网络安全之资产及攻击面管理
“摸清家底，认清风险”做好资产管理是安全运营的第一步。那么什么是资产，资产管理的难点痛点是什么，如何做好资产管理，认清风险。带着这些问题我们来认识一下资产及攻击面管理。
为何人们喜欢推理胜于训练大模型？
在AI和机器学习领域，越来越多的人转向重视推理而非大规模模型训练。推理的即时性和高效性使其在需要快速响应的场景中占优，如自然语言处理和图像识别。推理过程的可视化能帮助用户理解模型决策，便于调试和提升性能。此外，推理在边缘计算和移动设备上的应用降低了延迟和带宽成本，同时保护了用户隐私。相比于训练大模型的高资源消耗，推理更为节能且成本效益高，尤其在数据挖掘和新知识探索方面展现出创新潜力。推理在实际应用中与训练模型相结合，提供了性能与成本的有效平衡。随着技术进步，推理将在推动人工智能领域发展中发挥更大作用。
边缘计算的类型及应用概述
边缘计算将计算与存储推向网络边缘，提升响应速度，降低带宽需求。它涵盖边缘设备、边缘数据中心、边缘云及边缘服务器型计算，应用于智能家居、物联网、工业自动化和智能医疗等领域，实现低延迟、高效能与数据安全。随着技术发展，边缘计算在数字化转型中扮演关键角色。
2024年前端性能优化的新策略
【10月更文挑战第3天】本文分享了一些2024年前端性能优化的新策略，希望能够为前端开发者提供实用的参考和指导。在实际开发中，应根据应用的具体需求和场景选择合适的优化方法。
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。