影视剧剧本涵盖了整部剧的文本描述，包括台词及其说话人信息，对了解剧情有关键作用。然而，长视频平台上线的视频历经各种改版和剪辑处理，相应的剧本信息已缺失，台词说话人识别技术由此产生。

随着 AI 时代的快速发展，对存储技术提出了更高的要求，尤其是在大规模、高性能和低成本方面。为了应对这些挑战，百度沧海·存储打造了一个高度可复用的统一技术底座。我们在这个统一的技术底座中解决了云存储的共性问题，让上层存储系统的迭代更高效。

在苏姿丰上任的两年之前，这家芯片公司已经一片混乱。她利用自己在IBM微电子工作期间积累的游戏机业务知识，通过激烈竞争从蓝色巨人手中走下了这项业务。而上任不到一年，她又为AMD制定了重新进军数据中心CPU市场的作战计划，并很快开始为数据中心GPU业务奠定基础，决定与行业中的绝对龙头英伟达展开竞争。

本文详细阐述了如何通过二级缓存架构设计提升高并发下的系统性能。随着k8s成为用云新界面，容器成为众多用户“弹性”的利器，因此容器的创建天生具备高并发特性。

在数据驱动的时代，数据科学成为了各行业创新和增长的关键。数据科学的核心在于从数据中提取知识，不单单是一种科学方法，更是一种赋能企业的工作模式。它通过分析各种数据类型，借助机器学习和大模型等算法，构建可以模拟人类智能的人工智能系统。

角色扮演作为热门领域，这一场景中的技术发展和创新备受关注。各大企业纷纷上线了角色对话的相关产品，可以说这个领域正在成为各企业AIGC综合能力的竞技场。对于B站来说，角色扮演模型在娱乐、教育、视频创作等方面都拥有着丰富的应用场景。

数据湖这个概念，从 2012 年产生到现在已经有十余年的时间，每家公司对它内涵的解读都不太一样。但是数据湖的主要存储底座有从传统的 HDFS 向对象存储演进的趋势。

本文探讨了对象存储的多中心多活架构设计，旨在确保数据安全性和业务连续性。首先介绍了增量异步复制和同步复制两种数据同步方式，并分析了同城多活和异地多活两种容灾模式。其中，同城多活是基于同步复制，对网络质量和运维能力都有较高的要求。

随着数据量的爆炸性增长，现代企业在数据存储、处理与分析上面临巨大挑战。在 IT 架构中，数据仓库承担着企业中关键的数据存储和分析任务，如果不能高效运作，必将导致成本飙升和决策效率低下。因此数据仓库的降本增效是企业IT部门持续的命题。

2024年11月1日，第八届永洪科技全国用户大会（以下简称“用户大会”）在北京圆满召开。来自金融、制造、零售、能源、政府、医疗等众多行业的精英领袖、技术专家以及媒体朋友齐聚一堂，共襄盛会。

针对无状态服务，业界已拥有成熟解决方案，但对于有状态服务（如数据库、Redis）是否适合容器化与K8s托管，仍存在争议。本文将基于快手在 Redis 云原生化实践中的经验，探讨有关有状态服务的云原生化思考及应对方案。

第一次听说 SPI 是阅读《软件框架设计的艺术》，以后陆续在 JDBC 和 SpringBoot 中发现了以这种形式组织代码的方式，本位给出为什么要区分 SPI 和 API 的一个思考过程。

希捷作为存储领域的资深玩家，长期以来一直致力于提供高品质、大容量的存储解决方案。面对AI带来的数据洪流，希捷敏锐地察觉到了行业格局的变化以及自身所面临的挑战与机遇。为了探讨这些问题，希捷数据+峰会盛大召开，全面展示了其在存储技术创新、应对AI时代挑战以及智能制造实践等方面的一系列举措和思考。

10月30日，中兴通讯官方回应称，一贯尊重任何企业在法律框架内的合法举措，但对联想此番行为感到十分遗憾。

在业务快速扩张的年代，vivo内部的很多业务为了可以快速上线，给现网功能提供支撑，在KV类型的选型下许多场景都选用了轻量快速的Redis集群。但是随着业务的不断发展与稳定，当数据量级达到一定程度的时候，数据性质开始发生变化：

一方是Epyc，一方是至强，核心越多、对应的芯片就越多，而且后续产品设计只会越来越复杂。

科技飞速发展，人工智能（AI）已成为推动行业变革的中坚力量，生成式AI（GenAI）横空出世，进一步释放巨大潜力，赋予了机器合成和创造有价值内容的能力。戴尔科技深知在快节奏的行业环境中保持领先的重要性，为客户带来Dell PowerScale文件存储——全球率先通过NVIDIA DGX SuperPOD验证的以太网存储解决方案，帮助企业充分发挥AI驱动型应用的潜力。

随着B站业务的快速发展，大数据的规模和复杂度也突飞猛进。为应对这一挑战，B站一站式大数据集群管理平台，在千呼万唤中孕育而生。BMR平台包含集群管理、元仓建设、智能运维等核心模块，这些功能很好的承接了业务场景的需求，显著提升了变更效率，保障了系统安全变更，优化了运维流程。

IBM在2018年10月宣布以340亿美元收购红帽，并于2019年7月完成收购。根据近日消息，依据IBM最新公布的2024年第3季度财报，其已几乎收回收购红帽的340亿美元投资。

主流的推荐系统采用多阶段级联结构，主要分为召回、粗排、精排、重排几部分，每阶段可以视为一个漏斗，候选物品数量逐渐减小。召回作为第一级漏斗，从海量物品池中尽可能召回所有用户可能感兴趣的物品