自1998年以来，卓诗尼控股经过近20年的市场磨砺，已成长为中国时 尚女鞋行业领军企业。 公司集女鞋研发、生产、销售、电子商务于一体，坚持以用户需求为导 向，致力于为消费者提供多品牌多品类的时尚潮品。 设有韩国首尔、浙江温州、广东广州、四川成都四大研发中心和三大供 应基地；业务板块包含现代商贸、智能物流、电子科技等多个领域。
过去的一年，云效·Codeup 解锁的三项成就 ？ 成就一：开源 向 Git 项目贡献100个提交。 ？ 成就二：加密 世界首个基于Git实现的仓库透明加密。 ？ 成就三：架构 全新的分布式架构，为代码平台带来高可靠、高性能和稳定性。
阿里云竞价实例OpenApi入门实践 本文目标是介绍开发者如何通过阿里云ECS SDK,合理快速的创建需要的抢占实例 准备工作: 首先要熟悉了解阿里云SDK的基础知识和调
2019 年，阿里云与 MongoDB 达成战略合作，作为云厂商独家支持 MongoDB 4.0 以及后续 最新版本的服务，与 MongoDB 的关系从开源社区到商业合作全面覆盖。同年，MongoDB 4.2 版本 发布，具备了分布式事务的处理能力，覆盖传统关系型数据库的事务能力。近期，阿里云 MongoDB 的云原生技术也从生命周期的托管逐步升级到资源池化与存储计算分离的云原生架构。利用云原生技 术架构，让传统数据库具备了系统资源灵活弹性升级的云化能力，帮助用户便捷的实现数字化转型升 级，降低企业 TCO 成本。
数据库诞生于二十世纪的50年代，当时的应用场景仅限于国防、科研等大型应用场景。70年代小型机开始出现，随之出现 的是我们所熟悉的关系型数据库，如IBM的DB 2、Oracle、INGRES等。90年代PC机开始普及，一些企业开始做信息化 转型，ERP/CRM/财务软件开始涌现，这些软件都是运行在廉价的X86服务器和PC机上，所用的数据库是开源或商业的 MySQL、SQL Server、PostgreSQL 等。2000年后进入互联网大数据时代，数据急剧膨胀，传统的单机关系数据库已 经无法满足时代处理数据的需求，因此开始涌现一些像HBase，Redis、MongoDB的NoSQL数据库。
本文主要大概分为 4 个部分，第一部分介绍云服务器 ECS 的基本概念；第二部分 对 ECS 的实例规格族进行一个详细的解读；第三部分给大家实战讲解如何去做 ECS 实 例的选型；最后一部分简单介绍一下如何去省钱省力的来使用 ECS。
2019云栖大会-图模型在阿里安全中的实践，人工智能在用户安全领域的应用，属于AI感知领域的应用场景.部攻击导致的模型风险:例如,来自外部的对抗样本攻击可诱使算法识别出现误判漏判,输出错误结果。
统一召回引擎在推荐场景的应用 打造个性化推荐效果的召回引擎 统一召回引擎的云上实践 阿里云开放搜索 开放搜索（OpenSearch）是基于阿里巴巴自主研发的大规模分布式搜索引擎搭建的一站
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。
多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景
2025 年，全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年，人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进，端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时，硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比，泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。
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