一、微软的网络访问保护（NAP）是随着Windows Server 2008面世的限制网络访问保护服务。采用NAP的强制系统符合健康要求，可以使得不符合健康要求的计算机拒绝接入网络，并将不符合的计算机强制修正其状态。
本文介绍了分布式TensorFlow的基本概念、架构以及实践案例，重点讲解了多任务集群的构建、分布式训练和推理，以及如何在不同的场景下使用分布式TensorFlow。
你可曾遇到过使用Windows自带的UPDATE下载补丁速度非常慢，往往要等待3小时以上甚至更多呢？这还仅仅局限在关键更新上，要是把驱动和非关键更新也下载的话需要的时间会更长。如果公司只是在一个内网中员工计算机不容许上网的话你又是如何保证他们的补丁是最新的呢？恐怕使用默认的UPDATE都不能实现这些功能。 微软替我们想出了一个办法——使用WSUS。通过WSUS我们可以建立一个内部的UPDATE服务器，让公司的计算机直接到这台UPDATE服务器上下载补丁，使得更新补丁时间大大缩短，提高了安全性。另外对于没有连到INTERNET的计算机只要在内网中可以访问这台UPDATE服务器也可以随时安装最新的补丁，有效的防止了漏洞型病毒在内网的传播。一、Windows Server Update Services介绍 WSUS(Windows Server Update Services)是微软公司继SUS(Software Update Service)之后推出的替代SUS的产品。目前版本为2.0。想必有的网络管理员使用过SUS，那么WSUS具有哪些主要新特性呢？ (1)支持对更多微软产品进行更新，除了Windows，还有Office、Exchange、SQL等产品的补丁和更新包都可以通过WSUS发布，而SUS只支持Windows系统。 (2)支持更多的语言包括中文。 (3)使用2.0版的后台智能传输服务，比SUS更好的利用了网络带宽。 (4)对客户机的管理更加强大，可以对不同客户机分配不同的用户组，对不同组分配不同的下载规则。 (5)在设置和管理上比SUS更加简单直观。 如果你的网络要升级的客户端小于500台计算机的话需要WSUS服务器硬件最小是750MHz主频的处理器以及512MB内存，当然还需要有充足的硬盘空间来保存更新程序的安装文件。二、部署Windows Server Update Services 理论上的说教效果不好，所以笔者将设定一个应用环境为大家讲解如何安装及配置WSUS服务器以及如何设置客户端通过这个WSUS服务器下载补丁。 Windows Server Update Services 小档案： 软件版本：2.0正式版 软件大小： 124MB 软件语言：多国语言 软件平台：Win2000/2003 Server 软件授权：共享软件 下载地址：http://download.microsoft.com/download/9/3/3/933eaf5d-f2a2-4a03-8a87-e8f6e6d07e7f/WSUSSetup.exe 实战：在企业内网建立WSUS服务器容许客户机通过这个服务器更新补丁 任务描述：笔者所在公司的网络处于教育网，客户机连接微软官方的UPDATE站点速度很慢，更新补丁时间比较长，为了提高公司网络的安全，加快补丁更新速度选择一台服务器通过WSUS建立一个公司内部的UPDATE站点，让所有员工计算机到这个UPDATE站点更新补丁。服务器名称为softer。 准备工作：由于软件需要很多必备组件,如果在Win2000server上安装WSUS则需要安装这些组件,而这些组件都是默认安装在Windows2003上的,所以笔者建议大家使用2003部署WSUS服务器。同时建议安装该服务器的服务器谨慎安装其它WEB网站。具体需求如图1。
AI UNION 人工智能产业技术创新战略联盟 这里是人工智能联盟，汇聚了最新的AI新闻资讯，还有最前沿的国内外AI开源技术，最具价值的AI创新企业，最具权威的行业导师，和最具实力的创投机构！如果你身处AI圈，那么在这里你不但能找到你最需要的，还能发现你意想不到的。 通过多 GPU 并行的方式可以有很好的加速效果，然而一台机器上所支持的 GPU 是有限的，因此本文介绍了分布式 TensorFlow。分布式 TensorFlow 允许我们在多台机器上运行一个模型，所以训练速度或加速效果能显著地提升。本文简要概
