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x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
AI普惠:以平台 就迫切希望获取AI能力的企业而言,EasyDL一个显而易见的势在于,目前接口采用限量免费的政策,线模型后可免费获得500次/天的调用额。发布离线SDK也可以获得2个免费的试用版离线SDK。 “无论你在哪里,无论你从事什么行业,我们都希望你能够平等、便捷地获取AI能力,至少获取的AI能力。”EasyDL的推出及政策安,正在兑现李彦宏AI的普惠承诺。 传统,新技术传播趋势一般遵循“S型线”理论,即一项技术在引进期,其商业成果相对昂贵,普及比较缓慢,一旦进成长期,普及速呈现指数型增长,价格逐渐下降,一旦进成熟期就走向线顶端,增长率放缓、动力缺乏,最后进衰退期。 EasyDL则以低门槛操作和限量免费政策,大大缩短了导期,推动了AI技术短期内即开始大规模应用,2018年,谷歌的AutoML 也将服务对象转向普罗大众,不过,EasyDL的产业进程显得更快。 正以平台、生态的思,加速推进AI产业落地。
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,备受行业关注。在现场,喻友平介绍到,目前已有4款新品正式架AI市场。 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,开始在产业界呈现“乘效应”展现出产业智能“头雁”的速。 AI落地的乘效应 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市政、物流、教育三个领域的落地案例。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
若遇到障碍物,在其方向再扩建径便没有意义。 典型的算是RRT (Rapidly-exploring Random Tree)。需要引起注意的是,在实践过程中如果有了启发式算,实时的径规划会很注重效率,需根据实际情况,这方面的研究包括RRT变种或两类算的结合(如A*-RRT)。 高精地图会让自动驾驶如“看不见轨道”的过山车一样持续向前,但未来关于高精地图的发展方向,地图测绘政策的白热争斗以及互联网企业在多方加的“地图混战”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。 * 以内容为CSDN开发者晶晶投稿,不官方言论。
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 持续部署的瑞士军刀
为了提高自身开发迭效率,脚本未采用全网部署的方案,只部署到特定插件集群。每次执行时,单机agent会从插件集群下载最新MD5,如果有变更,将重新下载最新插件进行任务的执行。这种设计形式增强了执行端功能的可横向扩展性,并且极大降低了每次自身升级的成本。每次升级只需更新一个集群的插件码,在全部机器即可生效。 总结 部署服务经历了手工线- Web- 开放一系列发展进程,目前正在向智能逐步发展。Archer作为开放的运维产品,在内部具有极高的使用率。期待本文的介绍能为您提供一些思,也欢迎同行们与我们进行交流,共同促进AIOps的发展!
3****3 2018-07-10
智能运维工程架构
背景:为什么要智能运维 云智能运维团队在运维工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全数十万规模的服务器的运维服务,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,除了搜索业务之外,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、服务架构都有很大差异。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效果,比如持续交付的速、服务稳定性、运营成本等。
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和地图历史轨迹数据同步到一起
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
同时流量调也无使得服务恢复正常。 要求:将服务拆分为若干不同的逻辑单元,每个逻辑单元处于不同的物理机房,均能提供产品线完整服务。 3.服务不满足N+1冗余 描述:任意单个机房故障时,其余机房剩余容量不足以承担该机房切出的流量。 问题:流量调导致其余机房服务过载,造成多个机房服务故障,造成更大范围的影响。 要求:容量建设需要对于每个逻辑服务单元都要有明确的容量数据,并具备N+1冗余,即任意机房故障情况下,其余机房均可承载这部分流量,同时需要保证服务变时及时更新数据和扩容服务,避免容量数据退。同时对于流量的变趋势,也需要有提前的预估,为重大事件流量高峰预留足够容量(如节日、运营、假期)。 4.服务关联强耦合 描述:下游服务使用固定IP或固定机器进行直接连接。 问题:单机房故障发生时,关联的下游之间无进行快速的流量调止损。 要求:线服务关联不允许使用固定IP或机器链接,需使用具备流量调能力的下游连接方式以实现下游依赖解耦,下游服务发生单机房故障,可以快速调整由比例实现止损。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视实践
干货概览 拥有条产品线,数十万的服务,每个服务时时刻刻都在产生着量的监控数据,形成的监控项规模总数已达数十亿。面对如此量的数据,在日常运维(如故障诊断、成本分析、性能等场景)过程中,传统的统计图表难以有效直观地展示如此庞大的数据。因此,秀的监控数据可视产品就呼之欲出,他既要数据准确、全面、时效性高,也需要提升用户的使用体验,使其能在茫茫数据中一眼就能发现想要观察的数据。 那么怎么才能适应用户需求、完成精准展示,同时又能挖掘数据价值呢?下面我们从故障诊断的场景出发,来看智能监控平台是如何充分利用数据可视武器来解决实际业务问题的。 故障定位可视 在标准的故障处理流程中,故障定位一般可分为两个阶段: 故障止损前:期望可以快速获得可用于止损决策的信息,出相应的止损操作使得服务恢复。比如通过确定故障范围,调流量绕过故障机房或摘除故障实例等。 故障止损后:仍需要进一步找到导致故障的深层次原因,确定故障根因,将线环境恢复到正常状态。
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