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现代化实时数仓 SelectDB 再次登顶 ClickBench 全球数据库分析性能排行榜！

为了更准确地模拟真实业务环境中的分析负载，我们后续将进一步针对 Apache Doris 以及 SelectDB
发布多个涵盖不同分析场景的测试报告，以确保测试结果能够更全面地反映数据库系统在各种业务场景下的性能表现，为用户提供更具参考价值的测试数据。就查询性能而言，会分别对每条
SQL 执行 Hot Run 和 Cold Run 来统计时长，即重复执行 3 次 SQL 并取其中耗时最短的一次以及启动并清理内存后直接执行，最终对所有
SQL 的执行耗时与基线的比值进行几何平均，即为最终测试结果。

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作者：SelectDB_Fly


未来已来：Flutter引领的安卓与跨平台开发奇幻之旅

随着移动开发技术的飞速发展，跨平台开发框架如Flutter正逐渐改变着传统的安卓和iOS开发格局。作为一名资深的安卓开发工程师，我深刻感受到了Flutter带来的变革和机遇。今天，我想与大家分享Flutter在跨平台开发中的奇幻之旅，以及它如何影响我们未来的安卓和跨平台开发工作。Flutter作为跨平台开发的佼佼者，正引领着安卓和跨平台开发的未来。在Flutter引领的跨平台开发时代，作为一名开发者，我们需要不断学习和掌握新技术。虽然Flutter是一个跨平台框架，但它在安卓开发中也具有广泛的应用。

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作者：谢栋_


登天文学顶刊MNRAS！中科院上海天文台利用AI发现107例中性碳吸收线，探测精度达99.8%

其中，包括碳、氧、硅等元素的星际尘埃也随着爆发的扩散在星际介质中富集，不但为新恒星和行星系统的形成提供了重要的物质基础，也在星际介质的冷却和凝聚过程中起着关键作用。然后，由两个
12Å 的窗口连接在一起形成一个 100
元素长的一维通量数组，便能够提供对局部光谱特性和信噪的清晰视图，同时不包括吸收线之间的整个波长范围，从而减小了样本的大小和计算要求。随着天文学的不断发展，人们所面临的挑战也日益复杂，从海量的数据管理到深空探测的精确导航，再到对遥远星系的细致研究，这些都需要超越传统方法的解决方案。

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作者：HyperAI


作者把他写了3年的软件，给开源了！

同时，由于Puter是基于Web技术构建的，它具有良好的跨平台兼容性，可以在不同操作系统和设备上运行，为用户提供了更广泛的应用范围和灵活性。Puter，作为一个基于Web的桌面操作系统，运行于浏览器中，不仅拥有丰富的功能、极快的运行速度，而且具有高度的可扩展性，可以为用户提供了一个全新的Web端桌面体验环境。常见系统的平台界面：Puter项目也可以作为云存储服务、远程服务器以及Web托管平台的界面，为用户提供便捷的交互以及相关的操作和管理界面。项目开源不久，现如今就已经收获了15000+的Star标星。

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作者：CodeSheep程序羊


探索生成式AI产品新纪元，2024 全球产品经理大会重磅来袭！

作为全球产品创新领域的先锋大会，2024 全球产品经理大会（PM-Summit）将于8 月 8 日-9 日在北京威斯汀酒店正式举办。本次大会共设有 12
大主题、40+不同行业专家进行 2 天的产品思维碰撞。

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作者：CSDN资讯


生成式AI产业经济学：价值分配与利润结构

处在生成式人工智能（GenAI）技术变革的浪潮上，人们对这一将降低成本和产生利润的强大工具充满了期待。然而，ChatGPT爆火一年后，GenAI产业还没有形成像当前云服务产业那样的价值结构，后者的上层应用占据价值链中的大部分比例，并获取了大部分利润，基础设施软件层的利润次之，而硬件层分到的“蛋糕”最少。与之相反，在GenAI领域，硬件层却占据了近90%的利润率。蓦然回首，大家发现，整个产业链基本都...

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作者：OneFlow_Official


LLaMA 3：大模型之战的新序幕

本文要点概览：文本数据的扩展可能已经达到了极限，因为易于获取的网络文本资源（如Common
Crawl、GitHub、ArXiv等）已基本被充分利用。尽管如此，通过更深入地挖掘互联网资源、搜寻图书馆藏书及使用合成数据，我们仍有望获得新的文本数据，但要实现数据量级的大幅提升却面临重重挑战——这些新增的数据更可能是当前数量级上的增量。规模扩展竞...

