Nik Collection 中文版是一款PS滤镜插件套装,其包含了七款PS插件,功能涵盖修图、调色、降噪、胶片滤镜等方面。Nik Collection 作为很多摄影师和摄影爱好者所熟悉的一大照片后期处理软件,Nik Collection优异的实用性在照片处理时展现出了强大的功能性。因此,也成为很多摄影师和摄影爱好者的必备软件。
ISP: 互联网服务提供商(Internet Service Provider)
引言 回顾一下自己参与的智能客服系统项目,从技术调研到游戏领域的对话文本数据分析和任务细分定义,再到建模调优以及最后的运营优化等整体流程的学习,收获良多。一般的智能客服系统包括三大模块,具体系统结构图如下: 对话系统整体结构图 对于多轮任务型对话,首先需要理解用户主要说了啥,怎么说的以及对话的逻辑流程,并借助于对业务的理解以及对话文本的数据分析,抽象出对用户发言的语义理解定义,也即是语义理解模块。本篇主要是讲述意图识别的技术知识。在我们的业务场景中,意图细分成了2层的层级意图结构,也即话题意图以及
您可能会考虑是否值得学习 Linux,因为它在桌面上远没有 macOS 或 Windows 那么受欢迎。有很多值得学习 Linux 的原因,下面是其中的一些。
开发 AI 和机器学习系统从来没有像现在这样方便。 类似于 TensorFlow、Torch 和 Spark 这样的开源工具,在 AI 开发者群体中已是无处不在。再加上亚马逊 AWS、Google Cloud 等云服务带来的海量计算能力,将来使用笔记本电脑来训练 ML 模型或许不再难以想象。 公众对 AI 的遐想,总忽视了数据的角色。但海量被标记、注解过的数据,是当下 AI 革命当之无愧的主要推手之一。业内研究团队和公司机构,均明白“数据民主化”的意义——使任何开发者都能获取高质量的数据来训练、测试模型
开发 AI 和机器学习系统从来没有像现在这样方便。 类似于 TensorFlow、Torch 和 Spark 这样的开源工具,在 AI 开发者群体中已是无处不在。再加上亚马逊 AWS、Google Cloud 等云服务带来的海量计算能力,将来使用笔记本电脑来训练 ML 模型或许不再难以想象。 公众对 AI 的遐想,总忽视了数据的角色。但海量被标记、注解过的数据,是当下 AI 革命当之无愧的主要推手之一。业内研究团队和公司机构,均明白“数据民主化”的意义——使任何开发者都能获取高质量的数据来训练、测试模型,是
VPC全称是Virtual Private Cloud,翻译成中文是虚拟私有云。但是在有些场合也被翻译成私有网络或者专有网络等。这里其实就有些让人迷惑,VPC究竟是指云还是网络?答案是,VPC即是一种云,也是一种网络模式,不过应该从服务和技术的角度分别来看。 一、虚拟私有云 首先从服务的角度来看,VPC指的是一种云(Cloud),这与它的字面意思相符。对于基础架构服务(IaaS),云就是指资源池。你或许听过公有云(Public Cloud)、私有云(Private Cloud)、混合云(Hybrid Cl
音视频服务器要解决的核心问题是一样的,因此无论哪个公司的服务,都不会从0开始码代码,都会基于开源项目改。那么从开源到能提供商业服务,到底有哪些路要走? 个人介绍 大家好,我是杨成立(忘篱),目前在阿里云负责RTC的传输网络,之前在蓝汛CDN负责直播的传输网络,这十年左右一直在做视频的后端服务,也是开源视频服务器SRS的作者,SRS目前是全球Top1的开源视频服务器。 后端服务都架构在云上,CDN的趋势也是边缘云,这是因为云计算成为各种服务的基础设施,当然也包括视频的后端服务。开发者可以便捷的直接使用云厂
音视频服务器要解决的核心问题是一样的,因此无论哪个公司的服务,都不会从0开始码代码,都会基于开源项目改。那么从开源到能提供商业服务,到底有哪些路要走?本次LiveVideoStackCon 2021 上海站中,我们邀请到了阿里云RTC传输网络负责人杨成立(忘篱)为我们从边缘云原生的角度详细解析RTC服务架构的演进。
【新智元导读】本文按计算机视觉、自然语言处理、语音识别、地理空间数据等人工智能的子领域分类,精心整理,每个数据集均附有下载链接,是做 AI 研究不容错过资源。 今天,构造 AI 或机器学习系统比以往任何时候都更加容易。我们有许多开源的最前沿的工具,如 TesorFlow,Torch,Spark 等,也有 AWS、Google Cloud 以及其他云服务提供商提供的大量计算力,这意味着你可以悠哉地一边喝着咖啡一边用 laptop 训练模型。 虽然不算人工智能这列火车的车头,但 AI 革命的幕后英雄是数据——得
