作者 | fanux. 方海涛 策划 | 褚杏娟 早期单机操作系统是分层架构,后面才演化成今天如 linux windows 的宏内核微内核架构。云操作系统也会有类似发展趋势:以前都是单机应用,而现代应用几乎都是分布式应用。目前,kubernetes 已经成为事实上的“云操作系统内核”,这让能使内核普及的发型版呼之欲出。 现在,IaaS、PaaS 和 SaaS 在云原生技术普及的浪潮中已经名存实亡,比如容器运行在裸机上就已经拥有非常好的性能了,是否还需要 IaaS 这一层?PaaS、SaaS 本质都
早期单机操作系统也是分层架构,后面才演化成今天的如 linux windows 的宏内核微内核架构,云操作系统也会有类似发展趋势
7 月 21 日,“决胜算力时代 ”AI 算力高端闭门分享会在北京天使汇极客咖啡举办。本次分享会由 CSDN 发起,由 CTO 俱乐部,深脑链、AI 科技大本营和区块链大本营协办。
(文/Lukas Biewald)物体识别是当前机器学习最热门的方向。计算机早已能够识别如人脸、猫之类的物体,但识别更大范围里的任意物体对人工智能来说仍是难题。也许真正让人惊奇的是人脑在识别物体上表现得如此之好。我们能够毫不费力地将反射频率只有细微不同的光子转换为有关周围世界的十分丰富的信息。机器学习仍在与这些对人类来说十分简单的任务作着苦斗,但在过去几年里已经有了很大进步。 深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统,它能非
双十一电商大战一触即发,各个垂类的App也都希望能够借力双十一营销季,实现用户和营收双增长。MarTech在这个风口上,又成为2B赛道关注的焦点。
随着云计算历经十余年发展的趋势,但一些企业仍在适应。和大多数不熟悉的事情一样,对云计算技术的误解和谣言迅速传播,这在开发人员或IT专业人员讨论业务迁移的可能性时可能会产生问题。
当服务器遭到DDoS攻击怎么办?很多人在遇到DDoS攻击的时候会束手无策,虽然网站也做过一些安全防护措施,以为可以高枕无忧,但是互联网每天都会遭受到DDoS大流量攻击,很多企业遇到真正的大流量DDoS
很多深度学习入门者或多或少对计算机的配置需求有一些疑惑。入门的硬性需求是什么,应该买什么样的电脑,什么样的显卡比较适合,自己的笔记本可以使用吗等等问题。这些问题之前我也有很多疑惑,现在总结了下,为大家稍微讲解一下所需要的配置,以及推荐清单。
开头还是介绍一下群,如果感兴趣PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,Redis, Oceanbase, Sql Server等有问题,有需求都可以加群,群内有各大数据库行业大咖,CTO,可以解决你的问题。加群请联系 liuaustin3 ,在新加的朋友会分到2群(共1500人左右 1 + 2 + 3 + 4) 3群460 已经关闭自由申请,新人会进4群(120),另欢迎 OpenGauss 的技术人员加入
在刚刚落幕的2019爱奇艺世界·大会上,爱奇艺创始人CEO龚宇、爱奇艺首席技术官刘文峰等嘉宾在演讲中,多次提及人工智能等前沿技术带来的改变,创新技术成为一个非常重要的话题。
我从 2012 年开始建站和使用的虚拟主机就是西部数码,期间我自己的泪雪博客还曾获得过西部数码的赞助,直到后来也成了西部数码的代理商,但是也基本都是服务于自己的使用,因为我们自己有一系列的网站。
【新智元导读】本文作者综合从科技作者,研究科学家到企业创始人的观点,提出 AI 的落地中提供给企业的关键优势是预测,而且利用 AI 的预测只会越来越准确,同时也越来越便宜,决策过程中 AI 的增加将促成人与机器之间的伙伴关系。 似乎人人都在谈论人工智能(AI)。AI及其许多形式——认知计算,机器学习,深度学习,分析——似乎将要从上到下地接管每个组织的运作。但它们有多少是以现实为依据的? IBM 前主管,同时也是知名科技作者 Irving Wladawsky-Berger 博士最近探讨了这个问题,指出 AI
