现在你可以参考这篇教程，将原来搭建的幻兽帕鲁服务器迁移到计算巢上，享受计算巢上所支持的界面化调整游戏配置（死亡掉落、服务器密码等）。或者也可以用于重新安装，升级到最新版本的计算巢幻兽帕鲁服务。

在处理数据时，当业务数据同步至MaxCompute后，会产生一些含异常字符的脏数据，比如字段中包含了一个不可见字符，在DataWorks中显示不出来，但在BI界面又会显示成其他字符，影响整体观感。这种情况，通常我们的解法是，将异常的字符洗掉，下面来介绍几种常见的处理异常字符的方法。

规则引擎是一种能够根据输入数据按照预设规则进行决策或执行动作的软件系统。本文将向您介绍 EMQX MQTT Broker 的规则引擎功能，并阐述其在 MQTT 消息转换和数据集成方面的重要作用。同时，我们还将提供一份快速入门指南，通过实例帮助您快速上手 MQTT 规则引擎。

MQTT 最初作为一种轻量级的发布/订阅消息传递协议而设计，如今已经成为工业物联网（IIoT）和工业 4.0 发展的重要基础。它的意义在于实现了各类工业设备与云端的无缝连接，促进了运营技术（OT）和信息技术（IT）的融合。

MQTT 是一种轻量级的消息传递协议，适用于物联网应用实现设备间通信。 作为一款主流的开源 MQTT Broker，EMQX 能够提供高扩展性、可靠性和安全性的 MQTT 消息传递服务。

Sparkplug 是一种为 SCADA 系统量身定制的工业物联网通信协议。它为工业设备和应用提供了一种标准的通信格式，实现了不同厂商设备的互操作性。Sparkplug 规范由 Cirrus Link Solutions 和 Eclipse Foundation 共同制定。它是开放的，不属于某一家公司。因此，它给 Sparkplug 社区带来了以下益处：

近十年来，物联网迎来了爆炸式的增长。面对海量的设备及其产生的数据，物联网应用和服务变得越来越复杂。我们不仅要保证这些物联网系统的业务功能正确无误，还要保证系统能够支持大量设备之间持续稳定地通信。

EMQ 近期推出了 EMQX Cloud BYOC，采用了以数据隐私为先的架构，为解决这些问题提供了一个理想的方案。用户可以在自己的云环境中部署 MQTT 集群，完全掌控自己的数据隐私和安全。

多租户是云服务的重要属性。通过集群级别调度云服务实例，亦或是机器级别调度来自不同云服务实例的请求，云服务既要保证整个集群的物理资源都得到高效的利用，同时也要保证每个租户都能达到预期的性能指标。

分布式文件系统在设计实现的时候面临的一个首要问题是数据一致性，即需要向用户提供一个合理的数据一致性模型（Consistency Model)，这个数据一致性模型成为用户程序和系统之间的一个合约（Contract）。这个合约里的规则保证程序对数据的读写结果是可预期和可理解的。

作为一个分布式的存储，对象存储底层是采用多副本方式实现的，以便在一个可用区内，保证每个写入的对象都有极高的可靠性，其数据可靠性不低于“12个9”、服务设计可用性（或业务连续性）不低于99.995%。虽然硬盘故障、单机异常等情况不会影响到数据可用性和可靠性，但是在面对机房级别故障（如停电、网络异常）或自然灾难...

使用缓存可以有效缩短数据的读取路径和降低I/O操作频次，从而提高数据的读取响应速度。对象存储在原有的单机缓存的基础上，在集群范围内构建分布式缓存，进而优化数据读取的性能。

传统视频目标检测（Video Object Detection, VOD）任务以一段视频作为输入，利用视频的时序信息进行目标检测，并最终输出每一帧视频帧的检测结果。其相比图像目标检测（Image Object Detection, IOD）任务，优势在于能够利用视频的时序信息，对运动模糊、图像失焦、遮挡、物体姿态变化等困难的场景具有更强的鲁棒性。然...

AI智慧线上体育/运动健身，是将AI视觉与体育校园体侧、健身、舞蹈教学等多种场景深度融合。实现校园跳绳和仰卧起坐等动作 识别与自动计数，通过AI运动解决学生体育科学化训练。

相较于互娱场景的磨皮美颜，广告级、影楼级的精细化美肤给算法带来了更高的要求与挑战。一方面，瑕疵种类众多，包含痘痘、痘印、雀斑、肤色不均等，算法需要对不同瑕疵进行自适应地处理；另一方面，在去除瑕疵的过程中，需要尽可能的保留皮肤的纹理、质感，实现高精度的皮肤修饰；最后也是十分重要的一点，随着摄影设备...

Seata 是一款开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。Seata 为用户提供了 AT、TCC、SAGA、XA 等多种事务模式，帮助解决不同业务场景下的事务一致性问题。

使用基于深度学习模型进行客观MOS评价相比传统的基于主观评价的方法，有以下一些好处：1.高效性：相比于传统的主观评价方法需要大量受试者进行评估，使用深度学习模型可以大大减少评估时间和人力成本，从而提高评估效率。2.一致性：深度学习模型可以通过训练来学习人类主观评价的规律和模式，从而使得评估结果更加一致和...

