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谈谈幂技术(二)

一、前言 前面我们讨论了《如何基于幂表实现幂处理》,本文我们就来看看如何基于乐观锁、悲观锁来做幂处理。 二、基于数据库乐观锁进行幂处理 首先我们看如何采用数据库的行锁+乐观锁来实现幂。 进行乐观锁幂:update biz_table set 幂字段=新幂等值... where id = #id and 幂字段= #DO对象.幂字段; 如果使用version作为幂处理字段,则上面第三步可以修改为 我们且来回忆一下幂技术用来保证唯一性,就是相同参数的多次请求和一次请求对业务效果都一样。 ,那么这就起不到幂作用了。 四、总结 这里我们补充下,幂技术不是简单的对N多相同请求参数的请求,只处理其中一个,其他的请求忽略,直接返回。

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谈谈幂技术(一)

一、前言 幂技术是为了保证唯一性,保证同一个请求只被处理一次。处理幂技术有多种,本文我们就来看看如何基于幂表来做幂处理。 二、幂处理 基于幂表的方式,我们需要在数据库专门建立一个幂表,表结构可以如下: id,module,code 其中module标识业务模块 code标识幂key, 另外我们需要在moudle和 code两列建立唯一索引 2.1 方案一 基于上面幂表我们看看方案一幂处理流程: 插入幂记录:module=业务模块,code为业务幂key 执行业务流程,如果执行成功,则结束。 2.2 方案二 幂处理流程: 开启事务 插入幂记录:module=业务模块,code为业务幂key 执行业务流程 提交/回滚事务 不同于方案一,方案二让插入幂记录和业务处理放到了一个事务内。 如果需要被幂的请求量比较大,那么事务外先select一把是不错的选择。 三、总结 本文我们概要介绍了,基于幂表进行幂处理的方式。

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    卡耐基梅隆大学利用人工智能、机器人技术变革农业

    据《福布斯》网站报道,卡耐基梅隆大学的研究人员正在利用人工智能、机器人技术变革农业。 报道表示,预计到2050年世界人口将达到97亿。中国和印度是世界上人口最多的两个国家,其人口总数都在10亿左右。 在一项名为FarmView的新计划中,研究人员正在研究如何将传感器、机器人和人工智能结合起来,打造一队移动田间机器人。他们希望能借此改善植物育种以及作物管理实践。 首先,机器人可以在种植季开始的时候对葡萄园进行视觉调查,然后组合使用计算机视觉和机器学习技术来预测种植季结束时的果实产出。 如果使用机器人,我们就能够突破当前手动测量技术的限制,进行更大规模的育种实验来收集植物表型数据。” 研究人员认为,对撒哈拉沙漠以南的非洲发展中地区而言,此类育种加速计划具有重大意义。

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    云计算、人工智能、大数据当前火热的技术,都离不开它!

    当企业纷纷利用这些技术,来降低管理费用,扩大业务范围时,不可置疑,以云计算、大数据、人工智能技术为首的新兴技术产业,正在以无法预期的力量推动着企业创新与新一轮的技术革新。 当我们看到AlphaGo战胜人类顶级围棋手,自动驾驶、人脸识别、语音助手炫酷的应用接踵而来,我们知道人工智能不仅无处不在,还正以无限可能挑战着人类的想象,根据预测,2024年人工智能市场规模将增长至111 云计算的概念已经悄然走过十余年,云计算赋予IT资源可伸缩的力量,为大数据、人工智能提供底层技术的支撑。 当我们足以了解大数据、人工智能、云计算将深刻地改变着人类的生活,促进企业、行业乃至国家的快速发展之时,你会发现这三项技术都离不开一个关键点,那就是“分布式”。 融合最新软硬件技术,包括RDMA、Skylake、SPDK、用户态文件系统,基于计算存储分离新型架构,底层采用UCloud最新一代高性能分布式存储系统,计算层采用我们深度定制的MySQL InnoDB

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    教育如何应对人工智能挑战

    作者 | 王元丰 授权发布 编辑 | GeoTalks 我们处在新的工业革命时代,颠覆性新技术不断涌现,对社会产生深刻影响。人工智能、机器人技术创新太神奇,也让很多人觉得恐怖。 很多专家应对此问题的一个非常重要办法是:要通过教育提高人们的技能(upskilling),使那些因为人工智能技术影响而失去工作的人,获得新的技能(reskilling)。 但是,现在以人工智能、机器人技术引领的新工业革命,却会使得人不再是一份工作干一辈子。有研究表明,未来人的一生平均要做六至七份工作,而且要在两三个不同的行业工作。 而原来教育所强调的那些比如数学物理技能、电脑能力,甚至是金融财会技能,随着人工智能技术的发展,会越来越多被机器所替代。 这对于人类应对人工智能技术的挑战非常重要。因为,新的技术革命一方面让知识获取非常容易,一个人能否进步成长,取决于他能否积极主动地利用容易获取的知识,来提高自己以服务社会。

