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C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
声明:本篇章为部分行业理论、专家观点以及个人看法的有机融合。如有表述不当、不足之处,还请大家多多指教。 “如果拥有一辆自动驾驶汽车,那高地图并不是可有可无,而是这辆汽车的核心功能。”这句话出自前Here地图副总裁 John Ristevski。 高地图到底有多核心?多重要? 通俗来讲,我们不就是想追求“开车省事儿+找对地方+驾驶安全”三合一? 地图越,自动驾驶车辆定位就越确,安全也就越有保障!这么看,高地图确实在一定程满足了大家的要求。 高地图 (图片来源于章《高地图在无人驾驶中的应用》) 作为自动驾驶开发者阵营中的一员,关于地图,我们关注了如下几则消息: 2017年年中,自动驾驶领域的“隐藏实力者”苹果,搭载了十余个32线激光雷达、摄像头、GPS 等传感器阵列的自动驾驶测车被曝光。 在本次全新升级的车型花了这么大价钱,苹果可能不单单是为了在“称王称霸”,很大程是冲着高地图而来。 除了互联企业高调“示爱”地图,整车厂商以及零部件公司也都在加紧钻研基于云的数据存储和地图绘制方案。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
比如EasyDL与分形科技打造的智能垃圾桶已功地落地淀公园,可以对7种常见垃圾自动分类,后期还可以通过增加训练数据识别更多种类;在和德邦物的合作中,为用户免去了自行填写信息的麻烦,使用定制词法分析快递申请,一秒拆分姓名、电话、住址等信息;更具科研意义的还有EasyDL与中科院在珍稀鸟类识别项目展开的合作,在传统分类学日渐没落的今天,EasyDL可以利用强大的图像识别技术协助专家们对动植物标本、照片进行快速鉴定,目前中科院使用EasyDL训练对超过12万幅图片进行分析,目前在700多种鸟类模top5的识别确率达到93.89%,非雀形目鸟类模型top5确率达到95.79%,满足线服务要求。 与卓繁信息的合作,大脑还打造了“AI便民”的新型无人值守受理站。通过UNIT、OCR、人脸识别等AI技术,“无人值守”的政务服务新模式为社会公众提供全年无休的24小时自助办事服务,提升了政府为民服务的能力。 开放日当天,红智能猫窝的设计者大脑工程师晚兮也在现场为大家讲述了智能猫窝设计者们的初心。
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?好寨的车机软件
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
单机房故障止损程 一个完整的故障处理生命周期包括感知、止损、定位、分析四个阶段。 单机房故障止损覆盖从感知到止损阶段,其中感知阶段依赖监控系统的故障发现能力,止损阶段依赖量调系统的调能力。我们来具体看下的监控系统与量调系统是如何在单机房故障止损场景中起作用。 故障发现:监控平台 监控平台,针对单机房止损过程中的可用性场景,覆盖故障发现、止损决策、问题定位各阶段的监控。同时针对单机房止损依赖的容量管理场景,提供资源类监控采集,为容量规划、扩缩容提供数据支持。实现从运营商外内部络设备/链、服务/实例、机器/容器的全方位数据采集与监控。满足络类单机房故障、业务类单机房故障的监控覆盖需求。 同时提供一系列数据分析方法。如智能异常检测、趋势预测、多维分析、关联分析、服务和链拓扑分析,实现故障的发现和定位。 故障止损:量调平台 针对络架构和业务架构,我们将量调拆分为三层:接入层、服务层、依赖层。 接入层:从外用户发起请求经过运营商络到统一前端(BFE)的过程,使用DNS实现外量调
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
我也备想知道答案。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。
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
拿1000张图片使用EasyDL训练一个图像识别模型最快只需要8分钟;拿1000条音频来训练声音分类模型,只需15分钟;使用5000条数据训练本分类模型,也只需8分钟。 由于EasyDL低门槛、高、更轻快的特点,为企业快速享受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,EasyDL用户量级迅速攀升。 截至2018年12月,EasyDL用户数达到10万,覆盖22个行业,已快速在零售、安防、互联内容审核、工业质检、医疗、物等应用落地,广泛渗透到各种职业场景和细分生活场景当中。 在EasyDL开发者中,有南方电这类巨头,也有一些中小型企业,他们都能训练最贴合自身业务的深学习模型。 中国南方电公司广东电公司直属的佛供电局管辖范围内,输电线约4500公里,16000余基杆塔单元,线附近易发生外力破坏的施工点有300余处。
不****主 2018-07-09
地图
地图可在许多方面为无人车提供帮助,如高地图通常会记录交通信号灯的确位置和高,从而大大降低了感知难。 高地图不仅可以减少计算需求,还可以通过提供有关驾驶环境的详细信息,来确保无人车的安全。保持这些地图的更新是一项重大任务,测试车队需要不断地对高地图进行验证和更新。此外,这些地图可能达到几厘米的,这是水最高的制图。 Apollo 高地图是最懂自动驾驶的高地图,也是业界细化程最高、生产率最高、覆盖面最广的高地图。目前,Apollo 高地图的自动化程已经达到了90%、确识别率达到了95%以,预计2020年可以覆盖全国所有的重点道。 高地图有很多种格式,为了方便数据共享,Apollo高地图采用了OpenDRIVE格式,这是一种行业制图标。同时,Apollo也对OpenDRIVE做出了改进,进而产生了Apollo OpenDRIVE标,以便更适合无人车。 Apollo高地图的构建 高地图的构建由五个过程组:数据采集、数据处理、对象检测、手动验证和地图发布。
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,也欢迎同行们与我们进行交,共同促进AIOps的发展!
