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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
AI普惠:以平台思路 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的推出及政策安,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,其商业成果相对昂贵,普及比较缓慢,一旦进入成长期,普及呈现指数型增长,价格逐渐下降,一旦进入成熟期就走向曲线顶端,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,大大缩短了导入期,推动了AI技术短期内即开始大规模应用,2018年,谷歌的AutoML 也将服务对象转向普罗大众,不过,EasyDL的产业进程显得更正以平台、生态的思路,加推进AI产业落地。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
人工智能连续3年进入政府报告、“智能+”成为时代新命题,这些信息都显示2019年会是AI产业全面加落地的一年。AI行业的发展,离不开千万开发者的助力。 3月20日,首场大脑开放日全新登场,介绍了全新开放的24种全新AI能力,AI赋能市政、物流、教育等行业的20个案例,也为向开发者、行业人士展现了如何搭上AI开放生态的高列车。 大脑开放日来袭 作为在人工智能领域多年研究成果的集大成者,大脑正在飞进步着。自2016年启动开放以来,大脑目前已经是服务规模最大的AI开放平台,开放了158项AI能力,24小时集成,开发者数量超过100万,面向广泛的企业和开发者提供最先进、最全面的AI能力,不断降低AI应用落地的门槛。 AI技术生态部总经理喻友平谈到,“在大脑的开放生态中,开发者一直是最为重要的一环。大脑开放能力不断加,有很多有价值的技术难以被开发者了解。2019年大脑开放日全新登场,希望为AI开发者提供及时、全面、近距离地了解大脑最新AI产品和案例,且能深、持续交流的平台。”
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视实践
干货概览 拥有上条产品线,数十万的服务,每个服务时时刻刻都在产生着海量的监控数据,形成的监控项规模总数已达数十亿。面对如此海量的数据,在日常运维(如故障诊断、成本分析、性能等场景)过程中,传统的统计图表难以有效直观地展示如此庞大的数据。因此,秀的监控数据可视产品就呼之欲出,他既要数据准确、全面、时效性高,也需要提升用户的使用体验,使其能在茫茫数据中一眼就能发现想要观察的数据。 那么怎么做才能适应用户需求、完成精准展示,同时又能挖掘数据价值呢?下面我们从故障诊断的场景出发,来看智能监控平台是如何充分利用数据可视武器来解决实际业务问题的。 故障定位可视思路 在标准的故障处理流程中,故障定位一般可分为两个阶段: 故障止损前:期望可以获得可用于止损决策的信息,做出相应的止损操作使得服务恢复。比如通过确定故障范围,调流量绕过故障机房或摘除故障实例等。 故障止损后:仍需要进一步找到导致故障的深层次原因,确定故障根因,将线上环境恢复到正常状态。
冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
横向控制器 横向控制器是基于LQR的最控制器。该控制器的动力学模型是个简单的带有侧滑的自行车模型。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环提供具有4种状态的离散反馈LQR控制器: 横向误差 横向误差率 航向误差 航向误差率 开环利用路径曲率信息消除恒定稳态航向误差。 纵向控制器 纵向控制器配置为级联PID+校准表。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环是一个级联PID(站PID +PID),它将以下数据作为控制器输入: 站误差 误差 开环提供了一个校准表,将加映射到节气门/制动分比。 控制器调谐 一、实用工具 类似于诊断和realtime_plot可用于控制器调,并且可以在apollo/modules/tools/中找到。 二、横向控制器的整定 横向控制器设计用于最小调谐力。“所有”车辆的基础横向控制器调谐步骤如下: 1.将matrix_q中所有元素设置为零。 2.增加matrix_q中的第三个元素,它定义了航向误差加权,以最小航向误差。 3.增加matrix_q的第一个元素,它定义横向误差加权以最小横向误差。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
问题:流量调导致其余机房服务过载,造成多个机房服务故障,造成更大范围的影响。 要求:容量建设需要对于每个逻辑服务单元都要有明确的容量数据,并具备N+1冗余,即任意机房故障情况下,其余机房均可承载这部分流量,同时需要保证服务变时及时更新数据和扩容服务,避免容量数据退。同时对于流量的变趋势,也需要有提前的预估,为重大事件流量高峰预留足够容量(如节日、运营、假期)。 4.服务关联强耦合 描述:上下游服务使用固定IP或固定机器进行直接连接。 问题:单机房故障发生时,关联的上下游之间无法进行的流量调止损。 要求:线上服务关联不允许使用固定IP或机器链接,需使用具备流量调能力的上下游连接方式以实现上下游依赖解耦,下游服务发生单机房故障,可以调整路由比例实现止损。 单机房容灾能力--盲测验收 完成以上四点单机房容灾能力建设后,业务线就具备了通过流量调进行止损单机房故障的基本条件。那么如何验证业务线是否具备该能力、能力是否出现退,我们采取盲测验收的方式,模拟或真实制造故障,验证不同业务线故障情况及止损效率,并给出相应的意见。
3****3 2018-07-10
智能运维工程架构
背景:为什么要做智能运维 云智能运维团队在运维工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全数十万规模的服务器上的运维服务,所提供的服务包括服务管理、资源定位、监控、部署、分布式任务调等等。最近几年,团队着力于发展智能运维能力以及AIOps产品建设。 众所周知,除了搜索业务之外,还有很多其他的业务线,有像地图、科、知道、网盘这样的老牌业务,也有诸如像教育、医疗这样的新兴业务,每个业务在规模上、服务架构上都有很大差异。业务本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在业务上云的背景下,虚拟、混合云等都给我们带来了新的挑战。 运维经历了从脚本 工具、基础运维平台、开放可定制运维平台到我们现在的智能运维平台,这样四个阶段的转变。过去运维的核心目标是提升效果,比如持续交付的、服务稳定性、运营成本等。
好****生 2020-08-28
小度提示:网络好像断开了!
