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亚马逊AWS官方博客 -

宣布推出全新的 Amazon S3 Express One Zone 高性能存储类

全新的 Amazon S3 Express One Zone 存储类旨在提供比 S3 Standard 存储类 […]

AI生成摘要 Amazon S3 Express One Zone is a new storage class that offers 10 times the performance of S3 Standard, making it ideal for storing frequently accessed data and demanding applications. It can significantly reduce the runtime of data-intensive applications and provides low latency for accessing small objects. The storage class supports all object sizes and offers a 50% lower request cost compared to S3 Standard. It also allows for efficient use of Spot and on-demand compute resources, reducing overall processing costs. The storage class can be accessed using common S3 API functions and supports features like byte range retrieval and pre-signed URLs. It requires unique bucket naming conventions and offers 99.95% availability and 99.999999999% data durability.

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dotNET跨平台 -

记一次 .NET某零售管理系统 存储不足分析

一:背景 1. 讲故事前几天有位朋友找到我,说他的程序会偶发性的报 存储空间不足,无法处理此命令 的错误,让我帮忙看下到底怎么回事,哈哈,人家是有备而来,dump都准备好了,话不多说,直接分析开干。二:WinDbg 分析 1. 捕获dump中的异常一般来讲别人说的只是一个参考,我们需要自己到dump中去验证,可以用 !t 观察下。0:000:x86>!t ThreadCount:...

AI生成摘要 一位朋友的程序偶发性报存储空间不足错误,通过WinDbg分析发现是COMException异常导致,可能是硬盘存储空间不足或内存不足。经过观察发现内存提交量为1.7G,推测受到2G虚拟地址限制。可以通过开启大地址解决问题,具体能否吃到3G或4G取决于操作系统。一般存储空间不足错误98%是内存空间不足导致,2%是硬盘不足。这个dump的价值在于定位问题所在。

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亚马逊AWS官方博客 -

数据自由、分析无忧 – 字节跳动 ByteHouse 数据融合指南之对象存储 S3

通过与亚马逊云科技的无缝对接,ByteHouse 可以实现海量数据的弹性存储,并支持按需自动扩展计算资源。这种云原生的数据仓库架构,可帮助企业快速建立一个统一的、高性能的数据分析平台,以 SaaS 形式降低企业数字化国际化的门槛。

AI生成摘要 ByteHouse是一个分布式列式数据库,与亚马逊云科技整合,构建云数据仓库解决方案。它支持高速分析查询和标准SQL接口,并能弹性存储和自动扩展计算资源。ByteHouse可帮助企业快速建立高性能的数据分析平台,降低数字化国际化门槛。用户可以通过亚马逊云科技Marketplace搜索ByteHouse,作为数据解决方案选项。ByteHouse支持实时和批量数据导入,具有连接本地和远程数据、可扩展性、实时洞察和低运维成本等优势。

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阿里云云栖号 -

存储成本最高降至原来的5%,PolarDB分布式冷数据归档的业务实践

国内某家兼具投资理财、文化旅游、票务为一体的大型综合型集团公司。他们目前业务压力比较大的是票务和订单系统,他们的平台每天新增几千万的订单数据,订单的数据来自于各个终端,近几年每个月以300G的数据规模在高速增长,由于数据不断增加,数据库系统迄今为止迭代过了3次。

AI生成摘要 一家综合型集团公司因业务增长导致数据库压力过大,经历了三次迭代。最终选择了PolarDB分布式数据库,具有透明分布式特性、全局Binlog能力和冷数据归档能力。通过数据迁移和归档,降低了存储成本并提升了业务性能。在冷数据归档过程中遇到了一些问题,但PolarDB-X提供了解决方案。总体而言,数据库迁移非常成功,带来了多种收益。

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亚马逊AWS官方博客 -

向量数据存储在生成式人工智能应用程序中的作用

生成式人工智能深受大众喜爱,并且由于具备回答问题、写故事、创作艺术品甚至生成代码的功能,推动了行业的转变。越来 […]

