物联网体系架构解析：感知、通信与智能的融合
本篇深入剖析了物联网体系架构的关键要素，围绕感知、通信与应用层，以及边缘计算和云计算的角色进行了详细探讨。在感知层，各种传感器、执行器和物理设备的作用被阐述，它们负责采集环境数据和执行操作。传输层则负责数据传输和通信，确保感知层数据能够流畅传送。而应用层是物联网的最终目标，集成了各类应用和服务，通过分析传输层数据来实现智能化决策和控制。
如何从0到1开始并一步步巩固自己的AI职业生涯
2024年，AI领域的技术革新正在重塑各行业的运营模式。本文结合吴恩达发布的《如何构建AI职业生涯》及最新的AI技术进展，为信息技术和计算机科学领域的毕业生及从业者提供详细的职业发展指南。内容涵盖基础技能的掌握、项目实践、团队合作、生成式大模型与AI基础设施的发展，以及职业发展中的挑战与应对策略。通过扎实的学习和实践，帮助读者逐步建立并巩固AI职业生涯。
2024.11｜云计算行业的商业模式创新方法及实践
截至2024年，全球云计算行业迈入全新阶段，从IaaS到大规模AI模型平台，技术与商业模式不断创新。本文分析全球最新技术进展，探讨云计算商业模式创新策略与实践，解析云服务厂商如何通过技术革新实现价值最大化，推动企业数字化与智能化转型。重点讨论AI与云计算的深度融合、边缘计算与去中心化发展、平台化与生态系统建设，以及数据安全与绿色云计算等关键议题。
【AI系统】推理引擎架构
本文详细介绍了推理引擎的基本概念、特点、技术挑战及架构设计。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件，负责将训练好的模型部署到实际应用中，实现智能决策和自动化处理。文章首先概述了推理引擎的四大特点：轻量、通用、易用和高效，接着探讨了其面临的三大技术挑战：需求复杂性与程序大小的权衡、算力需求与资源碎片化的矛盾、执行效率与模型精度的双重要求。随后，文章深入分析了推理引擎的整体架构，包括优化阶段的模型转换工具、模型压缩、端侧学习等关键技术，以及运行阶段的调度层、执行层等核心组件。最后，通过具体的开发流程示例，展示了如何使用推理引擎进行模型的加载、配置、数据预处理、推理执行及结果后处理。
【平衡点：解锁中国大模型开源闭源的新时代】关于大模型是否开源的分析
本文探讨了开源与闭源软件在大模型技术发展中的角色，深入比较了两者在质量、安全、产业化、适应性和可靠性等方面的优缺点。开源软件得益于全球开发者社区，通常在创新和适应性上表现出色，但安全性和质量可能因分散的开发而有所波动。闭源软件则在代码质量和安全性上有一定优势，但可能限制了产业的协作与创新。
在商业模式方面，开源通常依赖服务和支持盈利，闭源则通过软件授权和订阅服务获利。开源模式的市场竞争更激烈，闭源模式则更注重市场份额和控制。企业需要根据自身情况选择合适的战略，有些可能会采用
边缘云概述
边缘云是分布式云数据中心，位于网络边缘，提供低延迟、高带宽的实时服务。它减少数据传输时间，支持本地化处理，确保数据安全，并在无网络时仍能运作。应用于CDN、互动直播和本地服务，与云计算互补，共同优化数据处理。随着5G和IoT的发展，边缘云将在未来扮演关键角色。
零距离接触阿里云时序时空数据库TSDB
最近，Amazon新推出了完全托管的时间序列数据库Timestream，可见，各大厂商对未来时间序列数据库的重视与日俱增。阿里云TSDB是阿里巴巴集团数据库事业部研发的一款高性能分布式时序时空数据库（面向智联网领域），在即将过去的2018年，我们对TSDB进行了多次的系统架构改进，引入了倒排索引、无限时间线支持、时序数据高压缩比算法、内存缓存、数据预处理、分布式并行聚合、GPU加速等多项核心技术，并且引入了新的计算引擎层和分布式SQL层，使得引擎核心能力有了质的提升，也基本上统一了集团内部的监控存储业务。
