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Inside Shanghai's "10,000-GPU clusters": how the city is powering its AI ambitions
by ZHUANG JianOpening the doors to the data hall, rows of tightly packed servers come into view, accompanied by the constant hum of cooling
都说Spark万能，为什么我的项目还得用其他工具？
提到大数据处理，很多人都会想到Spark。但不知道你有没有这样的疑惑：它好像什么都能做，那为什么在实际项目中，我们还需要其他工具？今天就和你分享一些我使用Spark的真实感受。一、Spark的核心价值到底是什么？简单来说，Spark最擅长的是大规模数据的复杂计算。
第四篇：数据模型 — 交易系统的类型基石
数据模型是交易系统的骨架。订单怎么表示？持仓怎么追踪？一笔回报包含哪些字段？这些看似简单的结构定义，决定了整个系统的可靠性。本文将详解 execution/models.py、strategies/tick_data.py、common/instrument.
行元发布机器人跨本体数据引擎Chorus，解决数据规模化难题
来源：环球网 【环球网科技综合报道】10月27日，行元智能（Action Intelligence）正式发布面向机器人预训练的跨本体数据引擎“Chorus 众行”，支持将智能眼镜、胸戴相机、腕部相机、UMI 设备、智能头环等多种设备采集的人类操作视频，转化为适配不同机器人本体的预
基于阴阳流算‑间隙法的统一计算引擎实现与验证
摘要传统冯‑诺依曼计算机以无物理属性的0‑1电平为基础单元，依靠指令‑数据分离架构完成运算，几何求解、递归迭代均依赖解析公式迭代拟合，将离散逻辑运算和连续场计算拆分为相互独立的运算单元，存在底层本体缺失、连续‑离散转换开销大、模型高度依赖人为公式假设的固有局限。