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最前沿:大规模深度强化学习的发展

也由此,大规模深度强化学习(Large Scale Deep Reinforcement Learning)成为刚需。 在今天这篇Blog中,我们主要来梳理一下近几年大规模深度强化学习框架的发展情况。 2 大规模深度强化学习要解决什么问题? 大规模深度强化学习要充分的利用大规模的cpu-gpu 计算资源来实现神经网络模型的高效训练。在思考大规模深度强化学习之前,我们先看一下大规模的监督学习要怎么做? 大规模监督学习不太需要考虑复杂的框架,因为每台机器都可以直接喂数据,只需要把每台机器反向传播得到的梯度gradient取平均更新模型就可以了。 那么大规模深度强化学习有什么不一样呢? 9 一点小结 从上面的发展来看,大规模深度强化学习的框架基本上是固定了,基于OpenAI Dota 2或SEED RL可以取得目前最佳的CPU-GPU使用效率。

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    2015年第37次中国互联网络发展状况统计报告

    http://cnnic.cn/gywm/xwzx/rdxw/2015/201601/t20160122_53283.htm 导读: 1月22日,中国互联网络信息中心(CNNIC)发布第37次《中国互联网络发展状况统计报告 该报告显示,半数中国人已接入互联网,移动互联网塑造了全新的社会生活形态,“互联网+”行动计划不断助力企业发展,互联网对于整体社会的影响已进入到新的阶段。 截至2015年12月,中国网民规模达6.88亿,全年共计新增网民3951万人。互联网普及率为50.3%,较2014年底提升了2.4个百分点。 截至2015年12月,中国手机网民规模达6.20亿,较2014年底增加6303万人。网民中使用手机上网人群占比由2014年的85.8%提升至90.1% 。 截至2015年12月,中国网民中农村网民占比28.4%,规模达1.95亿,较2014年底增加1694万人。

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    低代码领域:发展路径、市场规模及未来趋势洞察!

    低代码+云的模式可以利用规模效应稀释云成本。 1、低代码:发展背景长期视角中,低代码平台将企业需求与自主开发深度融合,打造出可持续性的、紧跟变化的IT服务能力来经受瞬息万变的时代考验。 2、低代码:发展路径低代码更强调敏捷开发的能力,以此为基础不断向更加自动化、智能化的技术融合形态演进,从表单驱动、模型驱动向数据驱动演进。 4、低代码:市场规模低代码行业经历了2017-2020年的快速发展阶段,市场增速开始有所放缓,在企业数字化转型及疫情的助推下, 2021年低代码行业市场规模达到27.5亿,增长速度为72.4%,预计未来 4年复合增速达到44.1%,2025年中国低代码行业市场规模将达到118.4亿。

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    CNNIC:中国互联网发展状况统计报告

    小编为大家摘取关键数据,让大家在几分钟内直观了解中国互联网发展现状。 网民数据 总体网民规模 截至2015 年6 月,我国网民规模达6.68 亿,半年共计新增网民1894 万人。 网民属性 性别结构 截至2015年6月,中国网民男女比例为55.1:44.9,女性网民占比相比2014年底提升了1.3个百分点。 ? 与此同时,大专及以上人群占比下降0.8个百分点,中国网民继续向低学历人群扩散。 ? 网民互联网应用状况 上网时长 2015 年上半年,中国网民的人均周上网时长达25.6 小时,相比2014 年底减少0.5 个小时。 ? 相比整体团购市场,手机团购发展更为迅速,手机团购用户规模达到1.29亿,半年度增长率为8.7%,手机团购的使用比例为21.7%。 ?

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    智能物流技术发展趋势!2025市场规模100亿!

    01 我们已经进入智慧物流时代 智慧物流的发展主要得益于:一、技术要素支撑:物联网、机器人、人工智能(AI)、大数据等技术不断成熟;二、市场要素倒逼:企业面临产能过剩、需求个性化、产品快速更新等市场发展 03 物流系统需要更加智能化 当前,智慧物流正处于大发展阶段。 AI正在成为智慧物流发展的新引擎,未来,AI+物流大有可为。 ? 05 2025年AI+物流市场规模将达100亿 人工智能技术不断应用于物流领域,在仓储、运输等环节降低物流企业的人力成本,提供人员及设备的工作效率。 2019年人工智能+物流的市场规模已达15.9亿元,预计到2025年市场规模将接近100亿(来源:艾瑞咨询《2020年中国AI+物流发展研究报告》)。 ?

