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C****X 2018-07-10
雄逐“图”,缘何备受关注?
我们发现,高精地图领域的入局者基本上可以分为这样几类,以Google 为代表的互联网企业,包括;以丰田、特斯拉为首的车企大厂;以Moblieye(已经被英特尔收购)为主的传感器厂商;以及包括 TomTom、四维图新、高德等在内的图商。 不过仔细想想,入局归入局,但是要想玩的比别人都好,成为领先的玩家,确实不是一件容易的事儿。 其实对高精地图的研发,除了在技术上需要攻克一些难关之外,更需要在自动驾驶产业链的角上思考问题。高精地图是自动驾驶的专属地图,了解车的需求或许比“造图”本身更重要。 如果从开发者的角来看,以为代表的互联网企业以及传车企或许在整合产业链资源,全局入手的能力上更占优势。 关于高精地图的一些based问题 地图,对于人们的日常活来说很普遍。 通常我们了解的都是用于导航、查询地理信息的传电子地图,这类地图主要服务的是人类驾驶员。 传电子地图 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 如图所示,传电子地图是对路网的一种抽象表现,将路网抽象成有向图的形式。 什么是有向图形式? 简单来说就是图的顶点代表路口,边代表路口与路口的连接。
1****2 2018-07-09
安全:AI 是工程 需要真正开放的安全护航
11 月6 日,安全牵头成立OASES 智能终端安全态联盟。这是国内第一个开 放的致力于AI 态安全的联盟组织,引发了媒体、行业对AI 安全的聚焦。 毋庸置疑的是,人工智能时代已经到来。有数据显示,到2020 年,会有500 亿台 物联网设备在全球部署。埃森哲预测,人工智能可能将劳动产率提升40%,让人们 更有效地利用时间。到2035 年,人工智能将让年经济增长率提升一倍。 但是,所谓“螳螂捕蝉,黄雀在后”,AI 既能被用来提升效率,也能被黑客用来提 升攻击技术,有更多途径窃取用户隐私。前时间各种智能电被破解,摄像头变成客 厅监器;某品牌智能扫地机器人被曝出存在高危漏洞,变成家庭“间谍”等安全事件 发。 网络安全成了这些智能设备的“阿喀琉斯之踵”。 危机四伏的AI 态 在小编看来,移动互联时代,无论是终端、云端、传输通道,最终保护的都是这整 个网络态中的数据,这些数据既有企业和用户的隐私,也包含了账户和密码等。在AI 时代,大抵相同。所不同的是各种IOT 设备的多样化,身份认证加入了物识别, 语音输入需求更多地取代了手动输入。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
当我们训练好模型后,只需要输入对应的用户ID和电影ID,就可以得出一个匹配的分数(范围[0,5],分数越高为兴趣越大),然后根据所有电影的推荐得分排序,推荐给用户可能感兴趣的电影。 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的个性化推荐[7],然后介绍我们实现的融合推荐模型。 YouTube的深神经网络个性化推荐 YouTube是世界上最大的上传、分享和发现网,YouTube个性化推荐为超过10亿用户从不断增长的库中推荐个性化的内容。整个由两个神经网络组成:候选成网络和排序网络。候选成网络从万量级的库中成上个候选,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。结构如图1所示: 图1.
