2024-05-15
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面向全栈可观测的性能监控

SLS性能持续分析基于开放的接入生态与持续性能分析的理念所构建(开放接入部分已在iLogtail开源),基于SLS 性能持续分析,将为广大开发者提供开箱即用、一站式的的性能观测体验,助力开发者轻松面对多云、多Region、多版本、微服务等场景下的性能分析需求。

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2024-05-15
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FunASR 语音大模型在 Arm Neoverse 平台上的优化实践

Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性,能带来更优异的能效比。相比于传统的 x86 架构服务器,Arm 服务器在相同功耗下能够提供更高的性能。这对于大模型推理任务来说尤为重要,因为大模型通常需要大量的计算资源,而能效比高的 Arm 架构服务器可以提供更好的性能和效率。

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2024-05-15
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深度剖析 RocketMQ 5.0,消息基础:RocketMQ 在业务消息场景的基础优势是什么?

本文主要介绍业务消息的应用解耦场景,具体解耦什么? RocketMQ 在业务消息场景的基础特性。业界那么多消息队列能实现应用解耦,RocketMQ 在基础特性上有哪些增强?

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2024-05-15
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Multi-Agent实践第6期:面向智能体编程:狼人杀在AgentScope

本期文章,我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学(Agent-oriented programming)

2024-05-15
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Java 22 新增利器: 使用 Java Stream Gather 优雅地处理流中的状态

本文中我们分析了 什么 是 “流”,对比了 Java 上几种常见的 “流”库,引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性,共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK,更好的赋能业务。

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2024-05-15
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RocketMQ 事件驱动:云时代的事件驱动的不同

本文深入探讨了云时代 EDA 的新内涵及它在云时代再次流行的主要驱动力,包括技术驱动力和商业驱动力,随后重点介绍了 RocketMQ 5.0 推出的子产品 EventBridge,并通过几个云时代事件驱动的典型案例,进一步叙述了云时代事件驱动的常见场景和最佳实践。

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2024-05-15
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跟着iLogtail学习无锁化编程

锁是解决这些问题的传统方法,而无锁化编程是一种更高级但复杂的技术,它能够在某些情况下提供更优的性能和可扩展性。正确选择和实现适合应用场景的并发策略,是高效多线程编程的关键。本文由作者带着大家一起学习无锁化编程。

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2024-05-15
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从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)

本文主要以一个Java工程师视角,阐述如何从零(无任何二三方依赖)构建一个极简(麻雀虽小五脏俱全)现代深度学习框架(类比AI的操作系统)。

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2024-06-03
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iLogtail 2.0 重大升级,端上支持 SPL

日志数据格式可能是多样且复杂的,iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持,在日志处理场景下,可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理,从配置交互和性能上,都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中,欢迎大家体验和使用。

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