DSL的起源 1989年，美国贝尔实验室为视频点播VOD业务开发了一种利用普通的铜制双绞线传输高速数据的技术 并命名为DSL（Digital Subscriber Line）也叫数字用户线路 DSL...技术的基本原理 DSL技术是利用了传统电话系统中没有使用的高频信号 实现了一根铜制双绞线上同时传输语音和数据 还是通过不同频率来区分不同业务 DSL的技术分类 > 对称类DSL技术 ps：就是上下行带宽速率对等...MVL（Multiple Virtual Line）多虚拟数字用户线 G.SHDSL（Single-Pair High-Speed Digital Subscriber Line） > 非对称类DSL技术...ps：就是上下行带宽速率不对等 ADSL（Asymmetric DSL）非对称数字用户线 VDSL（Very High Data Rate DS）高速数字用户线 DSL常用的编码调制技术 ADSL的组成
该协议基于TCP，和TCP/IP一样，是一个协议族，包括RTMP基本协议及RTMPT/RTMPS/RTMPE等变种。...8.视频编码 通过特定的压缩技术，将某个视频格式的文件转换成另一种视频格式文件的方式。 9.帧率 指每秒所显示的图像有多少帧（帧也可以理解为张）。
材料：党的十九大报告提出，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。...今年7月，国务院在印发的《新一代人工智能发展规划》中，对我国人工智能发展明确提出了三步走的战略目标，其中第一步，是到2020年达到总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径...新一代人工智能技术，主要由商业需求尤其是互联网需求推动，对传统产业的渗透广度、深度是前所未有的，同时也面临着与产业发展的广泛结合问题。...例如跨媒体感知计算技术的发展，将为一系列存在安防需求的行业，如停车场、银行、学校、仓储物流等提供人脸识别等智能化应用。...一是因势利导，加大开放投入，形成产业，引领世界先进技术。 二是建立国家标准，形成规模，建立健全管理规章制度。
基本概念 1）机器学习的分类 有监督学习、无监督学习、半监督学习 有监督学习：数据做标注，模型同时接受输入+输出，主要包括回归、分类问题 无监督学习：数据不做标注，模型只接收输入，主要包括聚类...半监督学习：有监督、无监督学习结合 基于模型的学习、基于实例的学习 批量学习、增量学习 2）机器学习的基本问题 回归问题：预测结果是连续的 分类问题：预测结果是离散的 聚类问题：无监督学习...回归问题 1）线性回归 线性模型：y=wTx+by = w^T x + by=wTx+b 线性回归：利用线性模型做回归（样本基本呈线性分布） 损失函数：度量预测值（模型计算）、真实值（...处理方式 效果 五、项目示例 1）芯片质检 样本：芯片高清图像 技术路线：OpenCV图像技术 技术点：灰度处理、二值化、膨胀、轮廓检测、轮廓实心填充 2）胶囊质检 样本：胶囊高清图像 技术路线：OpenCV...图像技术 技术点：灰度处理、二值化、膨胀、模糊、霍夫变换、像素计算、轮廓查找/绘制/面积周长计算 3）瓷砖瑕疵检测 样本：1000多个瓷砖样本，包含7个类别（正常、空洞、裂缝、缺块、色板、刮痕、其它）
可扩展: 模块化, 插件化, 可挂载, 可组合 自动化: 自动部署，自动重启，自动复制，自动伸缩/扩展 Kubernetes是Google 2014年创建管理的，是Google 10多年大规模容器管理技术...这里有更多技术细节。 下述动画展示了Service的功能。注意该图作了很多简化。如果不进入网络配置，那么达到透明的负载均衡目标所涉及的底层网络和路由相对先进。如果有兴趣，这里有更深入的介绍。 ?...Docker或Rocket：Kubernetes使用的容器技术来创建容器。 ---- Kubernetes Master 集群拥有一个Kubernetes Master（紫色方框）。
今天给大家介绍一下人脸识别相关的技术，希望对大家能有所帮助！一、人脸识别概念人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。...所使用的核心技术主要有：2.2 人脸关键点及活体特征人脸关键点：也称为人脸关键点检测、定位或人脸对齐，根据人脸图像定位出人脸面部的关键区域（嘴巴、鼻子、眼睛、耳朵、脸部轮廓等等），其中根据72个关键点描述五官的位置来进行人脸跟踪
现在人工智能提的非常多，那么什么才算真正的人工智能？人工智能技术又和其他技术有何不同之处？本文简要分析一下近年来的人工智能技术。 ? 所谓人工智能，就需要有人类的智能体现。...传统技术一般是基于固定的规则和模式，比如计费功能软件，拍照等等。这些技术和人的区别有两方面： 1. 人能有更复杂的感知，比如通过眼睛看世界，通过语音进行沟通交流 2....人能够做更复杂的思考和判断，而不仅仅是固定、简单的逻辑 这两方面人能做的事，对于传统技术来说，难度非常大。...但近几年的深度学习技术在一定程度上解决了这些问题，对于图像识别，即CV领域（Computer Vision），采用深度神经网络（DNN， Deep Neural Network）进行物体分类、检测、图像分割等都取得了很大进展...因此，深度神经网络技术在CV和NLP领域上取得的巨大进展是人工智能技术普及的基础，也使得机器越来越智能，越来越接近人的智能。
