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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?好山寨的车机
j****2 2018-07-10
脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
人脸人体识别方脑此次发布了新能力——人脸情绪识别,同时升级了人脸关键点检测和手势识别,人脸检测关键点由72个增至150个,常见手势能识别种数也达到了24种。图像识别方脑更新了红酒和地标识别两个新能力。无论是卢浮宫还是82年的拉菲,只要上传1张照片,就能获得字解析。车辆分析方面上线了车辆检测和车流统计。喻友平透露,不久后,脑还会陆续上线车辆属性识别、车辆观损伤识别、人脸融合、手部关键点识别、更高精的人像分割以及钱币识别等有趣有用的应用场景。 语言处理应用技术方脑新增本纠错、新闻摘要、智能写诗、智能春联和对话情绪识别等能力,在知识理解方面,出了作检索和知识问答两个新能力,让学习和娱乐两不误,分分钟化身“十万个都知道”。同时,智能写作平台将在4月全面上线,从素材上为创作者提供工具、帮助找到灵感,提升创作者的写作效率和产出质量,降低写作成本。 在强劲的AI技术支持下,脑也在重点发力智能硬和设备。1月16日,脑在深圳召开“在端上思考”脑AI硬平台及产品发布会,发布13项端侧新品,备受行业关注。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 脑AI Studio重磅出算力支持计划
“提供总计1亿元免费算力,助力开发者成功”——脑AI Studio 数据、模型、算力是深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深学习开发者峰会,一站式开发平台 AI Studio 重磅出算力支持计划:豪掷1亿元免费算力,为普通开发者破除算力桎梏。 脑AI Studio 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。该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。 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,脑AI Studio准备了量的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】猎场没那么精彩--还原真实的猎
这工作难和重要性确实没电话销员高,所以他们的收入也并不比电话销员高。 部分猎公司也无所谓简历,特别是互联网行业更为明显。高端猎是要钓鱼的,但钓鱼先要等鱼长,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,专门找单一猎更新简历的互联网人才越来越少了。 在甲方来看,找个猎公司签个合作协议是很随意的,这些猎谁做成单了才给钱,做不成也没损失,甲方还能享受一呼应蜂拥而上的快感。但天下没有免费午餐,免费供应的简历质量无法保障,耽误的人力和时间都无法衡量。滥用猎还会增不必要支出,中下级岗位人事自己也能搜到简历,而很多初级猎就做佣金几千块的小单子。
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期脑体验师来袭
4月25日,脑开放日第二期正式开启 与第一期有所不同,第二期脑开放日,介绍了多种通用 AI新 能力;除此之,还出了两个新的定制训练平台-帮助开发者更简单高效地训练出满足细分场景的业务模型。 无论你是资深AI开发者,还是AI初体验者,加入“脑新品体验师计划” 分享改进建议、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”的内容和开发者,发布获奖公告、颁发脑定制礼品、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脑AI的新需求: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:场景、应用价值明确、图结合,不少于500字 【参与方式】 在AI社区“经验交流”版块发帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
y****q 2020-09-01
百度app t7浏览内核广告屏蔽功能导致网页崩溃
我的蜀韵学网 m.sanwenzx.cn 在所有除的浏览器都能正常使用评论功能。而这个就是不让网站显示评论。广告屏蔽功能关闭就正常了。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角看开源
前言 很多朋友都问过我,开源技术究竟好在哪里,一个公司拥抱开源是不是加分项,参与开源的人是不是很酷的技术牛。本抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角看一看开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份代码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业的兴起,商业公司倾于将代码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个只能在很小可控范围内迭代,的进步速偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自发动开放源代码的交付方式,其中最出名的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT技术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要给参与者发高级技工证书,更不会因为开源而强行免费。
笑****山 2018-07-10
监控专用对象存储的畅想
每天都有用监控抓小偷的新闻,监控行业的价值已经得到社会认可和买单;监控视频是最容易实现PB级容量和亿级数量的场景,摄像数量越来越多、清晰越来越高,而管理、存储和分析的压力也越来越。 监控厂商自己做的堆盘式存储是个临时应急性方案,而且客户要求开放式管理监控视频,中立又可靠的对象存储方案是最佳选择。 最近几年IT行业并没有核心技术飞跃,我们能做的都是优化选型,过去针对http访问场景的优化选型,现在要做的是贴合监控场景的优化选型。 从客户访问和内部实现的角,本分为“访问界面”“读写代理”“元数据设计”“存储实现”四部分。 访问界面 这里指的是应用程序访问界面,而不是自然人访问界面。访问界面有四个问题: 要不要存储系统直接支持RTMP?直播和存储技术跨,且监控厂商已经有方案,低优先级处理该功能。 要不要提供系统级访问接口?优先要求监控厂商使用存储SDK读写和管理监控数据,但可以考虑开发只支持明确路径的写入和读取、不支持的管理和遍历的伪系统驱动,这样才不会给元数据服务造成负担。 要不要贴合业务做URL规范?