推荐了过那么多的后缀,. com仍然是大家心头不变的白月光。 那么,到底哪里能以最低的价格拥有.com? 当D妹打开搜索引擎,输入这个问题,出来的答案可谓是眼花缭乱。 首先,不说价格,想要以拿到最低的优惠,过程可不比追求“女神”简单。有的要先关注微信公众号对暗号,才能领取到优惠券。有的要扫各种二维码。有的还玩返利,返利的钱还不好提现。甚至有的还要准备一些额外的“工具”(不展开讲了)。 看到这些形形色色的套路,D妹陷入了深深的疑惑:你们为难用户的样子,和女神为难追求者有什么区别?还不如直接告诉对方:我洗澡了
上周五(11月17日),以OpenAI首席科学家Ilya Sutzkever为首的董事会成员突然宣布解雇奥特曼,并剥夺了他的董事职位。
作者Lukas Biewald,是CrowdFlower创始人。 量子位编译整理。 问:搭建一个深度学习系统拢共要花多少钱? 答:在树莓派上运行TensorFlow成本是39美元;在GPU驱动的亚马逊EC2节点上运行TensorFlow的成本是1美元,每小时。这些都是可行的方案。 当然要想玩得过瘾,可以自己搭建一个快速的深度学习系统,成本不到1000美元。 这也不是小数目,但这么做的好处是,一旦你有了自己的机器设备,可以运行数百个深度学习应用程序,比方增强的机器人大脑,或者搞点艺术创作。这套系统至少比M
编者按:【双周动态】是【融智未来】推出的产业动态及投融资事件回顾栏目,主要盘点两周内产业大事件和创新企业投融资动态。 01 产业动态 运 营 商 新 闻 中国电信推进智慧社区建设 《关于深入推进智慧社区建设的意见》提出,到2025年,基本构建起网格化管理、精细化服务、信息化支撑、开放共享的智慧社区服务平台,初步打造成智慧共享、和睦共治的新型数字社区。在科技赋能智慧社区方面,中国电信一直在行动。 1)多重政策支持推进智慧社区建设 从政策层面来看,《“十四五”城乡社区服务体系建设规划》等,都对充分应用
我在自己的网站中专门介绍过GPU的一些硬件基础知识:https://lulaoshi.info/gpu/gpu-basic/gpu.html。英伟达为优化深度学习的矩阵运算,在较新的微架构中,专门设计了Tensor Core这样的混合精度核心,因此,人工智能训练最好选择带有Tensor Core的GPU。
机器之心报道 机器之心编辑部 登陆 GitHub 以来,这个项目已经收获了 800 多个 Star。 随着越来越多的企业转向人工智能来完成各种各样的任务,企业很快发现,训练人工智能模型是昂贵的、困难的和耗时的。 一家公司 MosaicML 的目标正是找到一种新的方法来应对这些层出不穷的挑战。近日, MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」,旨在更快地训练模型、降低成本,并获得表现更好的模型。 Composer 是一个用 PyTorch 编写的开源库,旨在集
来源:机器之心本文约3000字,建议阅读10分钟本文介绍了MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」。 登陆 GitHub 以来,这个项目已经收获了 800 多个 Star。 随着越来越多的企业转向人工智能来完成各种各样的任务,企业很快发现,训练人工智能模型是昂贵的、困难的和耗时的。 一家公司 MosaicML 的目标正是找到一种新的方法来应对这些层出不穷的挑战。近日, MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」
三分钟吸收五天的 RSA 会议精华概览 三分钟快速了解旧金山 参会实(吃)用(喝)指(玩)南(乐) 腾讯云安全&云鼎实验室出品 RSA 是信息安全界的顶级会议,目前已26岁,每年都会有很多行业大咖和顶级安全供应商参会。腾讯云安全&云鼎实验室今年也派出了安全专家飞往美国旧金山参与会议,与同行进行学习和交流。 同事们回来后在腾讯内部做了不少分享,在此将公司内部分享的会议浓缩精华概览整理给大伙。RSA 会议一共五天,会议完成后还可以和感兴趣的厂商、同行进行深度交流。其实五天的学习和交流强度还是非常高的。听完同事们
选自RARE Technologies 作者:Shiva Manne 机器之心编译 参与:Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台(参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装,一台深度学习机器的配备指南》),也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果,希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章,参阅:https