人工智能（Artificial Intelligence）：缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。...人工智能技术四大分支 模式识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值的、文字的、逻辑关系的，等）信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识涉及到图像处理分析等技术...直到不久之前，计算机视觉和图像侦测技术还与人类的能力相去甚远，因为它太容易出错了。 深度学习属于机器学习的一种，它的算法技术发展到一定程度之后依赖的是深度神经网络。...人工智能市场生态格局 基础支撑：人工智能芯片、云计算平台、大数据平台 核心技术：自然语言处理、计算机视觉、智能语音 主要应用领域： ⏩机器人领域：人工智能机器人，它能理解人的语言，用人类语言进行对话，并能够用特定传感器采集分析出现的情况...⏩图像识别领域：利用计算机进行图像处理、分析和理解，以识别各种不同类型模式的目标和对象的技术，例如人脸识别、汽车牌号识别等。
人工智能发展简史 人工智能最早的探索也许可以追溯到莱布尼茨，他试图制造能够进行自动符号计算的机器，但现代意义上人工智能这个术语诞生于1956年的达特茅斯会议。...此后的研究热点就是怎么使用各种技术训练深度的神经网络，这个过程大致持续到2010年。...语音识别 语音识别系统是一个非常复杂的系统，在深度学习技术之前的主流系统都是基于HMM模型。...价值和奖励（Reward）是强化学习最基本的两个概念。对于一个Agent（强化学习的主体）来说，Reward是立刻获得的，内在的甚至与生俱来的。比如处于饥饿状态下，吃饭会有Reward。...虽然有很多Adaptation的技术，但是总体看起来还是很难达到预期。
>遗传算法(Genetic Algorithm) >群聚技术//empty 其实这篇文章更类似于科普贴，它完全可以作为你学习人工智能的入门文章，我的目的是用通俗的语言概括人工智能领域的各项技术，从而让读者有个直观浅显的认识...随机(Random) 随机是智能的基础，人工智能的很多技术都需要用到随机，因此有必要把这个提到前面谈谈 一考虑基于C/C++，般我们都是使用的rand()等函数实现随机，当然我们也有吊炸天的boost...有关状态机的资料可以参见：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%89%E9%99%90%E7%8A%B6%E6%80%81%E6%9C%BA 为了便于理解，现复制一下基本概念...调整脚部神经元阀值，当调节为1，发现跳不过，就调节为8,如此在一定的区间内随机直到成功 置信网络(Belief Network) 从分类中可以看出置信网络从属于深度学习，而深度学习父级是神经网络，也就是说置信技术是以神经网络为基础的在其基础上优化的一门机器学习技术...置信技术把人工智能推向了极致，他与博弈论、神经网络遗传算法构成了AI的核心体系。
现在有非常多的大公司在做人工智能方面的研究，包括Google、IBM、Facebook、Apple、百度等，也有数不尽的小型创业团队进入，使得人工智能方面变得热闹非凡。...下边在不泄露技术机密的前提下，简要分享我们人工智能系统的设计思路与背后基于的原理。...2、人工智能发展限制因素的误解 虽然基于现有计算机发展人工智能技术仍旧面临或多或少的限制，但将其归结于计算性能、编程方式等原因，显然是不正确的，因为这些都可以基于现有技术来解决，下边依次简要说明。...，这也就意味着如果想高效的实现人工智能技术，最好开发出全新的编程模式，开发一款全新的计算机架构。...2）三维建模 深度学习是一向基于信息提取的技术，但产生人工智能需要的基础“数据识别”，仍需要搭配另一套技术体系，即三维建模相关技术，这是因为现实世界中的事物大多是三维的，因此在“数据识别包”提取的过程中
其实基本的锁就包括了三类 自旋锁 互斥锁 读写锁， 其他的比如条件锁，递归锁，信号量都是上层的封装和实现! 锁的使用 锁是线程编程的基本同步工具。锁使你能够轻松保护大部分代码，以确保该代码的正确性。...OSX和iOS为所有应用程序类提供了基本的互斥锁。 Foundation框架为特殊情况定义了互斥锁的一些额外变体。下面我们看一下如何使用其中几种类型的锁。...以下示例显示了消费者线程处理循环的基本结构。...清单4-5显示了条件和谓词的基本初始化和使用。在初始化条件和互斥锁后，等待线程使用ready_to_go变量作为谓词进入while循环。...，再iOS中常用的锁基本使用也有了了解，接着，我们也是对常用的锁做了一个简单的Demo来做了下各种锁的性能分析。
etcd官网特征描述 ---- etcd的技术概述 etcd是基于什么语言编写，通过什么算法保证数据集群同步的呢？...在考虑etcd读写效率以及稳定性的情况下，基本可以选型如下： 只有单台或者两台服务器做kubernetes的服务集群，只需要部署一台etcd节点即可； 只有三台或者四台服务器做kubernetes的服务集群...其实不是越多越好，基本三台和五台服务器作为etcd的节点已经比较稳定的了。 那么如果任性就是要服务器很多呢？会出现什么样的情况？
