一、引言 历经多年技术演进，分布式数据库已突破传统"分库分表"的单一场景局限，从应对海量数据的权宜之策进化为支撑业务弹性扩展的核心架构。分布式数据库 TDStore 通过构建集中分布式一体化能力（Integrated Centralized-Distributed Solution），实现了数据库运

本文将通过微购相册数据库使用案例深入讲解如何通过腾讯云数据库 TDSQL-C 的只读分析引擎加速业务分析查询效率，获得更加实时的数据分析体验。 微购相册是一家线上分享类的移动电商平台，用户通过上传产品到相册，一键分享到各大平台，通过关系流进行快速传播，促进产品销售。迄今为止，已服务超过5000万客户

还在为 DeepSeek 推理速度慢、部署麻烦发愁？ 腾讯云「高性能应用服务HAI」联手自研计算加速引擎「TACO-LLM」，推出DeepSeek-R1 32B TACO加速版环境！实测多个场景调用性能相较vLLM提升80%，3分钟开箱即用的算力服务，完成环境创建，并使用兼容 openai 的api

本文共计1918字 预计阅读时长6分钟 引言 大数据开发平台中的调度系统是用于自动化管理和执行数据处理任务的关键组件，它通过定时调度、依赖管理和任务监控等能力，确保数据流的顺畅，是数据开发平台的核心底座。WeData的调度系统为数据开发工程师、算法工程师等用户提供了丰富的定时调度、依赖配置及任务运维

本文共计2640字 预计阅读时长8分钟 2025年开年，在人工智能浪潮的推动下，DeepSeek等大模型的横空出世已渗透到企业的核心业务环节，它不仅重新定义了人机交互的边界，更将数据的价值推向了前所未有的高度。越来越多的企业意识到，数据已不再是业务的副产品，而是驱动决策、优化体验、构建竞争壁垒的核心

真爱梦想于2008年8月14日成立， 以「发展素养教育，促进终身成长，推动社会进步」为使命，以「帮助每个人自信、从容、有尊严地成长」为愿景，通过「梦想教育」公益服务体系助力义务教育阶段的学生全面成长。 截至2023年12月，真爱梦想累计捐赠建设学校梦想中心超过5900间，运营期内梦想中心2502间，

本文共计968字 预计阅读时长3分钟 1、引言 腾讯云BI智能助手ChatBI，在大模型能力加持下，实现客户用自然语言对话即可完成数据查询、可视化分析、快速获取数据结论。目前产品已全面支持腾讯混元、DeepSeek等主流大模型，结合移动端、PC端、嵌出等多端适配能力，腾讯云ChatBI能为企业提供灵

本文共计2780字 预计阅读时长9分钟 导语 数字化转型浪潮下，园区如何从“钢筋水泥”升级为“智慧大脑”？腾讯云RayData智慧园区解决方案，以三维可视化资产模版为核心，打造**“所见即所得”**的智能管理体验，让楼宇、设备、人流等数据资产真正成为决策的“指南针”。 在鳞次栉比的现代园区中，一边是

当企业数字化转型进入深水区，核心业务系统正面临一场无声的战役：高并发流量冲击下，传统数据库架构频频“过载宕机”；PB 级数据表结构变更时，业务被迫按下“暂停键”；分布式大集群运维，故障定位耗时耗力。这些痛点背后，是企业对数据库性能、成本与运维效率的终极拷问。 近日，腾讯云数据库联合全球权威机构 ID

导语 在当今大数据和实时通信的时代，消息队列在分布式系统中扮演着至关重要的角色。CKafka 作为一种高性能、高可靠的消息中间件，被广泛应用于各种业务场景中。然而，随着业务的增长和数据流量的增加，CKafka 在生产者和消费者以极高的速度生产/消费大量数据或产生请求时，可能会导致 Broker上资源

在人工智能快速发展的今天，大型语言模型(LLMs)取得了显著进步。随着这一趋势，大型多模态模型(LMMs)也迅速崛起，这些模型能够实现复杂的视觉-语言对话和交互。当前主流的多模态大模型（如 LLaVA 系列）往往采用 “视觉编码器 + 大语言模型” 的组合架构。这种方式虽然有效，却存在一些痛点。例如

‍近期IEEE标准委员会正式成立音视频质量工作组（P1857.16），由腾讯多媒体实验室质量技术和标准专家王海强、武汉大学王晓晨教授担任联合组长。 音视频质量工作组旨在制定音视频和三维数据的主观质量评价方法和客观质量评价标准。满足诸如流媒体点播、短视频点播、实时音视频、云游戏娱乐、云桌面办公、支持实

“ 腾讯云数据库 TDSQL-C 只读分析引擎的能力远超我们预期。因为一次偶然的测试将之前 20分钟执行的 SQL加速到了秒级。这促使了我们后端平台的整体升级替换，效果非常好。未来我们也将计划将所有的数仓和 ETL 平台进行全面迁移，进一步降低数据湖仓系统的复杂度和成本。为亲邻科技智慧社区和社区营销

​ 本文共计2457字 预计阅读时长8分钟 1 引言 海量数据的分布式处理与高效训练已成为企业构建竞争力的关键。传统大数据架构在应对超过一般数仓体量的数据处理和机器学习（ML）任务时，常因数据Shuffle性能瓶颈、资源利用率低、扩展性不足等问题，导致训练周期长、成本高、迭代效率低下，成为企业智能化

引言 随着全球汽车市场的日益竞争激烈，新能源汽车积极拓展海外市场。在这一过程中，确保系统的稳定性和业务的连续性成为至关重要的任务。本文将探讨如何通过应用性能监控（APM）和 Prometheus 监控工具的结合，实现全链路精准监控与业务缺口定位，为新能源汽车出海提供有力保障。 一、自建监控的三大视线