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面向 AI 的存储基础设施升级
AI 与大数据融合化是大势所趋，企业可以通过大数据技术收集和存储大量数据，进行一站式计算分析和数据治理，以便安全、精确、高效、智能地应用数据。在这个话题中，我们将会介绍阿里云全栈存储数据基础设施如何支撑 AI 场景的创新与实践，并带来全新一代存储产品的重磅发布，帮助企业高效数字创新。
面向AI场景的数据处理和数据检索
本文分享了AI场景下面临的数据处理与检索挑战及解决方案。AI内容生产涉及数据准备、模型训练、推理及应用四大环节，其中数据准备环节面临数据来源复杂、格式多样及数据量激增的挑战，模型训练环节需解决推理准确性问题，AI应用环节则需克服接口兼容性难题。
为应对这些挑战，阿里云存储OSS与智能媒体管理IMM提供百余种数据处理能力，并升级数据索引功能支持向量检索，助力构建多模态检索应用。此外，还介绍了Serverless数据处理方案，可日均处理百亿级别文件，通过OSS数据索引能力，客户能快速构建RAG检索增强，同时实现多模态检索的搭建，显著提升AI应用的效能和用户体验。
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深入浅出 eBPF 技术
1 eBPF 介绍eBPF 是革命性技术, 起源于 linux 内核, 能够在操作系统内核中执行沙盒程序。旨在不改变内核源码或加载内核模块的前提下安全便捷的扩展内核能力。1.1 demo 展示demo程序如下：#include <linux/bpf.h>
#define SEC(NAME) __attribute__((section(NAME), used))
SEC("
AI驱动下的云存储创新
随着大数据时代的到来，云存储作为数据存储和管理的核心基础设施，其重要性日益凸显。同时， AI 快速发展也为云存储的进化与创新提供了强大的驱动力。本话题将解读AI 驱动下云存储的进化趋势，分享阿里云存储的创新技术，助力企业实现数字化升级。
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Android 输入框（EditText）的输入限制，数字英文邮箱，可见\隐藏切换，踩过的坑！
最近做到了登录注册模块的各种输入判定，监听等等，因为需求上的需要，还是搞了好一会儿，今天在这总结一下。
常规的输入框输入需求有纯数字，字母，混合输入，邮箱，键盘默认打开数字键盘，密码可见性，键盘的收起弹出等等。
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【滤波跟踪】基于IMM多模滤波器和全局最近邻GNN算法实现雷达多机动目标自适应跟踪附matlab代码
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