Apache Doris Summit 2025 圆满收官,一文速览峰会高光时刻!

《AI实战嵌入式Agent +MCP+skill》课时2.5|定时器实战 本课讲解定时器时基单元原理,通过PSC、ARR、CNT三寄存器配合实现精确周期控制。以84MHz时钟为例,计算得PSC=8399、ARR=9999可实现1秒溢出周期。采用HAL_TIM_Base_Start_IT启动定时器更新中断,在HAL_TIM_PeriodElapsedCallback中处理周期任务,实现非阻塞、高精度的定时。相比HAL_Delay的阻塞式延时,定时器中断方案不占用主循环,支持并发操作,是嵌入式系统中实现周期任务的高效方式。 阅读详情

2025 年 11 月 5 日至 6 日,由飞轮科技主办的 Apache Doris Summit 2025 技术峰会圆满落下帷幕。** 本次峰会以 “Powering Real-Time Analytics & Search in the AI Era” 为主题,通过线上直播的形式,成功吸引了全球的 10 万 + 开发者、架构师和数据技术专家的参与。** 大家齐聚云端,共探 AI 时代背景下,数据价值释放的全新路径与技术突破。

本届峰会设有主论坛及行业最佳实践论坛,聚焦 “DataBase for AI”、“湖仓一体”、“实时分析”、“可观测性分析与检索” 这四大前沿技术场景。来自金融、互联网、物流、制造、通信、企业服务等领域的 30+ 名顶尖专家,从底层原理到实践案例带来了系统性、前瞻性的深度分享,为与会者呈现了一场兼具理论高度与实战价值的技术盛宴。

Apache Doris is Accelerating

峰会在 Apache Doris PMC & 飞轮科技技术副总裁衣国垒以 “Apache Doris is Accelerating” 开场的主题演讲中拉开帷幕。2025 年,Apache Doris 技术演进再攀高峰,相继发布了 3.1、4.0 两大版本,他用 9000+ Pull Requests、300+ Features or Improvements、200+ Contributors 这几组数据,直观展现了 Apache Doris 4.0 版本研发过程中的社区活跃度与开源生态的蓬勃发展状态。这两大版本在 AI、湖仓一体、可观测性、实时分析上有了全新的突破,正如衣国垒演讲时所凝练三大关键词:“AI Ready”、“More Faster”、“More Powerful”。

Apache Doris is Accelerating.png

Apache Doris 4.0 版本最为明显的变化则是强化了 AI 原生支持能力。衣国垒介绍到,通过向量索引技术,高效融合结构化与非结构化数据;通过内置 AI 函数(如语义理解、特征提取)与基于 MCP 的 Agent 分析接口,将数据库直接升级为企业核心的 “AI 分析中枢”。突破传统数据库的功能边界,为业务端的智能化决策与创新实践提供稳定、高效的底层数据支撑。

他还提到,Apache Doris 在 AI 领域的探索离不开字节跳动、天翼云的共创。字节跳动 DataMind 负责人郭泽晖分享了 Doris + AI 在字节跳动的融合实践,详细介绍其探索过程及技术原理,并将 Hybrid Search、AI Function、GraphRAG 等研发成果回馈于社区。天翼云大数据技术总监李康则分享了 Doris +AI 的智能运维方案,并正与社区共同努力,致力于持续完善 Doris MCP 的能力。

Apache Doris is Accelerating-1.png

Apache Doris is Accelerating-2.png

Apache Doris is Accelerating-3.png

** 湖仓一体能力则在 3.1 版本中完成关键升级。** 引入异步物化视图的分区构建与透明改写补偿,在湖和仓中间架起一座重要的桥梁,并扩充对 Iceberg、Paimon 等开放表格式的支持范围,为湖数据分析提供了稳定的基础。Apache Doris PMC Chair & 飞轮科技技术副总裁陈明雨表示:“Apache Doris 将数据湖的灵活性与分析型数据库的高性能结合起来,能够实现极速入湖、即刻分析”。中通快递高级数据工程师童孝天讲述了基于 SelectDB(Apache Doris 的商业化产品) 的湖仓分析实践,实现了每秒 2000+ QPS 并发、秒级查询响应,查询性能、集群成本相较 Trino 有数倍的提升。

