关于 豆瓣首页收录〖_q扣2810853647〗 昆山正仪镇掌上百度 的搜索结果,共744
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
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 大脑AI Studio重磅推出算力支持计划
“提供总计1亿元免费算力,助力开发者成功”——大脑AI Studio 大数据、大模型、大算力是深学习发展的必备因素,算力的重要性不言而喻。4月23日,届 WAVE SUMMIT 2019深学习开发者峰会,一站式开发平台 AI Studio 重磅推出算力支持计划:豪掷1亿元免费算力,为普通开发者破除算力桎梏。 大脑AI Studio 大脑AI Studio是集合AI教程、代码环境、算法算力、数据集和比赛的一站式学习、开发、交流平台。该平台旨在帮助开发者迅速握AI开发知识,并熟悉模型创建,训练及部署的全过程。 大脑AI Studio中,项目有两个模式::一人一卡(单机)和远程集群模式。 其中一人一卡模式的配置此前以CPU为主。为了解决该模式下性能不足的问题,大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿人民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好的工业级训练卡之一。根据英伟达的说明, 该GPU的性能是单核CPU的47倍。此举将普惠大脑AI Studio用户,破除用户的算力困境。
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为层服务托管平台的底层工具链,为PaaS平台提供稳定的底层部署服务。 通用场景 在内部,通用的部署系统需要适用于以下场景: 各业务线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线故障; 业务的多地域部署; 多种网络环境及大包部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合面场景,向大家介绍持续部署是如何实现的。 服务架构 整个系统由命令行工具、web服务、中转服务及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所示)。用户通过命令行工具触发一次变更,在web端进行参数解析及任务分发,对应执行机器agent通过心跳获取任务后,调用部署插件执行实际任务。涉及大包及不同网络环境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业务线拥有各自的包规范,语言、框架不统一,部署策略不一致 为避免杂乱无章又不规范的服务代码及配置文件的目结构,Archer规定了一套既灵活又完整的包规范。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
在现场,喻友平介绍到,目前已有4款新品架AI市场。 在AI能力广、速、精不断提升的基础下,大脑充分利用自己在AI领域内的成功经验不断雕琢着自身的核心技术,开始在产业界呈现“乘法效应”展现出产业智能化“头雁”的速。 AI落地的乘法效应 AI技术的发展,最终还是要落实到我们的生活中。在我们触手可及的各个角落中都有大脑加持的智能产品。期开放日着重介绍了近期开发者询问较多的市政、物流、教育三个领域的落地案例。
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
我的蜀韵文学网 m.sanwenzx.cn 在所有除外的浏览器都能常使用评论功能。而这个就是不让网站显示评论。广告屏蔽功能关闭就常了。
1****2 2018-07-09
安全:AI 是系统工程 需要真开放的安全护航
据悉,安全已 经将述的云管端安全方案对联盟内开放。 作为一个技术型的生态联盟,它跟以往联盟最大的不同之处就在于实现了真的开 放,不仅是提供单方向的服务,而且是核心基础技术开源,专利共享。这就打消了产业 链的顾虑,有效地推动了核心技术落地,推动联盟之间的合作。 AI 时代,安全寄希望于行业联合和技术创新,让安全的天秤向防御的一方倾斜 一点,再倾斜一点。
3****3 2018-07-10
智能运维工程架构
背景:为什么要做智能运维 云智能运维团队在运维工具和平台研发方向历史悠久,支撑了全数十万规模的服务器的运维服务,所提供的服务包括服务管理、资源定位、监控、部署、分布式任务调等等。最近几年,团队着力于发展智能化运维能力以及AIOps产品化建设。 众所周知,除了搜索业务之外,还有很多其他的业务线,有像地图、科、知道、网盘这样的老牌业务,也有诸如像教育、医疗这样的新兴业务,每个业务在规模、服务架构都有很大差异。业务本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在业务云的背景下,虚拟化、混合云等都给我们带来了新的挑战。 运维经历了从脚本 工具、基础运维平台、开放可定制运维平台到我们现在的智能运维平台,这样四个阶段的转变。过去运维的核心目标是提升效果,比如持续交付的速、服务稳定性、运营成本等。
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
故障定位场景下的数据可视化实践
基于面的需求,可以总结为以下三个定位的层次,从整体到局部逐步缩小故障范围,找到故障根因: 全局问题定位:快速确认线状态,缩小故障判定范围。为可能的止损操作提供判断依据。本文会介绍如何构建一个全景分析表盘。 细分维定位:通过分析地域、机房、模块、接口、错误码等细分维,进一步缩小问题范围,确定需要排障的目标模块、接口等。本文会介绍如何基于多维数据可视化解决维数量暴增带来的定位难题。 故障根因确认:一些情况下,问题的根因需要借助除监控指标之外的数据进行分析。例如线变更、运营活动导致的故障。本文针对导致故障占比最高的变更线类故障进行分析,看如何快速找到可能导致故障的变更事件。 全景控缩小范围 对于一个服务乃至一条产品线而言,拥有一个布局合理、信息丰富的全景监控表盘(Dashboard)对于服务状态全景控至关重要,因此在智能监控平台中,我们提供了一款可定制化的、组件丰富的表盘服务。 用户可以根据服务的特征,自由灵活的组织表盘布局,配置所需要展示的数据信息。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
尽管现在自动化水平发达,但依然不能完全做到分之的准确无误,所以还是需要进行一轮人工验证。 就需要从云端下载需要验证的路段数据,将自动处理后的高精地图数据和对应位置的图像信息进行比对,找出错误的地方并进行更,其中每个员工每天需要操作30-50公里的测绘数据。 这些改后的数据不会保存在本地,而是传到云端,最终的高精地图成品也会通过云平台分发。 高精地图究竟如何应用? 据了解,现在的高精地图涉及到云端服务,就是以服务的方式,将云端已经采集好的高精地图以数据的形式分发。 此外,关于路径规划问题。例如一辆自动驾驶的汽车,需要某条车道高精地图的数据。 先会需要一个像地图一样的客户端,或者map engine的模块来融合这些高精地图的道路数据。这时候请求的数据就是从例如高精地图的云服务端直接导出来,这个过程可能是不同的开发者或车厂,他们的方案可能有不同,这与现在提供的方式有关系,可以以接口的形式(可以理解为API),也可以以车道级别的文件形式来直接获取。 面提到的路径规划问题,如果用从技术角抽丝剥茧的话,可以被这样理解。
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