本文由 ChatMoney团队出品 有些情况我们需要在各种刁钻的情况下都要保持图片比例不变，比如用户缩放窗口等改变布局的情况。实现原理就是通过容器的宽度和内边距在保持你想要的比例。
您好，想问下web版本的SDK为什么只能缩放到1:20米啊，而手机版本的可以达到1:5米的。
Zstd 还可以以压缩速度为代价提供更强的压缩比，速度与压缩权衡可通过小增量进行配置。 上周 PostgreSQL 开发者讨论了是否添加 Zstd 作为支持的压缩算法。
对于Feed-Forward Network，包含两个线性计算层，第一个线性计算层会放大线性层的宽度，在训练超网络时，对线性层计算中放大的宽度进行随机搜索，当前训练的子网络仅训练保留下来的相应宽度的参数
秒级弹性扩缩容：应对测试波峰波谷 在APP测试场景中，流量往往是脉冲式的。在每日构建后的回归测试，或发版前的大规模压力测试，都需要在几分钟内集结海量算力，测试结束后又需立即释放。
本文将通过对 EMQX Kubernetes Operator 核心特性及应用实操的详细讲解，帮助读者进一步掌握如何快速创建部署及自动化管理可弹性伸缩的 EMQX 集群，充分利用 EMQX 5.0 对云原生的支持特性
这些实例在静默时，只保留最核心的 CUDA 上下文，而将模型权重和 KVCache 等占用大量显存的部分全部释放掉，这样可以最大限度地节省资源。
很多企业都会面临以下几个难题： 1、365天7*24小时都供电充足； 2、机房接入的宽带或光纤是经过分流的民用带宽，速度慢； 3、机房运营环境差，造成服务器使用寿命会缩短，并且运营成本也很高
本文属于OpenIM技术团队原创，转载请注明出处，谢谢 网上有很多关于IM的教程和技术博文，有亿级用户的IM架构，有各种浅谈原创自研IM架构，也有微信技术团队分享的技术文章，有些开发者想根据这些资料自研IM。理想很丰满，现实很骨感，最后做出来的产品很难达到商用标准。事实上，很多架构没有经过海量用户的考验，当然我们也不会评判某种架构的好坏，如果开发者企图根据网上教程做出一个商用的IM，可能有点过于乐观了。本文主要从我个人角度深度剖析100%开源的OpenIM架构。当然，世界上没有最完美的架构，只有最合适的架构，也没有所谓的通用方案，不同的解决方案都有其优缺点，只有最满足业务的系统才是一个好的系统。而且，在有限的人力、物力，综合考虑时间成本，通常需要做出很多权衡。我们OpenIM的设计初衷，充分考虑了中小企业的需求，轻量级部署，同时也支持集群扩展，能支持几万用户，也能轻松扩展到上亿用户，是一个可信赖的开源项目。 IM系统技术挑战 可靠性 IM消息系统的可靠性，通常就是指消息投递的可靠性，即我们经常听到的“消息必达”，通常用消息的不丢失和不重复两个技术指标来表示。确保消息被发送后，能被接收者收到。由于网络环境的复杂性，以及用户在线的不确定性，消息的可靠性（不丢失、不重复）无疑是IM系统的核心指标，也是IM系统实现中的难点之一。总体来说，IM系统的消息“可靠性”，通常就是指聊天消息投递的可靠性（准确的说，这个“消息”是广义的，因为还存用户看不见的各种指令和通知，包括但不限于进群退群通知、好友添加通知等，为了方便描述，统称“消息”）。 从消息发送者和接收者用户行为来讲，消息“可靠性”应该分为以下几种情况： （1）发送失败，对于这种情况IM系统必须要感知到，明确反馈发送方。如果此消息没有发送成功，发送方可以选择重试或者稍后再试。 （2）发送成功，如果接收方处在“在线”状态，应该立即收到此消息。如果接收方处在“离线”状态不能收到消息，一旦上线则立刻收到消息。 （3）消息不能重复，用数学术语表示：“有且仅有这条消息”，如果重复了，可能表达的意思就变了。总之，一个商用 IM系统，必须包含消息“可靠性”逻辑，才能谈基本可用，这是IM系统最基本也是最核心的逻辑。 有序性（一致性） IM系统中，特别需要考虑消息时序问题，如果后发送的消息先显示，可能严重扰乱聊天消息所要表达的意义，会造成聊天语义不连贯，引起误会。消息的时序性，也称为消息收发一致性，主要目标是：保证聊天消息的绝对时序。IM系统中消息时序的一致性问题看似简单，实则是非常有难度的技术热点话题之一。为什么会出现时序问题 1、分布式系统的出现导致时序不一致。IM系统模块众多，接入层、消息逻辑层等、每层都分布式集群化，这些应用分布在不同的机器上，如何保证时序是个难点。2、网络传输延迟导致时序不一致。不同用户发送的消息到达服务器的延时差异较大，给消息时序性带来挑战。 消息时序是分布式系统架构设计中非常难的问题，一个分布式的IM系统必须要解决这个问题，如何高效、低成本解决这个问题，是我们OpenIM要考虑的方向。 实时性 实时性，即消息实时到达接收方，如果用户在线，则实时可达，如果用户不在线，则登录时可达。由于网络波动，以及移动端操作系统对应用前后台切换的管理，如何实现用户连接管理、消息实时推送，推送失败的处理方式，客户端重连机制，消息如何补齐等，都是需要IM系统考虑，同时要结合移动端的特点，兼顾耗电量，网络，性能等。由于TCP开发略微复杂，早期的基于HTTP短轮询、长轮询的低效的技术方案，也无法达到实时性的要求。 扩展性 一般来说互联网系统的扩展性包含多个含义，我们侧重讲解关于IM消息的扩展性。IM业务特性多，功能丰富，从聊天类型来看，分为：单聊、群聊，聊天室等；从消息类型来看，分为：文本、图片、视频、地理位置、自定义消息等；从消息功能来看，分为：撤回、在线状态、对方正在输入、阅后即焚等；从通知角度来看，分为：进群、退群、添加好友、验证好友等各种通知。如何有效支撑、扩展功能，高效实现，是考验IM扩展性的一个方面，也是对系统架构设计能力的考验。为了更好地提高数据通道对业务支撑的扩展性，我们首创了“一切皆消息”的消息模型，即通讯双方产生的所有消息、通知，服务端以消息统一处理，扮演了消息通道的角色，客户端针对不同消息类型做不同的UI展示，完美解决了扩展性问题。 IM系统术语以及本文档专有名词解释 conversationId：会话Id，会话是指用户和用户之间，以及用户和群之间，进行通讯后产生的关联。 userId：用户Id：注册使用IM的用户Id，从消息的发送和接收来看有两个身份：发送者和接收者 sendId：消息发送者Id receiverId ：消息接收者Id msg：消息是指用户之间的沟通内容，
支持端到端压缩 之前版本的 HStreamDB 支持 HServer 端的数据压缩，即数据在发送给 HStore 之前可以被 HServer 先进行压缩，但从 client 到 HServer 的路径上尚不支持压缩
