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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百度EasyDL
拿1000张图片使用百度EasyDL训练一个图像识别模型最只需要8分钟;拿1000音频来训练声音分类模型,只需15分钟;使用5000数据训练文本分类模型,也只需8分钟。 由于百度EasyDL低门槛、高精度、更轻的特点,成为企业享受AI红利的首选。 用案例说话:零门槛落地 自2018年4月正式发布以来,百度EasyDL用户量级攀升。 截至2018年12月,百度EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已在零售、安防、互联网内容审核、工业质检、医疗、物流等用落地,广泛渗透到各种职业场景和细分生活场景当中。 在百度EasyDL开发者中,有南方电网这类巨头,也有一些中小型企业,他们都能训练最贴合自身业务的深度学习模型。 中国南方电网公司广东电网公司直属的佛山供电局管辖范围内,输电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易发生外力破坏的施工点有300余处。
布****五 2018-07-10
如何执行一命令
阶段,要想对服务器进行控制,离不开“在大量服务器上执行命令并收集结果”这一基础能力,这也是今天我们的主题“如何执行一命令”的意义所在。 面临的困难 命令行的三要素,也是如何执行一命令行面对的三个问题,如前文所述,对于单机环境来说,这三个问题在前人的努力下已经被很好的解决。可是如果要在几十万台机器上每天执行几十亿命令,同时保证时效性,保证执行成功率,保证结果正确收集,保证7*24小时稳定运行,就不是一件简单的事情了。所谓远行无轻担,量大易也难,在构建这样的执行系统的过程中要面临多困难,此处举几个突出的例子如下: 信息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令信息持久化。日均几十亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任务调度问题:为了达到在任意多台服务器上执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及怎么样的并发度批量下发。
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