AI生成摘要 生成式人工智能(Generative AI)在回答问题、写故事、创作艺术品和生成代码方面具有广泛应用。许多AWS客户想知道如何充分利用生成式人工智能,并且注意到向量数据存储在生成式人工智能应用程序中的作用。生成式人工智能应用程序的核心是大型语言模型(LLM),可以根据特定领域的数据进行定制。使用向量数据存储可以提高生成式人工智能应用程序的准确性和情境相关性。Aurora PostgreSQL和Amazon RDS for PostgreSQL、OpenSearch无服务器的向量引擎以及OpenSearch Service的k-NN插件是适合向量数据存储的解决方案。

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BriefGPT - AI 论文速递 -

大规模可学习向量存储压缩的实验分析

我们对嵌入向量的压缩进行了全面的比较分析和实验评估,引入了一个新的分类法,并开发了一个模块化基准测试框架,评估了 14 种代表性方法,从而为不同内存预算下的使用情形推荐了最佳方法。此外,我们的研究还揭示了当前方法的局限性,并提出了未来研究的潜在方向。

AI生成摘要 该研究对嵌入向量的压缩进行了比较分析和实验评估,提出了一个新的分类法,并开发了一个评估框架。研究推荐了在不同内存预算下的最佳方法,并揭示了当前方法的局限性和未来研究方向。

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BriefGPT - AI 论文速递 -

赋能多模态知识存储和共享的视觉增强 LLMs

通过 MKC2 散裝部件集成到 LLMs 中,来存储和分享多模态知识,以增强 LLMs 的推理能力,从而在需要物理或常识知识的上下文中提供竞争性结果。

AI生成摘要 本综述论文探讨了多模态大型语言模型(MLLMs),该模型整合了类似于 GPT-4 的大型语言模型(LLMs),用于处理文本和视觉等多模态数据。MLLMs 展示了生成图像叙述和回答基于图像的问题等能力,缩小了人与计算机之间的差距,并暗示了通向人工智能的潜在途径。然而,MLLMs 仍面临处理多模态语义差距的挑战,可能导致错误生成,对社会造成潜在风险。选择适当的模态对齐方法至关重要,因为不恰当的方法可能需要更多参数,并且性能改进有限。该论文旨在探讨 LLMs 的模态对齐方法及其现有能力。实施模态对齐使得 LLMs 能够解决环境问题并提高可访问性。研究调查了 MLLMs 中现有的模态对齐方法,分为四个组:(1)多模态转换器将数据转换为 LLMs 可以理解的格式;(2)多模态感知器改善 LLMs 对不同类型数据的感知能力;(3)工具辅助将数据转换为一种常见格式,通常是文本;以及(4)数据驱动方法教导 LLMs 理解数据集中特定类型的数据。这个领域仍处于探索和试验阶段,我们将组织和更新各种现有的多模态信息对齐研究方法。

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蛮荆 -

降本增效之应用优化 (三) 日志存储与检索

AI生成摘要 本文介绍了在业务系统中优化日志功能的过程。原先的日志查询功能依赖于EFK集群,但随着产品和运维人员的优化,集群只用于日志查询。为了降低成本和提高效率,作者选择了阿里云提供的一站式日志服务SLS。迁移过程顺利,优化后的费用大大降低。虽然牺牲了一些搜索功能和与云服务商的深度绑定,但实现了优化目标。

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BriefGPT - AI 论文速递 -

EVCap:用于开放世界理解的外部视觉名称存储的检索增强图像字幕

该研究介绍了一种基于大型语言模型的图像字幕生成方法,利用外部可视 - 名称记忆检索并提供对象名称,从而更新对象知识记忆,实现对未知对象的理解,并在各种基准测试中展现出优越性能。

AI生成摘要 ViECap是一种可转移的解码模型,利用实体感知解码生成见过和没见过的场景中的描述。ViECap通过实体感知的硬提示将LLMs的注意力引导到图像中存在的视觉实体,实现了跨多样场景的连贯字幕生成。实验证明ViECap在跨域字幕生成方面具有竞争力。

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Zeruns's Blog -

雨云服务器使用Docker搭建个人网盘NextCloud并接入雨云对象存储的教程

雨云服务器使用Docker搭建私有云盘NextCloud并接入雨云对象存储ROS的教程。NextCloud简介NextCloud由原ownCloud联合创始人Frank Karlitschek创...

AI生成摘要 如果您觉得我的文章有帮助,请随意赞赏,赞赏有助于激发博主的热情,感谢!

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