Apache Doris is Accelerating-4.png

Apache Doris is Accelerating-5.png

3.1 版本的发布也使得 Apache Doris 在可观测性上更加踏实的迈进了一步。该版本为 VARIANT 类型赋予稀疏列与模板化 Schema 双重能力,解决超宽表场景下的元数据膨胀与查询退化难题;新增了多种分词器及自定义分词功能,显著提升搜索召回率;同时通过倒排索引优化,实现 20% 的存储空间节省。Apache Doris PMC & 飞轮科技技术副总裁肖康分享了 基于 Apache Doris 构建高性能、低成本、开放易用的可观测性平台的方案,在写入、检索、成本、易用性、开放性上都体现出绝佳的优势。

Apache Doris is Accelerating-6.png

实时分析是 Apache Doris 最核心、最强大的能力。Apache Doris PMC & 飞轮科技技术副总裁杨勇强分享了 Apache Doris 实时分析的三大范式:面向内部的分析、面向客户的分析、面向 Agent 的分析。并介绍了 Apache Doris 在这三大范式下能力优势与典型应用场景。随后,快手高级计算引擎研发工程师周思闽介绍到, Apache Doris 在快手实时广告投放场景中已有深度的应用, 替换 Elasticsearch 和 ClickHouse 后,查询速度从 5 秒缩短至 160ms,写入性能较提升 300%,单表实时导入峰值可达 300w/s,存储效率提升 60%。

Apache Doris is Accelerating-7.png

Apache Doris is Accelerating-8.png

稳步迈向规模化

SelectDB 是基于 Apache Doris 构建的现代实时数据仓库,短短四年内已服务上千家客户,完成了从零到一的快速跨越,正稳步迈向规模化。这四年以来,飞轮科技不断从易用性、性价比、企业特性方面持续打磨,最终收获市场的广泛认可。其提供包括面向私有化部署的 SelectDB Enterprise 和云原生存算分离的 SelectDB Cloud 云数仓服务,满足客户不同环境下的灵活部署,正如飞轮科技技术副总裁在演讲中所说:“Deploy Your Way,Run Anywhere”。

稳步迈向规模化.png

阿里云瑶池数据库 SelectDB 版作为飞轮科技与阿里云联合发布的一方产品,也在这一年实现了新跃迁,推出了阿里云数据库 SelectDB Serverless 版 ,其优势在于存算分离及自动弹性,自动弹性具备可控、敏捷稳定、秒级弹性等重要特点,给予用户更优的用云体验。

稳步迈向规模化-1.png

ARM 架构凭借其高能效比和成本优势,正在数据中心领域快速崛起。Apache Doris PMC & 飞轮科技资深研发工程师李昊鹏介绍到:Apache Doris 与 AWS Graviton4 的深度融合,展现了高性能与低能耗的完美结合,满足企业对高性价比数据分析的双重需求。这一组合不仅提升了查询性能,更显著降低了运行成本,成为海量数据分析处理的优选方案。

稳步迈向规模化-2.png

各行各业齐分享

峰会期间更有多场行业实践案例荟萃,各领域技术领袖就痛点、难点与解决方案展开深度分享,内容精彩纷呈,满载前沿洞察与实践真知。

  • 在金融领域,来自度小满、洋钱罐、金城银行的技术专家,就金融场景数据特征、场景特点,分别介绍了 Doris 在其公司的应用,围绕数据分析平台、实时数仓建设等方向进行介绍,并在集群稳定性及运维保障等方案进行了经验分享。
  • 在泛互联网行业,易车、丰巢、网易云音乐、网易严选以及网易 163 邮箱分享了各自数据平台的建设思路,详细介绍了技术架构演进、性能优化经验以及落地方案,包括行为分析、日志处理、湖仓分析等等。并对比 Hive、Kudu、Impala、HBase 和 Elasticsearch 等引擎的优劣,为用户提供了宝贵的参考与启示。
  • 在传统行业,哥瑞利、海辰储能、森马服饰作为传统行业各领域的领先企业, 分享在数字化时代传统行业的痛点,以及大数据引擎在转型中重要性。他们就制造行业的转型历程及数仓建设进行了分享,这将对传统行业的实际工作具有一定指导意义。
  • 在服务领域,天翼云、思必驰等企业,从客户需求出发分享了基于 Doris 的解决方案。神州租车和途虎养车也介绍了如何在线与线下相结合的场景中,利用 Doris 提供更优质和便捷的用户体验。

