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j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
人工智能连续3年进入政府报告、“智能+”成为时新命题,这些信息都显示2019年会是AI产业全面加落地的一年。AI行业的发展,离不开千万开发者的助力。 3月20日,首场大脑开放日全新登场,介绍了全新开放的24种全新AI能力,AI赋能市政、物流、教育等行业的20个案例,也为向开发者、行业人士展现了如何搭上AI开放的高列车。 大脑开放日来袭 作为在人工智能领域多年研究成果的集大成者,大脑正在飞进步着。自2016年启动开放以来,大脑目前已经是服务规模最大的AI开放平台,开放了158项AI能力,24小时集成,开发者数量超过100万,面向广泛的企业和开发者提供最先进、最全面的AI能力,不断降低AI应用落地的门槛。 AI技术部总经理喻友平谈到,“在大脑的开放中,开发者一直是最为重要的一环。大脑开放能力不断加,有很多有价值的技术难以被开发者了解。2019年大脑开放日全新登场,希望为AI开发者提供及时、全面、近距离地了解大脑最新AI产品和案例,且能深、持续交流的平台。”
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?好寨的车机软件
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
EasyDL的推出及政策安,正在兑现李彦宏AI的普惠承诺。 传统上,新技术传播趋势一般遵循“S型曲线”理论,即一项技术在引进期,其商业化成果相对昂贵,普及比较缓慢,一旦进入成长期,普及呈现指数型增长,价格逐渐下降,一旦进入成熟期就走向曲线顶端,增长率放缓、动力缺乏,最后进入衰退期。 EasyDL则以低门槛操作和限量免费政策,大大缩短了导入期,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的产业化进程显得更正以平台化、化的思路,加推进AI产业化落地。所谓平台化,即AI技术以最低的门槛向外输出,合作伙伴基于场景进行开发,用于解决实际问题;而化的核心,就是核心技术平台不争利,放利给伙伴,进而产巨大辐射效应。 EasyDL展示AI开放的一种策略:用平台化的思路,将AI规模化落地,实实在在解决真问题。 近期,大量个人也正加入到EasyDL的开发者行列中来。
w****0 2018-07-11
单机故障自愈-黎明之战
干货概览 在故障自愈机器人,保你安心好睡眠一文中,我们介绍了单机故障自愈的必要性和解决思路。本文主要介绍单机故障自愈前需要进行的准备工作,具体包括: 单机容灾能力建设中遇到的常见问题及解决方法 基于网络故障及业务故障场景的全面故障发现能力 统一前端(BFE)和名字服务(BNS)的流量调能力 单机容灾能力--常见问题 单机故障场景下,流量调是最简单且最有效的止损手段,但我们发现业务线经常会遇到如下问题导致无法通过流量调进行止损: 1.服务存在单点 描述:系统内只有一个实例或者多个实例全部部署在同一物理机的程序模块即为单点。 问题:单点服务所在机或单点服务自身发故障时,无法通过流量调、主备切换等手段进行止损。 要求:浏览请求的处理,不能存在单点;提交请求的处理,若无法消除单点(如有序提交场景下的ID分配),则需要有完整的备份方案(热备或者冷备)保障单机故障时,可切换至其他机。 2.服务跨机混联 描述:上下游服务之间存在常的跨机混联。 问题:逻辑服务单元未隔离在独立的物理范围内,单机故障会给产品线服务带来全局性影响。
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
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
干货概览 在大型互联网公司中,单机故障因为其故障时间长、影响范围大,一直是互联网公司运维人员的心头之痛。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,但人工处理的时效性会影响服务的恢复,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业务指标监控构建了全方位故障发现能力,基于统一前端(BFE)与名字服务(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,实现了任意单机故障时业务均可自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、信息流、贴吧、地图等众多核心产品的单机故障自愈场景。 单机故障频发影响业务可用性 回顾近2年来各大互联网公司被披露的故障事件,单机故障层出不穷。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
干货概览 拥有上条产品线,数十万的服务,每个服务时时刻刻都在产着海量的监控数据,形成的监控项规模总数已达数十亿。面对如此海量的数据,在日常运维(如故障诊断、成本分析、性能优化等场景)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,优秀的监控数据可视化产品就呼之欲出,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化武器来解决实际业务问题的。 故障定位可视化思路 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,将线上环境恢复到正常状
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化运维能力以及AIOps产品化建设。 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、、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、服务稳定性、运营成本等。
p****d 2018-07-11
单机故障自愈--运维的春天
【解决方案】 基于容量水位的动均衡 在流量调时,对于容量不准确存在的风险,我们划分两条容量警戒线。 安全水位线:流量处于在安全线以下则风险较小,可以一步进行切换。 水位上限:该水位线表明服务的最大承载能力,一旦流量超过故障水位线,很大概率会导致容量过载。 如果安全水位线提供的容量不足以满足止损,那我们期望使用上两条中间的容量buffer,同时流量调过程中进行分步试探,避免一次性调压垮服务。 基于熔断的过载保护 在流量调时,建立的熔断机制作为防止服务过载的最后屏障。一旦出现过载风险,则停止流量调,降低次故障发的概率。 基于降级功能的过载保护 在流量调前,如果已经出现对应机的容量过载情况,则动联动对应机的降级功能,实现故障的恢复。 2业务线止损策略需求差异大 【问题描述】 我们实现了基础的单机故障流量调止损算法,但在部分业务线中仍存在较大的需求差异,比如: 分步动需求:业务存在充Cache的情况,过程中服务能力降低,需要控制切换
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
线的颜色、道路的隔离带、隔离带的材质甚至道路上的箭头、文字内容、所在位置都会有相应的描述…… 高精地图针对道路形状的准确描绘,甚至可以精确到每个车道的坡、曲率、航向、高程等,同时为了自动驾驶的考虑,甚至每条车道的限,推荐也会一并提供。 高精地图中的道路标识线及路牌信息 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 目前,尽管自动驾驶技公司、图商以及传统车企对高精地图的定义尚未统一化,但高精地图的绝对坐标精更高,包含的道路交通信息更丰富(如可分为基础层、道路信息层、周围环境信息层和其他信息层)等方面确实已经成为区别传统电子导航地图的显著特征。 此外,由于路网每天都有更新变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等,这些都需要及时反馈在高精地图上以确保无人车行驶安全,也就同时要求高精地图有更强的数据实时更新功能。 关于高精地图,怎么说 作为致力于高精地图研发的技企业,内部人员一表示将高精地图看是Apollo 云端服务的核心数据,足知关键!
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