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    从支付宝看大用户规模互联网架构发展

    互联网系统系统发展到一定规模之后需要面对多个层面不同的压力,从资源压力到数据访问瓶颈都需要持续进行解决。 比如早期的互联网业务更多的是为了进行业务试错,所以通过单体系统实现一个MVP架构。 随着业务落地之后用户规模的增加,会进入分布式阶段,通过大量无状态的服务水平扩展解决大用户量带来的压力。 我们假借支付宝的发展看下在业务和数据发展到一定规模之后,互联网系统架构应如何设计。 比如在数据量发展到一定规模之后,我们可以进行数据库拆分,可以进行分表,一般采用水平拆分解决写瓶颈或是数据量问题。 回过头再来看下支付宝在大规模用户请求下做的架构设计: 基于用户分组的RZone设计,让每个用户可以独占一个单元完成请求,解决了系统容量带来的挑战。

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    万亿市场洞察:中国网民“夜经济”白皮书(完整版)

    在不同的预测中,中国夜间经济未来的总体规模,被认为会超过万亿,甚至达到十万亿。 “夜经济”本质上是一种基于时段性划分(当日下午6点到次日凌晨6点)的经济形态,以休闲性、服务性消费为主体,囊括夜间购物、餐饮、旅游、娱乐、学习、影视、健康等,并带动多行业的经济发展。 为了进一步了解中国网民在“夜经济”不同领域中的消费行为、趋势和未来潜力,企鹅智库通过对旗下企鹅调研平台,对全网样本进行精准抽样调研,将夜经济中包括晚餐夜宵、外卖、运动健身、逛街购物、电影、KTV、学习培训 、按摩理疗、线上娱乐等多个领域,进行数据和趋势分析,最终发布了这份《中国网民“夜经济”指数报告》。

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    低代码风起,平台化和生态化支撑厂商规模发展

    低代码厂商最终发展趋势将是平台化和生态化,通过联合第三方开发商等合作伙伴,打造生态,为探索更具规模化能力的商业模式打下基础 当前,企业数字化转型不断深入,快速、敏捷地开发数字化应用成为了实现业务数字化的关键 低代码厂商在商业模式上如何实现规模发展? 随着企业用户加大对于低代码平台的投入,低代码开发平台市场也迎来蓬勃发展的态势。据Forrester,全球低代码行业市场规模将从2020年的70亿美元增至2024年的145亿美元。 03 生态化和平台化是低代码厂商实现规模化的重要路径 以上低代码开发平台的两种发展路径,最终的形态将是平台化和生态化。 此外,由于不同企业需求各异,厂商为某一个客户开发交付的具体软件应用也很难复用到其他企业,难以实现规模化落地。 越来越多的低代码厂商开始尝试第二种商业化落地模式——平台化的发展路径。

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    万亿市场洞察:中国网民“夜经济”白皮书

    在不同的预测中,中国夜间经济未来的总体规模,被认为会超过万亿,甚至达到十万亿。 "夜经济"本质上是一种基于时段性划分(当日下午6点到次日凌晨6点)的经济形态,以休闲性、服务性消费为主体,囊括夜间购物、餐饮、旅游、娱乐、学习、影视、健康等,并带动多行业的经济发展。 为了进一步了解中国网民在“夜经济”不同领域中的消费行为、趋势和未来潜力,企鹅智库通过对旗下企鹅调研平台,对全网样本进行精准抽样调研,将夜经济中包括晚餐夜宵、外卖、运动健身、逛街购物、电影、KTV、学习培训 、按摩理疗、线上娱乐等多个领域,进行数据和趋势分析,最终发布了这份《中国网民“夜经济”指数报告》。

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    【数据报告】中国互联网22岁了,未来它将如何成长?

    中国移动互联网的发展还在依赖于手机网民的需求增长,这些手机网民也是推动中国智能手机,尤其是国产手机出货量增长的新生力量。 如果说第一批、第二批的网民还是有一定经济实力的中青年,那么到了 2016 年,中国网民的整体结构已经非常年轻化甚至少年化,为了表达方便,我会用「低龄化」来统一表达。 进一步看,中国网民的学历结构如下,简单扫过去,高中及以下的三个学历结构的群体占据了 80%。 ? 互联网企业其实早已意识到这一点,包括京东、淘宝都在农村布点,但农村的互联网基础设施不完善则制约了这企业的发展。 ? 如上图所示,农村互联网的普及率在过去两年内的增长不足 3.5%,考虑到农村庞大的人口规模,这样的数字真心不好看。

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    发展大数据不要一味追求数据规模大,要“应用为先”

