优化
以下文章来源于腾讯云智慧传媒 ,作者腾讯云智慧传媒 导语 近年来,人们对高清晰度影像的需求不断增加,高新视频成为移动互联网迭代升级的重要趋势,4K、8K技术的应用得到了更多的关注和推广。而随着科技的不断进步,显示屏、处理器等硬件技术逐渐成熟,也为4K、8K技术的应用和普及提供了基础支撑。与此同时,一
导语: 随着ELK方案在开源日志分析领域越来越流行,各种业务场景也给ELK方案带来了越来越多的挑战。本文将回顾一次真实客户案例,从使用姿势上,提供一些大集群、多日志主题场景下的集群优化思路。 一、ELK不香了? 我们客户的ELK已作为其日志分析平台的方案,服役了多年。随着新服务上线、业务增长,集
近日公布的MSU FullHD编码大赛结果中,腾讯编码器包揽所有15项关键指标全部第一。腾讯自研的最新一代视频编解码标准VVC/H.266编码器Tencent266,以出色的压缩性能和节省带宽的能力取得了12项第一,第一总数最多,并在H.266赛道中取得15项关键指标全部第一。 MSU官网结果(MS
导语|近年来,AI生成内容(AIGC)领域的飞速发展催生了诸多创新技术与应用,尤其是AI绘画。为降低构建Prompt的复杂性,我们基于ChatGPT实现了一个Stable Diffusion提示词生成器,支持多语言提示词和智能优化与扩展提示词,助力初学者轻松探索AI绘画世界。 本文作者:perr
云原生数据库 TDSQL-C 使用计算存储分离的架构,计算资源和存储资源解耦,可以提供PB级的存储容量供用户按需使用。而 Serverless 架构是将计算资源做到极致弹性,和购买的实例规格解耦,根据用户数据库实际的负载,自动启停和自动扩缩容,按使用计费。其中计算资源主要是 CCU(CPU+内存
云原生数据库 TDSQL-C 使用计算存储分离的架构,计算资源和存储资源解耦,可以提供PB级的存储容量供用户按需使用。而 Serverless 架构是将计算资源做到极致弹性,和购买的实例规格解耦,根据用户数据库实际的负载,自动启停,自动扩缩容,用户按使用计费。其中计算资源主要是 CCU(CPU+内存
作者:fred 相比用户停留时间短、用完即走的 Web 页面,桌面 QQ 用户在一次登录后,可能会挂机一周以上,这段期间,如果没有严格控制好 QQ 内存占用,那么结果可能是用户交互响应变慢、甚至 Crash。在系统监控工具里,高内存占用也会被直观地反映出来,带来不好的口碑。MAC QQ 灰度期间,也
作者:zhenfei 阅读帮助 第一部分为看清:大模型的训练及推理过程是如何的,以及内部逻辑 第二部分为理解:大模型的训练及推理和算力的关系 第三部分为推演:用简单的公式量化大模型算力的需求 第四部分为优化:我们如何提高算力利用率 一、看清 1.1 大模型训练 我们以投篮训练为例,来尝试理解大模型的
随着视频直播不断向着超高清、低延时、高码率的方向发展, Apple Vision的出现又进一步拓展了对3D, 8K 120FPS的视频编码需求,视频的编码优化也变得越来越具有挑战性。在LiveVideoStackCon 2023上海站,腾讯云专家工程师姜骜杰老师为我们分享了腾讯云V265/TXAV1
作者:腾讯游戏光子工作室群 Alex 技术概述 AIGC 在图像生成领域如火如荼,StableDiffusion 加各种 LORA,ControlNet,大家玩得不亦乐乎。但是基于扩散模型的方式,仍然存在很多问题,比如抽卡成功率过低,生成图像的细节仍需优化。具体到二维码生成,目前 hugging f
作者:spring 1.比较 LLaMA、ChatGLM、Falcon 等大语言模型的细节:tokenizer、位置编码、Layer Normalization、激活函数等。2. 大语言模型的分布式训练技术:数据并行、张量模型并行、流水线并行、3D 并行、零冗余优化器 ZeRO、CPU 卸载技术
作为数据库领域的“风向标”,SIGMOD会议拥有40年发展历史,每年为数据库领域提供大量高质量的研究论文和研究成果。 可以说,SIGMOD代表行业最高水平,具有重要的学术价值和行业引导意义。那么,SIGMOD2023展示了数据库领域的哪些新进展、新方向?腾讯云数据库近期举办了《2023 SIGMOD
随着数字化转型在各行业的广泛应用,越来越多的企业开始寻找新的增长点。对于数字原生企业而言,加速数字化转型是由“数字化”迈向“数智化”,增收减支,构建核心竞争优势,实现可持续发展的必然过程。敏捷协作工具凭借其先天优势,帮助企业快速适应市场变化和需求,集中内外部资源,不断迭代优化,成为了数字企业提质增效
作者:bearly 大数据领域流批一体和湖仓一体都是技术演进的趋势,技术大一统是每个 coder 的浪漫。微信实验平台从 2022 年 Q1 开始引入 iceberg 作为湖仓一体解决方案,最早从 0.14.1 版本开始引入到如今的 1.2.2 版本的广泛使用,目标是为了优化现有流程,达到更快(
全球推荐系统领域顶级会议ACM RecSys于9月18-22日在新加坡举行。东北大学与腾讯微信看一看团队针对推荐系统中用户留存优化的最新研究论文“Interpretable User Retention Modeling in Recommendation” 获得大会最佳短文奖(Best Short