本文介绍了如何通过阿里云 MSE 微服务引擎和云效应用交付平台 AppStack 实现灰度发布。
RocketMQ 5.0 是为应对物联网(IoT)场景而发布的云原生消息中间件,旨在解决 IoT 中大规模设备连接、数据处理和边缘计算的需求。
在本文中,作者探讨了ZooKeeper(ZK)的一个内存占用问题,特别是当有大量的Watcher和ZNode时,导致的内存消耗。
Knative Serving 是一款基于 K8s 的 Serverless 开源平台,用于构建和管理现代化、可拓展、流量驱动、无服务器的应用程序。本文重点关注 Knative 网络层能力的实现。
灰度发布是一种常见的对新版本应用服务的发布手段,其特点在于能够将流量在服务的稳定版本和灰度版本之间时刻切换,以帮助我们用更加可靠的方式实现服务的升级。
从整体技术架构上学习 RocketMQ 5.0 的云原生架构、一体化架构,最后再分别从业务场景切入,详细介绍 RocketMQ 5.0 在不同的业务场景提供的能力和关键技术原理,包括业务消息、流处理、物联网以及面向云时代的事件驱动场景。
多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。