Plato 开源地址：https://github.com/tencent/plato
腾讯开源再次迎来重磅项目，14日，腾讯正式宣布开源高性能图计算框架Plato，这是在短短一周之内，开源的第五个重大项目。
腾讯开源再次迎来重磅项目，14日，腾讯正式宣布开源高性能图计算框架Plato，这是在短短一周之内，开源的第五个重大项目。 相对于目前全球范围内其它的图计算框架，Plato可满足十亿级节点的超大规模图计算需求，将算法计算时间从天级缩短到分钟级，性能全面领先领先于其它主流分布式图计算框架，并且打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈，现在，最少只需要十台服务器即可完成计算。 腾讯Plato团队负责人于东海表示：“Plato已经支持腾讯内部包括微信在内的众多核心业务，尤其是为腾讯超大规模社交网络图数据的各类
Angel项目的3.2.0版本发布啦！ Angel是腾讯首个AI开源项目，经过多个版本迭代，于2019年在Linux基金会顺利毕业。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel提供了全栈的机器学习能力，并致力于解决高维稀疏大模型训练以及大规模分布式图计算的问题。 在3.1.0的版本中，Angel首次引入了图计算能力，提供了大量开箱即用的图算法，得到了业界广泛的关注和使用。本次版本发布，Angel继续加强了图计算的能力，相较于上个版本，我们做了很多优化并提供了一些新的特性，感兴趣的话就赶紧下载体验
图 | 聪图云创始人兼CEO 何永 分布式云计算，正在开辟算力提供的新商业范式。 作者 | 来自镁客星球的王饱饱 静水流深。 镁客网注意到，在进入2022之后，过去一年里沸反盈天的“元宇宙”赛道正逐渐变得“低调”起来，告别了表面上的喧嚣，转而进入到更为踏实的“筑底”阶段。 从细分赛道上来看，无论是作为元宇宙“入口”的AR/VR硬件设备，还是作为未来元宇宙中重要服务角色的“虚拟人”应用，亦或是可视为元宇宙“雏形”的云游戏产业，都因其可被视为“底层设施”的特性而正备受资本和创业者的热捧。毕竟，底层设施的发展决定
经常看技术文章的小伙伴可能会留意到除了正在阅读的那篇文章，在文章页面的正文下方或者右侧区域会有若干同主题、同作者的文章等你阅读；经常逛淘宝、京东的小伙伴可能发现了，一旦你购买或者查看过某个商品之后，猜你喜欢的推荐商品会贴近你刚拔草的商品…这些日常生活中常遇到的事情，可能是由一个名叫图学习的“家伙”提供技术支持。
第0章 从云计算到Serverless 表0-1 云计算面临的问题和机遇 📷 图0-3 IaaS、PaaS、SaaS的区别 📷 2018年，Serverless的发展速度要比想象中的更快。在这一年，Google发布了Knative，一个基于Kubernetes的开源Serverless框架，具备构建容器、流量调配、弹性伸缩、零实例、函数事件等能力。AWS发布了Firecracker，一个开源的虚拟化技术，面向基于函数的服务，创建和管控安全的、多租户的容器。Firecracker的目标是把传统虚拟机的安全性和
据介绍，Plato 可满足十亿级节点的超大规模图计算需求，并将算法计算时间从天级缩短到分钟级；而且在性能方面也处于领先，并打破了原本动辄需要数百台服务器的资源瓶颈。我们将本次开源项目 Plato 相关内容整理如下。
背景 美团点评作为全球最大的生活服务平台，承接超过千万的POI，服务于数量庞大的活跃用户。在海量数据的前提下，定位运营业务、准确找到需要数据的位置，并快速提供正确、一致、易读的数据就变得异常困难，这些困难主要体现在以下方面： 取数门槛高，找不到切合的数据，口径复杂不易计算，对运营人员有一定的技能要求，人力成本增大； 数据处理非常耗时，缺少底层离线数仓模型建设和预计算支撑，Ad-hoc平台查询缓慢； 数据不一致，不同渠道口径不一致，缺少对杂乱指标的统一管理； 数据反馈形式不友好，缺少数据可视化的形式，无法呈现
