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j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
针对开放日介绍过的任意一款产品,开者提出改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例并表在AI社,将会获得社大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励。 技术更品上线、开者现身说法、行业案例详细解读、交流互动社、培养激励措施......首期大脑开放日可谓干货满满。 “人工智能应用的领域可以说无处不在,只要企业、开者、合作伙伴们能有现问题的眼睛,就有创创业的机会。大脑把平台和AI能力开放出来,希望帮助大家快速地实现各自领域的业务解决方案,创造全商业模式,带来更多机遇。”喻友平在现场如是说。
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期大脑体验师来袭
4月25日,大脑开放日第二期正式开启 与第一期有所不同,第二期大脑开放日,介绍了多种通用 AI 能力;除此之外,还推出了两个的定制训练平台-帮助开者更简单高效地训练出满足细的业务模型。 无论你是资深AI开者,还是AI初体验者,加入“大脑品体验师计划” 改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例,与我们一起推动大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。 我们将评选出“最佳”的内容和开者,布获奖公告、颁大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励! 【征集内容及要求】 产品改进建议或者您对大脑AI的需求:描述清晰、字数不限 使用技巧 攻略:接入流程清晰具体、可读性可参考性强,不少于500字 有价值有意思的案例:场、应用价值明确、图文结合,不少于500字 【参与方式】 在AI社“经验交流”版块帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
l****m 2018-07-10
向量(一)
在这个映射到的实数向量表示中,希望两个语义(或用法)上相似的对应的向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应向量的余弦相似就不再为零了。 向量模型可以是概率模型、共矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在用神经网络求向量之前,传统做法是统计一个语的共矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,汇表VV(vocabulary)中第i个和第j个同时出现的数,|V||V|为汇表的大小。对XX做矩阵解(如奇异值解,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即视为所有向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统做法有很多问题: 由于很多没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对频做额外处理来达到好的矩阵解效果; 矩阵非常大,维太高(通常达到106×106106×106的数量级); 需要手动去掉停用(如although, a,...),不然这些频繁出现的也会影响矩阵解的效果。
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
拿1000张图片使用EasyDL训练一个图像识别模型最快只需要8钟;拿1000条音频来训练声音类模型,只需15钟;使用5000条数据训练文本类模型,也只需8钟。 由于EasyDL低门槛、高精、更轻快的特点,成为企业快速受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落地 自2018年4月正式布以来,EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已快速在零售、安防、互联网内容审核、工业质检、医疗、物流等应用落地,广泛渗透到各种职业场和细活场当中。 在EasyDL开者中,有南方电网这类巨头,也有一些中小型企业,他们都能训练最贴合自身业务的深学习模型。 中国南方电网公司广东电网公司直属的佛山供电局管辖范围内,输电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易外力破坏的施工点有300余处。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
Q的基础设施服务有问题,能立马回滚吗? Q可以做虚拟化资源限制基础设施不占用过多的机器资源吗? Q如何先部署小批量机器,确认无误之后,再做全集群部署?简而言之,布。 Q到位10000机器,如何高效部署最的基础设施?使集群中所有机器环境同质化? 管中窥豹,我们可以现如果在私有云或者混合云场中还是通过人肉运维的方式管理,那么管理效率将会十低下,并且其中重复繁杂的操作,难以保证云环境的稳定性和安全性。急人之所急,需人之所需。云的工程师们便展开了一场头脑风暴...... 原始太初 私有云中存在大规模的机器集群,集群中一片空虚混沌,渊面黑暗,仅有字节流在其间穿梭。为有效地管控体量庞大的集群,合理配资源,降低运维成本,保障云上服务穿越狂风暴雨,工程师们意识到:“必须要有一个优秀系统来管控这混沌的集群世界!” 第一天 工程师们说:”这个系统要表操作系统的意志!占用资源少!对外部系统零依赖!装机自带!要能自升级和自保活!“。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