    李国杰认为,发展大数据不要一味追求“数据规模大”,不要“技术驱动”,要“应用为先”,不能抛弃“小数据”方法,同时要高度关注构建大数据平台的成本。 发展大数据应避免的误区 1不要一味追求“数据规模大” 大数据主要难点不是数据量大,而是数据类型多样、要求及时回应和原始数据真假难辨。 所谓数据规模大与应用领域有密切关系,有些领域几个PB的数据未必算大,有些领域可能几十TB已经是很大的规模。 实际上发展信息技术的目的是为人服务,检验一切技术的唯一标准是应用。我国发展大数据产业一定要坚持“应用为先”的发展战略,坚持应用牵引的技术路线。技术有限,应用无限。 我们不要攀比大数据系统的规模,而是要比实际应用效果,比完成同样的事消耗更少的资源和能量。先抓老百姓最需要的大数据应用,因地制宜发展大数据。

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    2013年中国网民受损近1500亿元

    会上发布的一项调查显示,过去一年中国网民在网上的损失保守估计达1491.5亿元,网络诱骗是最主要的侵害方式,网民权益的保护力度亟须加强。    与此同时,互联网发展“谁拥有用户,谁就拥有市场”的特性,使得一些互联网企业想尽各种办法吸引用户、抢夺资源,甚至逾越法律规则和行业秩序,最终损害网民权益。    据12321举报中心、中国互联网协会反垃圾信息中心和光芒网联合进行的中国网民权益保护调查显示,2013年中国网民在网上的损失约为1491.5亿元,54.8%的网民损失在100元以内,约有13.4%的网民损失在 中国互联网协会副秘书长石现升说,维护网民权益是互联网发展的底线和根基。而权益保护,机制是第一,技术是第二。

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    零信任如何跨产业规模发展?四大安全专家同台论道

    绿盟科技集团有限公司解决方案中心高级总监刘弘利、腾讯安全终端安全业务负责人张鹏飞受邀出席,共同围绕零信任行业生态、零信任安全能力、零信任体系化安全建设、零信任安全实践等话题展开深入讨论,希望借此推动零信任跨产业规模发展 但随着数字化转型发展,企业网络与互联网用户和设备的互动需求不断提升,企业的应用和数据也不再局限在内网中,攻击暴露面不断增加,传统边界安全面临着巨大考验。 刘弘利预测,随着安全防护的不断完善,2021年针对人的攻击比重会持续加大,防御检测逃避也将是重点发展方向之一。 腾讯安全反病毒实验室负责人马劲松表示,这样的大背景下,零信任的发展亟需行业生态来规范引导。 探索零信任生态发展的道路上,腾讯一直在付诸行动。

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    全球商学院院长到访腾讯互联网与社会研究院

    10月25日上午,来自全球各地的24位商学院院长、27位北京大学商学院教授等60余人到访腾讯互联网与社会研究院,就互联网发展趋势、腾讯公司发展情况、研究院概况等等进行交流;研究院秘书长司晓博士、产业经济中心主任孟昭莉博士 他首先介绍了全球互联网行业的竞争格局、市场规模排名等,从创新驱动的角度分析了腾讯公司在国际、国内两个市场的优势与竞争地位。 接着,他对腾讯公司的发展历程、业绩规模、战略布局等几个方面进行了说明;对于微信,他介绍微信聊天功能、朋友圈、面对面建群等功能,并在介绍了中国传统的抢红包习俗的基础上,对微信红包这个有意思的功能进行了演示 司晓博士介绍微信面对面建群 随后,孟昭莉博士对腾讯互联网与社会研究院的基本情况进行了介绍。 她首先介绍了研究院的目标定位、体系架构等基本情况,然后对研究院主要活动与成果进行了说明,包括:与国内外顶尖学府、科研机构合作举办国际性论坛及活动,发布《中国互联网法律与政策研究报告》,持续推出《互联网前沿

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    CNNIC第38次互联网统计报告透露了哪些信号?

    网民结构,哪些人在上网   █性别结构   截至 2016 年 6 月,中国网民男女比例为 53:47,同期全国人口男女比例为51.2:48.8,网民性别结构趋向均衡,且与人口性别比例基本一致。 █职业结构   截至 2016 年 6 月,中国网民中学生群体占比仍然最高,为 25.1%;其次为个体户/自由职业者,比例为 21.1%;企业/公司的管理人员和一般职员占比合计达到 13.1%。 █上网时长   2016 年上半年,中国网民的人均周上网时长为 26.5 小时,对比 2015 年提高 0.3 小时。 ? 其中,我国手机网上外卖用户规模达到1.46亿,增长率为40.5%,手机网上外卖的使用比例由16.8%提升至22.3%。 ?   网上外卖行业处于高速发展阶段。 █在线政务服务   截至2016年6月,我国在线政务服务用户规模达到1.76亿,占总体网民的24.8%,发展空间广阔。

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