快讯

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周二

2020-02-25

  • 我眼中的分布式系统可观测性

    位于 M87 中心的特大质量黑洞示意图(? EHT Collaboration) 今天的文章我想从这张模糊的照片说起。相信很多小伙伴对这张照片并不陌生,这是去年人类第一次拍摄的 M87 中心黑洞的照片,从1915年,爱因斯坦提出相对论预言黑洞的存在到 2019 年我们终于第一次 「看到」 了黑洞的样子,中间整整相隔了 100 多年,这对于人类认识黑洞乃至认识宇宙都是一个里程碑式的事件。人类是一个感性的动物,所谓 「一图胜千言」 很多时候一张图传达的信息超过千言万语。 关于黑洞我不想展开太多,...

  • 自动驾驶感知技术的实践与探索

    导读:自动驾驶中的感知技术如同驾驶员的"眼睛"和"耳朵",在高速重卡的场景中,感知技术将面临哪些挑战?在量产化道路中,如何让感知技术与产品相结合去看清和理解足够的场景,本文将分享我们的一些心得体验。 以下Enjoy~ 大家好,很高兴今天给大家分享智加科技在感知技术上的实践和探索,在前面的环节,江博士已经介绍了很多深度学习在智加自动驾驶中的很多应用,这里我特地给大家多介绍一些感知方面,深度学习(还包括其它的一些传统方法)能够落地的一些方法和实践,尤其是我们在实践过程中遇到的一些技术问题和一些有意思...

  • HiveMQ为物联网应用推出了完全托管、完全兼容的MQTT 5服务

    HiveMQ云旨在为物联网应用提供一个完全托管的平台,这些应用会使用MQTT将数据以流的方式传出设备。HiveMQ云的特点是具有自动扩展性并为每个客户以按小时计算的固定费率提供专用的基础设施。 根据HiveMQ的说法,使用HiveMQ云最大的优势之一是其完全兼容MQTT实现,其中包括MQTT 5。这和其他物联网平台供应商(如亚马逊、谷歌和微软)不同,它们只提供了该协议的部分实现。HiveMQ表示,不完全符合标准的缺点是把物联网设备锁定到由供应商提供的具体实施中。 对于物联网应用程序,由于物联网...

  • 过去一年,机器学习和深度学习领域的顶级研究论文盘点

    本文作者在过去一年编辑了大量探索机器学习和深度学习的文章(这里有更多信息),因此想花点时间着重介绍最有趣的一些论文和研究,并分享了代码实现链接,以便广大开发者亲自尝试。(每篇论文分别给出了代码库和论文两个地址,点击文字即可访问) 本文最初发布于Medium,经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。 对比表征蒸馏 这篇模型蒸馏领域的论文利用对比目标族来捕获相关性和高阶输出相关性。在这篇文章中,它们被用来将知识从一个神经网络提取到另一个神经网络。 HobbitLong/RepDistiller ...

  • 腾讯的世界需要“第三类接触”

    ?40年前斯皮尔伯格拍了部科幻片叫做《第三类接触》,把人类与外星人的关系讲得温情脉脉,所谓“第三类接触”,说白了就是以开放的心态面对不速之客。 在互联网的世界里,如何对待新物种是一个更复杂的课题,不明觉厉的新技术或突然踢馆的友商,都比外星人更危险,所以巨头们早就总结了一套成熟的招法。 最初示范的是谷歌,集大成者是腾讯。 每次的全球开发者大会,谷歌都会展示新产品、新技术、新功能,世人一边纵情欢呼,一边窥测技术进化的脉络,寻找未来的商机。 但你知道吗?谷歌目光的每次漂移,都会让投资人心中一颤。...

  • App时代,如何解决近9亿网民的个人隐私安全难题?

    个人隐私安全已经成为这个时代最重要的话题之一。如今,我们生活在数字化社会,上网已经成为生活和工作的必备。如果说智能手机是我们上网的“大路”,那App则是这“路”上跑的车。然而,随着App的快速发展,这条“路”上危机四伏,充满危险,作为驾驶员的我们随时可能“翻车”,轻则“伤筋动骨”,重则“车毁人亡”。 近几年,App侵犯个人隐私安全的行为愈演愈烈。这不仅招来广大网民的不满和投诉,而且引起政府监管部门的重视。毫无疑问,它已经成为亟待解决的社会问题。 App的黄金时代 狄更斯的小说《双城记》有一句...

