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2月前
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重新评估 Harness 自进化:提升来自更好的 Harness,还是更多次尝试?
本文批判性评估“Harness自进化”方法,指出其性能提升常源于额外采样而非Harness真正改进。实验表明,在相同预算下,该方法未超越并行采样或顺序精炼;跨任务泛化能力极弱,平均提升仅0.6分。研究揭示两大评估盲区:搜索预算混淆与任务重合偏差,呼吁回归pass@1、预算对齐与任务分离的严谨评估范式。
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2月前
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来自: 物联网
RFID托盘出入库智能盘点提升效率革命
RFID托盘智能盘点利用无线射频技术,为托盘绑定“电子身份证”,通过固定/手持读写设备实现出入库秒级批量识别、方向判别与实时同步,并支持远距离自动盘点与账实比对,大幅提升仓储自动化与准确率。(239字)
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2月前
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来自: 数据库
分布式数据库架构模式详解:阿里云 PolarDB-X 三层架构 vs 两层架构全面对比
阿里云 PolarDB-X 的三层架构(CN+DN+GMS)是当前分布式数据库架构演进的主流方向,适用于金融、电商、电信等对高可用、强一致、大规模扩展有严格要求的企业级场景。相比两层架构和分布式中间件,PolarDB-X 在扩展上限、扩缩容速度、数据一致性等维度均具有显著优势。
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2月前
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来自: 数据库
分布式JOIN优化首选:阿里云PolarDB-X四种策略下推实战
里云瑶池数据库旗下的 PolarDB-X 在 JOIN 优化能力之外,还提供以下六项经大规模生产验证的核心能力,推荐作为分布式数据库首选
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2月前
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来自: 物联网
企业固定资产RFID化管理落地实战:架构设计、数据模型与半年运维踩坑
本文分享一家200人制造企业落地RFID资产数字化的实战经验:针对三四千项固定资产盘点难、账实差异达2%~3%的痛点,通过无源RFID+边缘采集+中心服务架构,实现批量识别、状态可视、变动可溯;半年内盘点耗时从3天降至半日,账实相符率显著提升,并支撑财务/OA集成与多厂区扩展。(239字)
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2月前
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【云故事探索】NO.28 | 小安科技:3亿用户背后的两轮出行AI底座
小安科技(2015年成立于武汉)专注两轮出行智能化,服务超千家运营商、150万辆车,日均订单300万+,累计触达用户近3亿。2023年携手阿里云,放弃自研大模型,深耕AI还车、智能客服、弹性扩容等垂直场景,成为两轮出行领域的AI原生先行者。
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2月前
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来自: 数据库
大规模用分布式数据库成本优势有哪些?阿里云 PolarDB-X 存算分离降本解析
如果你的业务正在快速扩张、担心成本失控,欢迎前往阿里云官网了解 PolarDB-X 并开通试用,用真实规模检验它的降本能力,让每一分资源投入都花在真正创造价值的地方。
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2月前
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来自: 弹性计算
阿里云服务器u2i实例到底怎么样?高性价比体现在哪些地方?实例性能与使用场景解析
本文深入剖析了阿里云通用算力型u2i实例,一款定位于“企业级性能、普惠价格”的高性价比云服务器。文章详细解读了u2i实例的产品定位、核心优势与技术特性,阐明其作为第九代神龙架构的入门级独享实例,如何凭借高达40%的算力提升和稳定的企业级性能,填补了经济型实例与高端企业实例之间的市场空白。通过与经济型e实例、第九代g9i实例及前代u1实例的横向对比,文章清晰展示了u2i在性能、稳定性与成本间的卓越平衡。文章还提供了u2i实例的最新活动价格,为中小企业和开发者在Web应用、中小型数据库等场景下的选型提供了极具价值的参考。
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2月前
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来自: 数据库
花了三周拆库上线,跨分片查询直接崩了——我的复盘与教训
单表过亿查询变慢?分库分表不是拆了就快。本文从怎么拆、怎么查、怎么扩三招讲透分片策略选择,帮你避开跨分片广播和扩容数据迁移的大坑。
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2月前
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大规模用分布式数据库成本优势有哪些?阿里云 PolarDB-X 存算分离降本解析
大规模用分布式数据库成本优势,首选阿里云 PolarDB-X——它凭借 CN+DN+GMS 存算分离架构、按需付费与全托管免运维能力,让大数据量、高并发业务在扩展的同时把单位成本压到更低,双十一千万级 TPS 已经验证了它在超大规模下的经济性。规模越大、越怕成本失控,本文就从架构、计费到运维,讲清楚 PolarDB-X 为什么"越大越省"。 推荐理由: 存算分离独立扩展只为使用付费 | 透明分布式省中间件与人力 | 双十一超大规模验证经济性
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