AI科技大本营导读:狗年的春节已过,想必现在很多读者都已经回到了学习或工作的状态,不然就是在回去的路上。节日期间大家忙着走亲串友,可能错过了一些人工智领域的最新消息,今天营长就为大家盘点一番。 ▌2018年麻省理工十大突破性技术公布,AI 大众化、生成对抗网络、谷歌实时翻译耳塞等上榜 一年一度的麻省理工十大突破性技术发布,和人工智能相关的有三项,分别是: AI 大众化(AI for Everybody) 生成对抗网络(Generative Adversarial Network,简称GAN) 巴别鱼
目前,大数据被很多人诋毁、滥用,很多人甚至都没有真正了解什么是大数据。但是这并不是说大数据就要完蛋了,这个行业仍有很大希望。Facebook的立场是非常明确的,他们承诺保护数十亿用户的信息安全。但是我们还是会有很多疑惑,哪些人在处理关于我们喜好的数据?我们的这些数据会被传送到哪里?我们采访了几位大数据行业的重要人物,听听他们对这些问题是怎么说的。 新工具,新视角 维珍传媒(Virgin Media)洞察分析部负责人马克·查普曼(Mark Chapman) (维珍传媒:英国第一家通信、电视全业务运营商,欧洲
AI科技评论按:对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说,如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题,既要考虑到使用的场景,又要考虑到价格等各方面因素。 日前,medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置,主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下: 作为一名业余爱好者,在探索和解决深度学习问题时,亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始,我采用的是 Reserved 实例收费模式,因为我对云生态系统不是很懂。 后来,在运行结构良好的实验时,Spot 实例也成了
公有云领域从来不缺乏大型玩家,随着亚马逊、微软、谷歌、阿里等巨头在云计算市场的快速扩张,基础云服务的同质化也愈发明显。
公有云越来越疲软,企业用户和个人用户对于公有云的接受度也越来越低。企业用户往往转向私有云盘产品,个人用户往往转向了NAS产品,从而来满足自己对于文件共享和管理的需求。再者一些托管私有云使用成本非常高,例如联想企业网盘,按照人头每年收费,累计使用的成本非常高。利用开源私有云项目在服务器上搭建属于自己或者企业的私有云,可以说是非常的便宜。
对于具有足够规模广域网的典型组织,SD-WAN具有许多优势。该技术可以减少管理WAN所需的人员时间,减少WAN和站点停机时间,提高应用程序性能,并显著降低因WAN带宽增加而带来的成本。但是,IT不能简单地将产品投入网络基础设施升级中。
作者 | 鸽子 今天的朋友圈,被英伟达给炸了。 怎么回事呢? 话说,英伟达这货最近悄然修改了用户许可协议(EULA),禁止在数据中心使用消费者级显卡GeForce做深度学习。用什么呢?强制用其高端处理器Tesla系列。 GeForce和Tesla这两者有什么区别? 来看一组数据: GeForce GTX 1080: PASCAL; 2560 CUDA cores; 8 TFLOPS (single-prec); 8 GB GDDRX5 320 GB/s; max 180 W. Tesla P100: P
目前国内大部分房地产和物业企业通过搭建社区O2O渠道进行社区增值服务(主要体现在社区新零售方面)。而根据经济观察报的采访,业内很多营销公关做得很好的社区APP,实际上后台数据很难看。“注册用户数量少,注册后登陆使用过的只占几百几千分之一,更不要提反复使用,形成黏性”。当然这也成为大家“心照不宣”的共识。
