- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏全栈程序员必看
流程引擎概念_虚幻引擎4
目录 一、流程定义 二、查询流程定义 三、ID与版本 四、挂起流程定义 五、流程实例 六、执行 七、活动实例 八、任务与任务定义 ---- 本部分说明了流程引擎的概念 一、流程定义 流程定义定义了流程的结构 Camunda BPM使用BPMN2.0作为主要的建模语言，可以将BPMN 2.0XML格式部署到流程引擎中。 流程引擎负责创建流程实例并管理状态。 六、执行 流程引擎在流程实例内部创建两个并发执行。 部署流程后，流程引擎会为流程中的每个活动创建任务定义，这将在运行时创建任务。
1.2K10编辑于 2022-11-01 - 来自专栏vivo互联网技术
探究Presto SQL引擎(4)-统计计数
系列文章：探究Presto SQL引擎(1)-巧用Antlr探究Presto SQL引擎(2)-浅析Join探究Presto SQL引擎(3)-代码生成一、背景学习Hadoop时接触的第一个样例就是word 统计在SQL引擎中可谓最基础、最核心的能力之一。可能由于它太基础了，就像排序一样，我们常常会忽视它背后的原理。通常的计数是非常简单的，例如统计文本行数在linux系统上一个wc命令就搞定了。 对于Presto这种分布式SQL引擎，计数的实现原理值得深入研究，特别是基数统计。关于普通计数和基数计数，最典型的例子莫过于PV/UV。 例如：执行了10轮，可能的结果如下：3,1,4,1,1,2,3,4,1,1执行了100轮，可能的结果如下：1,1,2,1,1,2,1,4,2,1,3,1,1,1,1,3,1,2,1,1,2,4,2,3,2,1,1,1,3,1,2,2,6,1,2,4,1,2,2,1,1,3,1,1,1,1,1,1,1,1,1,4,2,1,1,1,1,1,3,1,2,4,4,4,1,3,2,1,5,1,1,1,1,1,1,1,5,1,1,7,1,1,4,1,3,2,1,1,5,2,1,1,5,2,1,1,4,1,1,1 执行了1000轮，可能的结果如下：1,2,1,2,1,3,3,3,1,1,2,2,1,2,1,1,1,1,1,2,1,7,1,1,1,2,2,1,1,3,5,2,3,2,3,1,1,3,1, ...,4,1,1,1,2,2,1,3,1,1,1,2,1,1,1,2,1,4,2,2,1,2,2,2,1,1,1,2,2,2,1,1,1,2,2,1,1,3,2,6,1,1,1,2,1,1,1,1,1,1,1,2,1,1,1,1,2,1
1.8K20编辑于 2022-11-01 - 来自专栏我有一个梦想
浅谈UE4引擎
游戏引擎就是引擎开发者已经写好的一堆代码框架，游戏开发者可以调用这些代码框架，很容易和快速地做出游戏而不用由零开始。 为什么选用虚幻4引擎？ 首先，现在流行而且出名的商业引擎主要有cocos2dx，Unity3D，UE4，CryEngine等。 为此，《智慧产品圈》专门对Unity3D和Unreal Engine 4(以下简称UE4）这两款主流引擎进行分析比较，希望给读者带来对两款引擎进一步了解。 两者优缺点对比如下： ? 4）UE4是免费的，游戏引擎的源代码可以从Github开源社区下载，这意味着开发者对游戏引擎有着控制权，你可以修改任何东西，包括物流引擎，渲染和图像用户界面。 下图为UE4游戏引擎制作出来的官方示例宣传视频画面： ?