导语 Angel是由腾讯自研并开源的高性能分布式机器学习平台，它提供了用于特征工程，模型构建，参数调优，模型服务和AutoML的全栈设施。Angel-Graph作为Angel的通用型图计算引擎，已于今年五月份开源，能够轻松支持十亿级顶点、千亿级边的大规模图计算，并且提供了大量开箱即用的图算法，包括传统图挖掘、表示学习和神经网络相关算法，为支付、推荐、游戏、风控、图谱等多个业务场景提供计算服务。近期，Angel-Graph再次对大家常用的六款表示学习和神经网络学习算法，在算法精细度、可选参数、工程性能等方面
云服务器是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。其管理方式比物理服务器更简单高效。用户无需提前购买硬件，即可迅速创建或释放任意多台云服务器。云服务器帮助您快速构建更稳定、安全的应用，降低开发运维的难度和整体IT成本，使您能够更专注于核心业务的创新。
目前，我国新的城市治理体系基本形成。与此同时，伴随着经济社会的变革、大数据、互联网的发展以及人工智能、云计算的兴起，城市治理面临着新要求、新挑战的同时，也实现了跨越式的发展。
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文详细介绍了Tensorboard的各个模块并有代码演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 1. Tensorboard简介 对大部分人而言，深度神经网络就像一个黑盒子，其内部的组织、结构、以及其训练过程很难理清楚，这给深度神经网络原理的理解和工程化带来了很大的挑战。为了解决这个问题，tensorboard应运而生。Tensorboard是tensorflow内置的一个可视化工具，它通过将tensorflow程序输出的日志文件
针对大规模云边协同的容器集群，为了解决云边资源协同优化与服务质量保障的相关挑战，PPIO边缘云首席科学家王晓飞（天津大学教授，国家级青年人才）和PPIO边缘云联合创始人王闻宇（原PPTV联合创始人）陆续合作提出了两套云边资源优化框架，“KaiS”和“EdgeMatrix”，解决了资源调度、服务编排与请求指派的联合优化问题，并在真实数据集和场景展开了测试，成果收录至IEEE INFOCOM2021与2022（CCF-A网络领域顶会，录取率19%）
一种常用的库存管理方法是定期检查库存控制方法：管理者必须定期检查库存水平，并决定订货量，期望能够以稳定的服务水平满足企业内外部对存储货物的需求。如果企业内外部对货物需求是确定的，那么每次检查后的订货量就很容易满足。然而，当外界对货物的需求具有不确定性，管理者需要考虑和计算订货量满足预期服务水平的可能性。为了建立一个一致的科学的库存管理策略，需要确定企业内外部对货物的需求量变化情况和目标服务水平，并建立一个风险量化分析模型确定订货量。如果每次的订货量很大，那么可以保证较高的服务水平，但同时也会造成货物库存积压比较严重，造成库存成本增加。如果每次订货量较少，那么可能无法保证服务水平。此外，管理者在计算订货量时需要考虑两个时间段内市场对货物需求量大小：第一段时间时两次检查的间隔时间，第二段时间时从订货到收货的间隔时间。
相对于激光雷达解决方案来说，计算机视觉技术已经相对成熟，所以成本也就更低。 在不久的将来，整个汽车行业将被两个技术所颠覆，一个是车联网，另一个就是自动驾驶。当然，或许未来的某一天会实现无人驾驶，但是自
图神经网络算法将深度神经网络的运算(如卷积、梯度计算)与迭代图传播结合在一起：每个顶点的特征都是由其邻居顶点的特征结合一组深度神经网络来计算。
背景 美团点评作为最大的生活服务互联网平台，需要针对数亿用户进行各种运营活动，而其线上存在超过千万的POI，覆盖超过2000城市、2.5万个后台商圈。在海量数据存在的前提下，实时投放的用户在场景的选择上存在一些困难，所以我们提供对场景的颗粒化查询和智能建议，为用户解决三大难题： 我要投放的区域在哪，实时和历史的客流量是什么样的？ 在我希望投放的区域历史和现在都发生过什么活动，效果是什么样的？ 这个区域是不是适合我投放，系统建议我投放哪里？ 如图1所示，整个产品致力于解决以上三大问题，能够为运营在活动投放前期
1 虚拟化技术简介 1.1 虚拟化概念 顾名思义，虚拟化是指计算元件在虚拟的基础而不是在真实的基础上运行。 虚拟化是一种从逻辑角度来分配不同物理资源的方法： 将应用程序及下层组件从支持它们的硬件中抽象出来，并提供支持资源的逻辑化视图，是对物理实际的逻辑抽象 实现了软件和硬件分离，无需考虑后台具体的硬件实现，只需在虚拟层上运行操作系统和应用软件，和物理平台无关 在家用计算机的上安装常规软件属于非虚拟化，而在办公计算机上安装虚拟化软件就属于虚拟化应用了，典型的非虚拟化和虚拟化的物理架构如图1-1 所示
