自动化测试项目，之前已经先后对QTAF、QT4A、QT4i、QT4W进行了开源。在QTA正式对外开源提供了Android端、iOS端以及Web端的自动化测试能力后，外界对于Windows端自动化测试框架的呼声越来越高。 QT4C(Quick Test for

为顺应信息技术行业发展趋势及人才需求，促进新时代云计算领域人才培养，在信息技术新工科产学研联盟的指导下，由腾讯云、腾讯高校合作和图灵教育联合主办，牛客网协办的2020腾讯犀牛鸟云开发校园技术布道师养成计划于3月2日正式启动。该计划主要面向全国在校大学生，依托腾讯高校创新俱乐部的创新人才平台，希望通过

刚刚，腾讯安全玄武实验室发布关于苹果Face ID的最新研究成果：只需要三个步骤的设置，耗时1分钟左右，就可以戴着口罩解锁iPhone。目前，玄武实验室已经测试过六款不同规格的主流口罩——包括市面上最常用的普通医用口罩、n95口罩、防霾口罩等，极大概率能成功解锁。 ​ ​ 在抗击新冠疫情期间，全民、

3月1日晚上十点半，一条来自微盟官方微信公众号的公告，让其平台上的300万注册用户、超过7万的SaaS付费商家以及信息安全业界同仁都放下了心中的巨石：“截止至3月1日晚8点，在腾讯云团队协助下，经过7*24小时的努力，我们数据已经全面找回。”随后，腾讯云也在官博上正式宣布：经此一役，微盟决定全面上云

本文原作者：孟朋，经授权后发布。 ​ 在Detectron模型性能优化与部署(1)中，我们介绍了如何使用Caffe2/TRT加速Cascade R-CNN + FPN模型。我们会在本篇文章介绍如何实现FP16推理，如何实现图片输入大小可变，FP16相比FP32推理精度差别，如何避免推理精度损失，以及

作者：harryzhong，腾讯 WXG 应用研究员 在过去的几年里，质量控制作为微信看一看推荐的基石，我们在不断的迭代升级中积累了一定的技术和经验。本文主要跟大家分享一下总体框架的设计思路，以及如何通过平台通用化来解决组合爆炸的问题。文章为了尽可能的给读者描述一个完整质量控制体系的框架，这里既有技

导语： “腾讯云智服”是开放腾讯内部十多年产品积淀的专业客服平台，战“疫”期间，正是这款利器，支持腾讯客服部几千名客服实现了远程服务，并在请求量暴涨45%的情况下保证了服务质量；同时，SaaS模式的云智服，帮助了BG自有客服团队、腾讯生态链上的企业、医疗机构实现了随时随地的服务保障。 腾讯客服开启S

本次发布包含了如下功能： ​ 1. 支持Elasticsearch 6.8版本 关于6.8版本请参见 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.8/release-highlights-6.8.0.html 支持冷热分离架构

本次发布包含了如下功能： ​ 1. 支持Elasticsearch 7.5版本 关于7.5版本请参见： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/release-highlights-7.5.0.html 集群多可用区部署