Rokid 创立于2014年，是一家专注于人机交互技术的产品平台公司。Rokid 通过语音识别、自然语言处理、计算机视觉、光学显示、芯片平台、硬件设计等多领域研究，将前沿的 Al 和 AR 技术与行业应用相结合，为不同垂直领域的客户提供全栈式解决方案，有效提升用户体验、助力企业增效、赋能公共安全，其 Al、AR 产品已在全球...

日前，在 ICT 中国·2023 高层论坛-云原生产业发展论坛上，由阿里云容器服务提供技术支持的“数禾科技”和“智联招聘”两大案例以及阿里云云原生 AI 套件、云原生 FinOps 成本分析套件两大产品技术方案，共同获得 2023 年度云原生应用实践先锋——云原生技术服务优秀案例。云原生是一种基于容器化、微服务等技术的应用开发和部...

6月11日，2023开放原子全球开源峰会正式拉开帷幕。本届峰会以“开源赋能，普惠未来”为主题，设置了开幕式暨高峰论坛、20余场分论坛和开源成果及重点项目展览。在峰会主论坛，开放原子开源基金会理事长孙文龙协各家单位共同倡议发起云原生工作委员会。

解决该问题最直观的方式是通过集群的方式消耗更多的显卡资源，但即便如此，海量ID下的分类问题，依然会有如下几个问题：1.）成本问题：分布式训练框架 + 海量数据情况下，内存开销、多机通信、数据存储与加载都会消耗更多的资源。2.）长尾问题：实际场景中，当数据集达到上亿ID时，往往其绝大部分ID内的图片样本数量会很...

数禾科技 AI 模型服务基于云原生架构，为不同业务环节提供智能决策支持。随着业务的快速发展，摆在数禾面前的难题是支撑模型计算的底层应用资源无法根据请求量来调整机器资源支持运算能力。同时，随着模型在线推理服务数量的增加，数禾的模型服务也变得越来越庞大、臃肿，难以管理。这种状况不仅导致了资源浪费，还增加...

企业在 Kubernetes 上运行 AI、大数据应用已成主流，资源弹性和开发运维效率得到显著提升的同时，计算存储分离架构也带来了挑战：网络延迟高、网络费用贵、存储服务带宽不足等。

在云原生环境中，集群提供者常常将不同类型的工作负载部署在同一个集群中，利用不同业务的不同峰值效果，实现资源分时复用，避免资源浪费。然而，不同类型负载之间混合部署常常会导致资源竞争和相互干扰。最为典型的场景便是在线和离线负载的混合部署。当离线较多的占用计算资源时，在线负载的响应时间就会受到影响；当...

在云原生时代，企业IT基础设施的规模越来越大，越来越多的系统和服务被部署在云环境中。为了监控这些复杂的IT环境，企业通常会选择使用异构监控系统，例如Prometheus、Grafana、Zabbix等，以获取更全面的监控数据，以便更好地了解其IT基础设施的运行状况和性能表现。

人脸检测算法是在一幅图片或者视频序列中检测出来人脸的位置，给出人脸的具体坐标，一般是矩形坐标，它是人脸关键点、属性、编辑、风格化、识别等模块的基础。学术界用来衡量人脸检测器性能的benchmark是WiderFace，该数据集主要明确了人脸检测器面对的一些挑战，包括scale，pose，occlusion等。本文的研究问题是如何自...

业务的负载往往不是一成不变的，而是随着时间呈现一定的上下波动。传统的应用构建方式一般是备足充分的资源以保障业务可用性，造成资源利用率不高的现象。随着容器技术的普及，应用可以通过弹性伸缩或者应用混部的方式来提升资源利用率，但由于资源管理的复杂度，难以在业务可用性和资源利用率上取得较好的平衡。

Apache RocketMQ 诞生至今，一直服务于 100% 阿里集团内部业务、阿里云以及开源社区数以万计的企业客户。历经十多年双十一严苛流量验证的 RocketMQ，承载了超过万亿级消息规模的洪峰压力。2021 年 Apache RocketMQ 更是进入全新 5.0 时代。立足于企业业务集成的核心场景，RocketMQ 在高可靠低延迟方面重点优化，构建了全...

6 月 1 日在阿里云峰会·粤港澳大湾区上，阿里云智能云原生应用平台总经理丁宇宣布，Serverless 容器服务 ASK 全面升级，进一步帮助企业和开发者降本提效。Gartner 曾预测，2023 年 70% 的 AI 应用将基于容器和 Serverless 技术开发。作为云原生的重要技术组成，K8s 已经被开发者和企业广泛认可，然而其自身复杂性和陡峭...

度量学习是一种机器学习方法，它主要用于在相似性度量的基础上进行数据挖掘。具体来说，度量学习通过学习一种函数来度量两个数据样本点的相似性。这种函数称为度量函数，它的目的是在尽可能减少度量错误的同时最小化相似数据样本点之间的距离。典型的度量学习方法包括Triplet Loss、ProxyNCA、Npairs等。度量学习可以应...