HAWQ是一个Hadoop原生的SQL查询引擎，它结合了MPP数据库的关键技术和Hadoop的可扩展性。
接下来，就以声网的在线抓娃娃为例，为各位同学解读，在选择在线抓娃娃技术方案时，应该关注哪些要点。 一套完整的在线抓娃娃机解决方案包含以下部分： 必选： 娃娃机1台（为什么需要，不用解释了吧...）...摄像头2个以上（覆盖2个以上视角） PC机一台或工业主板一块，二选一 音视频传输软件方案 信令软件方案 在线抓娃娃App 可选： CDN云端 基本的业务流程 以声网的在线抓娃娃机解决方案为例，在线抓娃娃参与方有...目前市场上，已经有一些线上抓娃娃整体解决方案，各自技术实现上有一些差异。线上抓娃娃解决方案，需要关注以下几个方面的差异： 一. 低延时 低延时是决定线上抓娃娃体验的核心关键点。...这部分视频实时传输的功能实现比较有技术难度，而且直接决定了延时高低。若视频传输延时过高，则用户的操作观感总有滞后感。...可下载：乐抓、秒爪、哇叽哇叽体验声网在线抓娃娃技术方案。
▎从行业趋势看，Serverless 是云计算必经的一场革命 2019 年，Serverless 被 Gartner 称为最有潜力的云计算技术发展方向，并被赋予是必然性的发展趋势。...---- Serverless 的价值 Serverless 技术为什么会获得越来越多的关注？我们可以从几个角度来看。...这里提到的技术特点的对象，特指 Serverless 产品中的计算产品，也就是云函数。...---- Serverless 的应用场景 Serverless 架构或者技术，可以用在什么样的场景下，来充分发挥它的优势呢？...Hello Serverless 技术沙龙「深圳站」来了！
大数据基本架构应包括如图所示内容： ? 大数据基本架构参考如下： ? 1）数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。...随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。...数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 ?...3、数据的管理： 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中，有6种数据管理技术普遍被关注，即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。...6、数据的使用： 大数据有三层内涵：一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；二是新型的数据处理和分析技术；三是运用数据分析形成价值。
有哪些相关技术?对普通人的生活会有怎样的影响?我们来一步步弄清这些问题。 一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。...另一方面，大数据分析对于运算量的需求激增，原有的基于单机的运算技术显然已经不能满足需求，这就催生了一些列新技术。 三、大数据技术 抽象而言，各种大数据技术无外乎分布式存储 + 并行计算。...下面介绍几种当前比较流行的大数据技术： 1.Hadoop Hadoop无疑是当前最知名的大数据技术了。...好程序员致力于移动互联网精英人才培养，开设全栈HTML5+、大数据+人工智能、JavaEE+云数据等多门课程。学员入职阿里、新浪、百度、搜狗等知名企业屡见不鲜，成就学员转行、就业，拿高薪进名企的梦想。...大数据+人工智能课程1月15日开班在即，现报名免费试学30天，学费优惠5000元。
image.png 目前，研究人员正在深入研究更深层次的领域，试图将区块链纳入更复杂的技术领域，如大数据，物联网，以及最重要的人工智能领域。 什么是人工智能？...image.png AI和Blockchain合并 基本上，区块链关注的是保存准确的记录、身份验证和执行，而AI则帮助决策、评估和理解某些模式和数据集，最终产生自主交互。...image.png 通过几个例子显示了人工智能和区块链共享的相似特征，我们现在可以继续了解区块链技术如何改变人工智能。 数据开放市场 如前所述，人工智能技术的进步取决于能否从各种来源获得数据。...更值得信赖的AI建模和预测 计算机系统的一个基本原则是GIGO。人工智能领域在很大程度上依赖于大量的数据流。一些个人或公司故意篡改所提供的数据以改变结果。...最后，区块链技术是不可变的代名词，这意味着数据是可跟踪的和可审计的。 对数据和模型的使用的控制 这是整合区块链技术和人工智能的一个非常重要的方面。
边缘计算技术与人工智能相结合的安全生产智能监管场景解决方案，对安全生产的监管提供智能分析和及时预警的服务。...路视频流实时分析；单颗内置算力芯片支持30 万人脸大底库；安全可靠：系统有密码复杂度及密码过期等保障措施，支持HTTPS协议访问及推流；SM2、SM3、SM4国密、GB35114加密；超细颗粒度的权限管控；水印技术
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