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【译】Wise工程：2025年技术栈更新

允许企业使用我们的API 我们的公共API允许企业直接集成Wise的跨境支付服务，使用安全的REST API，支持OAuth认证。...完全托管的边车容器（如Envoy代理）现在简化了产品团队的部署。 扩展水平扩展，使用KEDA[14]，根据每日和每周的流量模式优化工作负载。 对成本优化的关注使Wise更接近于零任务[15]。...推动智能解决方案 我们的机器学习架构旨在支持探索和生产，无缝集成机器学习功能到产品中，以改善客户入职和欺诈预防，并利用负责任的人工智能技术。...我们已在整个数据资产中实现了自动化数据发现，以了解创建了什么数据；谁创建了它；以及数据的类别是什么。我们正在利用我们的数据库存来支持数据删除、数据合规和数据发现的工作。...LGTM堆栈的可观察性 我们改善了可观察性生态系统，以更好地监控、理解和优化Wise产品。可靠性工程师专注于构建一个更强大、高效和富有洞察力的可观察性平台，以应对我们快速扩展环境中的关键挑战。

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    了解下Salesforce即将推出的Customer 360

    今天我们主要来讨论下Customer 360都有哪些特性以及未来我们如何在业务中使用它。 每家公司都希望跨渠道和部门提供一致的客户体验。...Demandware）中，客户表称为客户记录。 只有当系统架构师将它们连接在一起，解决多条相同记录在多个系统中出现的问题时，然后才能推出连接的体验。...他们将客户记录从Service Cloud Person Accounts *，Marketing Cloud订阅用户（数据扩展）和Commerce Cloud Customer Profiles映射到一个统一的标准的客户视图中...例如，如果John Doe是Marketing Cloud中的客户记录，Commerce Cloud中的另一个记录，以及Service Cloud中的另一个记录，则系统知道John Doe是一个人，而不是三个人...如......

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    一文览尽LiDAR点云目标检测方法

    下面详细介绍一下这3个部分如何在基于bev的目标检测方法中发挥作用。 ?...从结果可以看出，使用DV替换HV，使整体结果提高2个多点，再增加point-wise feature后，车辆检测结果再提高3个多点，行人检测结果再提高4个点，说明voxel中的每个点对voxel特征表达都重要...network backbone：用于特征提取的主体结构，可以为resnet，vgg等，也包括增强特征的方式，如fpn detection head：检测网络输出，包括目标的类别、位置、大小和姿态，以及速度预测等...之前在介绍基于point-wise feature的目标检测方法中说过，该方法潜力较大，其实从图3中也可以看出。如果从效率上可以优化一下，在实际应用的可能性也会变大。...如有侵权，联系删除

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    身为SaaS元老，Salesforce能够在云服务成功突围吗？

    Salesforce的创始人兼CEO Marc Benioff在推特中证实了这一点，并明确表示收购BeyondCore可以“加强其人工智能在云分析方面的性能”。 ?...根据业界人士分析，此番收购，是Salesforce基于产品整合逻辑对自身原有的分析云产品进行的进一步补充和丰富。...4月，有消息称Salesforce收购了深度学习创企MetaMind，以提升Salesforce的数据科学能力； 6月初，Salesforce以28亿美元收购美国领先的按需电子商务解决方案提供商Demandware...目前市场上除了Salesforce所推崇的SaaS，主流的云服务模式还有IaaS（如亚马逊的AWS）和PaaS（如拥有各类API的谷歌云）。 ?...从图中我们可以发现，只有IBM和Salesforce是主攻SaaS模式的。

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    开源|LightGBM基本原理，以及调用形式

    目前已有的 GBDT 工具基本都是基于预排序的方法（pre-sorted）的决策树算法(如 xgboost)。...基于 Histogram 的决策树算法带深度限制的 Leaf-wise 的叶子生长策略直方图做差加速直接支持类别特征(Categorical Feature) Cache 命中率优化基于直方图的稀疏特征优化多线程优化下面主要介绍...Leaf-wise 则是一种更为高效的策略，每次从当前所有叶子中，找到分裂增益最大的一个叶子，然后分裂，如此循环。...直接支持类别特征 　　实际上大多数机器学习工具都无法直接支持类别特征，一般需要把类别特征，转化到多维的0/1 特征，降低了空间和时间的效率。而类别特征的使用是在实践中很常用的。...LightGBM 的工作还在持续进行，近期将会增加更多的新功能，如： R, Julia 等语言支持（目前已原生支持 python，R语言正在开发中） 更多平台(如 Hadoop 和 Spark)的支持

