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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,商业公司倾于将代码当做秘方保护,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; 一个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业总是试图建立垄断,黑们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自发动开放源代码的交付方式,其中最出名的是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,参与开源的目的是以码会友,不会发表太烂的代码,顺着开源社容易找到技术大师,几个IT高手也容易蹭出商业火花。 2.
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全AI能力呈现
在深学习基础之上,大脑通用AI能力开放涵盖语音、觉、自然语言处理、知识图谱等全面AI技术。 语音方:语音方面出了语音识别极速版,首次对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,语音识别预置语义解析全升级,预置场景由35个升级为51个,从影娱乐到卖打车,语义解析效果全面提升。另,还预告了即将出的几款产品,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。 觉方:OCR、车辆分析、人脸人体、图像识别都有重磅升级。比如卡证OCR增了户口本、出生医学证明、港澳通行证和台湾通行证四类能力,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、姓名、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、车辆合格证等识别能力。
雪****魁 2018-07-11
危险背后的机遇--云服务故障危机分析
故障 硬故障无法彻底避免,依附于物理硬的云主机也会意中断。云主机可以在计划内跨硬迁移,所以可以说云主机可靠性略高于物理机。但是云厂商可能买劣质资源,或者繁迁移云主机,甚至后台操作误停机误删除,以前用物理机户自运维的各种故障点依然存在。理论上云平台技术人员会很专业和敬业,但很难深入了解户业务。云用户以前的硬冗余设计仍然有效,而且可以利用多AZ/多region/多云等云上隔离方案。 资源不足 云资源的隔离不彻底且会超卖,带来了瞬时资源不足问题。比如说云主机突然变慢又恢复,导致户的业务异常崩溃,云用户缺乏有效的监控手段,可能会想不到故障和云资源有关,或者无论什么问题都让云平台自证清白。 资源不足还会影响建资源,很多DevOPS户自动化申请资源,但如果账户配额不足或者域资源不足,自动申请资源失败时有备选方案或者人工干预吗? 以前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。
1****9 2018-07-11
【强势出击】第二期大脑体验师来袭
4月25日,大脑开放日第二期正式开启 与第一期有所不同,第二期大脑开放日,介绍了多种通用 AI 能力;除此之,还出了两个的定制训练平台-帮助开发者更简单高效地训练出满足细分场景的业务模型。 无论你是资深AI开发者,还是AI初体验者,加入“大脑品体验师计划” 分享改进建议、使用技巧/攻略或者有价值有意思的案例,与我们一起大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。 我们将评选出“最佳”的内容和开发者,发布获奖公告、颁发大脑定制礼品、现金礼品卡等多重奖励! 【征集内容及要求】 产品改进建议或者您对大脑AI的需求:描述清晰、字数不限 使用技巧 攻略:接入流程清晰具体、可读性可参考性强,不少于500字 有价值有意思的案例:场景、应用价值明确、图文结合,不少于500字 【参与方式】 在AI社“经验交流”版块发帖:http://ai.baidu.com/forum/topic/add?