1 新智元编译 来源:medium.com 编译:刘小芹 【新智元导读】本文按计算机视觉、自然语言处理、语音识别、地理空间数据等人工智能的子领域分类,精心整理,每个数据集均附有下载链接,是做 AI 研究不容错过资源。 今天,构造 AI 或机器学习系统比以往任何时候都更加容易。我们有许多开源的最前沿的工具,如 TesorFlow,Torch,Spark 等,也有 AWS、Google Cloud 以及其他云服务提供商提供的大量计算力,这意味着你可以悠哉地一边喝着咖啡一边用 laptop 训练模型。 虽然不
每年年初似乎都有疯狂的冲动想提高工作效率。新年的决心,渴望开启新的一年,当然,“抛弃旧的,拥抱新的”的态度促成了这一切。通常这时的建议严重偏向闭源和专有软件,但事实上并不用这样。
pip 是当前最流行的 Python 安装包管理工具之一,很多阿里云用户会通过 pip 更新系统源。阿里云的 pip 源地址有以下三处:
本来是在找一些有趣的关于mlsys的paper,突然发现,相比我刚刚读Ph.D.那会,这个domain变得越来越火了,包括MLSys2022,OSDI2022好多这方面的paper,目测9月开WLK前,我都有大把的时间来搞这些东西,所以,这次肯定是能够把坑填完的。同时也发现爱丁堡的麦络老师也写了一本不错的关于mlsys的书籍:
公有链上的各个节点可以自由加入和退出网络,并参加链上数据的读写,读写时以扁平的拓扑结构互联互通,网络中不存在任何中心化的服务端节点。像大家所熟悉的比特币和以太坊,都是一种公有链。公有链的好处是没有限制,你可以自由参加。
我们选择软件定义网络,可能是为了节省成本,或者是需要特定应用的路由。再或者,可能需要扩展网络以处理新的云服务,甚至是扩展的数据中心。但是,无论出于何种原因,我们都是希望在网络中前进,所以我们现在要做的就是,突破目前的规划阶段,真正开始着手部署SDN。
2017年属于人工智能和机器学习,其势头将在明年得到延续,除此之外,2018年还有哪些科技趋势值得所有IT人士和企业共同关注的呢?真理掌握在拥有数据水晶球的人手中,近日Github技术副总裁给出了GitHub对2018年科技趋势的官方预测: 1.云计算2.0:数据将统治一切 过去几年唱主角的云计算1.0主要是围绕大规模云计算中心,二云计算2.0则完全围绕数据,包括数据迁移和相关工具和服务,例如分析和机器学习系统。如今所有的企业都是数据公司,不管他们有没有意识到。2018年只要企业善加利用,数据将成为企业最有
机器之心专栏 作者:蚂蚁集团-大安全-数字身份及安全生态、浙江大学 来自浙江大学和蚂蚁集团 - 大安全 - 数字身份及安全生态的研究者提出了一种基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络 HRN。 基于有监督式深度学习的图像识别任务中一个方面要求是构建整理大规模、高质量的标注数据,这就对图像质量和标注人员的背景知识有比较高的要求。例如,在细粒度分类任务中,标注人员需要依赖大量的领域知识去区分各种种类的鸟以及不同型号的舰船,如图 1 所示。 图 1: 不同种类的信天翁以及不同型号的航母 在图 1 中,标注人员需
3.垂直竞争 这几年我一直都有在撰写关于数字营销的垂直竞争:公司在营销人员和客户之间的不同点上的如何发挥作用并提取价值。 垂直竞争中最强大的“竞争对手”是那些拥有独家用户的公司。如果你想通过他们的渠道
上述问题,作为一个程序员,相信大家或多或少都经历过,但是不要担心,因为最近我发现了一个功能十分强大的编程模型插件:aiXcoder XL,可以帮助大家一键解决上述问题。
基于ARM架构的国产芯片终于在芯片市场撕开了一道口子,尽管,目前它仍小到可以忽略。
Excel文档是十分常见的办公软件,一旦被黑客盯上,足以让大批量的用户中招。用相同的Excel文档混淆用户视线,表面“波澜不惊”,实则“暗藏危机”。
2021年度腾讯数字生态大会已落下帷幕,专有云产品中心研发总监、专家工程师秦国安,在分布式云会场给大家分享了《腾讯专有云 客户专属的分布式云》,让我们回顾一下分享干货吧!