同时,也有上下游生态伙伴、开源社区、行业伙伴为参会者带来合作创新方案。白鲸开源、大应科技、Dinky、快猫星云、浪潮海岳、NineData 等纷纷亮相分享与 Apache Doris 的联合解决方案与创新实践,进一步丰富了参会者的技术视野和选择空间。

明年再会

为期 2 天的 Doris Summit 2025 现已落下帷幕。在此,感谢每一位参会者的热情参与,感谢演讲嘉宾的精彩呈现,也感谢所有合作伙伴、合作社区与合作媒体的鼎力支持。我们,明年再见!

Windows本地化部署Dify完整指南 本文详细介绍了在Windows系统上本地化部署Dify的完整步骤,涵盖了Docker Desktop的安装与配置、Dify源代码的获取、环境变量的设置、服务的启动与管理、以及常见问题的解决方案。文章首先指导用户如何下载和安装Docker Desktop,并配置WSL 2功能。接着,详细说明了如何获取Dify源代码,并通过Docker Compose启动服务。文章还提供了高级配置指南,包括如何配置大语言模型和更新Dify版本。最后,针对Docker镜像拉取失败等常见问题,提供了详细的诊断和解决方案。通过本文, 阅读详情

相关推荐

YOLOv8基础环境搭建cuda+anaconda+pytorch+pycharm

首先安装NVIDIA gpu的电脑安装显卡驱动,如果安装过了,或者想使用cpu的,可以跳过这一步。打开cmd,输入nvidia-smi查看GPU的CUDA版本,可以看到CUDA版本12.3,意味着只能安装小于12.3的CUDA版本。下载完成,进行安装,建议安装在非系统盘,以后会创建比较多的环境的话,剩下的默认安装即可。,需要注册一个NVIDIA账号,然后选择CUDA对应版本的cudnn即可。,以12.2.1版本举例,选好系统参数,点击下载,,以11.6版本举例,选好系统参数,点击下载,

qq_16602159的博客 2383

与创新者同行,Apache Doris in 2023

我们为大家整理了 Doris Summit Asia 2023 峰会的全程回顾视频和演讲资料,现在材料已开放下载,欢迎大家观看学习~

SelectDB 907

LVI-SAM适配KITTI数据集避坑指南:IMU频率与数据同步问题解析

本文深入解析了将LVI-SAM框架适配KITTI数据集时,在IMU频率与多传感器数据同步方面遇到的核心挑战与解决方案。针对KITTI数据集中sync与extract两种数据包的差异,文章提供了从数据选择、参数调优到时间戳诊断与修复的完整避坑指南,帮助开发者实现稳定高效的SLAM系统部署。

7z8x2c4v6b9的博客 247

6 款电商 AI 图片生成软件实测|国内 + 跨境卖家工具清单

电商 AI 作图工具已经从 "能不能用" 进入了 "好不好用" 的阶段。对于绝大多数卖家而言,现在的 AI 工具已经可以覆盖 60%-80% 的基础商品图需求,显著降低拍摄和设计成本。选择工具的核心逻辑不是 "哪款最强",而是 "哪款最适配你的品类、平台规模和团队能力"。垂直电商工具胜在工作流效率,通用生图工具强在创意上限,模板类工具赢在上手速度。建议根据自身业务阶段,搭配 1-2 款主力工具 + 1 款辅助工具,形成适合自己的视觉生产流程。

