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来自:云平台技术和产品探讨
云原生漫游指南(4)| 最后步是服务与治理
期 《云原生漫游指南(3)| 从容器网络建设说起》的最后,我们介绍了如何保障应用按照预期的状态可靠运行。解决了服务间通信,并且保障业务稳定运行之后,我们的系统规模将会在云原生基础设施上逐步扩大。 本期《云原生漫游指南》就将从这里开始,继续介绍云原生路径中最后个关键站点。 第九站 服务与治理: 选择更适用的框架 随着服务数量渐渐增多,这些服务之间就会构建起复杂的通信网络。微服务理念的核心,除了构建起这样的服务网络,更重要的是观察、记录和分析服务间的通信,进而通过系列治理策略实现对服务性能和可用性的优化。因此在最后站,我们要搭建起套有效的服务治理框架。 首先是服务的和发现,也就是建立起套针对系统中所有服务接口的“花名”。通过服务中心,运维人员可以随时看到系统中所有服务的状态和分布,并将所需的治理策略通过中心下发到对应服务中; 其次需要有服务治理框架提供服务间的统路由管理和负载均衡,这样服务间的请求就可以根据治理策略灵活控制,比如指向特定实例的路由规则、服务间流量限制、对故障服务的请求熔断等; 然后是服务链路的跟踪,当个请求被发起时,微服务框架通过
来自:百度地图开放平台
行业首个地图开发者报告发布:披露行业发展新动向
12月10日,以“智无界,共生长”为主题的百度地图2019生态大会在北京召开,首次公布“新代人工智能地图”生态全景,并发布行业首个地图开发者发展趋势报告。 百度地图App直接服务用户出行,同时也通过服务开发者间接服务着公众,通过开发者移动应用对公众的线下生活实现了完全覆盖,在出行、消费、都尽在“掌上”的今天,公众日常离不开的App中,很多都是百度地图的开发者。 Part 1 百万开发者选择百度地图 报告显示,百度地图日均位置服务请求次数突破1200亿次,开发者数量达180万,服务超过50万个移动应用。作为中国最大的智能化位置服务平台,百度地图与开发者共同成长,携手助推各行业智能化升级。 开发者相比去年增长高达16%;而在国内开发者聚集地区TOP10中,南方占7席,其中广东、北京、江苏三地位居前三甲。 Part 2 开发者业务走向全球 自2017年百度地图API开始覆盖全球以来,百度地图开发者业务出海路线日渐明朗。2019年,海外地图需求爆发式增长,搭载百度地图海外位置服务的出海开发者数量翻倍。 全球开发者对百度地图的青睐正是由于百度地图具有真正覆盖全球的数据和能力、显著
来自: 天工:边云融合的智能物联网平台
小程序模拟设备端!通过CFC函数计算实现设备流程,并可通过MQTT连接云端发送消息
最近沉迷于对物联网的各种探索。前几天在研究物接入的时候突然想到,当我们拥有大量设备等待接入物联网时,比起台的给设备烧录独无二的用户名和密码,是否有更为快捷的处理方式呢?后来看了网上的些教程和分享,发现其实可以最开始统给所有设备烧录默认的用于初始化的连接信息(物模型),然后在设备首次联网时,上报设备标识借助云端服务(CFC函数)生成新的独无二专属于此设备的设备影子(物影子)。而后断开初始化连接,连接这个刚生成的物影子,开始正常工作。大体示意图如下: 可惜我现在身边没有这么多设备,想了半天发现可以用微信小程序来模拟设备端;只要每次上报的设备标识不同,就可以被认定为不同设备啦。所以花了几天时间搞了个微信小程序,今天就给大家分享下!!主要是实现了以下几个功能:1. 小程序模拟设备端,https连接百度云天工里提前设置好的用于新设备的CFC函数计算(代码会分享)完成新设备的初始化流程,创建新设备物影子。 2. 通过MQTT连接创建好的新设备或已有设备,向设备发送信息。3. 建立了个消息列表存储了用户过往在小程序上发送过的消息可以供用户查看。 【代码】 微信小程序源代码仓
