参考链接： 人工智能应用 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。...那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？ 什么是人工智能？ ...人工智能是研究、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，是认知、决策、反馈的过程。 ...人工智能技术的细分领域有哪些？ ...3、语音识别 语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
容器技术的主要机制 定义：包含相应应用程序组件的服务实例即为容器(Container)。...在一个容器中运行的程序无法看到容器外的程序进程，包括那些直接运行在宿主机(host)上的应用和其它容器中的应用。 容器虚拟化是虚拟化操作系统。...在容器技术支持下，能够从现有硬件资源中获取更丰厚的性能回报。用户可以在一个内核上运行基于不同库和环境的应用，对计算的衡量也可以采用不同单位，包括从一个物理或虚拟机到更细粒度更灵活的容器实例等。...容器技术不是虚拟化的替代方案，它还不能取代全系统的服务器虚拟化技术，全虚拟化技术的多数应用场景是面向高度复杂服务的云基础设施，为其提供计算、存储、迁移等服务。...容器技术优缺点： 优点： （1）轻量级、易扩展：虚拟机自身是一个完备系统，拥有虚拟化的硬件和特定资源，如果每个VM有2GB容量，则10个虚拟机就需要20GB；若采用容器，因为共享其操作系统内核，
笔者很喜欢技术，从移动端、后台、再到算法都有学过。学过了各种技术之后，觉得技术很多技术其实相通的，有时候觉得这是对世界的一个朴素的理解。...学技术首先要要去理解技术中涉及的一些英文的名字，以及一些主要的概念。如果把这些概念都理解了，有了主要的脉络，再看细节就很容易了。 Android移动端技术主要有哪些呢 ？...后台技术来说，很多人认为就是CRUD，只是这个很浅层次的。涉及到各个技术细节是挺多，尤其涉及到微服务分布式，云原生这些。...对于算法来说，这里说的算法主要指的是机器学习算法和深度学习算法。...涉及到具体的图像、语音、文本、推荐等垂直领域的应用，其实离不开前面提到的基础技术与原理。
谷歌无人驾驶汽车所采用的技术部件中，就采用了NVIDIA 的移动终端处理器Tegra（4 核CPU+256 核GPU）。 ?...目前随着计算能力和通信能力的大幅提升，智能汽车大规模的市场容量带来的想象空间，使得自动驾驶已成为被广泛看好的人工智能(AI)应用领域，成为投资与技术研发竞相角力的主战场，而“芯片+算法”是能够取得关键点...TPU 目前在谷歌主要用于：1）、机器学习系统RankBrain，用于帮助谷歌处理搜索结果；2）、街景StreetView，用于提高地图与导航的准确性；3）、围棋人工智能AlphaGo，其最初版本使用48...其FGPA 同样能够支持微软的云计算服务Azure，未来微软全球的数百万部的服务器将会用FPGA。 同时微软推出基于FPGA 技术的视觉芯片A-eye，使得摄像头具有视觉理解能力。...目前的摄像头主要完成记录、存储等功能，在摄像头上加入A-Eye 视觉芯片，就可以让摄像头具有视觉理解能力。
人工智能主要分支 通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍： 计算机视觉(CV) 自然语言处理(NLP) 在 NLP 领域中，将覆盖文本挖掘...发展历史： 百度语音识别： 距离小于1米，中文字准率97%+ 支持耳语、长语音、中英文混合及方言 三、文本挖掘/分类 这里的文本挖掘主要是指文本分类，该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档...其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。 当前阶段： 我们将这项技术归类到应用阶段，因为现在有很多应用都已经集成了基于文本挖掘的情绪分析或垃圾信息检测技术。...发展历史： 总的来说，人工智能领域的研究前沿正逐渐从搜索、知识和推理领域转向机器学习、深度学习、计算机视觉和机器人领域。 大多数早期技术至少已经处于应用阶段了，而且其中一些已经显现出了社会影响力。...一些新开发的技术可能仍处于工程甚至研究阶段，但是我们可以看到不同阶段之间转移的速度变得越来越快。
