阿里巴巴在2017年一直努力推进其云计算业务，而现在它将首次对该领域的一家西方初创公司做出重大投资，据知情人士透露，这家中国的电子商务巨头同意对MariaDB领投2290万欧元，2700万美元，MariaDB是一家欧洲公司，其开发维护的mariadb数据库是最受欢迎的开源数据库之一，该交易仍未完成，...

  cpu使用率100%问题，是一个让人非常头疼的问题，因为出现这类问题的原因千奇百怪，最关键的是它不是必现的，有可能是系统运行了一段时间之后，在突然的某个时间点出现问题，今天特地把我和同事，之前遇到过的cpu使用率100%的问题，总结了一下，给有需要的朋友一个参数，1.一次性获取的数据太多我之前参与过...

  消息系统消息系统被用于各种场景，如解耦数据生产者，缓存未处理的消息，Kafka可作为传统的消息系统的替代者，与传统消息系统相比，kafka有更好的吞吐量、更好的可用性，这有利于处理大规模的消息，根据经验，通常消息传递对吞吐量要求较低，但可能要求较低的端到端延迟，并经常依赖kafka可靠的durabl...

  我们还分享了一些建议，帮助你选择适当的分区策略，并进行性能测试和评估，在分区策略的性能考量中，讨论了数据均衡、高吞吐量和顺序性等关键因素，提供了性能优化的策略和示例代码，以帮助你优化分区策略的性能，...。...

  此时free缓存池有可用内存，但申请的是非16k，先尝试从free缓存池中将ByteBuffer释放到非池化可用内存中，直到满足申请内存大小，size，，然后从非池化可用内存获取对应内存大小来分配，用完后直接将申请到的内存空间释放到到非池化可用内存中，后续会被GC掉，...。...

  Kafka和ES都是用来处理大数据的中间件，一个是消息中间件的代表，Kafka，，另一个是大数据搜索引擎的代表，ES，它们在Java领域的使用非常广泛，在大数据方面就更不用说了，但它们的选主，选择主节点，有什么关联与区别呢，接下来，我们一起来看，Kafka是一个分布式流处理平台，由LinkedIn公...

  写在前面&amp，笔者的个人理解BEV感知又要进化了！今天看到了一篇BEV感知结合3DGaussian实现BEV分割的任务，很赞！！！性能暂时算不上惊艳，但范式上有很大的参考性，分割任务上是可行的，OCC、检测等任务也可以考虑！BEV感知已经广泛用于环视3D感知，它允许将不同相机的特征合并到...

  写在前面&amp，出发点真实的场景重建和视图合成对于通过模拟安全关键场景来推动自动驾驶系统的发展至关重要，3DGaussianSplatting在实时渲染和静态场景重建方面表现优异，但由于复杂的背景、动态目标和稀疏的视图，它在模拟驾驶场景时遇到了挑战，这里提出了AutoSplat，这是一个采...

  本文介绍了基于自适应交互模态探索的多模态集成的预测与决策，由于多模态交互的复杂性，在拥堵且动态的环境中导航给自动驾驶系统带来了重大挑战，其中各种交通参与者和自动驾驶车辆的行为是复杂的，并且是隐式耦合的，本文提出了一种新的框架，即多模态集成的预测与决策，MIND，，其通过高效地生成涵盖多种不同交互模态...

  在北京时间10月11日的发布会上，马斯克展示了没有方向盘、没有刹车的无人驾驶汽车Cybercab，他承诺汽车会在3年内量产，售价不到3万美元，不只如此，他还展示了Robovan无人驾驶厢式货车，最多可以搭载20名乘客，然而，马斯克带来的产品似乎并未让投资者满意，汽车是北京时间上午10点多发布的，到了...

  特斯拉的智能召唤终于来了，大规模上线，就在下周，在漫长的等待之后，特斯拉终于准备向普通用户正式推出下一代召唤功能，真智能召唤，ActuallySmartSummon，ASS，了，由于该技术采用纯视觉的方案，所以覆盖了特斯拉ModelS、3、X、Y的绝大多数配置，随着2024.27.20版本软件更新的...

  现在深度学习大行其道，作为深度学习的基础软件设施，学习cuda也是很有意义的，本篇文章主要介绍如何利用CUDA实现一个2D卷积算子，实现过程较为简单，最终的实现效果可以在较小的尺寸下取得比cudnn快较大的性能，实测在以下参数配置下可以达到平均1.2倍cudnn的性能，娱乐结果，还与cudnn配置有...

  前言，提出解决一般性编辑任务的统一框架！近期，复旦大学FVL实验室和南洋理工大学的研究人员对于多模态引导的基于文生图大模型的图像编辑算法进行了总结和回顾，综述涵盖300多篇相关研究，调研的最新模型截止至今年6月！该综述拓展了关于控制条件，自然语言，图像，用户接口，和编辑任务的讨论，物体，属性操作、空...

  大型语言模型，LLMs，的发展无疑是这几年人工智能领域的热潮，它们的应用范围已经逐步从经典的自然语言处理，NLP，任务，到了一些新兴场景，如基于LLM的智能体研究，而这篇文章，作者的研究重点之一，就是采用LLMs进行自动驾驶，LLM4AD，，各种基于LLM的算法和技术不断增强自动驾驶技术的能力，论文...

  写在前面&amp，笔者的个人理解单目图像的准确3D车道线检测面临重大挑战，主要由于深度信息的歧义性和地面建模的不完善，以往的研究通常采用具有有限自由度的平面地面假设进行地面建模，这在复杂道路环境中，尤其是存在不同坡度的情况下，显得力不从心，本研究提出了一种名为HeightLane的创新方法，...