关于 免费外推应该怎么做_q扣735894904 临安於潜镇豆瓣电影 的搜索结果,共903
****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,百度一站式开发平台 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、交流平台。平台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, 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。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那精彩--还原真实的猎头
这工作难度和重要性确实没销员高,所以他们的收入也并不比销员高。 大部分猎头公司也无所谓简历库,特别是互联网行业更为明显。高端猎头是要钓大鱼的,但钓鱼先要等鱼长大,中国企业都兴起没几年,还没有稳定的高管和高工群体,同城同行业挖来挖去就那几个熟人;而那些新手猎头三个月不开锅就要饿死,撒网甚至炸鱼的收益会更保底一些。从长周期来看,猎头属于利用信息不对称来牟利的行业,互联网技术本来就是要消除信息不对称。现在有跳槽意向的普通员工会在招聘网站更新简历,中高层会主动布局等待候选单位上钩,专门找单一猎头更新简历库的互联网人才越来越少了。 在甲方来看,找个猎头公司签个合作协议是很随意的,这些猎头谁成单了才给钱,不成也没损失,甲方还能享受一呼百蜂拥而上的快感。但天下没有午餐,的简历质量无法保障,耽误的人力和时间都无法衡量。滥用猎头还会增大不必要支出,中下级岗位人事自己也能搜到简历,而很多初级猎头就佣金几千块的小单子。
x****5 2020-08-29
唤醒小度音响了,回复了,后面却没反应?
小度小度,答了,就有反了,请问解决??
1****2 2018-07-09
百度全:AI 是系统工程 需要真正开放的全护航
这一隔离不但响了全信息的互 通,也造成了诸多限制,引发了新的全问题,比如Android App Store 不允许开发 者更换签名证书,如果开发者私钥被偷窃,他只能继续使用这一私钥,眼睁睁看着偷得 私钥黑客发布冒名顶替的恶意App。用开发者其实早就意识到了签名束缚之痛,只是目前用较为广泛的签名证书更换手段(提示用户装新证书签名的新版本用, 卓5.0 以上可以自动升级等),要用户体验极差,要存在降级攻击等风险。 为解决这个问题,百度全开源了OASP 用签名全方案——一种更全、灵 活的密钥证书管理方案。它首创了用状态在线查询机制,是一种生态联防、去中心化的全方案:开发者能及时提供用状态;全厂商能大规模扫描监控签名信息生成信 用信息,并在端上结合信用信息判断App 是否恶意;用商店可以收纳开发者提交的 用信息,并定期下架有问题的App;设备厂商则能通过OASP 的签名机制进行额全校验。 传输层面的全 终端设备和云端服务通信的过程中,传输通道的全性至关重要,一旦被黑客恶意 劫持,设备和云端服务器的数据也就都处在风险中。
l****m 2018-07-10
五年前的预言——2012年云计算时代的运维职位展望
云计算的时代正在来,运维的工作也将在今后几年中发生翻天覆地的变化。 如果你是一个能给自己主的人,你必须看清形势顺势而为,在变革的时代埋头苦干仍然保证不了你的正常生活;如果你是一个弓骑兵,无论你勤学苦练都打不过坦克手的;铁达尼号上的乘客无论多有钱,总是不了泡进海水里的。 首先,我作为一个运维为何唱衰运维这个职业。 我们运维靠什能力在公司里自立哪? A.关心硬件和施工; B.关注网络问题; C.擅长系统和服务的调试维护; D.相对与架构师/DBA的价格优势; E.快速可靠的响. 大家看看云计算能给企业带来的好处。 A.硬件完全维护; B.网络接近维护; C.系统、服务接近维护; D.无论是硬件还是人力成本都很廉价; E.可靠性高于个人。 我们会发现,云计算的目标就是要的比运维人员更好,好到“不用关心”的地步。从技术上来说,各大云计算运营商对通用的Web、RDBMS、存储 服务都是可以到很好的。运维人员中一多半都是网站运维,这些运维受到云计算行业的碾压性冲击,必然会波及整个运维行业,以及因此衍生的培训、管理、硬件销售、IDC工作。
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
系统首次提出了基于协同过滤来完成荐任务的思想,此后,基于模型的协同过滤荐引领了个性化荐系统十几年的发展方向。 传统的个性化荐系统方法主要有: 协同过滤荐(Collaborative Filtering Recommendation):方法是用最广泛的技术之一,需要收集和分析用户的历史行为、活动和偏好。它通常可以分为两个子类:基于用户 (User-Based)的荐[1] 和基于物品(Item-Based)的荐[2]。方法的一个关键优势是它不依赖于机器去分析物品的内容特征,因此它无需理解物品本身也能够准确地荐诸如之类的复杂物品;缺点是对于没有任何行为的新用户存在冷启动的问题,同时也存在用户与商品之间的交互数据不够多造成的稀疏问题。值得一提的是,社交网络[3]或地理位置等上下文信息都可以结合到协同过滤中去。 基于内容过滤荐[4](Content-based Filtering Recommendation):方法利用商品的内容描述,抽象出有意义的特征,通过计算用户的兴趣和商品描述之间的相似度,来给用户荐。
无****禾 2018-07-11
云客户需求引导管理--实战型IT太极拳
但最终用户宁愿纠缠客户技术人员也懒得学如何用LB,我给支招说我们的操作人日送,但硬件改造成本有20万,问这用户只是想试试还是改完网卡就能付。最后用户果然只是想试试,我们和客户技术部门都躲过一场折腾。 案例2.有个IDC新上线一套售型私有云,运营负责人第一次操盘公有云心里痒痒,总是提需求但总被我拒绝。他想开放注册并给新用户大量赠额,而我跟他聊运营数据,让他同意赠送小用户并不能带来多大收益。他说在主机和网络性能测试没友商好,我跟他说明权威测试方法和意义,让他相信友商性能比他好就是作弊或者烧钱。他想不同客户不同产品给不同折,我们研发人员半年内没这个排期;我们已经有充分的信任,我就直接告诉他我不过来,给用户充值后赠送同样可以达到折效果;给云资源独立折我们要收开发用,而且这不是强需求。(这些运营问题都是2015年的,可能略有老化) 案例3.客户被同集团的云计算子公司服务的欲哭无泪,找我们接盘时提了一大堆需求,我同样是拒的比接的多。客户问能利旧设备,我认为利旧设备的配置都太高啦,还不如租我们的廉价服务器。
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