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
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
3.1 IaaS计算池 IaaS计算池,交付给户的是CPU+内存+本地盘+本地网+IDC电力,产品形式可以是虚拟机、裸金属、容器,或者预装了数据库-大数据-队列等服务的模板化云主机,决定资源池成本的是硬和电力的价格,以及内部费程。销售铁三角对硬资源池的包装,完成资源成本分析、交付服务展示和付款周期核算;在硬资源池交付时,云厂商的优势长处是大规模交付和成本控制,至于短处么——家家有本难念的经。 3.2 CDN和带宽池 CDN和带宽池不同于服务器硬,其原始资源是相对稀缺死板的广域网带宽,其交付的资源是持续不断的服务,所以资源部署比较慎重但户流动成本较低。制约户全量迁移的是厂商的承载能力,而挖角和反挖时刻都在细水长流。CDN和带宽池首先考察的是企业内功,有没有廉价量资源;再考验销售内部协调能力,能不能把好资源好价格抢到手里;而盯户的套路和万级销售类似,工作力加大三五倍而已。 3.3数据存储池 数据存储池是很难年均摊营收上亿的,但定个1000万的小目标是能实现的;如果有1000万的非冷备存储池,那很容易带来数倍数十倍的计算和带宽消费。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
实际情况会比1亿个文残酷的多,我们常见的文只有1M左右,大型户一个项目能有数亿个文,这是目录树的设计者们从未考虑过的大变局。 据上文理,具有普遍适用性的PB级存储,硬存储厂商从未实现过,因为他们不参与解决过亿文的管理问题。开源存储方案求一直在谈自己的技术先进性,如何做出又大又快的存储,但很少有人介绍自己元数据系统在亿Metadata的性能设计。 当前能支撑PB级存储需求的访问方式只有对象存储形式,比如http://mytest.baiduoss.com/ab/cd/ef.txt token=asdf 。当存储群集提交这个get请求时,hostname部分可以被存储系统定位到出该存储群集上某个租户,在确认该租户的token=asdf有效以后,会通过查询metadata数据库的方式,快速得到“ab/cd/ef.txt这个key值存储在第80组存储的第15个扇”,然后存储服务器将文取出发给户,户浏览器下载的文会命名为“ef.txt”。
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闻,监控行业的价值已经得到社会认可和买单;监控是最容易实现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,而且户要求开放式管理监控,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闻,监控行业的价值已经得到社会认可和买单;监控是最容易实现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,而且户要求开放式管理监控,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?
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
候选生成网络从万量级的库中生成上个候选,排序网络对候选进行打分排序,输出排名最高的数十个结果。系统结构如图1所示: 图1. YouTube 个性化荐系统结构 候选生成网络(Candidate Generation Network) 候选生成网络将荐问题建模为一个类别数极大的多类分类问题:对于一个Youtube用户,使用其观看历史(ID)、搜索词记录(search tokens)、人口学信息(如地理位置、用户登录设备)、二值特征(如性别,是否登录)和连续特征(如用户年龄)等,对库中所有进行多分类,得到每一类别的分类结果(即每一个荐概率),最终输出概率较高的几。 首先,将观看历史及搜索词记录这类历史信息,映射为量后取平均值得到定长表示;同时,输入人口学特征以优化用户的荐效果,并将二值特征和连续特征归一化处理到[0, 1]范围。接下来,将所有特征表示拼接为一个量,并输入给非线形多层感知器(MLP,详见识别数字教程)处理。
c****i 2018-07-11
付费拨云见日--云咨询可行性分析
随着萌户开始上云搞IT,行业的生的需求是需要云咨询,云咨询的专业性不同于云厂商和传统咨询厂商。 云咨询团队只关注是户,特别是萌IT用户的业务目标实现,所以云咨询专家必须能胜任户侧技术负责人。光这一条就把云售前和传统咨询顾问过滤掉了。能在甲方做技术负责人,为什么要做售前;而传统咨询顾问的核心竞争力,从来不包含IT专业技能。 我把职位叫做“云咨询”,是因为云产品和传统产品完全不同。传统商业的咨询是建立在坚实的支撑基础上的,传统咨询要的是应用技能而非IT专业技能。而云产品的品类及其复杂,远超单一的学习成本,现学现卖一群是非常不可靠的。云产品售卖既是服务也是资源,其服务和资源都离商业、商业服务交付标准相差太远。短时间内云产品是不会成熟到传统商业的地步,如果你要做靠谱的云咨询,必须对云计算产品的研发和运营逻辑有深了解,将性能、稳定性、投入产出比都估算的比较准。 如果一辆坏车是短期内修不好的还要继续往前开,那你不能只学开车,你必须知道它是哪里坏了,什么时候会坏。
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