5.4K81发布于 2018-01-19 - 来自专栏Web_xy
AI搜索引擎
通过与 ChatGPT 发明者 OpenAI 合作，微软给自己的搜索引擎加入了先进的 AI 对话模型，以支持全新版本的必应（Bing）和 Edge。 我本来也想试试，但是现在公测版还未发行，且内测版被各大头条垄断，只能先看看谍照了hh ---- 基于AI的搜索引擎 新模式的搜索引擎 ---- 我们能看到，新必应搜索的其中一种模式将传统搜索结果与 ---- 「人工智能将从根本上改变各类软件，首先就从最大的类别 —— 搜索引擎开始。今天，我们推出了由 AI 加持的必应和 Edge，以帮助人们从搜索和网络中获取更多信息。」 因为人们正在使用搜索引擎来做它最初没有设计的功能。搜索引擎非常适合查找网站，但对于更复杂的问题或任务来说，它往往不够用。 我们还将 AI 模型应用于我们的核心必应搜索排名引擎，从而实现了二十年来相关性的最大跃升。有了这个 AI 模型，即使是基本的搜索查询也更加准确和相关。 新的用户体验。
1.8K20编辑于 2023-02-23 - 来自专栏AI系统
【AI系统】推理引擎架构
在深入探讨推理引擎的架构之前，让我们先来概述一下推理引擎的基本概念。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件，负责将训练好的模型部署到实际应用中，执行推理任务，从而实现智能决策和自动化处理。 随着 AI 技术的快速发展，推理引擎的设计和实现面临着诸多挑战，同时也展现出独特的优势。 本文将详细阐述推理引擎的特点、技术挑战以及如何应对这些挑战，为读者提供一个较为全面的视角。 推理引擎特点 推理引擎，作为 AI 和机器学习领域的重要组成部分，其设计目标在于提供一个灵活、高效且易于使用的平台，用于部署和运行已经训练好的模型，完成从数据输入到预测输出的全过程。 易用性 易用性是衡量一个 AI 推理引擎是否能够被广泛采纳和高效利用的关键指标。 MACE：MACE 是小米推出的移动端 AI 计算引擎，全称为 Mobile AI Compute Engine。
2.8K21编辑于 2024-12-05 - 来自专栏大数据文摘
UE4: 学习虚幻引擎4的16条准则
我花费了许多的时间去重构那些从零开始学习游戏引擎的方法。那些方法就是你最初需要关注什么、哪些是你现在需要避免的。 虚幻引擎4是一个完全的游戏引擎。 所以我们如何从零开始学UE4呢？ ▼ 在这个教程中 你会学习将会指导你 更轻松地学习 虚幻引擎4的16道准则 1.获取虚幻引擎4 首先，下载并且安装虚幻引擎4。它是免费的。 但是作为一个学虚幻引擎4的彻底的新手，你需要的是将这些范围缩小到一个特定的结果。这样当你熟练使用引擎后，你就可以延伸你的知识。但是在学习的早期阶段，还是专一比较好。 但是当你开始时，不要将制作游戏或个性化的游戏环境作为你在虚幻引擎4里的第一个作品。 4.UE4里游戏制作的步骤 当你学习UE4或其他游戏引擎时，你最好对游戏和游戏环境如何制作有个总体的了解。 ，并将核心的游戏机制整合其中，而且还有占位符 继续改善并且最后明确游戏机制 3D静态网格创建（3D模型，UVing，纹理，材质，输出/输入） 动画 特效 关卡设计（BSP原型设计，游戏机制，脚本，AI
4.6K62发布于 2018-05-25 使用AI引擎扩展ADV游戏引擎的技术实践
保持使用Antigravity扩展ADV游戏引擎我完全没有预料到这一点（我知道这是我上一篇文章的开场白）——它持续超出了我的预期（当然是往好的方向！）。 我正在让Antigravity持续扩展那个基于CSV的ADV游戏引擎，进展相当顺利！ fontSize=30,fadeIn=1400,hold=2000,y=-40,ink=1opening,20,NARR,,それは、もう終わったはずの物語だった,,black,,,,,NODIALOG,,4) 我知道——我可能不应该构建动画（也不应该构建标题屏幕），而应该专注于构建我的游戏中更基础的部分，但是……有时候你想稍微不按顺序做事来提高你的积极性，对我来说，这感觉是正确的做法（而且一切自己构建（+ AI