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    人工智能技术总结

    灰度图像单通道矩阵,彩色图像多通道矩阵 3)色彩空间:RGB, HSV, YUV… 4)灰度级:像素灰度值取值范围,当前采用的是256个灰度级 5)色彩变换 灰度化:彩色图像转灰度图像,平均值法、最大值法、加权平均值 标注:分类问题、目标检测、分割问题标注方式不一样 谁来标注 大企业:专门标注人员或团队 中小企业:开发人员、技术团队自己标注 有些数据需要专业知识才能进行标注 9)模型训练时间 估算 实际项目中采用增量训练 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)

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    人工智能技术

    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、仓储物流提供人脸识别智能化应用。 一是能够改变我们生活环境,这里主要是指面向大众消费者的产品,如手机、家具、无现金支付; 二是建立专家系统,改善人类生活环境,如教育、医疗、安全; 三是提升人类生活质量和水平; 问题二;如何面对人工智能出现我国如何做 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。

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    这背后折射出什么技术趋势?Edge 从全球 198 个顶尖专家中梳理了科技和技术大事件,新智元从中选择了关于人工智能的部分。其中有诺奖得主John C. 所有这些新闻报道,和那些有此观点的专家,在我看来,要远远超过目前人工智能技术的状态,他们谈论的是一个具有魔力的未来并且这种未来很容易实现人的欲望,或恐惧。 人们可以从人的表现中归纳出他的能力,但这不能应用在人工智能程序上。 在今年年底,我们已经开始看到一些新闻在反对人工智能某些狭小领域的成功。 它也同样做出了从“王子”到“公主”、“英雄(hero)”到“女英雄(heroine)”相似的匹配。 所有这些都是非常激动人心的,但是这也意味着人工智能很有可能会马上对我们的社会产生更巨大的影响。我们必须作出努力,确保这些系统产生的是有益的影响,并创造出有助于整合这些新技术的社会架构。

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    人工智能技术分析

    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. 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、图像分割都取得了很大进展 同样采用深度神经网络,在NLP(Natural Language Processing)领域,BERT、XLNet这些超大规模神经网络在阅读理解任务上也表现出非常高的水平。 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。

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    Al时代,阿里、诺基亚、同花顺技术大咖带你直击人工智能多场景应用实践!

    场主认为: 新的技术总是会驱动更多的岗位和机会,技术是生产力,技术人则是核心生产力! “ 技术人为什么要了解人工智能?” “ 技术人如何学习人工智能? ” 再好的理论也要落地,人工智能同样要在具体的场景中看实现方式和意义。 敲码路上或许你还在思考这些问题: 人工智能究竟是什么? 水德 阿里巴巴小蜜对话开发平台负责人 高级算法专家,清华大学硕士,专注自然语言处理,开发的分词系统Aliws荣获集团十大算法奖;最近5年研发的对话系统广泛应用于智能设备(天猫魔盒、互联网汽车)和智能服务 唐睿 酷家乐首席科学家及KooLab实验室负责人 从事计算机视觉图像学及人工智能机器学习领域研究多年,具有丰富的计算机图像处理,三维建模,模型分析处理,机器学习,人工智能及数据统计领域研究经验。 围观技术大佬对人工智能技术干货分享,人工智能学起来,大厂岗位等你呀~ 报名方式 为了更好的体验 早鸟票:48元/人 团购早鸟票:86元/2人 点击阅读原文或扫码报名 ?