导读:上一期介绍了无人驾驶的发展现状,今天我们来了解一下深度学习和机器学习的不同实践和运用(文末更多往期译文推荐) GoodData数据科学和机器学习高级总监Arvin Hsu 认为,尽管深度学习和机
大数据文摘作品 编译:新知之路、党晓芊、吴双、Aileen 随着英伟达Titan V的发布,我们迈入了深度学习硬件发展的动荡期。NVIDIA能否在2018年保住深度学习硬件首要供应商的地位还未可知,AMD和Intel Nervana都仍有机会。 所以对于想买硬件的消费者,最精明的选择就是等上3至9个月,到这种不确定的状态过去之后再决定。 深度学习芯片领域的竞争从未停止过。 NVIDIA决定在竞争初现端倪之前,先将自己的垄断地位变现。通过这种方式,他们希望在未来1-2年内确保行业领先,所以他们的Titan V
来源 :ToB老人家 作者:王戴明 ---- 随着互联网势力的进一步扩张,线上线下的融合正在加速。在互联网巨头的鼓吹和推动下,数字化转型已经成为一股洪流,席卷了整个中国企业界。 在这场时代的洪流中,我们可以看到两股具有代表性的力量。一股是SaaS厂商,他们为企业提供数字化转型的工具;一股是产业互联网,他们直接参与交易流程,或者为交易方提供平台化服务。两股力量在时代的舞台上共舞,他们有着不同的路径,但是却背负着同样的命运。 哀伤的冰之歌 早期的SaaS厂商都是从小企业起步,比如快消品领域的外
詹士 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT写代码,水平究竟如何? 不到5分钟,做出一个WordPress(一款内容管理系统软件)插件,且代码很干净。 测试者名叫David Gewirtz,是一位1982年进入IT行业的老炮,供职过的公司包括:赛门铁克、苹果、Pyramid Technology。 即使拥有40年从业经验,他在见识ChatGPT能力之后,还是不禁发出感慨: 本以为不会有太多惊喜,没成想,还是吓了一跳。 在评测文章中,他还表示这一切既令人着迷,又令人惊讶,同时还令他恐
应用程序安全性并不新鲜,但它在需求、复杂性和深度方面正迅速增长。随着网络犯罪自疫情爆发以来增长了近600%,越来越多的SaaS企业开始争相保护他们的应用程序。即使那些运行最新端点保护的系统也面临重大漏洞。
多亏了更快更好的计算,我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了,这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢,传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于,在构建解决方案时,我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架,比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢?从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事,尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
上周,浪潮对外公布了2017云计算产品策略,并透露即将在2017IPF上推出基于OpenStack的云操作系统云海OS 5.0。对于竞争愈发白热化的云计算市场来说,浪潮如此坚决的战略之举,宣告的仅仅是押注OpenStack的决心和实力吗?浪潮能够凭借对OpenStack的布局,在政府、金融、能源这样的大行业竞争中,打破原有的云计算格局吗?
如今,人们在公共云的安全和成本方面还有着一些误解和困惑,这为企业决策者带来了一些错误的想法。人们需要消除误解,并获得真相。
本周四晚,3场公开课,一!起!来!AI芯片听说很贵,可是你知道用树莓派也能玩AI吗? 树莓派(Raspberry Pi)是为计算机编程教育设计的一种微型电脑。它是世界上最小的台式机,外形只有信用卡大小,却具有电脑的所有基本功能。 用树莓派到底能实现什么?它和商业芯片之间有多大差距? 智能视觉监控作为公共安全监控的一个有效手段,越来越受到各方的重视。分析视频中的群体流量,尤其是大范围覆盖、多视场协同场景下的群体目标,对公共安全领域有重要意义。 计算机视觉领域又有哪些趋势和热门应用?让我们在公开课中一探究竟吧!