红****2 2018-07-10
故障自愈机器人,保你安心好睡眠
干货概览 在大型互联公司中,单机房故障因为其故障时间长、影响范围大,一直是互联公司运维人员的心头之痛。在传统的运维方式中,由于故障感知判断、量调决策的复杂性,通常需要人工止损,但人工处理的时效性会影响服务的恢复速,同时人的不可性也可能导致问题扩大。 为了解决这类问题,我们针对内外部络环境建设了基于智能量调的单机房故障自愈能力。结合外运营商链监测、内质量监测与业务指标监控构建了全方位故障发现能力,基于统一前端(BFE)与名字服务(BNS)实现了智能量调与自动止损能力。同时,基于实时容量与实时量调自动止损策略与管控风险,实现了任意单机房故障时业务均可快速自愈的效果。当前此解决方案已覆盖搜索、广告、信息、贴吧、地图等众多核心产品的单机房故障自愈场景。 单机房故障频发影响业务可用性 回顾近2年来各大互联公司被披露的故障事件,单机房故障层出不穷。
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,这像是做的东西,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
p****d 2018-07-11
单机房故障自愈--运维的春天
优先级调需求:产品对延迟敏感,止损时需要优先切到同地域机房;业务服务于多个游,多个游的重要程不同,优先保证重要游服务稳定。 容量负载计算需求:请求分不同,不同分请求带来的容量负载不同。 这部分需求一部分与业务强相关,不具备通用性,另一部分则存在不同产品线需求冲突的情况。 【解决方案】 针对以问题,我们推出了故障止损量调策略开放框架。支持用户根据业务需求自定义策略实现。同时将较为通用的策略开放为插件,使业务线可以根据需求自由插拔策略。 基于以两点,结合智能运维开发框架(详见AIOps时代,你备好了?),单机房故障自愈框架无缝支持不同业务线,使得研发者可以更关注策略本身,而无需关注不同业务线运维模型、底层平台适配本。 总结 通过单机房故障自愈系列章,我们详细介绍了单机房故障止损的必要性、备工作,并构建了基于容量动态分步量调的单机房故障自愈框架,实现自动化智能化故障止损。对整体单机房故障自愈解决方案不同阶段的改进总结如下:
x****7 2018-07-11
残酷的世界也爱着你
面对工作无理需求,我们学会了导和拒绝;面对谜题般的需求场景,我们学会了理性思考;面对不可控的况,我们选择搬家或者早起;面对伙伴的疏忽和资源的缺失,我们学会了担当和冗余。 搞IT就是和三大不做斗争,工程师干的不、软硬件跑的不、需求方说的也不,当你被坑了几次以后就把这些不当做常态去设计了。 每一次磨难都是一次长,就像玩游戏打怪升级一样,但凡不能杀死你的困难,最终都会使你更强大。 其实也是生活变好了以后,每个人心里都有点自艾自怜,也有点贪心不足。我们现在受的苦发的愁,连父辈一半都不到,确因为赶了好年景,轻易过比父辈人更好的生活。我们总嫌晋升的速比不霍去病,可是人家17岁就要打仗,而我们27岁也没杀过猪。 少时读三国最喜欢曹操,因为曹老板的水平高;现在读三国最爱刘备,因为曹老板的家世我们比不起,刘备才是真正的草根逆袭。别为现状太沮丧,刘备可是熬到六十岁才建立蜀汉的,我们努力做亲友眼里的英雄,可能不用等到那么老。 过早过顺的功更经不起挫折,少年得志更容易忽视大势而自以为是,就算承认跟对形式也是自己心明眼亮,其实没几个人一开始就是选对的。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
干货概览 拥有条产品线,数十万的服务,每个服务时时刻刻都在产生着量的监控数据,形的监控项规模总数已达数十亿。面对如此量的数据,在日常运维(如故障诊断、本分析、性能优化等场景)过程中,传统的统计图表难以有效直观地展示如此庞大的数据。因此,优秀的监控数据可视化产品就呼之欲出,他既要数据确、全面、时效性高,也需要提升用户的使用体验,使其能在茫茫数据中一眼就能发现想要观察的数据。 那么怎么做才能适应用户需求、完展示,同时又能挖掘数据价值呢?下面我们从故障诊断的场景出发,来看智能监控平台是如何充分利用数据可视化武器来解决实际业务问题的。 故障定位可视化思 在标的故障处理程中,故障定位一般可分为两个阶段: 故障止损前:期望可以快速获得可用于止损决策的信息,做出相应的止损操作使得服务恢复。比如通过确定故障范围,调量绕过故障机房或摘除故障实例等。 故障止损后:仍需要进一步找到导致故障的深层次原因,确定故障根因,将线环境恢复到正常状态。
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