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l****4 2020-08-27
强烈建议优化百度carLife 语音识别问题
太差了,还是哪个吗?好寨的车机
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI力呈现
在深学习基础之上,大脑通用AI力开放涵盖语音、觉、自然语言处理、知识图谱等全面AI技术。 语音方向:语音方面出了语音识别极速版,首次对开放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音力,拥有更快的响应速,相对识别准确提升15%,为开发者带来更极致的识别体验。此,语音识别预置语义解析全新升级,预置场景由35个升级为51个,从影娱乐到卖打车,语义解析效果全面提升。另,还预告了即将出的几款新产品,包括语音识别自训练平台、远场语音开发套和语音离线合成等产品。 觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR新增了户口本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类新力,可识别卡证总数达到9种。只需对着你的户口本拍一张照片,系统就字段进行结构化识别,然后反馈出信息页的出生地、出生日期、姓名、民族、与户主关系、性别、身份证号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、保单、通用机打发票、定额发票、车辆VIN码、机动车销售发票、车辆合格证等识别力。
y****q 2020-09-01
百度app t7浏览内核广告屏蔽功能导致网页崩溃
我的蜀韵文学网 m.sanwenzx.cn 在所有除的浏览器都正常使用评。而这个就是不让网站显示评。广告屏蔽功关闭就正常了。
3****3 2018-07-10
运维工程架构
背景:为什么要做智运维 云智运维团队在运维工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全数十规模的服务器上的运维服务,所提供的服务包括服务管理、资源定位、监控、部署、分布式任务调等等。最近几年,团队着力于发展智化运维力以及AIOps产品化建设。 众所周知,除了搜索业务之,还有很多其他的业务线,有像地图、科、知道、网盘这样的老牌业务,也有诸如像教育、医疗这样的新兴业务,每个业务在规模上、服务架构上都有很大差异。业务本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在业务上云的背景下,虚拟化、混合云等都给我们带来了新的挑战。 运维经历了从脚本 工具、基础运维平台、开放可定制运维平台到我们现在的智运维平台,这样四个阶段的转变。过去运维的核心目标是提升效果,比如持续交付的速、服务稳定性、运营成本等。
x****7 2018-07-10
行进阶专业 传统企业AI转型差的可只是一个EasyDL
供电局输电管理所将存在桩机、吊车、挖掘机、运货运水泥大型车的现场1000张隐患图像,使用EasyDL定制化图像识别进行训练,经过3个月的训练,更新了10个版本,最终获得“输电线路部隐患识别”模型,该模型可以识别出输电线路中存在的吊车、挖掘机等部隐患,目前识别准确率达到80%,超出预期,并且以2-3周更新一次模型的率持续训练,准确率在不断提升。 源创电喷位于广西柳州,是一家生产汽油机电喷系统的公司。为汽车动力系统中的关键部,喷油器质量要求非常高,过去,源创只用人工肉眼来检测喷油器阀座瑕疵,每日平均检查4000-6000,峰值是12000,整个觉判断工序,需付出4~7人每班的复核人力,是投入产出比最低的工序之一。 依托EasyDL定制化训练和服务平台,柳州源创构建了自己的喷油嘴识别模型,结合原有业务流程和硬,先通过自动化系统上传每次采集待测样品图片,然后实时上传已通过的识别模型进行判定,再返回相应的处理结果,最后由自动化系统将样品进行分类流转。
无****禾 2018-07-11
户需求引导管理--实战型IT太极拳
倒是云厂商某些从业人员对内滑头滑出经验了,当他们遇到来自户和售前的需求时,照本宣科照方抓药,是腹黑的把选型责任甩出去了;医生按照护士和病人的建议来开药,治不好病也不负责任,这种小伎俩瞒得住谁哪? 3.协助内部沟通的力 我给很多户都写过正式公函邮,既是在公函表态承担责任,又是帮户技术和运营团队制作对内交代的工具。 我们帮户技术和运营团队解决难题,他们难题解决后会促进我方的消费。其他户内部部门会挤兑欺压这两个部门,而已经入围的云供应商不会太介意这些部门的态。 我举个偏点的例子,一个造纸厂的IT说,虽然开源社的邮箱方案简单又免费,但他还是会买商业邮箱。他自己搭出来的免费邮箱会有人挑刺说不满意,而他买商业方案以后,谁有意见谁就去找老板请款买新模块,反而落个清静。 我们并不介入用户内部管理问题,但我们要把户变成朋友,而不是做一个冷脸旁观的衙门。 4.进业务的力 无是个人技术革新业绩,团队节省成本业绩,还是内部工作流改善,甚至对服务力优化,都是帮户的业务,帮户出政绩。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角看开源
本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角看一看开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份代码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业的兴起,商业公司倾向于将代码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个在很小可控范围内迭代,的进步速偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可会掐灭技术革新; 一个黑盒化的交付物,交付质量只靠商业信誉保障; 商业总是试图建立垄断,黑们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自发动开放源代码的交付方式,其中最出名的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开源而强行免费。 在上个世纪程序员人数很少但都是精英黑,参与开源的目的是以码会友,不会发表太烂的代码,顺着开源社容易找到技术大师,几个IT高手也容易蹭出商业火花。 2.
