大规模集群作为天翼云服务的核心载体，其能耗成本与算力利用率已成为影响服务效能的关键因素。随着集群规模扩张（单集群服务器数量常突破万台级），传统 “满配运行” 模式导致能耗激增，而业务负载的动态波动又造成算力闲置率居高不下。本文聚焦大规模集群场景，从硬件适配、智能调度、协同优化三个维度，解析天翼云服务器的能耗控制策略与算力利用率提升技术，通过技术方案的落地验证，阐明如何在保障业务稳定性的前提下，实现 “降能耗、提效率” 的双重目标，为云服务的可持续运营提供技术支撑。

本文深入探讨边缘计算场景下的硬件架构创新，分析如何在严格的功耗限制内实现高效能数据实时处理。通过异构计算单元协同、专用加速模块集成、动态功耗管理等技术路径，构建兼顾性能与能比的边缘节点方案，为智能终端、工业物联网等场景提供低延迟响应的硬件基础。

调节数据本地等待时长，减少由于计算资源和计算能力，导致任务选择一个比较差的本地化级别进行计算，产生数据传输，导致查询性能降低，注意的时设置调节的适合要多测测试，确保起到优化的效果。

在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已然成为推动各行业发展与变革的关键要素。从城市的精细化管理，到工业生产的智能化升级，再到医疗健康领域的精准服务，数据的力量无处不在。而天翼云数据，正凭借其卓越的技术实力与创新理念，在数据驱动的时代舞台上，演绎着一场场令人瞩目的奇迹，成为未来科技发展的核心驱动力。

GPT-4的横空出世引领多模态算法发展热潮。从异构及关联的多源数据中进行联合学习、建模及理解加工信息，被认为是走向通用人工智能（AGI）的候选路径之一，是推动人工智能更好了解和认知世界的关键。本文从多模态学习的关键特征、典型算法任务、最新模型等方面进行简要介绍与分享。

本文介绍了HDFS EC的背景，以及深入刨析写入流程

记录linkis容器化改造的步骤

步态轨迹中包含了许多情感特征，并且步态信息在相对远距离的情况也可以获取，和面部信息形成互补关系。基于空域的图卷积就是类比普通卷积在图片上的操作，通过一系列处理解决节点数目不同的问题，从而提取拓扑图上的空间特征。基于空域卷积的方法直接将卷积操作定义在每个结点的连接关系上，和传统的卷积更相似一些。

ODBC External Table Of Doris提供了Doris通过数据库访问的标准接口ODBC来访问外部表，外部表省去了繁琐的数据导入工作，让Doris可以具有了访问各式数据库的能力，并借助Doris本身的OLAP的能力来解决外部表的数据分析能力

Windows上搭建superset远程开发环境

交互式分割是一种图像分割技术，其主要目的是将图像中的目标物体从背景中分离出来。与传统的自动分割技术不同，交互式分割需要用户参与，通过与用户的交互，逐步获得目标物体的边界、形状等信息，从而实现对图像的精确分割。在交互式分割中，用户可以通过鼠标、触摸屏等方式，对图像进行标注、涂抹等操作，以指示目标物体的位置、边界等信息。

图像标注是用于CV监督机器学习的标志性技术之一。目前深度学习算法精度的提升严重依赖于数据的规模和质量，甚至决定了算法的上限。在此需求背景下，业界发布了诸多的图像标注工具，大公司的AI中台也集成了图像标注版块功能，也出现了以数据众包和数据标注众筹平台为主要业务的初创企业，图像标注软件和平台目前发展非常活跃，在未来也是必不可少的重要一环。下面笔者对一些常见的、有亮点的图像标注工具进行简要介绍，并对图像标注技术发展趋势进行展望。