5****a 2018-07-11
监控专用对象存储的畅想
每天都有用监控抓小偷的新闻,监控行业的价值已经得到社会认可和买单;监控视频是最容易实现PB级容量和亿级数量的场景,摄像数量越来越多、清晰越来越高,而管理、存储和分析的压力也越来越。 监控厂商自己做的堆盘式存储是个临时应急性方案,而且客户要求开放式管理监控视频,中立又可靠的对象存储方案是最佳选择。 最近几年IT行业并没有核心技术飞跃,我们能做的都是优化选型,过去针对http访问场景的优化选型,现在要做的是贴合监控场景的优化选型。 从客户访问和内部实现的角,本分为“访问界面”“读写代理”“元数据设计”“存储实现”四部分。 访问界面 这里指的是应用程序访问界面,而不是自然人访问界面。访问界面有四个问题: 要不要存储系统直接支持RTMP?直播和存储技术跨,且监控厂商已经有方案,低优先级处理该功能。 要不要提供系统级访问接口?优先要求监控厂商使用存储SDK读写和管理监控数据,但可以考虑开发只支持明确路径的写入和读取、不支持的管理和遍历的伪系统驱动,这样才不会给元数据服务造成负担。 要不要贴合业务做URL规范?
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
这种存储实现原理简单,单链接速上限就是单盘顺序读写速,磁盘再慢也比网络块,插上十几块盘就能跑满本机网卡。这类存储多作为纠删码存储池的持久化写缓冲组,单独使用三副本消耗太多硬盘了,即使不在意硬盘的价格,硬盘越多机器就越多组网就越麻烦。 数据型存储,读写代理将数据处理成N多kb级碎片,然后塞入数据中做持久化写缓冲组,后端有消费者服务将数据取出另存到纠删码存储池。我实践中不太荐这种方式,因为对三副本存储没太优势。 纠删码存储是老技术了,家买的超强纠错的VCD盘片就用的本地纠删码技术。我们可以简单把纠删码技术类比成网络版Raid5,这种技术的节省磁盘,而且可以设置多块校验盘来提高数据安全性,是PB级存储的主力存储池。但它的缺点也很明显,因为数据要做聚合条带后重新编码,写入速较慢;Raid5磁盘修复时IO放问题在EC里同样严重;而且纠删码回收已删除的空间难很慢。 SSD小存储,这其实是标准三副本存储的SSD版本,一般用来存储小,SSD盘再贵也比缓存服务的内存便宜。小存储的数据总量不,一般在本盘存储即可,不用导入纠删码存储中。
x****7 2018-07-10
行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
AI普惠:以平台化思路 就迫切希望获取AI能力的企业而言,EasyDL一个显而易见的优势在于,目前接口采用限量免费的政策,上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的出及政策安排,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,普及速呈现指数型增长,价格逐渐下降,一旦进入成熟期就走曲线顶端,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,缩短了导入期,动了AI技术短期内即开始规模应用,2018年,谷歌的AutoML 也将服务对象转普罗众,不过,EasyDL的产业化进程显得更快。 正以平台化、生态化的思路,加速进AI产业化落地。
1****0 2020-08-28
【求助】如何让小度音箱播放电脑里或者手机里指定的音频文件
如何让小音箱播放电脑里或者手机里指定的音频
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
Input movie_id: 1962 Input user_id: 1 Prediction Score is 4.25 模型概览 本章中,我们首先介绍YouTube的视频个性化荐系统[7],然后介绍我们实现的融合荐模型。 YouTube的深神经网络个性化荐系统 YouTube是世界上最的视频上传、分享和发现网站,YouTube个性化荐系统为超过10亿用户从不断增长的视频荐个性化的内容。整个系统由两个神经网络组成:候选生成网络和排序网络。候选生成网络从万量级的视频中生成上个候选,排序网络对候选进行打分排序,输出排名最高的数十个结果。系统结构如图1所示: 图1.
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