  • 异构计算系列文章(一):定义、场景及局限性

    诞生伊始,计算机处理能力就处于高速发展中。及至最近十年,随着大数据、区块链、AI 等新技术的持续火爆,人们为提升计算处理速度更是发展了多种不同的技术思路。大数据受惠于分布式集群技术,区块链带来了专用处理器(Application-Specific IC, ASIC)的春天,AI 则让大众听到了“异构计算”这个计算机界的学术名词。 “异构计算”(Heterogeneous computing),是指在系统中使用不同体系结构的处理器的联合计算方式。在 AI 领域,常见的处理器包括:CPU(X86...

周一

2020-02-24

  • 5G的速度到底能有多快?

    2020年已到。这一年正是国际电联5G愿景中的商用元年。 实际上,从2019年开始,5G的幼苗早已在欧美中日韩破土而出。今年,这批幼苗正在茁壮成长,并已在全球分蘖蔓延成燎原之势。 对于广大吃瓜群众来说,是时候体验5G飞一样的网速了!那么问题来了:如果买了5G手机,能达到的理论速率到底是多少呢? 本期蜉蝣君将抽丝剥茧,跟大家聊聊5G峰值速率的计算问题。 无线网络要提升网速,主要靠下面4个武器:频率带宽、帧结构、调制编码、MIMO。5G当然也不例外。 下文将以最常见的Sub6G频谱(小于6GHz...

  • 谷歌发布TyDi QA语料库,涵盖11种不同类型语言

    为了鼓励对多语言问答技术的研究,谷歌发布了 TyDi QA,这是一个涵盖了 11 种不同类型语言的问答语料库。 问答技术帮助人们在日常生活中遇到问题时,如“乌贼的墨汁可以安全食用吗?”之类的问题,用户可以通过询问语音助理或键入搜索内容并期望 得到答案。去年,我们向研究社区发布了英语版的 自然问题 数据集,以提供反映真实用户需求的 挑战。然而,世界上还有成千上万不同的语言,其中许多语言使用非常不同的方法来构造语义。例如,在英语中,一个物体(“book”)和多个物体(“books”);而在阿拉伯...

  • 教你这6个小技巧,让你在GitHub上快速找到你想要的资源

    GitHub搜索用法-in限制搜索 公式: XXX关键词 in:name 或 description 或 readme 1、xxx in:name 项目名包含xxx的 例如: dubbo in:name 搜索项目名包含dubbo 的项目 2、xxx in:description 项目描述包含xxx的 例如: dubbo in:description 搜索项目描述中包含dubbo 的项目 3、xxx in:readme 项目的readme文件中包含xxx的 例如: dubbo in:rea...

  • 过度防范?莫斯科公交司机接令人工识别中国乘客,人脸识别系统也被授权启用

    最近,莫斯科的公交司机有点慌,在聊天群里,大家纷纷询问:“如果看到亚洲面孔的人乘车我该怎么办?”“我如何确定他们是不是中国人?直接问他们吗?” 据外媒报道,莫斯科公共交通运营商上周指示,如果中国公民上了他们的公共汽车,司机应迅速将相关信息告知调度员,由调度员负责报警。 消息一出,莫斯科的公交司机纷纷贴图,表示自己也收到了类似的指令,他们互相询问:中国人究竟怎么了? 紧接着,一封电子邮件截图被传到社交网络。这封邮件据说是莫斯科城市交通公司的内部邮件,作者是公司员工。 邮件要求莫斯科市公共交...

  • MacBook显卡不跑AI模型太浪费:这个深度学习工具支持所有品牌GPU

    通过这款名为 PlaidML 的工具,不论英伟达、AMD 还是英特尔显卡都可以轻松搞定深度学习训练了。 众所周知,深度学习是因为 2010 年代英伟达 GPU 算力提升而快速发展起来的,不过如今市面上还有多种品牌的显卡,它们同样拥有不错的性能,后者能不能成为 AI 模型算力的基础呢? 如果答案是肯定的,那我们的笔记本电脑岂不就可以用来跑深度学习模型了,尤其是让我们下了血本的 MacBookPro。 MacBookPro 在科技圈覆盖面颇广,质量也不错,不能拿来做深度学习实在可惜。在选购 ...

  • Stack Overflow泄露用户电子邮件信息

    作为全球最知名的开发者问答网站,Stack Overflow发生信息泄露事件,涉及大多数用户。 2月23日,一位名叫Gajus Kuizinas的开发者在Medium上披露,Stack Overflow用户的电子邮件信息被泄露。 据了解,Gajus Kuizinas正在为开发者服务工具GitSpo开发一个“Google Alerts”。他写道,“虽然我没彻底搞清楚它是什么,但是GitSpo增长迅速,并受到开发者们的欢迎。”具体说来,GitSpo从不同的社交网络收集数据,比如Twitter、L...