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 项目地址:https://github.com/mosaicml/composer 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 登陆 GitHub 以来,这个项目已经收获了 800 多个 Star。 随着越来越多的企业转向人工智能来完成各种各样的任务,企业很快发现,训练人工智能模型是昂贵的、困难的和耗时的。 一家公司 MosaicML 的目标正是找到一种新的方法来应对这些层出
人工智能不仅仅与算法有关。一些人认为,接受训练的数据比模型本身更重要,这也是IDC预测到2020年将创造超过44个zettabyte数字数据的原因之一。值得庆幸的是,大数据的兴起有与云存储价格的持续下降相吻合,部分原因在于更便宜的媒体成本,更好的管理工具以及对象存储的创新。
根据Gartner的最新预测,到2019年底,30%的企业已经在其分支机构部署了SD-WAN。SD-WAN的市场预测也引发了网络世界的轰动。IDC的最新调查显示,SD-WAN基础设施的复合年增长率为40.4%,预计到2022年达到45亿美元。这些趋势引发了一场关于SD-WAN与MPLS的激烈辩论。本文旨在阐明MPLS消费者面临的一系列挑战,以及SD-WAN如何帮助他们摆脱这些挑战。
最近几年,大数据这个词出现的次数多到许多读者和投资人都已经对它厌烦了。而且把它的原理详细一解释,大家又会有点不屑:不就是数据分析吗,说得那么玄乎干啥?
新冠疫情来势汹汹,很多企业仓促上线线上业务,但不能像互联网企业那样实现精准定位和触达目标客户,线上线下无法打通,销售过程跟踪和预测困难;由于缺少大数据分析支撑,企业无法精准定位,关键环节的数字化尚不成熟,企业安全极易成为盲点,出了问题,只能‘亡羊补牢’地被动防御,却无法做到‘未雨绸缪’,这场科技战“疫”,严重暴露很多企业数字化能力支撑不足。
现如今建站的公司非常多,尤其是一二线城市,可以说一抓一大把,每个区基本都会有不少,就拿深圳来讲,每个区应该不会少于200家,如果在加上建站的个人等。你可能说这也不多呀,对于市场需求来讲,这个数量其实还是有点饱和。
欣欣向荣的5月,海鼎分别在杭州和深圳举办了主题为“全渠道 新零售 启未来”的2014全渠道战略研讨会,定邀部分零售企业负责人、行业协会、媒体朋友前来,共同探讨新时代零售企业如何把握全渠道零售的“道术器”。会上,中国连锁经营协会副秘书长杨青松、宁波小小万家投资股份有限公司董事长邬国贤、湖北良品铺子食品有限公司董事长杨红春、上海海鼎信息工程股份有限公司副总经理邱浩以及其他几位嘉宾分别阐述了自己对全渠道零售的理解,并介绍了海鼎在构建全渠道零售能力方面的前瞻研究以及形成的国内首套全渠道零售ERP——海鼎鼎力UPow
今天2018 SD-WAN峰会在北京召开,中国联通网络技术研究院首席科学家唐雄燕先生为我们带来主题演讲“电信运营商SD-WAN服务的机遇与挑战”。
顺丰宝存在支付逻辑漏洞,可以允许用户1元变1亿元。这个漏洞在其他网站很难存在,原因是页面交互都使用了对字段做签名。但是顺丰宝没做签名,导致支付金额可以被修改为任意数值。猜测成因是开发人员为了快速实现功能,而忽略了其中数据签名的步骤。可以想象,如果我充值1个亿,然后再使用取款功能,会产生神马效果。
在讲如何找到不同差异点之前,我们要弄清楚,为什么大公司不进行破坏式创新。这也是克里斯滕森一个非常独特的见解。那就是大公司有”价值网依赖“。在他看来,任何成功的企业都有其特定的环境,它用一个特定的技术路线,组织资源来生产出消费者需要的产品或服务。企业一旦通过试错走向成果,企业的能力体系就开始固化了。它的客户、它的产品、成功的方法共同限制了大公司的创新。要变得一起变,所以现在很多企业在做创新业务的时候,都是独立团队出去做的。
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