    3.8K50

    2020年云计算10大预测

    Salesforce推出分析平台 近几年来，CRM的领导者不断地在并购市场上崭露头角，为全新的产品奠定了基础。ExactTarget和Demandware分别开发了营销云和商业云。...Salesforce正在整个产品组合中注入这些技术。它可能还会将它们集成到一些以数据为中心的SaaS产品中。...微软的人工智能芯片 自定义芯片在超规模制造商中广受欢迎，如亚马逊推出了Inferentia芯片，谷歌提供了Tensor处理单元（TPU）。...AWS Leaders提出“多云” 不久前，在Amazon Web Services活动中很多演讲者都只将混合云作为企业向公共云迁移过程中的一个“尴尬”切入点。...如果链接或转载的图文有侵犯第三方权利的，请联系本号，本号将即刻断开链接或删除

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    LightGBM算法总结

    1.3 Xgboost 原理 目前已有的 GBDT 工具基本都是基于预排序的方法（pre-sorted）的决策树算法(如 xgboost)。...Leaf-wise 则是一种更为高效的策略，每次从当前所有叶子中，找到分裂增益最大的一个叶子，然后分裂，如此循环。...1.4.4 直接支持类别特征 实际上大多数机器学习工具都无法直接支持类别特征，一般需要把类别特征，转化到多维的0/1 特征，降低了空间和时间的效率。而类别特征的使用是在实践中很常用的。...基于这个考虑，LightGBM 优化了对类别特征的支持，可以直接输入类别特征，不需要额外的0/1 展开。并在决策树算法上增加了类别特征的决策规则。...5 lightGBM的坑 5.1 设置提前停止 如果在训练过程中启用了提前停止，可以用 bst.best_iteration从最佳迭代中获得预测结果： ypred = bst.predict(data

    3.9K30

    全监督语义分割训练新范式「像素对比学习」，苏黎世联邦理工等出品

    目标是将正样本从大量负样本中识别出来。...交叉熵损失促使分割模型学习具有判别力的特征、提升分类能力（强调性质 1），pixel-wise contrastive loss 通过探索像素之间的全局语义关系，从整体上约束语义分割特征空间（强调性质...从度量学习的角度，交叉熵损失为一元损失函数（unary loss）, 而对比损失为二元损失函数（pair-wise loss），探索高阶的度量损失函数有可能带来更大的提升。...对比损失在计算中需要对正负样本采样，有可能借此更自然地实现训练中的类别再均衡（class rebalance）。...本文方案在主流语义分割数据集上取得了有效的性能提升，并且有望在其它图像稠密预测任务中（如 2D 人体姿态估计，医疗图像分割等）发挥优势。

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    WISE-PaaS AFS数据分析框架服务与开发示例

    整合多种机器学习函式库，如：Spark Mllib、Tensorflow，可轻松调用后端分布式计算资源降低开发门坎。...步骤二：从链接开启数据分析框架服务 当服务部署完成后，可以透过链接，快速登入数据分析框架服务。...推理API 实作 实作情境描述 取出influxDB最近20分钟的数据。 从AFS下载最新的模型。 推理未来1分钟的温度。 将此次推理的RSME及模型版本的时间记录于influxDB。...1.推理API程序代码，下载位置。 2.config 修改，针对个人平台上的信息做修改。 3.将推理API上架至平台部署，开启终端机，输入下列两行指令。...$ cf login –a api.wise-paas.com –u [username] –p [password]$ cf push Step 2.

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    LightGBM源码阅读+理论分析（处理特征类别，缺省值的实现细节）

    处理类别特征 EFB、GOSS、Leaf-wise等细节 LightGBM正是由于本着快的思想，最终导致的一个优点就是能够处理大数据！！！！！！！...：A,B,C,D,数学化后为0,1,2,3 那么我们先按照从左到右的顺序遍历，从0开始那么左树类别就是0，右树就是1,2,3,4计算增益比较更新，接着到1，那么左树就是0和1，右树就是2,3,4计算增益比较更新...左右两次遍历的意义何在？其意义就在于缺省值到底是在哪里？...Tree still grows leaf-wise < 0 means no limit 当然了，该方法中还有其他检查选项类如，当数据不够多时也是不会往下分裂的： if (num_data_in_right_child...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

    2.6K20

    CVPR 2022 | CNN自监督预训练新SOTA

    近年来, 计算机视觉领域涌现出一大批有效的自监督预训练模型，如 NPID、SimCLR、MoCo 等，它们能够从大规模数据集中通过自监督的方式学习潜在的图像语义表征，从而提升预训练模型在各项下游任务（如物体分类...那么，如何在图像的表征空间中构建这样的树状结构呢？在缺少类别标签的无监督场景中，可以通过对图像特征聚类的方式获得图像的潜在语义类别。...在这一过程中, 语义类别的树状结构自然地得以维护：在某层聚类中为相同类别的图像，在上层中仍然保持为相同类别。...在多个层级聚类中心指导下, 最终的选择性实例对比学习 (Instance-wise Contrastive Selective Coding, ICSC) 的损失函数为： 选择性原型对比学习 除了用于指导实例间的对比学习...另外一个例子, 研究者们展示了一个经典的语义树状结构： 除了层级结构可视化，研究者们也展示了 HCSC 训练过程中删除的「假负样本」：例如对其中一个鸟类样本，删除的对比负样本也大部分为鸟类。