在上一期《数据掘金者》中,主要介绍的是有别于传统日志的腾讯专有云日志平台。本期给大家带来是专有云中不可或缺的保险机制——容灾管理系统。
首先,在学习之前一定会考虑一个问题——Python版本选择 对于编程零基础的人来说,选择Python3。 1、学习基础知识 首先,Python 是一个有条理的、强大的面向对象的程序设计语言。建议从下面
“抄袭”事件 前段时间,于正又双叒叕上热搜了,但这次不是因为抄袭他人,而是因为旗下艺人造型被抄袭了?! 7月30日下午,于正发布微博,质疑TFBOYS的七周年黑色羽毛造型写真抄袭自己2015年拍摄的《半妖倾城》演员造型。 但“抄袭”事件爆出后,舆论并没有靠向本次的“受害人”于正,反而网友群起而攻之:抄袭?不存在的!纷纷力证他这是要蹭TFBOYS的热度。 的确,使用黑色羽毛作为视觉造型的并非只有TFBOYS,早在1994年,伊能静在专辑《圣女传说》中就使用了黑羽造型。而国内外更是不乏相似造型
SDN西风东渐,先为CT行业不屑一顾到行业大热,至今已有7个年头,NFV概念来自于CT自身,但在此之前,网络设备硬件通用化的争论和小范围实践已经存在了十年以上,云计算虚拟化技术的成熟解决了其技术的可行
“开源” 一词最初是在1998年创造的,用来描述 Netscape 发布的Navigator 网络浏览器源代码,最终成为 Firefox。不幸的是,Netscape 正处于死亡阵痛之中,因此,由于错误的原因,Netscape成为了开源的一个例子。
LiveVideoStack:冼牛你好,简单介绍下自己的工作经历,以及在即构科技负责的工作内容和感兴趣的技术方向。
语言是人类特有的技能,语言的运用使我们能和其他人交流思想、传播知识,创造文化,从而促进我们思想的进步与人类自身发展进程。语言本身具有多文化特性,为更好地理解语言复杂的语言结构和语言神经科学基础,我们需要将语言能力分解为两部分:
On.Lab ONOS项目组领导下的一个工作组近日发布了一个开源的leaf-spine fabric架构,以期进一步推动开放网络的发展。 开放网络基金会(ONF)首席架构师Saurav Das认为,这个全新的开源leaf-spine fabric架构也证明了OpenFlow是有效的。 这个项目是ONOS、ONF、Broadcom和Edgecore共同合作的一个项目。 该架构(leaf-spine fabric架构)使用的是白盒交换机上运行的OpenFlow 1.3,是开放计算项目(OCP)和白盒交换机生态系
一旦开放标准取代了专有系统,许多其他市场就蓬勃发展起来。可观测性市场也面临着同样的机遇。
本文首先解释了新术语"LLMOps"及其背景,然后讨论使用LLMs和传统ML模型构建AI产品的不同之处,并基于这些不同点总结出MLOps和LLMOps的差异。最后我们将讨论在不久的将来,LLMOps将会发生什么样的变化。
作为一个专业的码农,最怕的就是脑子里突然断线,望着键盘,十个手指不知道要怎么敲代码了。其实,就算是再优秀的程序员也会遭遇脑袋突然混乱没有思路的问题。碰到这样的问题,并不一定意味着你不够优秀,缺乏技能或知识。恰恰只是你的灵感突然“失踪”了而已。代码编程不是一项容易的工作,灵感不见了,我们可以通过采取非正统的方法来保持你想要的生产力水平,找回属于你的专有灵感,并确保完成手里的工作(代码)。
作者|DANIEL TERDIMAN 阅读时长:3分钟 提到人工智能,大部分人会想到当前非常热门的领域,比如“人机大战”,自动驾驶、图像识别,语音识别等等,但你知道人工智能还能帮农民分拣黄瓜吗? Andreessen Horowitz合伙人Frank Chen认为人工智能并不能是某些人专有的,应该是人人都能使用的一项技术。 迈阿密大学图书馆——数字馆藏(来源:Flickr) 人工智能(AI)对自动驾驶汽车、面部识别和自动翻译的实现起着非常重要的作用,并且这项技术最近得到了大量关注。但在硅谷,
时间倒回4月9日,9To5Mac通过iOS 14的代码,猜测苹果或将推出全新的APP下载和使用方式,用户只需扫描二维码或打开链接,即可体验应用程序的某些特定功能,而不需要在iPhone或iPad上安装APP的完整版本。
“首先我们拿下了曼哈顿,下一个目标是柏林。” —Leonard Cohen 在计算机产业发展的早期,硬件占据着绝对的统治地位。 我的哥哥那个现在还放在车库里出奇昂贵的打字机,在1979年时的价格是7500美元,相当于2014的25000美元。我说“出奇昂贵”就是这个意思。 虽然不是一夜之间的事,但计算机的发展也可以说是一日千里了,变得小巧了,商业化了,更便宜了。软件也开始推翻硬件的统治,崭露头角了。 机器人领域是否也会如此?机器人制造商会否为各自的专有软件而拼的你死我活,重走一遍计算机产业的路?
