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j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
AI技术生态部总理喻友平 首期开放日,喻友平介绍了大脑开源深学习平台PaddlePaddle及通用AI能力两方面的技术和产品更新,大脑在市政、物流、教育等行业的落地案例,与开者们进行深交流。 更广、更快、更精的AI技术 深学习是AI展的燃料。在深学习领域深耕已久,2016年,开源了深学习框架PaddlePaddle。此次,PaddlePaddle迎来两方面重大更新,核心框架Paddle Fluid v1.3新增布业界首个视频分类模型库,新增支持NLP语义表示BERT模型,分布式训练性能大幅提升,大规模稀疏参数服务器Benchmark布;同时,基于PaddlePaddle的深强化学习框架PARL,夺冠NeurIPS 2018。具高灵活性和扩展性,支持定制的并行扩展,覆盖DQN、DDPG、PPO、A3C等主流强化学习算法. 目前,PaddlePaddle已对外开放超过50种过工业场景证的官方模型,例如,领邦利用PaddlePaddle,通过ICNet语义分割模型识别精密零瑕疵,实现零自动分拣。
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
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 大脑AI Studio重磅推出算力支持计划
新建一个单机项目,或选择一个现的单机项目,点击”运行项目”即选择使用GPU。 点击”确定”后,系统开始进行算力卡计费。算力卡计费规则:毎分钟进行计费,如不满1分钟则不计费(例如使用了1分钟50秒, 则只计算1分钟的算力卡消耗),毎6分钟进行一次汇总,并在”算力卡明细”页面中显示消耗算力卡总数。 进入系统,看到项目环境中已包含V100资源 当您关闭浏览器时,资源不会立刻回收,而是会继续运行2小时,2小时之后将会被中止。如果希望关闭浏览器后立即回收资源,请在”我的项目”列表中直接中止(中止并重置环境的过程需要1-2分钟)。手动退出成功或2小时自动中止后即停止计费。 9. 您回到”算力卡明细”页面查看剩余算力卡余额和本次算力卡消耗的明细。 怎样,心动吗? 心动不如赶快行动,立即点击申请吧! 如在使用中遭遇问题,联系AI Studio官方邮组:aistudio@baidu.com
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期大脑体师来袭
4月25日,大脑开放日第二期正式开启 与第一期所不同,第二期大脑开放日,介绍了多种通用 AI新 能力;除此之外,还推出了两个新的定制训练平台-帮助开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开者,还是AI初体者,加入“大脑新品体师计划” 分享改进建议、使用技巧/攻略或者价值意思的案例,与我们一起推动大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。 我们将评选出“最佳”的内容和开者,布获奖公告、颁大脑定制礼品、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大脑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、读性参考性强,不少于500字 价值意思的案例:场景、应用价值明确、图文结合,不少于500字 【参与方式】 在AI社区“交流”版块:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
Z****E 2018-07-09
产品迭代的最后一公里
当我们谈布变更时我们谈些产品的生命力在于不断的功能迭代。一个新功能从需求产生到完整地呈现给终端用户,中间过了调研、立项、需求分析、设计、开、测试等一系列步骤,而布变更则是整个流程的最后一步。具体来说,布变更是指将产品功能的修改内容布到一组服务器上的过程。 变更过程简单到由一个研人员手工将代码上传到一台服务器上,也复杂到上万台机器的数据传输和命令执行。如果我们深入地考查整个变更过程,现无论变更过程本身如何变化,其中些组成部分是不或缺的,这里将其总结为变更三要素,即变更源、变更策略、变更目标。 变更源:描述变更涉及的具体内容,是程序、数据或者命令; 变更策略:描述变更过程如何执行,包括但不限于顺序、并、失败容忍等; 变更目标:描述落地变更内容的一个或者多个目标机器,也能是虚拟机或容器。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角看开源
附录:关于开源质量 一切都是人写的,设计和实现者的能力决定了的质量。 的质量并不能简单看开源还是闭源,的设计思路一样能被相互借鉴,但架构不同实现手段也不能抄袭;这就像做开源的猪肉饺和闭源的肉沫狮头,两者相互借鉴口味和风评,但你看透我的原材料也不能照搬抄袭。 开源的安全性在于大家都能看到源码并报告问题,但前提条是大家都肯看源码,能安全漏洞,还肯上报安全问题。OpenSSL的heartbleed漏洞存在了好几年时间,但骇客是静悄悄的利用该漏洞,而不做任何漏洞上报。而闭源的安全问题,和开源一样看写代码和查漏洞的人。 新接触开源的开常带着皈依者狂热去鼓吹开源质量,但这种狂热没实质性帮助,贡献更好的代码、观摩精妙的架构,才是开源精英应该做的事情。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
人工证、布这一步是需要人工完成的,属于内部操作。 尽管现在自动化水平达,但依然不能完全做到分之的准确无误,所还是需要进行一轮人工证。 就需要从云端下载需要证的路段数据,将自动处理后的高精地图数据和对应位置的图像信息进行比对,找出错误的地方并进行更正,其中每个员工每天需要操作30-50公里的测绘数据。 这些改正后的数据不会保存在本地,而是上传到云端,最终的高精地图成品也会通过云平台分。 高精地图究竟如何应用? 据了解,现在的高精地图涉及到云端服务,就是服务的方式,将云端已采集好的高精地图数据的形式分。 此外,关于路径规划问题。例如一辆自动驾驶的汽车,需要某条车道高精地图的数据。 首先会需要一个像地图一样的客户端,或者map engine的模块来融合这些高精地图的道路数据。这时候请求的数据就是从例如高精地图的云服务端直接导出来,这个过程能是不同的开者或车厂,他们的方案不同,这与现在提供的方式关系,接口的形式(理解为API),也车道级别的文形式来直接获取。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据视化实践
我们提供了多维展开报表功能支持这种下钻分析。 例如我们怀疑是某几台服务器导致的拒绝量上升,我们基于多维统计报表,点击排序找到拒绝最大的区域,然后依次展开找到拒绝最大的机房和机器。 点击详情后,我们就跳转到机器对应的页面,查看对应机器的详细数据来进行定位。 找寻关联事定位 根据历史,大多数的线上故障都是由于变更操作所引起的,包括程序、数据、配置等变更事,增删机器实例、执行预案等运维事,甚至包括能引流量突增的活动运营事。对于某些体积庞大的产品线,开和维护人员众多,上事生更是千丝万缕、错综复杂。 面对这个问题,我们设计并推出了一种解决这种问题的通用性组——事流图。 通过事流图,快速筛选出故障的前后时间,生或生中的事,每个事通过色块的长短位置,展示了开始结束时间及持续时长。我们快速的分析出对应时间的故障能是由于某些操作开始或操作完成引的。 对于部分业务线,同一时间段生的事甚至上千条,我们提供便捷的筛选功能来解决这一问题。通过事类型标签,打开或关闭某一类事的展示,优先排查最能的根因。
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