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作者：OneFlow_Official


同样的APP为何在Android 8以后网络感觉变卡？

WIFI_MODE_FULL_HIGH_PERF/WIFI_MODE_FULL_LOW_LATENCY是Android系统中Wi-Fi的一种模式，它允许设备在连接Wi-Fi网络时获得更高的性能。WIFI_MODE_FULL_HIGH_PERF/WIFI_MODE_FULL_LOW_LATENCY模式可以降低无线网络的延迟，使玩家在游戏中获得更流畅的操作体验。在长期测试中无线漫游丢包率为3%三、使用WIFI_MODE_FULL_HIGH_PERF
还是 WIFI_MODE_FULL_LOW_LATENCY？

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作者：京东云开发者


Elasticsearch 开放 inference API 增加了对 Azure OpenAI 嵌入的支持

我们很高兴地宣布，Elasticsearch 现在在我们的开放 inference API
中支持，使开发人员能够将生成的嵌入存储到我们高度可扩展和高性能的向量数据库中。这一新功能进一步巩固了我们不仅致力于与 Microsoft 和 Azure
平台合作的承诺，而且还进一步巩固了我们为客户提供更灵活的 AI 解决方案的承诺。

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作者：UbuntuTouch


如何在 Elasticsearch 中选择精确 kNN 搜索和近似 kNN 搜索

使用嵌入计算查询的 kNN 有两种主要方法：精确和近似。 这篇文章将帮助你：了解什么是精确和近似 kNN 搜索 如何为这些方法准备索引
如何确定哪种方法最适合你的用例

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作者：UbuntuTouch


还得是GPT-4o真强呀：单例模式在libsrt中的运用

比较好奇libsrt库的socket通讯如何实现的，就随意翻了翻socket通讯部分的代码，发现了运用了单例模式等一些技巧，特此记录。

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作者：TrueDei


大型前端应用如何做系统融合？

在经历了为期两个月的紧张工作后，我们成功地将两个大型项目进行了深度整合，取得了显著的阶段性成果。通过这一融合过程，我们不仅统一了项目的代码规范和架构，还显著提升了组件的复用率。尽管在这个过程中我们遇到了诸多挑战和曲折，但最终的成果——用户体验的显著提升——使一切努力都显得弥足珍贵。我们深知，每一个成功的项目背后都有无数次的尝试和优化。在这个过程中，我们不断学习、适应和完善，最终实现了项目的无缝融合。

6 赞

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作者：京东云开发者


使用字节豆包大模型在 Dify 上实现最简单的 Agent 应用（四）：AI 信息检索

这篇文章，我们继续聊聊，如何折腾 AI 应用，把不 AI 的东西，“AI 起来”。在不折腾复杂的系统和环境的前提下，快速完成轻量的 Agent 应用。

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作者：soulteary


机器学习——DBSCAN聚类算法

从本文你将学到，DBSCAN算法，包括DBSCAN算法原理，DBSCAN算法基本步骤，DBSCAN算法调优，DBSCAN算法优缺点

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作者：三行数学


软件设计不是CRUD（20）：像搭积木一样搭建应用系统（下）——微服务化系统的搭建

之前几篇文章，我们讨论的都是单体应用系统如何进行模块化设计，最多也就是集群化在集群环境中工作的单体应用系统（实际上单体应用是集群化部署，还是单节点部署，都不影响其设计过程）。但是如今应用系统的建设环境，相当一部分是在服务化场景下进行的。也就是说建设的应用系统，实际上是多个新建的和已有的应用系统共同构成的一个系统平台，并联合对外提供服务。那么这样的服务化的、平台化的系统，是否也适用基于业务抽象的建设方式呢？

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作者：说好不能打脸


47岁老牌程序员在“指定居住”期间死亡；Google员工就士气低落质疑高管；Linux Kernel 6.9释出 | 极客头条

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作者：极客日报


李彦宏：已有10%的大搜流量通过文心一言模型生成；谷歌云误删账户、数据丢失导致客户业务瘫痪 7 天 | 极客头条

极客头条」—— 技术人员的新闻圈！

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作者：极客日报


OneDiff 1.0发布！生产环境稳定加速SD/SVD模型

自Stable
Diffusion模型发布以来，硅基流动开发的OneDiff图片/视频推理加速引擎以其卓越的性能、“一键”加速的易用性、以及对最新算法和应用框架的快速支持，深受开发者和用户的喜爱。今天，OneDiff
v1.0.0正式发布。本次版本更新解决了此前版本v0.13中的问题，主要包括以下新特性、改进以及若干Bug修复：OneDiff质量评估重复利用编译图改进对Playground
v2....

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作者：OneFlow_Official


WPS回应套娃式收费：AI功能投入比较大且福利期已到；Sam Altman辟谣下周发GPT-5和搜索引擎 | 极客头条

极客头条」—— 技术人员的新闻圈！CSDN 的读者朋友们好，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理 | 苏宓出品 |
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作者：极客日报


字节携港大南大升级 LLaVA-NeXT：借 LLaMA-3 和 Qwen-1.5 脱胎换骨，轻松追平 GPT-4V

文| 王启隆出品 | 《新程序员》编辑部2023 年，威斯康星大学麦迪逊分校、微软研究院和哥伦比亚大学的研究人员共同开发的 LLaVA
首次亮相，彼时它被视为一个端到端训练的大型多模态模型，展现了在视觉与语言融合领域的潜力。今年 1 月 30 日，LLaVA 的后续版本 LLaVA-NeXT
推出，它利用了当时最强的 LLM——Yi-34B，进一步增强了多模态理解、OCR（光学字符识别）和世界知...

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作者：dQCFKyQDXYm3F8rB0





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