本文并不是要去比较所谓“交互式查询哪家强”，而是试图梳理出一个统一的视角，来看看各家系统有哪些技术上相通之处。...MR 最主要的优势，中间结果不写磁盘（除非内存不够），一气呵成。...CBO通过收集表的数据信息（比如字段的基数，数据分布直方图等等）来对一些问题作出解答，其中最主要的问题就是确定多表join的顺序。...0x03 执行效率 即使有了高效的执行计划，如果在运行过程本身效率较低，那么再好的执行计划也会大打折扣。这里主要关注CPU和IO方面的执行效率。...对于已经成形的技术也在不断的改进，如列存储还可以增加更多的encoding方式。
容器消除了线上线下的环境差异，保证了应用生命周期的环境一致性标准化。...开发人员使用镜像实现标准开发环境的构建，开发完成后通过封装着完整环境和应用的镜像进行迁移，由此，测试和运维人员可以直接部署软件镜像来进行测试和发布，大大简化了持续集成、测试和发布的过程。...容器带来的最大好处之一就是其适配性，越来越多的云平台都支持容器，用户再也无需担心受到云平台的捆绑，同时也让应用多平台混合部署成为可能。...容器在原有 Linux容器的基础上进行大胆革新，为容器设定了一整套标准化的配置方法，将应用及其依赖的运行环境打包成镜像，真正实现了“构建次，到处运行”的理念，大大提高了容器的跨平台性。...因为它的易用性，有更多的人开始关注容器技术，加速了容器标准化的步伐。 应用镜像仓库。 Docker官方构建了一个镜像仓库，组织和管理形式类似于 Github，其上已累积了成千上万的镜像。
下面让我们先来看一下目前主要的加密技术有哪些。 1、 透明加密 透明加密技术是近年来针对企业文件保密需求应运而生的一种文件加密技术。所谓透明，是指对使用者来说是未知的。...3、 磁盘加密技术 磁盘加密技术相对于文档加密技术，是在磁盘扇区级采用的加密技术，一般来说，该技术与上层应用无关，只针对特点的磁盘区域进行数据加密或者解密。...这种加密技术主要应用于大黄蜂视频加密领域，多用于教育培训机构，个人视频创作者。 选择加密软件首先要考虑哪种加密技术更适合自己。...目前受关注度比较高的是透明加密技术，主要针对文档信息安全，这也是因为办公自动化的普及，企业内部的信息往来及重要机密都是以文档的方式来存储，因此透明加密方式更适合这种以文件安全防护为主的用户，加密方式也更安全可靠...加密技术是信息安全的核心技术，已经渗透到大部分安全产品之中。目前，加密软件主要有文件夹加密软件，U盘防拷贝软件，大黄蜂视频加密软件等加密软件，涵盖各个领域行业，满足不同客户需求。
dubbo 的SPI 不但实现了实现类的动态加载，还实现了类似spring 的IOC，AOP的功能 本文就上述功能讲下具体使用方法 基本SPI 配置 dubbo 源码包的有些模块的 META-INF/dubbo.../目录下 有以接口名命名的文件，里面有是 name=类全面形式的内容 比如 META-INF/dubbo/org.apache.dubbo.rpc.Protocol 文件的内容有 dubbo=org.apache.dubbo.rpc.protocol.dubbo.DubboProtocol...DubboProtocol的实现类是dubbo默认的调用协议实现 这样就可以在我们使用dubbo的配置文件中，通过 name 指定我们用的Protocol具体哪个实现 <dubbo:protocol...新的一行 xxx=x.y.z.XXXProtocol 然后就可以在配置中使用了，这就是最基本的SPI功能。...url中的参数指定具体哪个实现类。
工业机器人的主要技术参数及控制技术