NeurIPS 2020官方近日发布了一份开源指南。从2019开始,NeurIPS就“强烈建议”提交论文代码,不过仍非强制。
如今说起NFV(网络功能虚拟化),通信网络领域的朋友早已耳熟能详——其通过基于行业标准的x86服务器、存储和交换设备,来取代通信网中的那些传统、私有、专用的网元设备。可以说,NFV的出现将颠覆传统通信网络设备市场的格局。 正是看到了NFV为小型和专业的设备供应商带来了新的机会,为此,传统的大型设备供应商也在积极拥抱NFV,然而Heavy Reading的最新调查报告却显示,传统的大型设备供应商很难成为最终的大赢家。 NFV时代的网络架构与传统网络架构最大区别就是NFV增加了一个管理编排域(简称MAN
某日袋鼠云运维小哥进行例行运维巡检,通过监控视图发现客户应用服务器cpu使用率突然呈上升趋势。通过专属服务群第一时间与业务方联系,与业务方确认是否有正在执行的定时任务,或者大范围拉取账单等业务操作。然而仔细分析了业务日志后,确认当时业务上并没有进行会消耗大量计算资源和网络资源的操作。
亚马逊、苹果、谷歌和Zigbee联盟周三联合宣布,他们正在合作开发一种基于互联网协议的智能家庭设备连接新标准。
在最近摩根大通的财报电话会议上,这家美国最大的银行公布了创纪录的利润,并计划新建 400 家分行。但它也表示将把每年金融科技投入预算增加到 120 亿美元。这比 2020 年的 95 亿美元大幅增加。
该团队的主要训练方法是:fast.ai 用于分类任务的渐进式调整大小和矩形图像验证;英伟达的 NCCL 库,该库整合了 PyTorch 的 all-reduce 分布式模块;腾讯的权重衰减调整方法;谷歌大脑的动态批量大小的一个变体,学习率逐步预热(Goyal 等人 2018、Leslie Smith 2018)。该团队使用经典的 ResNet-50 架构和具备动量的 SGD。
编者按:这一年,SDN产品密集发布,但敢于买单的用户却依旧寥寥;这一年,运营商网络的SDN改造悉数启动,但传统行业用户却只能隔岸观火;这一年,SDN生态圈暗流涌动,但国内围绕SDN的开发者生态圈却踪迹难寻。一边是产业界、学术界的积极推进,一边却是SDN商用迟迟不见“谷歌式”成功案例的尴尬。这些SDN发展中的怪现象到底是怎么回事? 因谷歌基于“软件定义网络(SDN)”构建的B4网络大获成功,2012年SDN开始在全球炙手可热。SDN的核心理念是将网络功能和业务处理功能与网络设备硬件解耦,变成抽象化的功能,再通
这篇文章来自于我非常崇敬的一个学者 Martin Kleppmann(下文用马丁指代) 的一篇访谈,包含了很多有趣的观点,比如为什么要写Designing Data-Intensive Applications(缩写为DDIA)这一本书,关于计算机行业专有名词乱用的点评,对分布式系统里广为流传的 CAP 定理的批评以及讨论了事件溯源(Event Sourcing)这种架构的适用场景和缺点,最后还附带了对计算机行业里去中心化趋势的看法。
编者按:开放网络基金会(ONF)旨在推动软件定义网络(SDN)的发展,推动网络的进步,开放网络基金会执行主席Dan Pitt就2015年SDN发展作出了如下预测。 现在早已进入了新的一年。虽然在2014年帮助推动软件定义网络(SDN)行业向前发展的令人瞩目的创新和引人入胜的对话值得反思,但我还是忍不住要憧憬2015年即将出现的种种激动人心的变化。 第一个预测:开源软件将成为网络标准的新规范。 网络行业人士在网络标准方面有着数十年的经验,众多标准委员会就是佐证。只要需要某种新的特性或功能,就会成立(或改组)一
在大数据年代,各种机器学习算法的应用也日渐广泛。虽然在实际生产中只要调用各种成熟的算法库即可解决机器学习问题,但我们也需要对这些算法有概念上的了解。小编在这里就逐渐为大家带来各种经典算法的快速入门,希望大家有所收获。 悠久历史 神经网络是一个非常古老的传说。 自从40年代初心理学家 W.W.Mcculloch 和梳理逻辑家 W.Pitts 提出 M-P 模型以来,大家对其研究可谓是一波三折,跌宕起伏。神经网络不断地从「看好」到「被打击,到「被冷落」,再到「被看好」中循环。 以下列举了一些主要的神经网络发展的
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