本系列文章将从客户端、服务器以及音视频编码优化三个层面，介绍如何基于WebRTC构建视频连麦系统。希望通过这一系列的讲解，帮助开发者更全面地了解 WebRTC 的核心技术与实践应用。

稳定性建设需要一系列具体的建设活动推进和落地，这些建设活动涉及人员、机制和文化，全方位的建设活动才能更好地落实建设模式。

本文围绕物理网络和云网络基础知识科普进行展开，最后浅谈在AI大模型浪潮下云网络的演进方向。

2023年成立的中国人工智能初创公司DeepSeek，自发布以来便如一颗耀眼的新星，迅速在全球范围内掀起波澜。它的出现，不仅改变了人工智能领域的竞争格局，更对美国乃至全球的科技产业、资本市场和社会发展产生了深远影响。

系统概要：BIP采购系统用于京东采销部门向供应商采购商品，并且提供了多种创建采购单的方式以及采购单审批、回告、下传回传等业务功能。系统价值：向供应商采购商品增加库存，满足库存周转及客户订单的销售，供应链最重要的第一环节

大型模型在实际应用中，评估阶段尤为重要。本文将分享货拉拉在大模型应用测评框架方面的实践。

在系统学习了大量提示词教程并进行不断实践后，我发现很多人对提示词工程的认知存在诸多误解。本文将列举一些提示工程认知和创作方面的认知误区，并分享我的一些见解，希望能够为读者提供启发。

Gartner 公司预计，2025 年全球信息技术支出将增长 9.8% 至 5.61 万亿美元，远高于 2024 年 7.7% 的增长率，但现在还不是庆祝的时候。

随着春节假期的临近，我们即将告别充实的2024年。在这一年里，服务器领域作为数字经济的核心基础设施，持续经历着技术革新与市场变革。站在这新旧交替的节点，让我们一同回顾2024年服务器领域的技术趋势，并展望2025年服务器市场的发展走向。

这是最后的机会，之后你将无法回头。服下蓝药丸，故事结束，你会在床上醒来，继续信任你愿意相信的一切。服下红药丸，你将留在仙境，我会带你走进兔子洞，告诉你真相有多深……记住，我所提供的，只有真相，仅此而已……

今日，国内AI初创公司DeepSeek官网显示，DeepSeek网页/API不可用。1月26日，DeepSeek就曾出现短时闪崩现象。据DeepSeek回应，其服务再次“宕机”，源自新模型发布后，用户访问量激增所致。

在过去的几十年里，开源软件（OSS）已经从仅仅是一个“便宜的选项”转变为企业基础设施的“优越选择”。现在，与专有软件相比，它通常能够提供更高的质量、更强的安全性、更好的隐私性、更优的可扩展性和创新性。如今96%的软件都依赖于开源，这并非巧合，大型企业越来越倾向于投资基于OSS的解决方案，以利用这些优势。

芯片设计初创公司 Baya Systems Inc. 今日宣布完成 3600 万美元融资，用于支持其业务增长并加速软件产品组合的开发，以满足新兴"芯片组"经济的需求。本轮 B 轮融资由 Maverick Silicon 和 Synopsys Inc. 领投，现有投资者 Matrix Partners 和 Intel Capital 也参与其中。

亚马逊数据分析报告称， 2024 年客户保留率显著提高了 35%，这展示了先进数据策略的重大影响。随着 2025 年的到来，了解数据分析趋势对于努力保持竞争力和不断创新的企业至关重要。2025 年的数据分析趋势不仅仅是处理大量信息；它们还包括人工智能、实时洞察和增强的数据安全措施的集成。

在信息技术飞速发展的今天，运维工作已经从最初的人工操作，逐步演变为自动化、AIOps（人工智能运维）和ChatOps（通过聊天的方式去运维）。这些变革不仅提升了运维效率，还显著保障了系统的稳定性。特别是借助大模型，运维同学能够更加高效地完成工作，并应对复杂的运维挑战。本文将依次介绍这些概念，并探讨大模型在运维领域的具体应用。

随着 B 站直播常量用户带宽需求增多，结合自身的直播流模型，进一步推动了 CDN 边缘节点的基建工作，这些节点具有很大的异构性，能力差距大，价格不一，计费方式不同。如何利用这些异构资源，在保障稳定性的前提下，在成本和质量之间做好动态平衡，是我们需要解决的问题。

2024年见证了数字化力量的觉醒和壮大，2025年将会以怎样的方式展开呢？如果说2024年是数据应用处处生花的一年，那么2025年，受人工智能（AI）和相关技术应用的加速普及以及数据跨行业应用的激增，将是数智时代走向成熟稳健的关键一年。基于对数字经济技术变革以及发展趋势等方面的深刻理解，希捷对2025年的数据存储市场做出如下展望。

H5开发因其跨平台兼容性而备受青睐，为了支持业务的快速发展，H5页面在应用程序中的使用比例不断增加。随着应用不断丰富的功能，H5页面的复杂度也随之提升，这对应用的性能以及质量保障工作提出了更高的要求。

本文将聚焦湖仓一体主题，在简单介绍ByteHouse产品基础上，详解当代分析平台的挑战与ByteHouse一体化理念、ByteHouse湖仓一体的核心能力及优秀实践。

本文将深入解析AI需求开发流程，全面覆盖从需求分析、开发、测试到发布及后续的监控和反馈收集等各个阶段。