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2月前
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阿里云百炼Coding Plan功能介绍:AI编程订阅新选择,固定月费畅用多模型说明
在AI技术深度融入软件开发的当下,开发者对AI编程辅助工具的依赖日益增强,但传统按量计费模式常因Token消耗失控导致成本飙升,多模型切换与工具集成的繁琐流程也大幅降低开发效率。阿里云百炼推出的Coding Plan订阅服务,专为个人开发者打造,以固定月费模式提供月度请求额度,整合多款顶级编程大模型,兼容主流AI编程工具,实现“一份订阅、多模型通用、多工具兼容、成本可控”,彻底解决开发者在AI编程场景中的计费焦虑与工具管理难题,让AI能力高效赋能代码开发全流程。
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2月前
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Benchmarks Game — Nolang vs C vs Rust 性能對比報告
本项目(lizongying/nolang)基于本地工具链(GCC、Rustc)对C、Rust与Nolang三种实现进行实测性能对比,涵盖13个基准测试。Nolang在12项中表现优异(多项Wall/CPU/Mem均领先),仅thread-ring因运行时并发缺陷受阻。数据经三次测量取中位数,精度达微秒级。
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2月前
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来自: 云原生
AI 网关 FinOps 最佳实践:如何为不同消费者控制 AI 调用预算
本文面向 AI 网关使用者,帮助您建立一套完善的消费者 AI FinOps 治理体系。
中文官网如何让大模型准确理解你的品牌:我们踩过的坑与实践总结
让大模型"读懂"你的品牌,本质上就是做好两件事:把关键信息写清楚,然后用机器能理解的方式呈现出来。具体来说,中文官网需要做好五个层面的工作——品牌定义页、FAQ 内容、Schema 结构化标记、llms.txt 索引文件、以及跨渠道的事实一致性。这五层做好了,DeepSeek、Kimi、豆包 这些平台在回答关于你的品牌问题时,才有可靠的"参考材料"可以用。
🧮《抖店自研vs ISV:同个接口调用,收费差10倍+服务市场再抽30%》(附python源码)
抖店自研与ISV应用的API单价完全一致(云内0.018元/百次,云外0.18元/百次),所谓“贵10倍”实为ISV额外承担云外调用风险、服务市场6‰平台费+10%~30%类目分成、保证金及云主机成本所致;自研仅付API+基础云资源,成本显著更低。
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2月前
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生活固废垃圾分类目标检测数据集:5类别 | 目标检测
本数据集面向生活固废智能分类,涵盖玻璃、金属、纸张、塑料、废弃物5类常见垃圾,采用YOLO标准标注,含训练/验证/测试集,适配YOLO系列及主流检测模型,助力垃圾分类AI系统研发与落地。(239字)
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2月前
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来自: 云原生
Envoy 网关深度性能调优:内核参数・连接池・过滤器链三层落地指南
本文深入剖析Envoy网关性能调优实战:从内核协议栈、Envoy线程与连接模型到过滤器链路,三层次优化使单实例QPS提升133%(1.2万→2.8万),P99延迟降至42ms。含可落地的参数配置、避坑指南与诊断脚本,全链路干货验证。
QT软件外包开发流程
Qt外包开发采用七阶段工程化流程:需求分析与可行性验证、UI/UX设计、架构设计、编码实施、测试验证、打包交付、验收运维,覆盖跨平台兼容性、性能优化与质量保障,支持Windows/macOS/Linux/嵌入式等多端部署。(239字)
大模型“自己测自己”的时代来了,测试工程师的核心价值还剩什么?
本文剖析AI重构测试行业的本质:当大模型可自动生成用例、执行测试、分析缺陷,“手动执行”正快速淘汰。测试的核心价值从“找Bug”转向“质量风险管理”——聚焦风险识别、决策与预防。文章拆解AI自测闭环,对比传统与AI测试路径,并指出测试工程师新护城河:测试架构、质量建模与AI基建能力。转型关键不在转行,而在转念。
FalconSeek 技术解析:阿里云 Elasticsearch 云原生内核如何让查询性能飙升600%
海量数据与高并发下,Elasticsearch 的性能瓶颈不只是资源不足,更来自查询热路径随规模放大的执行开销。本文解析 FalconSeek 如何在保留 ES API、Query DSL 和运维体系的前提下,以 C++ 云原生内核重构查询执行,并把更快查询转化为更高资源效率和更稳定的体验。 关键词: FalconSeek、C++ Native 内核、查询加速、千亿级向量检索
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