摘要：相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。“图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计算模式。 一、何为“图计算” 相比起“Hadoop、Spark”这种流行的大数据处理平台，说起“图计算”，可能许多人还比较陌生。甚至有人会误把它当成专门进行“图像”处理的技术。 首先我们互联网上通常的定义来说明一下图计算： “图计算”是以“图论”为基础的对现实世界的一种“图”结构的抽象表达，以及在这种数据结构上的计
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 在让计算机理解世界上，或许理解了什么并不重要，重要的是理解的能力。于是图普科技想到让它理解“小黄图”。 图普是一家图像识别云服务公司，接入它的API，上传图片，服务器就能以一
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
AI 科技评论按：Facebook今天在研究blog上发布了一篇文章，介绍了自己的超大规模图分区优化算法SHP。这是 Facebook 为了处理自己的规模过大的图分区问题开发的方法，而且在大规模优化问
推荐系统是一种信息过滤技术，通过从用户行为中挖掘用户兴趣偏好，为用户提供个性化的信息，减少用户的找寻时间，降低用户的决策成本，让用户更加被动地消费信息。
摘 要：边缘计算作为万物互联时代的关键技术，具有广泛的应用场景。文章首先分析了边缘计算平台在推广中面临的问题；随后从架构出发分析了典型边缘计算平台，并列举了边缘计算应用场景的需求参数，最后提出了一种边缘计算平台分类模型。
内容来源：2022年11月12日，在全球边缘计算大会·上海站上，我们非常荣幸邀请到了特斯联集团首席科学家杨旸博士来分享，杨旸博士曾任上海科技大学教授、科道书院院长、上海雾计算实验室主任；科技部“第五代移动通信系统（5G）前期研究开发”重大项目总体专家组专家；国家科技重大专项“新一代宽带无线移动通信网”总体组专家；研究领域包括5G/6G移动通信系统、智能物联网、多层次算力网络，开放无线测试验证平台等。已申请了120多项科技发明专利，发表了300多篇学术论文，出版了六部中英文专著。
正如我们在以前的博客中提到的那样，网络犯罪分子通常会将其攻击与时事联系起来。因此，不足为奇的是，我们注意到其中的另一个，其中一个特别使用伦敦的技术事件作为诱饵。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
推荐系统是一种信息过滤技术，通过从用户行为中挖掘用户兴趣偏好，为用户提供个性化的信息，减少用户的找寻时间，降低用户的决策成本，让用户更加被动地消费信息。推荐系统是随着互联网技术的发展及应用深入而出现的，并在当前得到广泛的关注，它是一种软件解决方案，是toC互联网产品上的一个模块。用户通过与推荐模块交互，推荐系统通过提供的web服务，将与用户兴趣匹配的标的物筛选出来，组装成合适的数据结构，最终展示给用户。推荐系统web服务是前端和后端沟通的桥梁，是推荐结果传输的最后通道，信息传输是否通畅，传输是否足够快速，对用户体验是有极大影响的。本文我们就来讲解推荐系统提供web服务的两种主要方式，这两种方式是企业级推荐系统最常采用的两种形式。
由于项目调试需求，代码在远程服务器的虚拟机上，在本地计算机通过串口连接需要对接的设备，在远程服务器的上位机程序需要和此设备进行对接，系统结构如图1所示。
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
范围-线图将整体数据的部分统计特征（均值、最大值、最小值等）展现在图形中，既可以说明群体特征，还可以展示个体信息，更可以比较个体与整体的相关关系。
https://github.com/hanxiao/bert-as-service