但在复杂场下的故障处理、变更管理、容量管理、服务资源过程中,仍需要人来掌控决策的过程,这阻碍了运维效率的进一步提升。而AI方法的引入,使得机器能够替人来做出决策,从而让真正意义上的实现完全自动化成为了可能。 在AIOps的落地实施过程中,最关键的因素还是人,即AIOps的建设者们。 AIOps作为一个全的技术展和应用方向,并不是简单地说具备某一种技能或招募一两个大牛就可以完成的,它需要不同角、多个团队的配合才可以达成。根据近几年来整个业界对AIOps的理解和实践,AIOps参与角的划也越来越清晰。在4年的AIOps实践中,我们总结得出了如下四种不可或缺的角: 运维工程师 运维研工程师 平台研工程师 运维AI工程师 可以看到,除了运维AI工程师外,其他角并不是AIOps产之后才出现的,他们在传统运维中也挥了重要作用。我们今天主要想和大家探讨一下,在AIOps时,他们的职责究竟了哪些变化。为了方便大家理解,我们会基于AIOps的实践案例,来进行具体说明。 单机房故障自愈场 单机房故障自愈是一个典型的AIOps落地项目。
h****0 2018-07-09
【 开指南 】智能家居技能
其中0表示灯在打开时的最小亮,100表示灯的最大亮。 详情可参考 智能家居控制协议——控制消息: https://dueros.baidu.com/didp/doc/dueros-bot-platform/dbp-smart-home/protocol/control-message_markdown 是否支持场模式?如何自定义? 支持用户\开者通过开者\厂商的app来自定义场模式的名称和功能; 开配置: 通过SCENE_TRIGGER来触模式控制;SCENE_TRIGGER 描述特定设备的组合场 设备之间没有相互关联,无特定操作顺序。例如“打开睡眠模式”包括关灯和锁上房门,但是关灯和锁上房门之间没有必然联系,可以先关灯然后锁上房门,也可以先锁上房门后关灯。 使用 friendlyName字段,来传递场模式的名称; 控制灯光颜,使用的是什么彩模式? DuerOS采用的是HSB其中H相;S表饱和;B表亮。; 设备名称出现ASR识别错误,要如何修正?
M****H 2018-07-11
故障定位场下的数据可视化实践
例如我们怀疑是某几台服务器导致的拒绝量上升,我们可以基于多维统计报表,点击排序找到拒绝最大的域,然后依次展开找到拒绝最大的机房和机器。 点击详情后,我们就可以跳转到机器对应的页面,查看对应机器的详细数据来进行定位。 找寻关联事件定位 根据历史经验,大多数的线上故障都是由于变更操作所引起的,包括程序、数据、配置等变更事件,增删机器实例、执行预案等运维事件,甚至包括可能引流量突增的活动运营事件。对于某些体积庞大的产品线,开和维护人员众多,以上事件的更是千丝万缕、错综复杂。 面对这个问题,我们设计并推出了一种可以解决这种问题的通用性组件——事件流图。 通过事件流图,可以快速筛选出故障的前后时间,中的事件,每个事件通过块的长短位置,展示了开始结束时间以及持续时长。我们可以快速的析出对应时间的故障可能是由于某些操作开始或操作完成引的。 对于部业务线,同一时间段的事件可能有上甚至上千条,我们提供便捷的筛选功能来解决这一问题。通过事件类型标签,打开或关闭某一类事件的展示,优先排查最有可能的根因。
小****盈 2018-07-09
如何成和布Docker镜像?
概述 本文档将演练一次成和布Docker镜像到Docker镜像数据中心的步骤。 布版本镜像 首先,键入指令exit退出Docker容器环境。 然后,成一个的Docker镜像: bash apollo_docker.sh gen 如果出现下述的报错,则需要检查一下文件夹${HOME}/.cache/apollo_release/apollo/是否存在,镜像文件默认存放在该文件夹下。如果不存在该文件夹,则需要创建一个。 Release directory does not exist! 上述指令将在布版本的文件夹内成一个的Docker镜像。布版本镜像被命名为 release-yyyymmdd_hhmm。同时,最近构建的镜像文件会被标记为 release-latest。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 持续部署的瑞士军刀
因此,在部署系统的开后期,自身的功能变更主要集中于单机部署工具。为了提高自身开效率,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MD5,如果有变更,将重下载最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。每次升级只需更一个集群的插件码,在全部机器上即可效。 总结 部署服务经历了手工上线- Web化- 开放化一系列展进程,目前正在向智能化逐步展。Archer作为开放化一的运维产品,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路,也欢迎同行们与我们进行交流,共同促进AIOps的展!
Z****E 2018-07-09
产品迭的最后一公里
针对这种状况,我们结合内部的实践经验和总结抽象,提出了包含自动化部署、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
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