Mardi_Ladin的博客 321

什么是PCIe Relaxed Ordering

什么是PCIe上的Relaxed Ordering呢?直接翻译的话就是宽松排序。在理解这个东西之前,需要先了解下什么是PCIe的基本事务排序法则。

qq_42824983的博客 1509

Halcon-AOI外观缺陷检测系列

Halcon-AOI外观缺陷检测系列

Jumy_S的博客 1664

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 167

以ATT&CK为例构建网络安全知识图

随着攻击工具、方法的逐渐升级和复杂化,安全数据的大规模融合,攻防对抗愈加激烈。安全团队如何在浩瀚数据中有效发现高级威胁的蛛丝马迹,如何把网络安全专家的经验、知识有效转化为可复制可扩展的数据分析能力,如何将对抗高级威胁的“炼金术”逐步升级为科学淘金指南,如何将安全从业者从繁重的体力劳动中解放出来,愈发成为安全能力亟需突破的难点和重点,也是我们正在探索的方向。正如医疗行业中治疗疑难杂症依赖医疗专家,网络空间高级威胁的防护和处置也依赖安全专家的经验与知识。

2401_88752684的博客 1090

我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型

公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型:把 PDF 发给一个自己部署的图文模型,让它提取发票类型、日期、交易双方和金额,再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统,先看看从部署到调用要走多少步,模型返回的内容能不能帮上忙。

鸽芷咕的博客 1万+

Mit6.S081-实验1-Xv6 and Unix utilities

Mit6.S081-实验1-Xv6 and Unix utilities前言一、Boot xv61,实验目的2,操作流程1)切换到xv6-labs-2020代码库的lab1分支2)启动xv63)测试xv64)过程分析5)其他操作二、在xv6中添加一个自己编写的程序1,源码准备2,编译配置3,测试添加程序4,过程分析三、xv6中shell简析 前言 一、Boot xv6 1,实验目的 利用qemu启动xv6 2,操作流程 1)切换到xv6-labs-2020代码库的lab1分支 git checkout ut

code a better life~ 36万+

指纹浏览器降维打击(下):Cloudflare Turnstile 与 hCaptcha 的底层交互逻辑

本文将深度拆解:Turnstile 与 hCaptcha 的 Iframe 沙箱通信机制,动态混淆 JS 与 PoW(工作量证明)的物理破解法则,以及如何通过 C++ 底层事件合成与环境基因强绑定,实现验证码的“无感过验”。

数据知道的博客 419

医疗 AI 有两种,别混着谈:一个改流程,一个改范式

InfoXMed 是面向医生、医学生和医学科研人员的 AI 医学工具平台,提供文献检索、全文翻译、AI 解读、指南查询和题库练习等功能,辅助临床学习、科研汇报与医学备考。原文是日本医学会杂志(JMA Journal)的一篇综述(Review Article):基本事实:这一点必须先说清:这篇论文提出的是一个研究纲领。它文中的"预测"指的是科学设想,不是可以拿来用的临床预测能力。文中甚至自己承认了一个硬缺口(见第三节)。本文只谈它的术语辨析与科学方法论,不转述任何可作为临床依据的预测或处置主张。这篇论文的全部

2601_96948740的博客 210

杰理SDK入门教程(二):USB升级程序

开发板升级操作指南 摘要:本文介绍了开发板程序升级的两种方式(常规升级和串口升级),重点说明了常规升级的操作步骤: 拨码设置:提供4种拨码方式(不拨/1档/2档/3档),对应不同指示灯状态和按键要求 硬件连接:强制升级工具需正确连接电脑和开发板(注意USB接口方向) 升级流程:根据拨码状态操作按键,观察指示灯变化(红灯常亮绿灯灭表示进入升级模式) 执行升级:运行SDK中的download.bat完成升级 文中还包含拨码开关说明、指示灯状态对照表以及升级原理说明,帮助用户理解升级过程。升级成功后在设备管理器可

qq_42014563的博客 1115

在Codex 让AI模型 拥有长期智能记忆

本文介绍Claude-Mem V15新功能——智能记忆召回,解决AI遗忘、重复提示、执行不一致等问题。通过本地部署claude-mem,实现自动记录决策(如数据库选型)、跨会话智能召回,支持记忆写入、检索、遗忘全流程闭环。相比传统记忆方案,其基于Hooks自动捕获工具调用,结构化存储,可追溯、可共享、可清理,显著提升工程效率与协作一致性,是长期项目中理想的“工作黑匣子”与“工程脑”。

米莱虾 262

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗?不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭

