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2025数字员工技术选型白皮书:阿里云/亚马逊等5款产品云原生能力实测
本文深度评测阿里云、亚马逊、科大讯飞、玄晶引擎、安恒五款数字员工,围绕架构兼容性、开发友好度、性能稳定性三大维度,结合实测数据与企业案例,为开发者提供选型指南与避坑建议。
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来自: 云原生
阿里云新发的AgentRun 有哪些“大招”,一文详解来了
函数计算 AgentRun 是一站式 Agentic AI 基础设施平台,基于 Serverless 架构,提供毫秒弹性、安全沙箱、模型工具治理、全链路可观测等能力,助力企业实现从原型到生产的平滑演进,让 AI Agent 真正落地生产。
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1天前
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来自: 云原生
搞定多模态微调只需一杯咖啡的时间?FC DevPod + Llama-Factory 极速实战
告别显存不足、环境配置难与高昂成本!本文带你用阿里云函数计算FC + Llama-Factory,5分钟搭建Qwen2-VL多模态模型的Serverless微调流水线。无需运维,按需付费,通过WebUI点击完成数据准备、LoRA微调、效果验证与模型导出,让AI训练像P图一样简单。低成本、高效率,人人皆可玩转大模型。
打破 IK 分词“架构陷阱”——阿里云 ES Serverless 索引级词典的完美热更新实践
本文将通过一个真实事故的复盘,解析开源 IK 分词器架构设计中的不足,并介绍阿里云 ES Serverless 如何通过“索引级词典”能力,彻底解决热更新引发的搜索错配问题。
哈希检索:如何根据用户 ID 快速查询用户信息?
本节讲解哈希检索原理,通过哈希函数将用户ID映射为数组下标,实现O(1)级查询。重点介绍哈希冲突的两种解决方案:开放寻址法(如线性探查、二次探查)和链表法,并结合红黑树优化长链表。同时分析哈希表的优缺点,强调其高效查询依赖均匀分布与足够空间,适合精确查找但不支持范围查询。
03 | 哈希检索:如何根据用户 ID 快速查询用户信息?
本文介绍了哈希表的原理与实现。通过哈希函数将键转化为数组下标,利用数组随机访问特性实现O(1)查询。针对哈希冲突,讲解了开放寻址法(线性探查、二次探查、双散列)和链表法两种解决方案,并分析其优劣。最后指出哈希表的缺点:空间开销大、不支持有序操作。实际应用中常结合链表或红黑树优化性能。
哈希冲突
哈希冲突可通过优化哈希函数或采用冲突解决策略应对。开放寻址法通过线性、二次探查或双散列寻找空位,但易导致聚集,影响效率;链表法则在冲突位置构建链表,避免抢占,更适应动态数据,是常用方案之一。
03 | 哈希检索:如何根据用户 ID 快速查询用户信息?
本文介绍了哈希表的原理与实现。通过哈希函数将键转换为数组下标,利用数组的随机访问特性实现O(1)级查询。针对哈希冲突,讲解了开放寻址法和链表法两种解决方案,并分析其优劣。最后指出哈希表虽高效,但存在空间消耗大、无序等缺点,适用场景需权衡。
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