来自: 百度技术沙龙
百度技术沙龙第1期 关数据:百度首届技术沙龙总结
YUI Compressor 和 GZIP 不同的应用场景。最后,他总结说在 Web2.0 时代,Ajax 大行其道,为网站提供了酷炫的交互界面,而在 Web3.0 时代,数据的交互将会更加人性化和简便。根据与会者的反馈,美中不足的是黄方在介绍数据交互的应用场景时,并没有比较多地涉及这些技术是如何在百度产品上使用的,这让许多慕名而来的技术人员有些失望。 刘洪清是豆瓣网的系统程序员,同时也是豆瓣开源数据存储系统 BeansDB,这次他主要介绍了如何应用 BeansDB 来解决三千多万豆瓣用户持续增长的数据需求。豆瓣现在有超过 3800 万的用户,有 15 万个小组,430 万条目,300 万评论等,换算成后台的数据,则是 200G 结构化数据,800G 文本数据,10T 图片,6T 音等等。要保证这些数据 24 小时的稳定性,安全性和可用性,并不是件易事。豆瓣采取的措施就是将数据进行分类,比如将用户信息、好友关系等归为结构化数据类型,将文本内容、图片等归为小文件类型,而日志和备份数据归为大文件类型。然后采用不同的技术来解决问题,比如结构化数据用 MySQL,小文件用
来自:百度云智学院
智能推荐
《智能推荐》教学视频 推荐系统 随着信息技术和互联网的发展,人们从信息匮乏时代步入了信息过载时代。在这种背景下,人们越来越难从大量的信息中找到自身感兴趣的信息,信息也越来越难以展示给可能对它感兴趣的用户。推荐系统的任务就是连接用户和信息,进而创造价值。在我们如今的生活当中,推荐系统已应用得非常广泛了,特别是在面向互联网的用户当中发挥着及其重要的作用。 推荐系统的应用场景 音电影推荐 在个人方面,音、电影的网站都会有向用户推荐符合用户自己口味的音和电影的功能。 电商的推荐 在电商方面,电商平台有非常强烈的述求,向它的用户推荐用户可能购买的产品,这样的推荐越精准,用户购买的可能性就越高,那么带来的经济利益也就越大。 新闻的推荐 在新闻方面的推荐,特别现在各种app,都根据用户的行为习惯给用户推荐他可能感兴趣的新闻。千人千面的新闻推荐系统,已经是现在非常主流的种应用形式。 推荐系统的价值 推荐系统的意思相当于“猜你喜欢”,根据用户个性化的口味,猜出用户可能喜欢的产品。推荐系统既服务于用户,也服务于商家。 服务用户:帮助用户准确找到感兴趣的信息 在有限的时间内,给用户曝光他潜意识
来自:区块链
拒绝虚假信息,优化你的网络社交生活
自己手中,不归平台所有。用户可以自由处理自身的信息或数据,根据自身情况做出信息的分享或出售,做到了用户信息的掌握权力还之于用户。同时,区块链技术可以将需要保密的用户信息进行加密,保证信息只在特定的用户之间进行传播或者共享,即使遇到黑客拦截也无法破解出原始信息。 ▷ 谣言粉碎机:区块链技术中的时间戳可以将用户的每次操作都进行编序,并且每次操作将记录在各节点的分布式账本上,无法篡改。当虚假信息出现时,可以根据分布式账本上的记录,溯源到信息的源头,从而找出虚假信息的传播者。 ▷ 内容创业的助推器:基于区块链节点与节点完全平等的特点,区块链技术能构建个不需要第三方作为中间方就可以进行社交互动的网络,去掉了中心化平台的利润提成之后,原创作品收益将完全归用户支配。另外,原创作品上链,也可以得到永久的确权,有效解决盗版侵权等问题。 百度智能云在这领域已有尝试。度宇宙作为百度超级链的首款原生应用,旨在构建个集“区块链+大数据++社交+消费”于体的数字世界。度宇宙将通过构建丰富的应用场景和社区自治的模式,让用户在体验中认知和体会到区块链的价值和优势,从而获得更高质量的社交体验。 虽然目前还没有现象级的区块链社交产品出现,但区块链的价值已经逐渐得到人们的认可。相信随着技术的不断进步,区块链定能在社交领域大放异彩。