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
这类方案对存储要求长周期平滑扩容,云服务厂商的对象存储会是这类户的最佳方案。 4、变通和妥协 对象存储并不是解决方案,它有解决不了的问题,也愿意为适应现状做兼容和妥协。 基于HTTP协议的文传输,然无法满足“大文的小范围修改且实时落盘”这一需求,最典型的场景就是数据库的DBfile,以及原片的现编操作。即使我们费尽心力让对象存储把自己模拟成本地磁盘,不严谨的兼容POSIX接口,当你打开一个1G的文修改1k并保存时,本地文系统只修改1k文,而对象存储会上传一个1G大的新文。 数据库这类低延迟应用生和HTTP协议不投缘,而数据库活跃文也不可到PB级,所以DBfile很难去尝试兼容对象存储接口。剪辑倒是有兼容对象存储接口的技术可行性,他们可以把20G大的原片分散成2000个小文,但户的需求还不够强烈,本地的带宽还是不够稳定,这需要假以时日。 对象存储会主动用Fuse/NFS/FTP等手段来服务工业级数据产生设备;比如厂家几千卖出的医疗仪器只支持FTP协议,这些仪器不可主动去兼容对象存储,那对象存储就来主动适应这些工业设备。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云服务故障危机分析
故障 硬故障无法彻底避免,依附于物理硬的云主机也会意中断。云主机可以在计划内跨硬迁移,所以可以说云主机可靠性略高于物理机。但是云厂商可买劣质资源,或者繁迁移云主机,甚至后台操作误停机误删除,以前用物理机户自运维的各种故障点依然存在。理上云平台技术人员会很专业和敬业,但很难深入了解户业务。云用户以前的硬冗余设计仍然有效,而且可以利用多AZ/多region/多云等云上隔离方案。 资源不足 云资源的隔离不彻底且会超卖,带来了瞬时资源不足问题。比如说云主机突然变慢又恢复,导致户的业务异常崩溃,云用户缺乏有效的监控手段,可会想不到故障和云资源有关,或者无什么问题都让云平台自证清白。 资源不足还会影响新建资源,很多DevOPS户自动化申请资源,但如果账户配额不足或者域资源不足,自动申请资源失败时有备选方案或者人工干预吗? 以前户只要观测公网接入资源是否紧缺,自控硬和内网的信息很清楚,上云以后硬和内网也要多留心了。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
每个公司环境都不相同,他们可强力进项目,也可暗地里阻塞实施,大部分情况下是被动拖沓进,但合理引导很容易积极配合。他们的诉求更简单直白: 操作的简便清晰不出错 建设和维护的劳累程 云IT技的个人稀缺含量 云服务对旧有烂工作的解放 云对个人基础技的替代 服务稳定故障清晰 汇报汇总展示方便 要想让IT技术执行人成为云厂商的好帮手,工程进靠项目经理配合,资源协调靠销售配合,技术操作类诉求靠售前引导。 3.主体贩售资源分析 云供应商不可和服务做到亿元销售额,只有以资源为载体,户才会给到亿元大单。这个观点跟前文的“资源可以用做计收载体,但不做为上云目的分析”并不是冲突而是印证。 以和服务做亿元营收载体,采购决策人会承担巨大决议风险;但平庸的贩售资源又会陷入价格战和关系战之中,云厂商追求市值和利润都不讲这些老套路了。 我们先列出来哪些资源是单体贩售过亿的,云厂商把这些资源和其他的服务资源做打包混淆集中交付,云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。
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