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    工厂的未来:人工智能,区块链,增强现实技术如何颠覆传统制造业

    本文译者: 刘斌 浦东改革与发展研究院金融研究室主任 微信ddkjzx1 从研发实验室的先进机器人到仓库的计算机视觉,人工智能,区块链,增强现实和3D打印以及可穿戴设备先进技术正对制造过程中的每一个环节都产生影响 例如,在合成生物学研发方面,机器人技术对Zymergen和Ginkgo Bioworks公司产生巨大影响,这类公司从酵母微生物中生产定制化学品。 Autodesk是AutoCAD的软件开发商,它是未来原型和协作技术的领头羊。该公司 对 3D打印尖端技术的投资方面比较积极,其中包括与健康人工智能创业公司Atomwise合作 开展“机密项目”。 “ 但数字化越高和更先进网络-物理技术都可以提高工人的效率。以下是 增强现实技术(AR),可穿戴设备以及外接衣服新兴技术的应用情况。 增强现实和移动技术正在将指令手册数字化 ? 同时,随着区块链和增强现实先进技术正在工业环境中试用,因此制造业在实现无摩擦生产,提高工人能力方面达到史无前例的水平。

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    未来3年三星将投资220亿美元发展人工智能四大技术

    韩国三星公司宣布将在未来三年投入220亿美元,重点发展人工智能、5G、汽车电子和生物医药四大技术,特别是人工智能与5G。 韩国三星公司宣布将在未来三年投入220亿美元,支持人工智能、5G电信、汽车电子部件、以及生物医药技术。 5G不同于以往的电信技术,将为各大领域的应用提供必需性能,例如自主驾驶、物联网、机器人领域。 虽然三星没有明确这220亿美元的投资是研发专项经费,但可以说其中大部分资金将用于研发。 事实上,该新闻公告指出超过1600亿美元将用于资本支出、业务扩张、以及生态系统发展;这220亿美元只是其中用于技术发展的部分。 总体而言,三星的研发支出相对于其收入并不高。 但如果三星从英特尔和英伟达公司的发展获得启发的话,那三星就肯定要改变这种情况。

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    人工智能六十年技术简史

    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。 虽然有很多Adaptation的技术,但是总体看起来还是很难达到预期。 从长远来讲,要“真正”实现人工智能,我认为还得结合视觉、听觉(甚至味觉和触觉)和语言,使用无监督、监督和强化学习的方法,让”机器”有一个可以自己控制的身体,像三岁小孩一样融入”真正”的物理世界和人类社会

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    人工智能各种技术与算法

    >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()函数实现随机,当然我们也有吊炸天的boost normal_distribution:正态分布 // lognormal_distribution:对数正态分 // uniform_on_sphere:球面均匀分布 但是这个取到的数据都是伪随机数,或依靠系统时间,或依靠日期, 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。

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    技术猿 | 人工智能技术深度全解析(上)

    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,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

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    【福布斯】O‘reilly人工智能大会,LeCun 解读人工智能12大痛点

    【新智元导读】如今人工智能发展到底处于何种状态,面临哪些难点,未来发展潜力如何?参加了O‘reilly人工智能大会的行业专家Gll Press带来了他的12个观察。 他提取的观点主要来自Peter Norvig、Yann LeCun顶级人工智能专家,另外,还有来自微软、英伟达和艾伦人工智能研究院的主管级专家。 12个观察包括: AI是黑箱;AI具有高技术难度;无人车可能使开车变成人的业余爱好;AI需考虑文化和背景——训练影响学习;AI不会取代人的所有工作;AI不会使人类灭亡;AI不是魔法,深度学习很有用,但有局限 本年度的O‘reilly人工智能大会上,39家机构的66名AI从业者就当下的AI发展状况进行介绍:从聊天机器人到深度学习、再到自动技术和情感识别,以及自动化工作和AI进步的阻碍,甚至拯救生命和商业机会话题都有涉及 “对于数据来说,深度学习是一种更大层级的技术”,Nervana 联合创始人兼CEO Naveen Rao说,“从这个意义上来说,‘智能’就是在数据中寻找结构的能力”。

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    人工智能大数据创造了哪些工作机会?

    作为近年来在无论在科技领域还是投资领域都非常火爆的概念,人工智能大数据名词被讨论很多遍。这些新技术会带来什么工作机会呢? 人工智能 符号主义:认为人工智能源于数理逻辑, 可以通过在计算机上进行逻辑演绎的方式实现人工智能。 相关职位:知识图谱工程师。 连接主义:认为人工智能应模拟大脑连接结构,从而建立了神经网络模型。人工智能工程师做的产品大部分和机器学习相关。 机器学习、尤其是深度学习需要用大量的数据进行高效训练。这需要一个高效的机器学习平台。 人工智能、机器学习、深度学习之间的关系 ? 相关职位:机器学习工程师、机器学习平台工程师、深度学习工程师、自然语言工程师、语音识别工程师。 相关职位:数据挖掘工程师、推荐算法工程师、广告算法工程师、搜索工程师。 大数据 与人工智能密切联系的领域是大数据。

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