教训： 2009年，交易和商品系统挂了，很多商家的外部图片空间压挂了服务器容量，网络带宽容量，系统保护都是没有的 2010年，零点峰值出现了大量的购买失败，但是服务器没有大面积宕机 2011年，临时通知所有有问题的商家下架商品沟通会，商家对双十一的最大期望：系统稳定 2012年，系统超卖问题，0点系统显示交易成功率不到50%，各种系统报错
？ 通信优化：数据请求（PULL&PUSH）聚合，同模型多矩阵并发，锁粒度优化，性能提升5-10倍 ？ 缓存优化：使用堆外内存与LRU过期机制，解决GC引起的性能损耗，性能提升3-5倍 ？ 分区优化：支持多种分区策略（RANGE/HASH/MOD），解决数据倾斜导致的流量热点瓶颈问 题，性能提升2-5倍 ？ 存储优化：自定义存储方式（ByRow&ByKey），基于row进行矩阵压缩存储，参数内存占用减少 90%
在未来1~2年内，阿里生态全面支持IPv6，力求在2020年完成阿里IPv6生态建设；未来3~5年内,带动客户、供应商及合作伙伴全面支持IPv6＇
网络应用开放：PrivateLink让生态合作伙伴通过私网提供应用服务； UIS让生态伙伴的应用网络加速：基于阿里全球网络构建加速PAAS平台,帮助用户构建全球范围的优质网络通道，解决抖动,拥塞,延迟大等网络问题
● 全景图深度估计模型:编码-解码模型 ● 多任务学习提高精度 ●可以重建真实3D模型 ●支持四种显示模式:全景图,透视图，3D，2D结构图 ●用户可以在全景图和透视图中同时标注房屋结构.
低成本自动三维室内重建系统；多媒体AI:视频内容理解的研究及实践；深度学习在线下场景的探索与实践；AI赋能升级线下零售；5G环境下视频应用的挑战和机会。
支持多场景多分组下流量划分进行实验，充分满足单- -应用但覆盖多样业务场景的实验需求。 实验配置和上下线状态灵活可调整，即操作即生效。报表天级产出。 全流程可视化界面操作，快速接入,简单无门槛,产品和运营人员可自行使用，解放技术精力。
●深度学习模型越来越复杂.不断增长的计算量: 20 GFLOPS+；不断增加的连接: DenseNet ●对计算和存储带来挑战：ResNet152: 230M,GPU（M40）: 100 qps, ARM（A53）: 7.3S ●高效计算成为核心竞争力-深度学习模型压缩与加速
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
具身智能的定义:一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。
DeepSeek通过核心能力突破+开源、低成本、国产化三大优势，推动A!技术平权和国产AI生态繁荣，成功进入全球大模型第一梯队，促使行业从唯规模论向性价比、高效能、工程化方向转变。
0 延迟要求高:典型要求百微秒级读取延迟以满足数据分析、模型训练等应用的需求因元数据瓶颈，现有系统延迟在毫秒级，如 Ceph
在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下，数据分析带来的决策能力，已经变成每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成为普遍需求，由此进一步演进到数据李生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体，
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