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也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同账号的情况下,carlife和史轨迹数据同步到一起
x****7 2018-07-10
从外行进阶 传统企AI转型差的可能只是一个EasyDL
用传统的构造深学习算法模型的方式来做,整个流程至少要花几个月时间,此时场需求可能已经“凉”了。同时面对新型的AI场景,企也无法预测投入AI研发能对务带来的实际,这是一大隐患。 面对企应用AI的这几大难点,推出了EasyDL定制训练及服务平台,开放给有需求的用户。它的目标,是让零算法基础的用户,也可以基于自身务需求和数据,快速训练属的定制AI模型,并且快速落地应用。 开发者只需创建模型、上传并标注数据、训练模型并验证、上线模型获取API或离线SDK四个可视步骤操作,就能快速获得定制服务接口或者离线SDK。EasyDL实现零深学习基础、零代码获得定制学习模型及接口服务。 从技术实现方面来看,EasyDL采用全球领先的AI Workflow引擎,底层基于PaddlePaddle高性能分布式深学习训练框架、以自有大规模数据集预训练模型为基础,利用深后的transfer learning算法,并通过Auto Model Search和Early Stopping等策略,能获得高精模型,超过2/3的模型准确率大于90%。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
1月16日,大脑在深圳召开“在端上思考”大脑AI硬件平台及产品发布会,发布13项端侧新品,备受行关注。在现场,喻友平介绍到,目前已有4款新品正式上架AI场。 在AI能力广、速、精不断提升的基础下,大脑充分利用自己在AI领域内的成功经验不断雕琢着自身的核心技术,开始在产界呈现“乘法应”展现出产智能“头雁”的速。 AI落地的乘法应 AI技术的发展,最终还是要落实到我们的生活中。在我们触手可及的各个角落中都有大脑加持的智能产品。首期开放日着重介绍了近期开发者询问较多的政、物流、教育三个领域的落地案例。
C****X 2018-07-10
群雄逐“”,缘何备受关注?
高精会让自动驾驶如“看不见轨道”的过山车一样持续向前,但未来关于高精的发展方向,地测绘政策的白热争斗以及互联网企在多方加入的“地混战”中如何把握自己的势条件(突出势在哪儿)等诸多问题还亟待探讨并找出真相。 * 以上内容为CSDN开发者晶晶投稿,不代表官方言论。
金****洲 2018-07-09
全实验室|机器学习对抗性攻击报告
Master 在与古力的对决之前终于揭晓了 自己的身份,然就是去年大出风头的AlphaGo(升级版),而对阵古力,也提前声明了会是最后一战。 我们不妨将Master 的60 连胜视为人工智能与人类交锋的信号和警报,在人工 智能时代人类如何完成自身的“刷新升级”值得每个人思考。同时其带来的全问题也急需家去突破。 科技的发展使人工智能离人类的生活越来越近,其中隐含的全问题也渐渐引起顶 级家们的关注。本文由全实验室家撰写,详细介绍了在GeekPwn2016 硅谷分会场上,顶尖家们针对当前流行的人工智能形对象识别、语音识别的场 景所采用的构造攻击数据方式和攻击演示。全实验室的家对这些攻击方式提出 了独到见解,并对未来趋势进行了预测。 随着人工智能和机器学习技术在互联网的各个领域的广泛应用,其受攻击的可能 性,以及其是否具备强抗打击能力一直是全界一直关注的。之前关于机器学习模型攻 击的探讨常常局限于对训练数据的污染。由于其模型经常趋向于封闭式的部署,该手段在真实的情况中并不实际可行。
1****2 2018-07-09
全:AI 是系统工程 需要真正开放的全护航
将这次开放的能力进行梳理(如所示)可以看出,这是全针对智能终端系统给出的全面的全方案,包含了“云、管、端”的各个环节。这些方案里面,也结合了全的大数据全能力,以及机器学习实践经验。 终端层面的全 在终端层面,首先要保证的是系统全。因为一旦系统被攻破,就等于给智能终端 的全来了个釜底抽薪,即便上层的应用全做得再也是徒劳。但这恰恰是智能系统 的“顽疾”。以往的全修复,需要系统厂商先打补丁、升级系统,终端厂商再进行修复、版本升级,最后终端用户升级智能终端的系统。这个修复链条非常长,收敛的速甚至长达几年。加之智能系统碎片严重,面上有2 万多种设备型号,全根本无 从保证。更要命的是,在这个过程中全企是缺位的,即便是发现了高危漏洞 也无从“插手”。 针对这个问题,全研发了KARMA 自适应内核漏洞热修复方案。
3****3 2018-07-10
智能运维工程架构
背景:为什么要做智能运维 云智能运维团队在运维工具和平台研发方向史悠久,支撑了全数十万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,团队着力于发展智能运维能力以及AIOps产品建设。 众所周知,除了搜索务之外,还有很多其他的务线,有像地科、知道、网盘这样的老牌务,也有诸如像教育、医疗这样的新兴务,每个务在规模上、服务架构上都有很大差异。务本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在务上云的背景下,虚拟、混合云等都给我们带来了新的挑战。 运维经了从脚本 工具、基础运维平台、开放可定制运维平台到我们现在的智能运维平台,这样四个阶段的转变。过去运维的核心目标是提升,比如持续交付的速、服务稳定性、运营成本等。
Z****E 2018-07-09
产品迭代的最后一公里
上面介绍了变更面临的主要问题以及我们对应的解决方案,为了能够让更多的外部用户也能体验到全的变更能力,我们将在云上提供智能变更产品。届时购买了云服务的用户,即可使用该产品完成务功能的日常迭代。智能变更产品目前在紧锣密鼓地推进中,预计很快就会与大家见面。 总结 发布变更作为产品迭代的最后一公里,其执行率和执行结将直接影响功能迭代的。当把目光投向实际的生产环境,我们发现,在很多企中变更的执行并不能得到保障。针对这种状况,我们结合内部的实践经验和总结抽象,提出了包含自动部署、分级发布和智能变更策略的完整解决方案。这套解决方案将以智能变更产品的形态在云上落地,期待与您分享!