CDA数据分析师 出品 作者：CDA教研组 编辑：JYD 随着通信技术、计算能力、数据采集等领域的发展成熟，企业积累了大量的数据，这里的“大量”体现在数据的条数多，海量的数据，同时也体现在维度、字段上的多...；另外一种降维技术是通过转换的方式，不是纯粹的挑选，是通过转换的技术得到新的特征，理解起来往往没那么容易，降维的技术也有很多，如LDA、PCA，本文会介绍PCA，即主成分分析。...，比如我们是生活在三维空间，但是看我们的自拍照（二维），我们还是可以知道那是我们自己（主要信息），那这个信息怎么去量化呢？...若是紧凑那有些点可能是重合的，那无疑有些点损失了，这些信息没有体现在一维上，而这条直线就是图1所画的红色直线，想象一下，这里的点所组成的椭圆形图像是不是可以抓住主要特征将其看成一条斜上的直线，而这条红色直线能够解释的数据变动...作为一个以线性代数为基础的线性降维技术，PCA除了是很多算法的基础外，也有很多的场景应用。
维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛的、也最得到认可和接纳的一项技术。...今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模的各项技术，涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面，也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。...非可加性事实则根本就不能相加的事实，比如商品的价格以及订单的状态等。 除了存储的事实外，事实表都会包含多个相关的外键 用于关联和连接相应的维度表。...维度表是进入事实表的入口 丰富的维度属性给出了丰富的分析切割能力。维度给用户提供了使用数据仓库的接口， 最好的属性是文本的和离散的， 属性应该是真正的文字而不应是一些编码简写符号。...即使是没有任何技术背景或者维度建模背景知识的业务人员，也很容易理解，更何况目前的存储成本极低，多出的这份存储开销相比后续每次的关联计算、用户使用和学习成本来说，是非常划算的。
由于机器人的结构、用途和用户要求的不同，机器人的技术参数也不同。一般来说，机器人的技术参数主要包括自由度、工作范围、工作速度、承载能力、精度、驱动方式、控制方式等。...因为手部末端操作器的尺寸和形状是多种多样的，为了真实反映机器人的特征参数，这里指不安装末端操作器时的工作区域。...产品说明书中一般提供了主要运动自由度的最大稳定速度，但是在实际应用中仅考虑最大稳定速度是不够的。这是因为运动循环包括加速启动、等速运行和减速制动三个过程。...定位精度、重复精度和分辨率并不一定相关，它们是根据机器人使用要求设计确定的，取决于机器人的机械精度与电气精度。 驱动方式 是指机器人的动力源形式，主要有液压驱动、气压驱动和电力驱动等方式。...控制方式 指机器人用于控制轴的方式，目前主要分为伺服控制和非伺服控制。
HDR相关技术组织 本节对主要HDR技术规范进行总结。由于HDR技术本身基于UHDTV，因此在HDR技术中，除了对显示设备的亮度范围进行了提升之外，对显示设备的颜色范围也作了提升。...SMPTE SMPTE在HDR方面的标准主要集中在两方面：EOTF（电光转换函数）曲线的标准以及元数据的标准。...SMPTE Standard ST 2094:2016 [3]：该标准中对HDR技术中使用的动态元数据进行了定义。 ITU ITU主要对HDR技术中的颜色范围进行了规定。...UHD Alliance UHD联盟中包括了所有的主要UHDTV的内容制造商，内容分发机构以及显示设备制造商。...下面介绍HDR10，Dolby Vision，BBC/NHK HLG三个主要HDR存储及分发标准。 HDR10 HDR10标准是由MPEG最先发起的。
数据挖掘技术帮助专业人员了解可用数据集。这些技术可以为企业和其他组织提供描述性和预测性的能力。 1 关联规则 关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。...然后，每个子集可以根据簇的属性来制定特定的营销策略，例如在一个簇中与另一个簇中的客户的购买模式的对比。 4 决策树 决策树用于分类或预测数据。...决策树从一个简单的问题开始，它有两个或多个的答案。每个答案将会引出进一步的问题，该问题又可被用于分类或识别可被进一步分类的数据，或者可以基于每个答案进行预测。...将数据分成多个叶结点，所有叶结点的数据记录数的加和等于输入数据的记录总数。例如，父结点中的数据记录总数等于其两个子结点中包含的记录总和。...如果你需要针对可能流失的客户提供一份市场营销方案，则该模型非常易于使用。 5 序列模式 序列模式识别相似事件的趋势或通常情况发生的可能。这种数据挖掘技术经常被用来助于理解用户购买行为。