  • 携程机票数据仓库建设之路

    一、前言 随着大数据技术的飞速发展,海量数据存储和计算的解决方案层出不穷,生产环境和大数据环境的交互日益密切。数据仓库作为海量数据落地和扭转的重要载体,承担着数据从生产环境到大数据环境、经由大数据环境计算处理回馈生产应用或支持决策的重要角色。 数据仓库的主题覆盖度、性能、易用性、可扩展性及数据质量都是衡量数据仓库解决方案好坏的重要指标。携程机票部门数据仓库也在不断摸索向着这些目标砥砺前行。 二、携程机票数据仓库技术栈 携程机票部门的数据仓库建设主要基于公司公共部门的大数据基础环境及数据调度平台,...

  • 网络安全,下一个“十年”饭碗稳了?_IT技术周刊第617期

    window.location.href='http://www.51cto.com/act/weeklyedm0224/edm617'; “战疫”进行时,多个行业线下转线上求生,云买菜、云蹦迪、云相亲、云聚会等悄然兴起,未来属于云时代似乎成为互联网的共识,而与互联网息息相关的网络安全领域,或将站上澎湃发展的“风口”。 日前,360网络安全研究院院长宫一鸣感叹:“万物互联,一切联网……对安全人员来说是保证下一个十年还有饭吃的机会。” 一石激起千层浪。 疫情之后,网络安全前景如何成为从业者议论...

  • 机器学习模型越来越大,开发者应该如何部署?

    对于机器学习,乐观的人认为其可以完成所有人类可做的任务,比如开车、接电话、预约会议、回复邮件等。但现实是机器学习只不过解决了狭窄范围内的问题,比如视频推荐、商品推荐和估算到达时间。然而,当 OpenAI 发布 GPT-2 时,这一差距好像缩小了。 本文最初发布在 TowardsDataScience 博客,经原作者 Caleb Kaise r授权,InfoQ 中文站翻译并分享。 对于OpenAI 构建的通用语言模型GPT-2,该领域的开发者都不陌生。通过简单增加模型大小,GPT-2有15 ...

  • 系统解读Kafka的流和表(四):弹性和容错能力

    在上一篇文章中,我们了解了Kafka的处理层,以及Kafka Streams和ksqlDB的分布式处理架构。在这篇文章中,我们将再次探讨处理层,并深入理解Kafka是如何实现弹性伸缩和容错能力的。 我们先从流和表的处理容错能力开始,然后再介绍弹性。我们将会看到,它们实际上是一枚硬币的两面。 容错处理 流和表具有容错能力,因为它们的数据被可靠地存储在Kafka中。对于流来说,这个相对好理解,因为流是直接与主题对应起来的,如果在处理过程中出了问题,重新读取主题的数据就可以了。 这对于表来说就相对复杂...

  • 独家揭秘陆金所去Oracle全过程:18个月将90%数据库业务换到MySQL

    陆金所目前已经完成全站90%以上的去Oracle工作,并且将在6月底前下线最后一台Oracle。他们是怎么做到的? 在搜集企业去Oracle实践的过程中,我们发现很多企业都会依赖于云厂商或者其它已经去Oracle成功企业的帮助,真正凭借自己力量去Oracle的企业并不多。而今天我们介绍的去Oracle案例,恰恰就是凭借自己力量去Oracle的一家企业,这家企业是陆金所。 陆金所去Oracle实践开始于2018年年中,历时18个月,将全站90%的数据库、数千张表从Oracle无缝切换至MyS...

  • 如何高效保证强化学习过程中的安全性?

    本文介绍了高效保证强化学习过程中安全性的一种方法,将强化学习与控制屏障函数结合起来,从而求得安全的控制输入。 01 强化学习 强化学习(RL)是机器学习的一个子领域,代理通过与环境交互来学习,观察这些交互的结果并相应地获得奖励(正面或负面)。 这种学习方式模仿了我们人类学习的基本方式。 随着我们朝着通用人工智能(AGI)的方向发展,设计一个可以解决多个任务(即对图像进行分类,玩游戏等)的系统确实具有挑战性。当前的机器学习技术范围,无论是有监督的学习还是无监督的学习,都擅长随时处理一项任...

  • Shopify将移动开发转向React Native,性能提升翻倍、超95%跨平台代码共享

    在对React Native进行了一年的实验后,Shopify表示将会使用它来进行未来移动应用的开发。根据报道,React Native所带来的收益是成倍的性能提升和超过95%的跨平台代码共享。 Shopify是在收购Tictail之后开始其React Native之旅的,Tictail是一家专注React Native的公司。Shopify背后的另外一个驱动因素是他们已经在其Web产品中广泛使用React了。因此,探索将React模型进一步扩展至移动应用的可能性也就是很自然的事情了。在2019...

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