从六月开始就突然连不上了,然后重新连也提示联网失败,后来有时候能连上,但是过几分钟又掉线了,什么情况,能解决么,这像是做的东西吗,别说我的网有问题,我其他包括空气净器手机智能台灯等都没有问题,点解决吧,太失望了
也****里 2020-08-29
百度carlife不能跟百度地图同步收藏夹非常不方便请改进!
啥时候同账号的情况下,carlife和地图历史轨迹数据同步到一起
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
2016年,大部分核心产品线已经实现了Level 2、Level 3的自动止损能力,但在场景覆盖与风险控制上仍存在不足。由此,Level 4智能自愈方案应运而生。 单机房故障自愈的架构 针对传统故障自愈方案中存在的问题,我们构建了单机房故障自愈整体解决方案。 自愈方案通过抽象、规范处理流程实现单机房故障自愈的自动,即将止损过程划分为统一的感知、决策、执行三个阶段;同时通过运维知识库解决基础数据、基础设施差异问题;通过策略框架支持智能异常检测、策略编、流量调问题,同时支持用户自定义策略需求。实现单机房故障自愈的标准、智能。 在单机房故障自愈--黎明之战提到的网络与业务架构情况,我们将整体流量调止损架构拆分为3层:接入层、服务层、依赖层。 针对这3层的监控感知、止损决策与故障止损方式的不同,将止损自动决策拆分为外网止损自动决策与内网止损自动决策。 外网止损自动决策:覆盖接入层。基于外网、内网监控信号;触发外网止损决策器进行止损决策;执行DNS流量调止损。 内网止损自动决策:覆盖服务层、依赖层。
c****2 2018-07-10
个性推荐(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的视频个性推荐系统[7],然后介绍我们实现的融合推荐模型。 YouTube的深神经网络个性推荐系统 YouTube是世界上最大的视频上传、分享和发现网站,YouTube个性推荐系统为超过10亿用户从不断增长的视频库中推荐个性的内容。整个系统由两个神经网络组成:候选生成网络和序网络。候选生成网络从万量级的视频库中生成上个候选,序网络对候选进行打分序,输出最高的数十个结果。系统结构如图1所示: 图1.
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
另一类是基于抽样(sampling based)的路径规划,通常可以理解为并不知道最路径是什么,需要从起点开始随机抽样(怎么随机这个问题还是比较讲究的)来扩建可能的路径集。 这里面有一个很重要的因素可以加抽样,例如障碍物的检测。若遇到障碍物,在其方向再扩建路径便没有意义。 典型的算法是RRT (Rapidly-exploring Random Tree)。需要引起注意的是,在实践过程中如果有了启发式算法,实时的路径规划会很注重效率,需根据实际情况,这方面的研究包括RRT变种或两类算法的结合(如A*-RRT)。 高精地图会让自动驾驶如“看不见轨道”的过山车一样持续向前,但未来关于高精地图的发展方向,地图测绘政策的白热争斗以及互联网企业在多方加入的“地图混战”中如何把握自己的势条件(突出势在哪儿)等诸多问题还亟待探讨并找出真相。 * 以上内容为CSDN开发者晶晶投稿,不代表官方言论。
s****5 2018-07-10
个性推荐(二)
feed_order = [ 'user_id', 'gender_id', 'age_id', 'job_id', 'movie_id', 'category_id', 'movie_title', 'score' ] 构建训练程序以及测试程序 分别构建训练程序和测试程序,并引入训练器。
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