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1****2 2018-07-09
全:AI 是系统工程 需要真正开放的全护航
将这次开放的能力进行梳理(如图所示)可以看出,这是全针对智能终端系统给出的全面的全方案,包含了“云、管、端”的各个环节。这些方案里面,也结合了全的大数据全能力,以及机器学习实践经验。 终端层面的全 在终端层面,首先要保证的是系统全。因为一旦系统被攻破,就等于给智能终端 的全来了个釜底抽薪,即便上层的应用得再好也是徒劳。但这恰恰是智能系统 的“顽疾”。以往的全修复,需要系统厂商先打补丁、升级系统,终端厂商再进行修复、版本升级,最后终端用户升级智能终端的系统。这个修复链条非常,收敛的速甚至达几年。加之智能系统碎片化严重,市面上有2 万多种设备型号,全根本无 从保证。更要命的是,在这个过程中专业的全企业是缺位的,即便是发现了危漏洞 也无从“插”。 针对这个问题,全研发了KARMA 自适应内核漏洞热修复方案。
金****洲 2018-07-10
混乱的集群遇见TA 从此岁月静好
Q这么秀的系统到底是如何实现的呢? AHALO系统采用主从架构,分为Master端和Agent端。 Master端主要复杂的任务调和管控逻辑,并且所有功能都是模块化设计,用户可以根据自己的需求定制装,包括虚拟化容器管理,应用包管理、部署、扩缩容、拓扑搭建和保活,集群控制等。 Agent端则以简单为原则,弱化繁琐功能,仅作为任务的执行器,其中的supervisor组件,结合父子双进程原理,到自升级和自保活,把云运维人员的工作量降到最低。 整个系统的工作流程也十分简洁雅!Agent通过定期心跳的方式,与Master进行通信,在心跳发包中发送本机状态信息,在心跳回包中获取Master期望的本机状态plan,并把期望plan与本地实际plan进行对比,针对有差异的地方相应修改,使二者保持一致,从而保证集群中所有机器最终状态一致。 总之一句话,一朝HALO在,从此不用发愁。所有运维需求,直接调用接口。 结 语 为了防止大规模集群被破坏,为了保护集群世界的全,贯彻效和简单的运维理念,这就是我们新一的基础设施管理引擎HALO。
金****洲 2018-07-09
全实验室|机器学习对抗性攻击报告
从12 月29 日起,神秘的账号Master 在弈城、野狐等围棋对战平台上轮番挑战各大 围棋,并取得了不可思议的多连胜。1 月4 日,聂卫平、常昊、周睿羊等接连 输给Master,到目前截止它已获得60 连胜。Master 在与古力的对决之前终于揭晓了 自己的身份,果然就是去年大出风头的AlphaGo(升级版),而对阵古力,也提前声明了会是最后一战。 我们不妨将Master 的60 连胜为人工智能与人类交锋的信号和警报,在人工 智能时人类如何完成自身的“刷新升级”值得每个人思考。同时其带来的全问题也急需全专家去突破。 科技的发展使人工智能离人类的生活越来越近,其中隐含的全问题也渐渐引起顶 级全专家们的关注。本文由全实验室专家撰写,详细介绍了在GeekPwn2016 硅谷分会场上,顶尖全专家们针对当前流行的人工智能图形对象识别、语音识别的场 景所采用的构造攻击数据方式和攻击演示。全实验室的专家对这些攻击方式提出 了独到见解,并对未来趋势进行了预测。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
并且输出下一帧以什么速怎样行驶,得出列表。 觉感知。Apollo 之前版本的觉感知数据,主要是红绿灯的数据。已发布的0 同时开放红绿灯检测和识别算法,可以作为觉感知的典型表。 红绿灯识别。是根据当前车的位置查找精地图,判断前方是否有红绿灯。如果有,精地图会返回红绿灯的物理位置,同时采集频图像。如果并很多灯,需要准确判断影响决策的灯。
l****m 2018-07-10
向量(一)
在这个映射到的实数向量表示中,希望两个语义(或用法)上相似的对应的向量“更像”,这样如“母亲节”和“康乃馨”的对应向量的余弦相似就不再为零了。 向量模型可以是概率模型、共生矩阵(co-occurrence matrix)模型或神经元网络模型。在用神经网络求向量之前,传统法是统计一个语的共生矩阵XX。XX是一个|V|×|V||V|×|V| 大小的矩阵,XijXij表示在所有语料中,汇表VV(vocabulary)中第i个和第j个同时出现的数,|V||V|为汇表的大小。对XX矩阵分解(如奇异值分解,Singular Value Decomposition [5]),得到的UU即为所有向量: X=USVTX=USVT 但这样的传统法有很多问题: 由于很多没有出现,导致矩阵极其稀疏,因此需要对额外处理来达到好的矩阵分解效果; 矩阵非常大,维(通常达到106×106106×106的数量级); 需要动去掉停用(如although, a,...),不然这些频繁出现的也会影响矩阵分解的效果。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角看开源