第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰:一个批量导出工具的价值,不在于“试三次”,而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后,它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载,AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听,捕获每一次分页请求返回的完整对话清单,包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是:导出不该是体力活,而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意:这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话,不是一条会话内的多轮对话。

laoyunsi的博客 226

文档:亲测可用解决vnc灰屏,黑屏,鼠标大黑叉情况

主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

河道漂浮物目标检测数据集

目标检测,yolo,河道漂浮物目标检测数据集

DL_data_set的博客 181

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

AI Agent之核心框架

A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。

剑雨巍巍的博客 182

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 529

AI前沿日报 · 2026-11-04 | 祛魅时刻:Astra“纯读权重“神话的崩塌

①Astra"裸权重通吃"被spaCy创始人Honnibal精准祛魅——仅1/3实验真裸读,数学能力提升依赖Python+50次迭代;②Simon Willison用Qwen 3.8-27B端侧复现权重空间编程;③Nvidia开源Auto-Ontology自动知识图谱;④$800开源全域抓取机器人Stringman;⑤OpenAI悄然重开Codex训练开关引信任危机;⑥DeepMind发布Gemini 4 Argon机器人基础模型;⑦美国科技巨头隐性AI债务达3.2万亿美元,6个月增90%。

johnsong2009的博客 514

大模型 Embedding 与向量相似度详解

Embedding 解决的问题:计算机不懂文字,但懂数字│▼文本 → 向量(1024维浮点数数组)│▼相似度解决的问题:怎么判断两个向量(文本)有多接近│▼余弦相似度:看向量方向的夹角,越接近0°越相似│▼最终效果:语义搜索——理解意思,而非字面匹配一句话总结:Embedding 把文字变成数字,余弦相似度比较数字的方向,两者结合实现了"理解语义"的搜索。

T3165919332的博客 69

GPT-1 架构和计算细节

下面配合框图,对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例(配置:12 层 × 768,12 头,FFN 3072,词表 40478,共 117M 参数)。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半,只留解码器,然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异(框图中标 ★):h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\

eloudy的专栏 241

终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理:从可见性到闭环溯源

生成式 AI 办公普及之后,数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型,以及龙虾(OpenClaw)这类本地开源 AI 智能体的滥用,成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区,本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度,分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。

2401_86491085的博客 613

2.53 基于极稀疏指纹的室内定位注意力图元学习

该论文发表于IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC)2026年6月,面向极稀疏指纹条件下的WiFi室内定位,针对指纹采集人力成本高、标记指纹稀缺时定位精度大幅下降的痛点,提出注意力图元学习模型AGML(Attentional Graph Meta‑Learning),结合图神经网络、元学习、两种指纹数据增强与分布对齐技术,在标记指纹极少的场景实现高精度室内定位,同时公开了多套真实+仿真定位数据集用于基准测试。场景:二维室内空间,障碍物造成信号遮挡,

weixin_42963026的博客 319

语音识别与语音合成的技术原理及应用

语音识别 #语音合成 #人工智能 #大模型。语音识别与语音合成的技术原理及应用。一、语音识别的核心原理。二、语音合成的核心原理。三、工程落地的主要难点。五、需要关注的现实问题。

weixin_62919816的博客 184

设计师工作室 GEO 实操:如何提升 AI 实体推荐概率

设计工作室 GEO 的本质,是把创意服务转化为 AI 可理解的结构化信息。核心动作可归纳为:区分事实与审美、建立实体图谱、预判用户提问、输出脱敏内容、搭建多信源、持续测试验证。梳理工作室的 6 个实体属性:品类、城市、流程、边界、团队、渠道。在官网或作品集平台发布至少 3 篇结构化项目复盘,只陈述事实。输出 1 篇「设计报价影响因素」科普内容,覆盖甲方高频提问。争取 1 次行业媒体或本地媒体专访,形成第三方信源。每周用「XX 城市 + 品类 + 设计工作室推荐」指令测试,记录出现频率。

goujunwe的博客 319

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

Vbaoke的博客 193
上一篇: 冷查第一,再登榜首!Apache Doris 3.1 全面刷新 JSONBench 性能纪录
下一篇: 替换 ClickHouse,查询并发提升 7 倍,高途教育基于阿里云 SelectDB 构建秒级实时报表
SelectDB技术团队
博客等级 码龄4年 2119粉丝 484原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

SelectDB技术团队

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值