4月24日，浙江大学召开OpenKS（知目）知识计算引擎开源项目发布会，宣布浙大与合作单位研发的OpenKS知识计算引擎取得重大进展。中国工程院院士、国家新一代人工智能战略咨询委员会组长、浙江大学计算机学院教授潘云鹤说，本次发布的OpenKS，作为知识计算引擎项目中的基础软件架构，定义并丰富了知识计算的内涵，是我国在大数据人工智能方向的又一次有益尝试。
针对普通客户端浏览和分析大数据困难的问题, 结合 Spark 和 LOD 技术, 以热图为例提出一种面向大数据可视化技术框架. 首先利用 Spark 平台分层并以瓦片为单位并行计算, 然后将结果分布式存储在 HDFS 上, 最后通过web 服务器应用Ajax技术结合地理信息提供各种时空分析服务.文中重点解决了数据点位置和地图之间的映射, 以及由于并行计算导致的热图瓦片之间边缘偏差这2个问题.实验结果表明,该方法将数据交互操作与数据绘制和计算任务分离, 为浏览器端大数据可视化提供了一个新的思路.
TuGraph Analytics提供了OLAP图分析能力，实现图上的交互式查询，用户在构图并导入数据之后，可以通过输入GQL语句对图查询分析，并以可视化的方式直观地展示点边结果。
知识图谱是描述客观世界存在的概念或实体以及它们之间的关系，本质上是一种基于图模型的关联网络知识表达，将实体抽象为顶点，将实体之间的关系抽象为边，通过结构化的形式对知识进行建模和描述，并将知识可视化。由于极强的表达能力和可解释性，当前已大量应用在搜索引擎、故障诊断、辅助检修、智能问答、推荐等多个领域。
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内，也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司，如GrowingIO，神策数据，诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进，以实现用户的快速增长，可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了： GrowingIO客户：有赞，豆瓣，36Kr等 神策数据客户：秒拍，AcFun，爱鲜蜂，pp租车等 诸葛IO客户：Enjoy，罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
由图3-1可知，逻辑架构侧重边缘计算系统云、边、端各部分之间的交互和协同，包括云、边协同，边、端协同和云、边、端协同3个部分。
近日，紧跟华为宣布新的 AI 框架即将开源的消息，腾讯又带来了全新的全栈机器学习平台 angel3.0。新版本功能特性覆盖了机器学习的各个阶段，包括：特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。自 2017 年 angel1.0 在 Github 上开源以来，angel 共获得星标数超过 4200、fork 数超 1000。腾讯发布了相关文章介绍了 angel3.0 更新细节等内容，AI 开发者将其整理编辑如下。
一、计算模式的演进 图 1 计算模式的演进 计算纪年： 1、大型机时代：20世纪60~70年代，计算机体积大、价格高，支持成百上千用户同时操作。 2、个人电脑时代：20世纪80~90年代，计算机体积小、价格低，只支持单个用户同时操作。 3、移动时代：21世纪00~10年代，终端设备搭载移动操作系统，用户随时随地可用。 4、泛在时代：21世纪20年代及以后，计算无处不在，无所不包，典型代表：云计算。 二、云计算应用场景及特征 图 2 云计算 应用场景： 1、支持动态组织和业务系统的应用： 典型代表：移动
近日，紧跟华为宣布新的 AI 框架即将开源的消息，腾讯又带来了全新的全栈机器学习平台 angel3.0。新版本功能特性覆盖了机器学习的各个阶段，包括：特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。自 2017 年 angel1.0 在 Github 上开源以来，angel 共获得星标数超过 4200、fork 数超 1000。腾讯发布了相关文章介绍了 angel3.0 更新细节等内容。
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