28110编辑于 2026-01-18- 来自专栏GreenLeaves
代码生成引擎之T4模版
在学校三年、公司里呆了快一年了,作用ASP.NET开发的我,居然从来没听过T4模版,公司里也没有人使用,它就是这样不为世人所熟知，却又默默的奉献着！这...........tm还是我吗? 不过直到现在,据我所知,我们公司好像并没有人使用T4来卡发，我不禁陷入了沉思!哈哈哈，言归正传！ 可以这么说只要你学会了T4模版,并且如果你能很熟练的运用它，那么恭喜你,这就相当于玩毒奶粉(dnf)爆了一把史诗......哈哈哈，对,T4就是你程序员道路上的一把利器,能帮从我们重复的代码中解脱,这他么简直了 T4是微软官方在Visual Stdio2008中集成的一款代码生成工具,并且其内部也有很多开发环境使用到了T4模版,MVC的视图模版、Entity Framework的DbContext模版等等,下面通过具体操作来一步步了解这款神器
1K60发布于 2018-01-24 - 来自专栏PawSQL，在线的自动化SQL优化工具！
PawSQL 引擎月度更新 | 2026年4月
更新概览：2026年4月是一次以性能提升和算法优化为主线的迭代，涵盖SQL解析器性能优化、智能重写规则增强、多数据库方言支持等核心领域。 一、SQL解析引擎：预热、缓存与语法容错 基于ANTLR 的SQL解析器在在进行 ATN → DFA 转换时会写入共享的 DFA 缓存，这个过程用了 synchronized 块： // ANTLR 内部源码 这个月针对 SQL解析引擎做了几项直击痛点的调整。 1.1 预热 ATN 与 DFA ANTLR 在首次触发规则时按需构建 DFA，冷启动代价明显。 2.1 OR 条件 SELECT 重写的三项改进RuleOrCond4SelectRewrite 做了三处调整，目标是提升重写优化之后的SQL的质量。
22810编辑于 2026-06-17 转载：【AI系统】推理引擎架构
在深入探讨推理引擎的架构之前，让我们先来概述一下推理引擎的基本概念。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件，负责将训练好的模型部署到实际应用中，执行推理任务，从而实现智能决策和自动化处理。 随着 AI 技术的快速发展，推理引擎的设计和实现面临着诸多挑战，同时也展现出独特的优势。 本文将详细阐述推理引擎的特点、技术挑战以及如何应对这些挑战，为读者提供一个较为全面的视角。 推理引擎特点 推理引擎，作为 AI 和机器学习领域的重要组成部分，其设计目标在于提供一个灵活、高效且易于使用的平台，用于部署和运行已经训练好的模型，完成从数据输入到预测输出的全过程。 易用性 易用性是衡量一个 AI 推理引擎是否能够被广泛采纳和高效利用的关键指标。 MACE：MACE 是小米推出的移动端 AI 计算引擎，全称为 Mobile AI Compute Engine。
2.2K10编辑于 2024-12-12- 来自专栏我有一个梦想
UE4新手引导之下载和安装虚幻4游戏引擎
1) 进入虚幻4的官方主页（https://www.unrealengine.com/） 这里你可以获得关于虚幻4的最新资讯，包括版本更新、博客更新、新闻和商城等。 自2015年起，该引擎已经提供免费下载的服务。 /latest/CHN/index.html UE4的论坛：https://forums.unrealengine.com/ UE4的问答社区：https://answers.unrealengine.com / 2) 在官网主页，点击右上角的获得虚幻引擎（或者如下图的标注的地方）。 然后点击“库”，再点击“添加版本”，你会看到最新版本的UE4。再点击“安装”，开始时需要等待几分钟，几分钟过后，程序会自动下载安装UE4。（注意，该步骤如果失败了可能需要FQ） ?
