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疏****月 2018-07-09
线Archer | 持续部署的瑞士军刀
干货概览 业务部署(熟称线)是运维领域最常见的业务类型,主要涉及线代码变更、配置文件变更(数据变更由于其高频、大量的特点,我们已在数据传输文章《嗖的一下,让数据自动生效》中专门讨论过)。一般的业务线具有不定时操作、业务部署情况复杂、单机启停策略复杂等特点。在手工运维时代,运维员需要花费大量精力进行此类重复性工作,且易于出错。从公布的数据显示,Google 70%的生产事故由线变更触发,如何减少变更过程中为误操作,提供一个灵活、稳定的部署系统是运维平台研发员所亟需解决的问题。 基本介绍 在运维自动化的大潮下,运维管理平台Noah发布了一线部署系统——Archer。Archer致力于提供一套产品线全过程的可迁移发布解决方案,实现一完成机器初始化、服务部署、添加模块监控、添加CT任务、动态数据文件的分发等全过程的自动操作。在操作方面,Archer提供了命令行工具作为发起一次线的操作入口,这种设计模式也决定了其易于集成的特点。在DevOps流水线作业中,Archer可以作为一个环节结合进整条测试发布流水线中。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
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、汽车全场覆盖。 体识别方向:大脑此次发布了新能力——脸情绪识别,同时升级了点检测和手势识别,脸检测点由72个增至150个,常见手势能识别种数也达到了24种。图像识别方向,大脑更新了红酒和地标识别两个新能力。无论是卢浮宫还是82年的拉菲,只要传1张照片,就能获得文字解析。车辆分析方面线了车辆检测和车流统计。喻友平透露,不久后,大脑还会陆续线车辆属性识别、车辆外观损伤识别、脸融合、手部点识别、更高精像分割以及钱币识别等有趣有用的应用场。 语言处理应用技术方向:大脑新增文本纠错、新闻摘要、智能写诗、智能春联和对话情绪识别等能力,在知识理解方面,大脑推出了作文检索和知识问答两个新能力,让学习和娱乐两不误,分分钟化身“十万个都知道”。同时,智能写作平台将在4月全面线,从素材为创作者提供工具、帮助到灵感,提升创作者的写作效率和产出质量,降低写作成本。 在强劲的AI技术支持下,大脑也在重点发力智能硬件和设备。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受注?
高精地图会让自动驾驶如“看不见轨道”的过车一样持续向前,但未来于高精地图的发展方向,地图测绘政策的白热化争斗以及互联企业在多方加入的“地图混战”中如何把握自己的优势条件(突出优势在哪儿)等诸多问题还亟待探讨并出真相。 * 以内容为CSDN开发者晶晶投稿,不代表官方言论。
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
l****m 2018-07-10
向量(一)
文章结构: 向量 背介绍 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、推荐系统等互联服务背后常见的基础技术。 在这些互联服务里,我们经常要比较两个或者两段文本之间的相性。为了这样的比较,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,在互联广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的是“康乃馨”。
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
我的蜀韵文学 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。广告屏蔽功能闭就正常了。
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?好寨的车机软件
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
许多企业主都迫切希望能将脸、语音、图像等AI技术快速应用起来,扩大竞争优势,但往往却苦于无从下手。 传统企业落地AI,普遍存在三大痛点: 1)通用的AI无法满足企业的个性化需求。与企业业务深结合的AI应用需求,往往需要结合所在领域很强的专业知识,通用AI技术无法满足,例如,目前业界推出的通用物体和场识别的API无法满足大量个性化的需求:家装企业想识别装修图库中的细分家居风格、房间布局分类等,物业公司想通过摄像头识别小区垃圾桶是否已满,施工单位想通过图像识别工地的工有没有穿工服、戴安全帽等,这些场需求是常见的业务场,但是企业很难到现成可用的AI技术,往往需要自己定制化的研发。 2)AI技术自研及运维成本高昂。自己研发AI技术会面临多道难,首先是AI,国内AI才池有限,据民日报的报道,我国工智能的才缺口超过500万,供求比例仅为1:10。AI才的年薪动辄数十万,除非有庞大的业务场,否则,一般体量的企业难以组建独立的AI团队。其次是基础设施,AI运维需要的服务器、GPU,在财务也是不可承受之重。 3)开发周期过于漫长。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那么精彩--还原真实的猎头
第一部分.前言 无论是条还是热播影视剧,猎头高端大气档次的形象都深入心。我能理解新初见猎头的兴奋,但实际猎场没那么精彩,面对这种过高的期望,猎头朋友们是很尴尬的,就好像每个IT工程师的都能下载Q币一样尴尬。 本文的定调并不是批判猎头行业,对水货猎头的调侃才能让敬业猎头生意更好,让应聘者更少花精力在无效应付,让招聘方知道资深猎头贵在哪里。 第二部分.真实的低端猎头市场 大部分猎头公司的公开介绍就是几句无法查证的套话,其老板一般都是资深猎头跳槽单干,和老客户保持着半面之交的系。猎头公司客户并不难,因为大都是无保底合同,半面之交的系也够用了。 大部分新手猎头顾问,不管他们入职时的理想有多远大,打了半年电话以后梦想都会变成跳槽去甲方那里普通事职员。他们即不了解面试者也不了解用单位,为一个候选花费时间不超过半小时,他们也习惯了面试成功率是分之一。他们并不在意应聘者和面试官的时间是否被浪费,挺高大的猎头工作,被这帮庸成了炸鱼游戏。高端猎头拿到简历就开始调查研究了,而这类猎头等二面以后才能记住面试者的字。
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
M****H 2018-07-11
故障定位场下的数据可视化实践
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升,我们可以基于多维统计报表,点击到拒绝最大的区域,然后依次展开到拒绝最大的机房和机器。 点击详情后,我们就可以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。 联事件定位 根据历史经验,大多数的线故障都是由于变更操作所引起的,包括程序、数据、配置等变更事件,增删机器实例、执行预案等运维事件,甚至包括可能引发流量突增的活动运营事件。对于某些体积庞大的产品线,开发和维护员众多,以事件的发生更是千丝万缕、错综复杂。 面对这个问题,我们设计并推出了一种可以解决这种问题的通用性组件——事件流图。 通过事件流图,可以快速筛选出故障的前后时间,发生或发生中的事件,每个事件通过色块的长短位置,展示了开始结束时间以及持续时长。我们可以快速的分析出对应时间的故障可能是由于某些操作开始或操作完成引发的。 对于部分业务线,同一时间段发生的事件可能有甚至千条,我们提供便捷的筛选功能来解决这一问题。通过事件类型标签,打开或闭某一类事件的展示,优先查最有可能的根因。
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