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
语音方向:语音方面推出了语音识别极速版,首次对外开放搭载国际领先的注意力(attention)模型的语音能力,拥有更快的响应速,相对识别准确提升15%,为开发者带来更极致的识别体验。此外,语音识别预置语义解析全新升级,预置场景由35个升级为51个,从影娱乐到外卖打车,语义解析效果全面提升。另外,还预告了即将推出的几款新产品,包括语音识别自训练平台、远场语音开发套件和语音离线合成等产品。 觉方向:OCR、车辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR新增了户口本、出医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类新能力,可识别卡证总数达到9种。只需对着你的户口本拍一张照片,就能字进行结构化识别,然后反馈出信息页的出地、出日期、姓名、民族、与户主关、性别、身份证号码。而票据OCR和汽车场景OCR也分别新增了行程单、保单、通用机打发票、定额发票、车辆VIN码、机动车销售发票、车辆合格证等识别能力。目前,大脑OCR产品全列可以识别类型多达34款,实现卡证、票据、文档、汽车全场景覆盖。
金****洲 2018-07-10
混乱的集遇见TA 从此岁月静好
第一天 工程师们说:”这个要代表操作的意志!占用资源少!对外部零依赖!装机自带!要能自升级和自保活!“。当裸机启动之后,这个便以root身份运行,能保活自己,还能托管维护其余基础设施,后续迭代升级也能自动完成,整个流程高自动化,不需要人工介入,极大地降低运维成本。 第二天 工程师们说:“这个必须运行稳定,性能卓越,支持跨平台(Linux、Windows、ARM)安装,要做到同时管理上万台服务器,一点儿都不慌”。 第三天 工程师们说:“这个不能像瑞士军刀,而应该重剑无锋、大巧不工,仅支持基础设施的维护管理,要能做到快速扩缩容!出现问题能立刻回滚,保障云环境的安全和稳定。” 第四天 工程师们说:“这个还要做到‘麻雀虽小,五脏俱全’!要为基础设施提供虚拟化容器隔离,应用部署,应用拓扑搭建和集控制的功能。为应用的整个命周期保驾护航,提供一条龙服务。” 总之就是四个字,“轻”、“稳”、“专”、“全”,对于这一切,工程师们很满意。 于是云的工程师们结合历年来云计算的经验与技术沉淀,潜心打磨,匠心打造,最终强势推出新一代私有云云基础设施管理引擎HALO。
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
我的蜀韵文学网 m.sanwenzx.cn 在所有除外的浏览器都能正常使用评论功能。而这个就是不让网显示评论。广告屏蔽功能关闭就正常了。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
我们来具体看下的监控与流量调是如何在单机房故障止损场景中起作用。 故障发现:监控平台 监控平台,针对单机房止损过程中的可用性场景,覆盖故障发现、止损决策、问题定位各阶的监控。同时针对单机房止损依赖的容量管理场景,提供资源类监控采集,为容量规划、扩缩容提供数据支持。实现从运营商外网链路、内部网络设备/链路、服务/实例、机器/容器的全方位数据采集与监控。满足网络类单机房故障、业务类单机房故障的监控覆盖需求。 同时提供一列数据分析方法。如智能异常检测、趋势预测、多维分析、关联分析、服务和链路拓扑分析,实现故障的精准发现和定位。 故障止损:流量调平台 针对的网络架构和业务架构,我们将流量调拆分为三层:接入层、服务层、依赖层。 接入层:从外网用户发起请求经过运营商网络到一前端(BFE)的过程,使用DNS实现外网流量调。 服务层:从BFE流量转发至内网服务的过程,使用BFE提供的GSLB动态负载均衡进行流量调。 依赖层:内网上下游业务之间的流量调过程,使用名字服务(BNS)进行流量调
亚****啦 2018-07-11
IT断魂枪--闲聊Linux启动过程
看看各服务的启动优先级也是一个讲究多多的过程,iptables会比network先启动这类依存关很好理解;但我也遇到过云平台的DHCP获取太慢,而云主机操作启动快、Network还没从DHCP那里获取到IP地址,然后Mysqld等需要监听端口的服务启动失败。 后记 以上内容只能算精简科普版的Linux启动过程,正式版的启动过程可以写十万字,有兴趣的朋友可以自己查维基科,或拿我说的关键字去搜索。 曾经我把这些技能当做资历,但现在大家都上云了,它们就只是闲聊的谈资了。但客户上云就能少招一个研究这事的工程师,上云确实也很有意义啊。 夜静人稀,沙子龙关好了小门,一气把六十四枪刺下来;而后,拄着枪,望着天上的星,想起当年在野店荒林的威风。叹一口气,用手指慢慢摸着凉滑的枪身,又微微一笑,“不传!不传!”----老舍《断魂枪》
b****z 2018-07-11
智能运维基础-运维知识库之ETL
干货概览 在智能化运维的持续演进过程中,我们在逐步建设以智能运维机器人为核心的运维能力,将其应用于故障自愈、根因定位、智能变更等运维场景中。而建设以智能运维机器人为核心的运维能力,最基础的工作是要先建立运维的世界观(环境模型),以机器人的角来理解运维世界、感知状态、获取环境变化等。 在传运维模式中,运维数据分散在不同的中,这些运维数据存在几个问题:访问方式不一致;数据术语、概念、模型不一致;间没有数据关联。 这些问题使得我们日常的运维工作,经常需要理解、处理各种不同的数据,导致运维成本高,效率难以提升。因此希望建立运维知识库一运维工作中的语言,对运维工作中的对象进行一建模,收集并转录日常运维工作的资源与操作,为日常运维工作提供一种『书同文,车同轨,行同伦』的基础。(PS:借鉴自秦始皇) 本文主要介绍云Noah智能运维产品,在构建运维知识库过程中的思考。
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