前言 很多朋友都问过我,开源技术究竟好在哪里,一个公司拥抱开源是不是加分项,参与开源的人是不是很的技术大牛。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码当秘方保护,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,软件的进步速偏慢; 公司的商业策略以盈利先,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,也没要给参与者发级技工证书,更不会因为开源而强行免费。
y****i 2018-07-11
容器云的最佳用户
但我和一个值得信任的聊天时,他反问我,这种架构除了看起来不够雅,有没有什么逻辑上的致命问题? 如果有一些服务就是要业务进程包在容器里,但数据文件就是要落在硬盘上,这时候用容器加云主机可以说是一种取补短的嫁接,总好过拿pod本地存储冒险。 我也是因为这次会面而想写本文,开始更正态看容器的,有问题的人用过的工具一样可以是好工具。 想想自己曾经也对云计算不屑一顾,人生的循环真是有趣。 备注 1.本文中的运维指的是业务服务运维,不是资源支撑运维。 2.很多人会跟我说容器比虚拟机启动的快,但容器应该跟虚拟机里的进程比重启速啊,虚拟机重启进程也不用重启系统啊。 3.我一般说docker纯粹指的是它的容器部分,不包括swarm等部分。 4.在我看来容器对系统运行环境的封装就是像个jvm,我知道容器封装的更多更彻底,但这只是五十步和一步的别。 5.我知道文中没把docker和k8s分太清楚,但这是给客户看的,不是内部考核用的,请大家脑补时往好处想。
笑****山 2018-07-10
监控专用对象存储的畅想
我不想涉密去关注具体厂商的技术底实现,但会考虑通用技术可行性,一个监控型对象存储的技术畅想。 每天都有用监控抓小偷的新闻,监控行业的价值已经得到社会认可和买单;监控频是最容易实现PB级文件容量和亿级文件数量的场景,摄像头数量越来越多、清晰越来越,而文件管理、存储和分析的压力也越来越大。 监控厂商自己的堆盘式存储是个临时应急性方案,而且客户要求开放式管理监控频,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,我们能的都是化选型,过去针对http访问场景的化选型,现在要的是贴合监控场景的化选型。 从客户访问和内部实现的角,本文分为“访问界面”“读写理”“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,低先级处理该功能。 要不要提供文件系统级访问接口?
5****a 2018-07-11
监控专用对象存储的畅想
我不想涉密去关注具体厂商的技术底实现,但会考虑通用技术可行性,一个监控型对象存储的技术畅想。 每天都有用监控抓小偷的新闻,监控行业的价值已经得到社会认可和买单;监控频是最容易实现PB级文件容量和亿级文件数量的场景,摄像头数量越来越多、清晰越来越,而文件管理、存储和分析的压力也越来越大。 监控厂商自己的堆盘式存储是个临时应急性方案,而且客户要求开放式管理监控频,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,我们能的都是化选型,过去针对http访问场景的化选型,现在要的是贴合监控场景的化选型。 从客户访问和内部实现的角,本文分为“访问界面”“读写理”“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,低先级处理该功能。 要不要提供文件系统级访问接口?
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上了,然后重新连也提示联网失败,后来有时候能连上,但是过几分钟又掉线了,什么情况,能解决么,这像是的东西吗,别说我的网有问题,我其他包括空气净化器机智能台灯等都没有问题,快点解决吧,太失望了
c****1 2018-07-10
你的数字签会被撞破么?——全 hash 的攻与防
第一个碰撞块的作用相同,后续的碰撞块则对第一个 碰撞块计算完成之后内部状态的逐一修正。在唯一一份公开的选择前缀碰撞码 [2,3] 中,这个后续碰撞块的指定为 9,意为需要构造 9 次修正块,以完成一次碰 撞攻击。越短,对于每个碰撞块的要求就越,计算所需的时间也指数级提。在 为 9 时,计算可以在普通计算机上运算几小时即可完成。 对于 MD5 碰撞的研究主要关注与快速发现 MD5 碰撞。王小云教授的著工作[7]等, 以及谢涛的后续工作[8]等,使得在短时间内构造简短的 MD5 碰撞成为可能。对 SHA1 最著的攻击是最近的 SHA1 Shattered 攻击,是一种共同前缀碰撞攻击 [9]。另一方 面,利用选择前缀攻击,可以伪造 X509 格式的 CA 证书 [10],以及构造多个消息的 碰撞“Herding Attack”,可以用于“预测”任何一次的美国总统大选结果。 此外,对 于攻击签机制,还有一些由于签机制实现不当而产生的漏洞和对应的攻击方法。
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