3.4K60发布于 2018-01-19 - 来自专栏张善友的专栏
代码生成新选择-T4模板引擎
在博客堂看到ASP.NET MVC中的T4模板, 之前我也写过一篇文本模板转换工具箱T4。 T4(Text Template Transformation Toolkit)则是微软官方在VisualStudio 2008中开始使用的代码生成引擎，可惜T4不像微软公布的别的工具那样参考资料充足， Visual Web Developer项目组的博客上有一个对ASP.NET MVC中T4模板进行深度探索的帖子：T4模板，给ASP.NET MVC开发者的快速使用指南。 其中提到已经有了T4 Toolbox这样的模板库插件，而且也有了Clarius Consulting的T4 Editor这样的商业编辑工具，他们也提供了社区版本，但编写复杂的T4模板依然是一件麻烦而且要求挺高的事情 T4模板不仅仅应用在ASP.NET MVC里了，它可以应用于代码生成的所有领域，只是T4的资料太少了。我在社区里建了一个小组T4模板引擎，欢迎大家一起来整理T4的资料。
1.3K50发布于 2018-01-31 - 来自专栏山行AI
AI跑车引擎第三篇——向量引擎之ElastiKnn实战
前言 在今天的数据驱动的世界中，在AI兴起的当下，信息检索和相似性搜索已经成为了许多领域的核心技术，包括但不限于各类AI应用、推荐系统、电子商务、社交媒体和生物信息学。 为了满足这个需求，我们需要一个强大、灵活且高效的搜索引擎。这就是Elasticsearch和ElastiKNN的用武之地。 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的开源搜索引擎，它被广泛应用于全文搜索、日志数据处理和大数据分析等领域。 在AI兴起的当下，一切皆embedding，像Elastiknn这类向量存储和检索引擎也逐渐成为AI跑车引擎里不可缺少的一部分。 安装 1. 127.0.0.1:9201/_cat/nodes MacBook-Pro ~ % curl -XGET 127.0.0.1:9201/_cat/nodes 192.168.128.2 6 82 4
1.8K20编辑于 2023-06-14 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch 分布式 Autograd (4) ---- 如何切入引擎
[源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (4) ---- 如何切入引擎 目录 [源码解析] PyTorch 分布式 Autograd (4) ---- 如何切入引擎 0x00 摘要 0x02 以上两个环节分别如何进入分布式autograd引擎？ 我们接下来就围绕这些疑问进行分析，核心就是如何进入 dist.autograd 引擎。 0x02 计算图 我们首先从计算图来通过几个示例来看看。 t4 = torch.rand((3, 3), requires_grad=True) t5 = torch.mul(t3, t4) # Compute some loss. t4 = torch.rand((3, 3), requires_grad=True) t5 = torch.mul(t3, t4) # Compute some loss. t4 = torch.rand((3, 3), requires_grad=True) t5 = torch.mul(t3, t4) # Compute some loss.
65530编辑于 2021-12-04 - 来自专栏腾讯云安全的专栏
AI in WAF | 腾讯云网站管家 WAF AI 引擎实践
基于语义规则的 WAF 大大提升了检出能力，是对规则检测缺陷的进一步探索，由于引擎具备对语义的理解能力，当黑客将攻击语句做回避式的变形时，能被语义分析引擎解析理解，行业中一些产品在实际应用中取得了比规则更好的检测能力 △ 正则引擎与语义分析检测机制对比 用机器学习探索 Web 攻击检测新思路 基于语义分析的 WAF 将 Web 攻击检测技术推向了新的台阶，但防护仍然不具备对未知威胁的进化适应能力，处于被动应对攻击状态 特点：提前采用大量已标记的样本训练 AI 引擎，召回率高，误判率低。 无监督学习：根据类别未知的样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。 特点：不需要提前标注样本训练 AI 引擎，通过大量数据学习自动实现分类，检出率高，漏判率低。 我们在下期一起探索 AI 引擎在 WAF 中的实际落地应用，并以 Demo 案例来展示腾讯云“AI in WAF”的创新成果，敬请关注。