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期大脑体验师来袭
boardId=178 【内容标题】 第二期【大脑新品体验】+标题 截止时间: 5月31日前提交,6月10日公布评选信息 【奖项设置】 【体验对象】 大脑开放日介绍的全部AI新能力:欢迎到ai.baidu.com产品服务中获取 1.【EasyDL定制训练和服务平台】 EasyDL迎来重大升级,物体检测模型全新支持多人标注,大幅提升标注率; 新升级——离线SDK服务全面升级,全新上线高精算法,对比原算法平均准确率提高10%,全新发布Linux、Windows 离线SDK,实现IOS、Android、Linux、Windows全平台支持,并针对多种芯片加速,实现毫秒级响应。 立即体验EasyDL定制训练和服务平台: http://ai.baidu.com/easydl/ 新产品——商品检测版全新发布,极大降低数据采集与标注成本。 立即体验商品检测版:http://ai.baidu.com/easydl/retail 2.【语音技术】三项更新 新平台——语音自训练平台,零代码自助训练语言模型,高提升务场景下的识别准确率。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
依赖层:内网上下游务之间的流量调过程,使用字服务(BNS)进行流量调。 对于单机房止损场景来说,DNS流量调的生时间较服务层、依赖层的流量调时间要慢很多,所以我们期望在发生某个务的局部单机房故障时,先进行服务层、依赖层调。提升止损时性。 在单机房容灾能力、智能监控平台、流量调平台的基础上,启动单机房故障自愈工作的时机已经成熟。我们将会在下篇文章中详细介绍单机房故障自愈解决方案,敬请期待! 单机房故障机器人止损方法 单机房故障止损的能力标准 单机房故障自愈的常见问题 单机房故障自愈的解决方案
流****水 2018-07-11
云企级运维平台——NoahEE
文章概览 过去的文章为大家介绍了云智能运维的方方面面,从监控、部署等传统的运维技术到智能异常检测、故障自愈等智能运维技术,这些运维基础能力和黑科技,是十年来工程师对技术孜孜不倦求索的结,也见证了运维十年间的创新程。很多同学在看了这些文章后,都在想如何把这些领先的运维技术与理念用到自己的工作中,但苦于建设运维平台不是一蹴而就的,成本也让人望而却步,于是不少同学都在希望我们能够有一个产品的形式输出这些技术,方便将这些前沿技术运用到自己的工作环境中。 在分析了各行的运维场景与需求,结合年来运维的经验与技术沉淀,并经过运维团队的精心打磨后,今天我们可以很骄傲的给大家呈现这个的运维产品企版 – NoahEE。 在介绍NoahEE之前,有必要说一下内部的统一自动运维平台Noah。Noah来源于圣经中“诺亚方舟”的故事,我们用这个字来寓意能够避免灾难,稳固而坚实的平台。作为一系列运维系统的集合,Noah包括了服务管理、机器管理、资源定位、监控报警、自动部署、任务调等等,已经服务了数年之久。
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?山寨的车机软件
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视实践
总结 以上我们介绍了智能监控平台在全局故障分析、细分维定位、事件关联定位三个故障定位阶段中进行的数据可视探索。当前智能监控平台已成为各大务可用性保障必不可少的利器。 数据可视能力的势不仅仅在故障定位场景中由突出体现。还能应用在更多的数据分析领域。我们未来会进一步介绍智能监控平台在应用性能分析、商数据分析等领域的实践成,欢迎各位继续关注。
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你睡眠
在传统的运维方式中,由于故障感知判断、流量调决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时性会影响服务的恢复速,同时人的不可靠性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对内外部网络环境建设了基于智能流量调的单机房故障自愈能力。结合外网运营商链路监测、内网链路质量监测与务指标监控构建了全方位故障发现能力,基于统一前端(BFE)与字服务(BNS)实现了智能流量调与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时流量调自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时务均可快速自愈的。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、信息流、贴吧、地等众多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响务可用性 回顾近2年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。例如: 2015年6月某公司云服务香港IDC节点电力故障崩溃12小时 2016年5月某公司杭州电信接入故障,服务中断小时级别 2017年1月某务天津机房故障,数小时无法提供服务 2017年6月北京某处机房掉电,多家互联网公司受影响 单机房故障频繁影响务的可用性并且会给公司带来直接或间接的损失。
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