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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了,然后重新连也提示联失败,后来有时候能连,但是过几分钟又掉线了,什么情况,能解决么,这像是西吗,别说我的有问题,我其他包括空气净化器手机智能台灯等都没有问题,快点解决吧,太失望了
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,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、远场语音开发套件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OCR新增了户口本、出生医学明、港澳通行和台湾通行四类新能力,可识别卡总数达到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,然后反馈出信息的出生地、出生日期、姓、民族、与户主关系、性别、身份号码。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、票据、档、汽车全场景覆盖。
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 m.sanwenzx.cn 在所有除外的浏览器都能正常使用评论功能。而这个就是不让站显示评论。广告屏蔽功能关闭就正常了。
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 持续部署的瑞士军刀
为了提高自身开发迭代效率,脚本未采用全部署的方案,只部署到特定插件集群。每次执行时,单机agent会从插件集群下载最新MD5,如果有变更,将重新下载最新插件进行任务的执行。这种设计形式增强了执行端功能的可横向扩展性,并且极大降低了每次自身升级的成本。每次升级只需更新一个集群的插件代码,在全部机器即可生效。 总结 部署服务经历了手工线- Web化- 开放化一系列发展进程,目前正在向智能化逐步发展。Archer作为开放化一代的运维产品,在内部具有极高的使用率。期待本的介绍能为您提供一些思路,也欢迎同行们与我们进行交流,共同促进AIOps的发展!
c****1 2018-07-10
你的数字签会被撞破么?——安全 hash 的攻与防
往往大件会触发“秒传”机制,而小件不一定触发。 这里我们使用盘、115 盘、城通盘、腾讯盘、中国移动彩云盘、Box.com、 Dropbox 进行测试。除了盘外,其他盘均提供了对 txt 后缀件的预览功能。 我们使用了一对 704 字节的碰撞和一对 1MB 字节的碰撞作为实验件,将他们传到 盘中,使用下载、预览功能分别下载、预览这两个件,测试各个盘能否分这两个大小相等而且 MD5 值相同的件。结果如下表。如果下载下来的两个件是相同的, 则盘无法分这两个件,我们将这个测试结果标记为“冲突”,否则标记为 “不冲突”。 可以看出,盘、城通盘和彩云盘完全无法分 MD5 碰撞的件。 著的 virustotal 站曾经使用 MD5 作为件判重的标准以减少运算量。但是在 CPC 攻击出现之后,攻击者就可以通过先提交善意件再传播恶意件的方式躲避来自virusltotal 的报警。因此 virustotal 迅速进行了修改,使用 SHA256 的散列值作为件特征。
1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI?
现在深学习的概念火到鸡犬升天的地步,前同事H哥拿个基于深学习XX助手的BP让我帮分析一下技术可行性和技术壁垒高。 我用一个周末琢磨出来点门道,我根本识别不出这个演示程序是不是AI,更无法确认这是不是深学习程序。这就引出了今天的议题,图灵测试指的是人类能否别是不是和AI在聊天,那反过来看,我们怎么识别“这个西”是不是个AI? 先我为什么说“这个西”而不是“这个程序”?因为某些大堂机器人确实背后是人类操控的,相当于你用一个安卓平板和我视频聊天,特别聪明还必须联的机器人可能就是真人。但有些真AI如Siri也要联,通过联判别不了AI。 有个笑话,我把QQ自动回复设置成“呵呵”,你可以和我的电脑就任何话题聊一夜。很多智能客服只是简单的关键字匹配,和呼叫中心搜索知识库差不多,编辑回复模板远比写程序更重要。只有支持多层级对话的才是AI智能客服,但现在店客服也可以混在AI的回答里回答客户啊,熟练客服回信息效率极高,顾客以为面对的是AI程序反而会少提需求。 虽然深学习常拿自然语言处理举例,但成熟的翻译软件也不用AI。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
Input movie_id: 1962 Input user_id: 1 Prediction Score is 4.25 模型概览 本章中,我们先介绍YouTube的视频个性化推荐系统[7],然后介绍我们实现的融合推荐模型。 YouTube的深神经络个性化推荐系统 YouTube是世界最大的视频传、分享和发现站,YouTube个性化推荐系统为超过10亿用户从不断增长的视频库中推荐个性化的内容。整个系统由两个神经络组成:候选生成络和络。候选生成络从万量级的视频库中生成个候选,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.
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
依赖层:内下游业务之间的流量调过程,使用字服务(BNS)进行流量调。 对于单机房止损场景来说,DNS流量调的生效时间较服务层、依赖层的流量调生效时间要慢很多,所以我们期望在发生某个业务的局部单机房故障时,优先进行服务层、依赖层调。提升止损时效性。 在单机房容灾能力、智能监控平台、流量调平台的基础,启动单机房故障自愈工作的时机已经成熟。我们将会在下篇章中详细介绍单机房故障自愈解决方案,敬请期待! 单机房故障机器人止损方法 单机房故障止损的能力标准 单机房故障自愈的常见问题 单机房故障自愈的解决方案
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