18.3K01发布于 2018-07-30 一文读懂AI引擎与Together规则引擎重塑智能决策
从1950年图灵提出“机器能不能思考”的问题，到2025年大语言模型驱动的AI引擎在企业管理中自主完成商业决策，人工智能从“工具”变成了“智慧体”。 想象一下，一个跨国公司的智能ERP系统里有3000多个自主引擎在深度调度跨国供应链，多智能体协同重构财务流程，一个关键技术创新正在加速这一进程——Together规则引擎正成为AI引擎实现智能化决策的核心基础设施 AI引擎的三大能力革命动态规划能力Together规则引擎通过可视化的DRG图和装箱表达式，把“季度营收增长20%”这样的宏观目标转化为可执行的决策模型。 多工具调用能力基于Together标准化的决策服务接口，AI引擎可以在ERP、CRM等系统间建立决策中枢。 当每一次AI引擎的决策都通过Together引擎沉淀为可复用的业务规则资产，当每一个流程优化都能转化为标准化的决策模型，企业管理软件将真正进入“决策即服务”的新纪元。
98610编辑于 2025-09-05- 来自专栏乱码三千
UE4(虚幻引擎)之常用快捷键
虚幻4中有一些按键和快捷键很常用，牢记它们并运动到实际的项目开发中，将会大大地提高你的工作效率和使得工作更简便快捷。 Numpad8 | Up Move camera forward. ( RMB + S ) | Numpad2 | Down Move camera backward. ( RMB + A ) | Numpad4
4.4K20发布于 2021-07-29 - 来自专栏腾讯云大模型训推平台TI-ONE
AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎
智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。 以图搜图引擎就是以这样背景情况设计出来，终极目的回溯漏检历史现场。 4.在结果图像矩阵中寻找最值(最大或最小，根据算法不同而不同)。最值所对应的像素的位置即认为是最高的匹配。以该点为顶点，长宽和模板大小图像一样的矩阵认为是匹配区域。 四大系统 交付快捷 打造4大系统覆盖从数据到应用服务的端到端需求，实现模型全生命周期管理，帮助企业快速搭建工业智能平台的一站式解决方案，算法模型交付即可用。
2.6K31发布于 2021-09-28 - 来自专栏程序那些事儿
秘塔AI搜索，AI时代的搜索引擎
我们所面临的信息洪流中，搜索引擎如同灯塔指引方向，帮助我们在浩瀚的数据海洋中找到有价值的内容。然而，随着用户需求的不断升级，对于搜索体验的期望也水涨船高。 一、秘塔 AI 搜索的技术基础 秘塔 AI 搜索的核心是上海秘塔网络科技有限公司倾力打造的大语言模型 MetaLLM。 二、用户体验与创新特点 秘塔 AI 搜索之所以能在众多搜索引擎中脱颖而出，最显著的特点就是其提供的完全无广告的搜索环境以及结构化的搜索结果展示。 以往在使用其他搜索引擎时，用户的体验常常被广告侵扰，而秘塔 AI 搜索则彻底消除了这种烦恼，让用户可以直接浏览到高质量的搜索结果。 结语 总结来说，秘塔 AI 搜索作为一款创新的 AI 搜索引擎，以其出色的技术能力和用户友好的设计理念，迅速在国内外市场上占据一席之地。
3.1K20编辑于 2024-04-26 - 来自专栏BigDataplus
Antlr4实战：统一SQL路由多引擎
目录 背景 安装 Antlr4概念讲解和简单语法 统一SQL多引擎实现方案 改写词法文件 翻译器的实现过程 函数适配：函数转换的困难 总结 背景 ANTLR是一款功能强大的语法分析器生成器，可用来读取 到不同引擎执行，因各引擎语法各异，就需一个翻译器把统一HQL语法翻译成各引擎语法。 于是统一SQL引擎的HQL词法文件是笔者就使用Antlr4来实现的，是改写了Presto的词法文件（结构清晰且严谨完整的且一气呵成词法文件，SparkSQL也是改写的Presto词法文件作为自己的语法文件的 目前，笔者只实现了Hive和Presto翻译两种引擎，以后会有更多的引擎加入，不断进行迭代优化。故以下内容实现和讲解都基于这两种引擎的。 总结 统一SQL路由多引擎实现了统一HQL语法和统一入口，屏蔽了多种引擎SQL方言切换，根据各引擎集群空闲负载情况，SQL复杂度及开销成本等路由到合适的引擎执行。
11.9K41编辑于 2022-04-25
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号