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****ac 2018-07-12
亿元算力 | 百度大脑AI Studio重磅出算力支持计划
“提供总计1亿元算力,助力开发者成功”——百度大脑AI Studio 大数据、大模型、大算力是深度学习发展的必备因素,算力的重要性不言而喻。4月23日,首届 WAVE SUMMIT 2019深度学习开发者峰会,百度一站式开发 AI Studio 重磅出算力支持计划:豪掷1亿元算力,为普通开发者破除算力桎梏。 百度大脑AI Studio 百度大脑AI Studio是集合AI教程、代码环境、算法算力、数据集和比赛的一站式学习、开发、交流。该旨在帮助开发者迅速掌握AI开发知识,并熟悉模型创建,训练及部署的全过程。 百度大脑AI Studio中,项目有两个模式::一人一卡(单机)和远程集群模式。 其中一人一卡模式的配置此前以CPU为主。为了解决该模式下性能不足的问题,百度大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿人民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好的工业级训练卡之一。根据英伟达的说明, 该GPU的性能是单核CPU的47倍。此举将普惠百度大脑AI Studio用户,破除用户的算力困境。
流****水 2018-07-11
度云企业级运维——NoahEE
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。 在分析了各行业的运维场景与需求,结合百度历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百度的运维产品企业版 – NoahEE。 在介绍NoahEE之前,有必要说一下百度内部的统一自动化运维Noah。Noah来源于圣经中“诺亚方舟”的故事,我们用这个名字来寓意能够避灾难,稳固而坚实的。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、任务调度等等,已经服务了百度数年之久。我们出的NoahEE(Noah Enterprise Edition)脱始于Noah,为企业提供了一站式运维解决方案,覆盖了包括日常的故障管理和变更管理中典型的运维场景,致力于为政企、金融、教育等行业提供业务可用性保障、提升运维效率。
m****t 2018-07-11
设计中立公有云云管
云管的客户很少会滥用资源,是厂商的大客户也不会轻易欠停机,云管可以只做简单粗糙的配额系统,以减少用户误操作为准,如果工期过紧甚至可以先不做配额系统。 用户系统要有一个客户可用的Web管理控制,让用户可以完成各种资源操作。该管理控制借鉴各大公有云控制即可,所要展示的资源和功能已经在前文讨论过了,该产品可完美模拟功能强大,也可以极速从简只做必要功能。 3.计系统 标准计系统的功能复杂又强大,每个账户是预付还是后付、当前有多少余额/透支额度、单个资源是打包整体付还是按需按量付配赠资源的占用策略,资源欠后的保留周期,网银和财务付接口,甚至连发票管理都是计系统要涉及的。 本部分说明如何用一两个人月就能做出来的对账式计系统。 用户相对可控,对反赖账逻辑就可以弱化甚至不做。 按量付就要几分钟一次频繁对账,那就把虚拟机、公网IP的按量付砍掉,通通做成包月付;对不能做成包月付逻辑的资源,小金额需求直接打包或减(比如说OSS的get post用是一百块钱上亿次),大金额项目只能做成延迟出账单的后付(比如CDN账单)。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云账户体系
但套用过去管理虚拟机的经验,管理IaaS和PaaS服务时要有资源池隔离,不同部门和项目的主机资源要分别计和管理。 一个很常见的场景是,人事部的OA系统申请了15万云主机用,生产车间的ERP和销售部的CRM系统不设上限,部客户A项目预算是50万,B项目是200万,等等等等。 如果没有资源池的概念,就是一个账户管所有资源的“大通铺”模式,客户要把脚趾头都掰完了才能算清各项目的消金额;万一云调整了资源价格,较真的客户又要从头重算一次。 这个“大通铺”最尴尬的不是计繁琐,而是一个账户下所有资源毫无权限隔离,客户或者只有一个人去登录云,或者将不同业务注册完全孤立的账户。互联网公司无法理解传统企业和自然人有关的流程是多沉重,客户选一个云管理员完成所有操作,客户的项目越多管理员员就越晕越累。将不同业务区分为不同账户也解决不了问题,因为客户和云都要将这批账户统一管理,但实际扣进度总会超出意,项目欠停机或者追加预算,挨骂受累的都是管理员。
雾****士 2018-07-09
DuerOS技能开放开发模版及示例代码
目前DuerOS技能开放会陆续为开发者们提供不同类型的开发模版及示例代码,目前已经提供的模版如下: 问答游戏类技能示例代码,链接:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/trivia 什么是问答游戏类技能?点击链接了解技能形式及开发启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/292974 测试类技能示例代码,链接:https://github.com/dueros/bot-sdk-node.js/tree/master/samples/decision 什么是测试类技能?点击链接了解技能形式及开发启示 https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293673 养成类技能示例代码,链接:https://dueros.baidu.com/forum/topic/show/293685 什么是养成类技能?
s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
总结 本章介绍了传统的个性化荐系统方法和YouTube的深度神经网络个性化荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化荐神经网络模型。个性化荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广告荐、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经发挥重要作用的深度学习技术,也将会在个性化荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms."
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