来自:深入浅出,带你了解Apollo技术
群雄逐“图”,百度缘何备受关
“如果拥有辆自动驾驶汽车,那高精度地图并不是可有可无,而是这辆汽车的核心功能。”这句话出自前Here地图副总裁 John Ristevski。 高精度地图到底有多核心?多重要? 通俗来讲,我们不就是想追求“开车省事儿+找对地方+驾驶安全”三合吗? 地图越精准,自动驾驶车辆定位就越准确,安全也就越有保障!这么看,高精度地图确实在定程度上满足了大家的要求。 高精度地图 (图片来源于文章《高精地图在无人驾驶中的应用》) 作为自动驾驶开发者阵营中的员,关于地图,我们关了如下几则消息: 2017年年中,自动驾驶领域的“隐藏实力者”苹果,搭载了十余个32线激光雷达、摄像头、GPS 等传感器阵列的自动驾驶路测车被曝光。 在本次全新升级的车型上花了这么大价钱,苹果可能不单单是为了在路测上“称王称霸”,很大程度上是冲着高精度地图而来。 除了互联网企业高调“示爱”地图,整车厂商以及零部件公司也都在加紧钻研基于云的数据存储和地图绘制方案。 例如,丰田和GM等汽车厂商曾在2016 CES展览上展示了自动驾驶汽车云地图的绘制技术。 在日本,汽车零部件供应商三菱以及地图商Zenrin已联合国内九家主流
来自:飞桨(PaddlePaddle)
飞桨博士会第三期来啦!中国深度学习技术俱部诚邀您加入
飞桨博士会是由百度开源深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)发起的中国深度学习技术俱部,旨在打造深度学习核心开发者交流圈,助力会员拓展行业高端人脉、交流前沿技术。俱部为会员制,成员皆为博士生导师或博士,且具备深度学习多年研究和实践经验。 8月31日将举办第三期线下技术沙龙,本期邀请百度大数据实验室主任浣军博士分享《AutoDL: 自动深度学习建模技术和应用》,诚邀各位加入,扫描下图二维码进行报名。 主讲人简介:浣军博士,百度大数据实验室主任,国际著名人工智能专家。历任美国堪萨斯大学电子工程和计算机系终身讲席正教授、博士生导师、美国国家科学基金委大数据学科主任。 往期回顾 飞桨博士会已成功举办两期线下技术沙龙,分别围绕NLP研究方向、CV研究方向展开技术交流。首期飞桨博士会由百度自然语言处理部主任研发架构师孙珂博士深入分享NLP技术在研发落地中的实践经验,并结合核心对话理解技术解读可定制的对话系统整体架构、方案选择思路。第二期技术沙龙则由百度视觉技术部高级工程师希滕博士分享视频理解中的生成和小型化技术,详解视频理解的算法原理、模型小型化的整体架构。 技术沙龙包含主讲人分享、分组交流、人脉拓展等环节,参会的博士们踊跃交流,现场讨论氛围热烈。 (第期飞桨博士会沙龙现场讨论) (第二期飞桨博士会合影留念) 想与业内深度学习开发者共话技术扩展人脉,欢迎加入第三期飞桨博士会~ 扫描二维码填写报名信息,信息确认通过审核后即可参与,还在等什么,快来报名吧!
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