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    CVPR 2022 | CNN自监督预训练新SOTA：上交、Mila、字节联合提出具有层级结构的图像表征自学习新框架

    近年来, 计算机视觉领域涌现出一大批有效的自监督预训练模型，如 NPID、SimCLR、MoCo 等，它们能够从大规模数据集中通过自监督的方式学习潜在的图像语义表征，从而提升预训练模型在各项下游任务（如物体分类...那么，如何在图像的表征空间中构建这样的树状结构呢？在缺少类别标签的无监督场景中，可以通过对图像特征聚类的方式获得图像的潜在语义类别。...在这一过程中, 语义类别的树状结构自然地得以维护：在某层聚类中为相同类别的图像，在上层中仍然保持为相同类别。...在多个层级聚类中心指导下, 最终的选择性实例对比学习 (Instance-wise Contrastive Selective Coding, ICSC) 的损失函数为： 选择性原型对比学习 除了用于指导实例间的对比学习...另外一个例子, 研究者们展示了一个经典的语义树状结构： 除了层级结构可视化，研究者们也展示了 HCSC 训练过程中删除的「假负样本」：例如对其中一个鸟类样本，删除的对比负样本也大部分为鸟类。

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    java finalize方法_实例分割模型

    通过引入“实例类别”这一概念，将实例分割的问题转化为两个分类问题。实例类别则是根据实例中的每一个像素的位置和尺寸来确定标签的，思路非常巧妙。...作者认为，这些两阶段方法都是step-wise和indirect的，因此提出疑问，实例分割与语义分割为何在解决方法上相差如此之大？是否有办法更加简单地完成实例分割？...本质上来说，一个实例类别可以去近似一个实例的中心的位置。因此，通过将每个像素分类到对应的实例类别，就相当于逐像素地回归出物体的中心、这就将一个位置预测的问题从回归的问题转化成了分类的问题。...这么做的意义是，分类问题能够更加直观和简单地用固定的channel数、同时不依赖后处理方法（如分组和学习像素嵌入embedding）对数量不定的实例进行建模。...网络实现 SOLO将图片划分成S×S的网格，如果物体的中心（质心）落在了某个网格中，那么该网格就有了两个任务：（1）负责预测该物体语义类别（2）负责预测该物体的instance mask。

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    恺明大神 Mask R-CNN 超实用教程

    在此教程中，你将学习如何在opencv中使用Mask R-CNN。 使用Mask R-CNN，你可以自动分割和构建图像中每个对象的像素级MASK。我们将应用Mask R-CNN到图像和视频流。...对象检测器，如yolo、faster r-cnn和ssd，生成四组（x，y）坐标，表示图像中对象的边界框。...另一方面，实例分割算法为图像中的每个对象计算像素级mask，即使对象具有相同的类别标签(右下角)。...ROI池化的工作原理是从特征map中提取一个固定大小的窗口，并使用这些特征获得最终的类别标签和边界框。...OpenCV和Mask RCNN在视频流中的应用 ---- 我们已经学会了怎么将Mask RCNN应用于图像上，现在我们进一步学习如何在视频上应用Mask RCNN.

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    恺明大神 Mask R-CNN 超实用教程

    在此教程中，你将学习如何在opencv中使用Mask R-CNN。 使用Mask R-CNN，你可以自动分割和构建图像中每个对象的像素级MASK。我们将应用Mask R-CNN到图像和视频流。...对象检测器，如yolo、faster r-cnn和ssd，生成四组（x，y）坐标，表示图像中对象的边界框。...另一方面，实例分割算法为图像中的每个对象计算像素级mask，即使对象具有相同的类别标签(右下角)。...ROI池化的工作原理是从特征map中提取一个固定大小的窗口，并使用这些特征获得最终的类别标签和边界框。...OpenCV和Mask RCNN在视频流中的应用 我们已经学会了怎么将Mask RCNN应用于图像上，现在我们进一步学习如何在视频上应用Mask RCNN.

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    恺明大神 Mask R-CNN 超实用教程

    在此教程中，你将学习如何在opencv中使用Mask R-CNN。 使用Mask R-CNN，你可以自动分割和构建图像中每个对象的像素级MASK。我们将应用Mask R-CNN到图像和视频流。...对象检测器，如yolo、faster r-cnn和ssd，生成四组（x，y）坐标，表示图像中对象的边界框。...另一方面，实例分割算法为图像中的每个对象计算像素级mask，即使对象具有相同的类别标签(右下角)。...ROI池化的工作原理是从特征map中提取一个固定大小的窗口，并使用这些特征获得最终的类别标签和边界框。...OpenCV和Mask RCNN在视频流中的应用 ---- 我们已经学会了怎么将Mask RCNN应用于图像上，现在我们进一步学习如何在视频上应用Mask RCNN.

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