关于 灰色词排名软件qq:1716160940保靖县百度软件bpjl 的搜索结果,共599
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
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角看开源
本文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,商业公司倾向于将代码当做秘方护,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,自发推动开放源代码的交付方式,其中最出的是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。 在上个世纪程序员人数很少但都是精英黑客,参与开源的目的是以码会友,不会发表太烂的代码,顺着开源社区容易找到技术大师,几个IT高手也容易蹭出商业火花。 2.
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文
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,从影视娱乐到外卖打车,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、远场语音开发套和语音离线合成等产品。 视觉方向: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、出生医学证明、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,系统就能字段进行结构化识别,然后反馈出信息页的出生地、出生日期、姓、民族、与户主关系、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、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产品全系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。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
同时对于每一类事的支持细分筛选,用户可以自定义事筛选的条,支持多项选择、文本模糊匹配等多种方式,使得定位范围一层层缩小,最终找到问题根因。 总结 以上我们介绍了智能监控平台在全局故障分析、细分维定位、事关联定位三个故障定位阶段中进行的数据可视化探索。当前智能监控平台已成为各大业务可用性障必不可少的利器。 数据可视化能力的优势不仅仅在故障定位场景中由突出体现。还能应用在更多的数据分析领域。我们未来会进一步介绍智能监控平台在应用性能分析、商业数据分析等领域的实践成果,欢迎各位继续关注。
布****五 2018-07-10
如何执行一条命令
配置管理 配置管理的目标是为了标识变更、控制变更、确变更正确实现并向其他有关人员报告变更。从某种角讲,配置管理是一种标识、组织和控制修改的技术。通常情况下,配置管理都会统一部署配置服务器来同步所有节点的配置。但是在开发测试过程中,总会出现临时修改某个或某一批节点的配置的情况,这时通过人工逐个登录来完成修改显然是不太可能的。 部署升级 DevOps的概念如今日趋流行,部署升级越发成为开发运维过程中重要的一环,频繁的交互意味着频繁的部署。部署过程可以拆解为两个小的步骤,一是新包的上传,二是服务进程的重新启动。服务进程的重新启动不必多说,包的上传可能有多种方式,如sftp的集中式,p2p的点对点式等。 监控采集 运维过程需要时刻监控系统及业务的运行状态,各种运维决策都是以这些数据为依据进行的。随着自动化运维的发展,很多运维动作都从人工执行变为了自动执行,自动执行的决策过程更是需要采集大量的实时信息(前期文章《大规模时序数据存储》中介绍的TSDB就是为了解决这些数据的存储问题而研发的)。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云服务故障危机分析
以前客户只要观测公网接入资源是否紧缺,自控硬和内网的信息很清楚,上云以后硬和内网也要多留心了。 BUG 相比客户自己粗选一个物理机的OS,云主机精选的虚拟机OS、宿主OS、Hypervisor的BUG并不多,大中型云厂商都有精选底层支撑的实力,但客户装物理机自选的OS都可能有驱动问题,三个精选的故障率真没一个粗选更高。 但是从云资源的管理、调、监控,到客户界面,API管理、账户和后台策略层面,越往上走的质量还不如XXXX,此处省略一万五千字,客户自己揣摩吧。 厂商深层原因 厂商报故障就跟滚刀肉挨揍一样,脸疼了就把屁股凑过来,屁股疼了就捏捏脸,一般不会按住一只羊使劲薅羊毛,毕竟云报障也要负载均衡。但客户自己心里要有秆秤,厂商究竟是偶尔发挥失常还是烂泥扶不上墙,故障的性质对长久的服务品质很重要。 我列一下潜在的故障原因,哪些故障能忍,哪些故障不能忍,这些要云客户自己评估了。 技术原因 IaaS服务的核心主体功能(云主机、云硬盘、VPC),在没有特型要求前提下,是可以用开源方案搭建。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
真正要去重的文就是那些电影,随着版权护的加深,电影只存原片盗版减少会是趋势,其他文即使做切片去重,命中率也非常低。我们提供hash值让客户判断该不该删文,该不该做文映射就够了。 长周期换代 对象存储是付费企业级服务,并不是终身免费但匆匆关张的个人网盘。我们必须考虑十年为刻的长周期维护问题,某种硬停产了怎么办,假设系统内核停止维护怎么办?我强烈反对极端优化单点性能,就是因为单点性能极限优化必然和硬、内核、文系统都有深关联。我推荐存储主力服务是应用层服务用户态进程,老中青三代服务器和谐运行,群集性能瓶颈本来就不在单点,不要给自己的无故设限。 冷存储问题 冷存储分真冷和低温两种类型,真冷存储就是用磁带、蓝光盘、可离线存储节点来存储数据,这样可以节省机柜电量,但这是个工程学问题不是计算机问题了。低温存储就是标准存储换更大更慢更省电的磁盘,通过硬选型来降低硬和机柜成本。 5、存储测试标准 前文我大量篇幅介绍对象存储和传统存储的不同,如果搭建一个私有对象存储群集,我们该做的测试也要贴合场景。
Z****齉 2020-08-27
刚刚升级小度音响固件后一直蓝色常亮,是不
一样问题,刚到手的才用了不到半个小时,手痒点了升级固,然后就一直蓝指示灯亮着,线拔了重插也没用。  
双****4 2018-07-10
向量(三)
key, value in six.iteritems(word_dict) if value == most_possible_word_index ][0]) 由于向量矩阵本身比较稀疏,训练的过程如果要达到一定的精耗时会比较长。
l****m 2018-07-10
向量(一)
文章结构: 向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍的向量表征,也称为word embedding。向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较,我们往往先要把表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长为字典大小,每个维对应一个字典里的每个,除了这个对应维上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键是“康乃馨”。
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级文容量和亿级文数量的场景,摄像头数量越来越多、清晰越来越高,而文管理、存储和分析的压力也越来越大。 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,本文分为“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?直播和存储技术跨太大,且监控厂商已经有方案,低优先级处理该功能。 要不要提供文系统级访问接口?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文的写入和读取、不支持文的管理和遍历的伪文系统驱动,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级文容量和亿级文数量的场景,摄像头数量越来越多、清晰越来越高,而文管理、存储和分析的压力也越来越大。 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,本文分为“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?直播和存储技术跨太大,且监控厂商已经有方案,低优先级处理该功能。 要不要提供文系统级访问接口?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文的写入和读取、不支持文的管理和遍历的伪文系统驱动,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?
用****在 2018-07-10
向量(二)
以信息检索为例,当你在搜索“how long is a football bame”时(bame是一个医学),搜索引擎会提示你是否希望搜索"how long is a football game", 这是因为根据语言模型计算出“how long is a football bame”的概率很低,而与bame近似的,可能引起错误的中,game会使该句生成的概率最大。 对语言模型的目标概率P(w1,...,wT)P(w1,...,wT),如果假设文本中每个都是相互独立的,则整句话的联合概率可以表示为其中所有语条概率的乘积,即: P(w1,...,wT)=∏t=1TP(wt)P(w1,...,wT)=∏t=1TP(wt) 然而我们知道语句中的每个出现的概率都与其前面的紧密相关, 所以实际上通常用条概率表示语言模型: P(w1,...,wT)=∏t=1TP(wt|w1,...,wt−1)P(w1,...,wT)=∏t=1TP(wt|w1,...
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