关于 麦博_网盘外推软件_q扣7354130姜堰市百度文库詹 的搜索结果,共709
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
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 m.sanwenzx.cn 在所有除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。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储不再神秘
4、存储的硬功夫 存储在元数据和读写代理的保护和调下过滤了部访问压力,每个节点都只关心存储本职工作就好。 对象存储群集内部存储可以分为四种,可四种混用也可只用一两个。 三副本存储,读写代理将数据写入到member1,member1一边落一边将数据通过卡复制给member2,member2将数据传递给member3。这种存储实现原理简单,单链接速上限就是单顺序读写速,磁再慢也比络块,插上十几块就能跑满本机卡。这类存储大多作为纠删码大存储池的持久化写缓冲组,单独使用三副本消耗太多硬了,即使不在意硬的价格,硬越多机器就越多组就越麻烦。 数据型存储,读写代理将数据处理成N多kb级碎片,然后塞入数据中做持久化写缓冲组,后端有消费者服务将数据取出另存到纠删码大存储池。我实践中不太荐这种方式,因为对三副本存储没太大优势。 纠删码存储是老技术了,大家买的超强纠错的VCD片就用的本地纠删码技术。我们可以简单把纠删码技术类比成络版Raid5,这种技术大大的节省磁,而且可以设置多块校验来提高数据安全性,是PB级存储的主力存储池。
j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
人脸人体识别方向:大脑此次发布了新能力——人脸情绪识别,同时升级了人脸关键点检测和手势识别,人脸检测关键点由72个增至150个,常见手势能识别种数也达到了24种。图像识别方向,大脑更新了红酒和地标识别两个新能力。无论是卢浮宫还是82年的拉菲,只要上传1张照片,就能获得字解析。车辆分析方面上线了车辆检测和车流统计。喻友平透露,不久后,大脑还会陆续上线车辆属性识别、车辆观损伤识别、人脸融合、手部关键点识别、更高精的人像分割以及钱币识别等有趣有用的应用场景。 语言处理应用技术方向:大脑新增本纠错、新闻摘要、智能写诗、智能春联和对话情绪识别等能力,在知识理解方面,大脑出了作检索和知识问答两个新能力,让学习和娱乐两不误,分分钟化身“十万个都知道”。同时,智能写作平台将在4月全面上线,从素材上为创作者提供工具、帮助找到灵感,提升创作者的写作效率和产出质量,降低写作成本。 在强劲的AI技术支持下,大脑也在重点发力智能硬和设备。1月16日,大脑在深圳召开“在端上思考”大脑AI硬平台及产品发布会,发布13项端侧新品,备受行业关注。
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新闻,监控行业的价值已经得到社会认可和买单;监控视频是最容易实现PB级容量和亿级数量的场景,摄像头数量越来越多、清晰越来越高,而管理、存储和分析的压力也越来越大。 监控厂商自己做的堆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视频,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。 从客户访问和内部实现的角,本分为“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的写入和读取、不支持的管理和遍历的伪系统驱动,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新闻,监控行业的价值已经得到社会认可和买单;监控视频是最容易实现PB级容量和亿级数量的场景,摄像头数量越来越多、清晰越来越高,而管理、存储和分析的压力也越来越大。 监控厂商自己做的堆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视频,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。 从客户访问和内部实现的角,本分为“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的写入和读取、不支持的管理和遍历的伪系统驱动,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)
Input movie_id: 1962 Input user_id: 1 Prediction Score is 4.25 模型概览 本章中,我们首先介绍YouTube的视频个性化荐系统[7],然后介绍我们实现的融合荐模型。 YouTube的深神经络个性化荐系统 YouTube是世界上最大的视频上传、分享和发现站,YouTube个性化荐系统为超过10亿用户从不断增长的视频荐个性化的内容。整个系统由两个神经络组成:候选生成络和排序络。候选生成络从万量级的视频中生成上个候选,排序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.
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频
小****盈 2018-07-09
如何生成和发布Docker镜像?
可以执行下述指令解决该问题: docker tag apolloauto/apollo:TAG_NAME YOUR_REPO:YOUR_TAGNAME 现在可以通过查阅该站(https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/login/#options)提供的方法登录并且获取个人仓数据。 然后发布镜像到个人仓的Docker镜像数据中心。参考该站(https://ropenscilabs.github.io/r-docker-tutorial/04-Dockerhub.html)获得其他支持性信息。
x****7 2018-07-10
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、高精、更轻快的特点,成为企业快速享受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、物流等应用落地,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山供电局管辖范围内,输电线路约4500公里,16000余基杆塔单元,线路附近易发生力破坏的施工点有300余处。
****ac 2018-07-12
亿元免费算力 | 大脑AI Studio重磅出算力支持计划
“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,首届 WAVE SUMMIT 2019深学习开发者峰会,一站式开发平台 AI Studio 重磅出算力支持计划: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掌握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。
M****H 2018-07-11
故障定位场景下的数据可视化实践
会介绍如何构建一个全景分析仪表。 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的数据进行分析。例如上线变更、运营活动导致的故障。本针对导致故障占比最高的变更上线类故障进行分析,看如何快速找到可能导致故障的变更事。 全景掌控缩小范围 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仪表(Dashboard)对于服务状态全景掌控至关重要,因此在智能监控平台中,我们提供了一款可定制化的、组丰富的仪表服务。 用户可以根据服务的特征,自由灵活的组织仪表布局,配置所需要展示的数据信息。 如上图所示,我们可以按照问题定位的思路,将服务整体的服务可用性情况、分功能可用性情况、分模块的核心指标、流量的同环比对比、分IDC的流量对比等,依次通过丰富的可视化组进行呈现。使得在收到报警时,可以快速将故障缩小到具体功能、模块、接入流量、机房级别。
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