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j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
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活中。在我们触手可及的各个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。 比如EasyDL与分形科技打造的智能垃圾桶已成功地落地淀公园,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;在和德邦物流的合作中,为用户免去了自行填写信息的麻烦,使用定制法分析快递申请,一秒拆分姓、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上展开的合作,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上的识别准确率达到93.89%,非雀形目鸟类模型top5准确率达到95.79%,满足上线服务要求。
2018-07-10
解密开源这门意——商业看开源
本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的看一看软件开源。 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。 随着商业软件的兴起,商业软件公司倾向于将代码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源软件实操过程中有如下缺点: IT技术无法跨软件跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个软件只能在很小可控范围内迭代,软件的进步速偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭技术革新; 一个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业软件总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自发推动开放源代码的交付方式,其中最出的是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客,参与开源的目的是以码会友,不会发表太烂的代码,顺着开源社区容易找到技术大师,几个IT高手也容易蹭出商业火花。 2.
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
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上的运维服务,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,每个业务在规模上、服务架构上都有很大差异。业务本身对稳定性的要求很高,需要保持99.995%的高可用,同时在业务上云的背景下,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。
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,缘何备受关注?
我们发现,高精地图领域的入局者基本上可以分为这样几类,以Google 为代表的互联网企业,包括;以丰田、特斯拉为的车企大厂;以Moblieye(已经被英特尔收购)为主的传感器厂商;以及包括 TomTom、四维图新、高德等在内的图商。 不过仔细想想,入局归入局,但是要想玩的比别人都好,成为领先的玩家,确实不是一件容易的事儿。 其实对高精地图的研发,除了在技术上需要攻克一些难关之外,更需要站在自动驾驶产业链的上思考问题。高精地图是自动驾驶的专属地图,了解车的需求或许比“造图”本身更重要。 如果从开发者的来看,以为代表的互联网企业以及传统车企或许在整合产业链资源,全局入手的能力上更占优势。 关于高精地图的一些based问题 地图,对于人们的日常活来说很普遍。 通常我们了解的都是用于导航、查询地理信息的传统电子地图,这类地图主要服务的是人类驾驶员。 传统电子地图 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 如图所示,传统电子地图是对路网的一种抽象表现,将路网抽象成有向图的形式。 什么是有向图形式? 简单来说就是图的顶点代表路口,边代表路口与路口的连接。
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