下面就说说在开发过程中我们主要应用到的技术。...混编APP主要是在Cordova的基础上，加入移动端组件Ionic，因为Ionic是基于Angular.Js编写的，所以，要求页面前端使用Angular.JS取代Jquery。...主要应用技术 ---- Node.Js Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。...配合上一些基于HTML5、CSS3技术的UI框架， 如jQueryMobile、DojoMobile或SenchaTouch，开发者得以快速地开发跨平台App而不需要编写任何的原生代码。...设计目标： 将应用逻辑与对DOM的操作解耦。这会提高代码的可测试性。 将应用程序的测试看的跟应用程序的编写一样重要。代码的构成方式对测试的难度有巨大的影响。 将应用程序的客户端与服务器端解耦。
摘要： 前文我们已经对HEVC的HDR编码优化技术和HDR/WCG相关的整体编码方案做了介绍，本文总结几种具有代表性的技术方案，对业内常用的几个HDR分发标准做简要梳理。...此外，业内提出了一些增强性的技术方案，代表性的包括Dolby Vision、HLG系统和Philips&Technicolor的SL-HDR1。...使用HLG技术不需要付版权费，也不需要经过广播公司和显示设备生产厂家的许可。...在CES 2016上，特艺和飞利浦（Philips）合并了它们的HDR技术，即SL-HDR1标准[4]。...SL-HDR1分发系统的主要特征： 包含元数据的单层配置：该HDR系统是带有附加元数据的单层编码过程，这些附加元数据（相当于每一帧或者每个场景包含几个字节）可以用于后处理阶段，用来重建HDR信号。
——在会议大纲中被提到逾 170 次； GANs之父” Ian Goodfellow 被公推为人工智能的顶级专家； 业内另一位大牛 Yan Lecun 也对它交口称赞，称其为“20 年来机器学习领域最酷的想法...这是继苹果本月初在 NIPS 大会上宣布“将对外公布 AI 研究成果”之后，为兑现诺言做出的行动。 那么，GANs 是如何从一个原本“不温不火”的技术，成为今天人工智能的主要课题之一？...对此进行了梳理，归纳了 GANs 从诞生到现在如何一步步走向技术成熟。以下是它发展路线中的大事件（主要研究进展）： 1. GANs 诞生 ?...但是，使用 CIFAR-10 数据库生成的风景、动物图片十分模糊。这是 GANs 早期的主要局限之一。...它的主要贡献是开发出全新的损失函数（loss function），使得 GANs 能对大幅降采样后的图像，恢复它的生动纹理和小颗粒细节。
的主要研究领域是机器学习与数据挖掘。...计算机软件新技术国家重点实验室已经连续15年被评为计算机类国家重点实验室第一名。学术研究达到国际前沿水平，人才培养也有很高的精度。...关于人工智能，线上线下已经有不少培训班。人工智能学院是不是要跟这些培训班“竞争”呢？周志华总结南大人工智能学院的人才培养目标：在人工智能领域具有源头创新的人才、能为企业解决关键技术难题的人才。...人工智能的研究最主要的是靠人的聪明才智 “傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润，和煦的细风吹来，抬头看看天边的晚霞，嗯，明天又是一个好天气，走到水果摊旁，挑了个根蒂蜷缩、敲起来声音浊响的青绿西瓜，一边满心期待着皮薄肉厚瓤甜的爽落感...现在国际上刚出来的文献，国内通过网络在当天或者第二天就能看到了。 “人工智能的研究不很需要特殊的设备，最主要就是靠人的聪明才智。
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