Spring Cloud的企业级微服务框架？基于layui+springcloud的企业级微服务框架(用户权限管理，配置中心管理，应用管理，....),其核心的设计目标是分离前后端，快速开发部署，学习简单，功能强大，提供快速接入核心接口能力，其目标是帮助企业搭建一套类似百度能力开放平台的框架；
KubeEdge即Kube+Edge，顾名思义就是依托K8s的容器编排能力和调度能力，实现云边协同、计算下沉、海量设备的平滑接入。本篇文章将从KubeEdge架构设计理念、KubeEdge代码目录概览、KubeEdge集群部署三方面带大家认识KubeEdge。
本文介绍基于floccus插件与坚果云协同使用的方法，对浏览器的书签进行实时在线同步的操作。
如果你没有工作过，就是你是学生，你可能会觉得：“不就是出差吗，有钱就行啊，出差无所谓，全国各地出差还可以到处玩玩”。可实际上，漂泊无依之苦自古便是无法忍受，其痛苦之处没有参加工作，亲身感受过的兄弟可能是无法理解的。
linux是个非常好的开源操作系统，功能强大，使用也非常广泛，服务器的运维管理主要依赖命令行操作，但是这种方式对于普通人来说，晦涩难懂，相对复杂，今天介绍一款开源的linux 可视化管理项目1panel。
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 窦悦怡 移动信息化研究中心认为：从当前PaaS层具体应用的部署情况可以初步看见，企业目前优先想解决针对具体应用上线和有效运行的问题。 选择哪些PaaS产品
龙蜥云原生套件 OpenAnolis Cloud Native Suite（ACNS）是由龙蜥社区云原生 SIG 推出的基于 Kubernetes 发行版本为基础而集成的套件能力，可以提供一键式部署，开箱即用，以及丰富的云原生基础能力，主要包括：
作为国内第一家互联网银行、也是首家民营银行，微众银行坚持科技立行、科技兴行的发展之路，致力于推进科技创新，勇于开拓、积极创新，为探索互联网金融新路、践行普惠金融做出自己的贡献。
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 23 日，在机器之心 AI 科技年会上，蚂蚁集团金融机器智能部总经理周俊发表了主题演讲《可信 AI 在数字经济中的实践与探索》。 周俊介绍，如果将数字经济比作一棵树，树干中的人工智能 (AI)、大数据、云计算等技术，构成了数字经济的核心，起着承上启下的作用；树根中的隐私、安全等因素，决定长势以及未来；树干跟树根必须紧密融合，才能枝繁叶茂，其中 AI + 隐私、AI + 安全等成为当下亟需突破的方向。而可信 AI 技术理念将是数字时代抵御风险、提升科技包容度的关键能力之
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
DevOps和云原生的概念兴起之后，似乎是在突然之间，工程师们不得不掌握数十种不同的工具、Helm charts、Terraform模块等，仅仅是为了在多集群微服务的多个环境中部署和测试一个简单的代码更改。
网红遥控器值不值得买——多亲AI助手体验小记由来“多亲AI助手”到手，来自一位朋友，过两天还要还回去，并非全新，所以没有开箱图。恰到的契机么，当然是我眼尖。看到朋友在显摆，这精致的小身板，骚气的全面屏UI，自然是勾的我口水直流。于是忍不住强取豪夺，恰过来玩耍。要怪，就怪他本事大，听说还在众筹，并没有开卖，po想不通他是怎么拿到的。也怪他力气小minimiku|赞18评论56收藏21查看详情
引言 React的核心是使用组件定义界面的表现，是一个View层的前端库，简单来说它就是一堆前端组件，view，view，view，重要的事情说三遍。 可是有了组件
l只有地域，没有可用区，实际上轻量应用服务器的VPC，可用性组也是不存在的，默认完成创建并且不可定义。
在2019年第三届边缘计算技术研讨会上华为高级产业发展经理、ECC需求与总体组副主席黄还青发表了《ECC及华为在边缘计算领域的思考与实践》主题演讲，本文为黄还青演讲中对边缘计算理解及思考。
很多公司都希望企业内部有一个专家问答社区，可以有公司一些领域的负责人或者专家来解答员工的专业问题。乐问可以说是最好的解决方案。但虽然有了乐问，管理员们还是会遇到下面的问题： 提问没有对应的专家来解答； 或者负责人太忙回答不及时。 那么乐问的标签系统，就可以完美的解决上诉问题，帮你打造一个专业的内部问答社区。 1 设置标签负责人 管理员可以在管理后台>应用管理>乐问>标签管理里面，给不同的标签设置对应的标签负责人。比如人工智能相关领域的专家，可以添加为“人工智能”或者“AI”的标签负责人。 设置成功后，
现在AI学习规则还很困难，虽然alphago取得了很大的进展，但是迁移能力很弱，规则一般都涉及到奖励和惩罚，也就是对应到了强化学习的reward函数，人学习规则都比较快，在儿童玩游戏中规则还会经常调整，儿童都能很快的适应，现在强化学习通常是在训练的时候reward规则和整个环境是耦合在一起的，如果可以解耦，AI学习熟悉环境和学习reward分开学习，势必会加快AI的学习，今天介绍的Successor Features就可以一定程度满足这个目的的。
之前本公众号有发布过 SuperEdge 边缘容器系列18篇干货文，分享给学妹学习后，学妹委屈的找小云哭诉，说文字太枯燥看不懂，要求小云一对一讲解！
本次教程利用微搭低代码工具带着大家实现一款打卡小程序，小程序一共分为三个页面，分别是首页、签到页、签退页。
超级干货，人手必备 之前本公众号有发布过 SuperEdge 边缘容器系列18篇干货文，分享给学妹学习后，学妹委屈的找小云哭诉，说文字太枯燥看不懂，要求小云一对一讲解！ 什么是边缘容器？如何搭建集群？如何进行多地域应用管理？一定也是众多技术者想要了解的！ 别急，小云费九牛二虎之力，逼迫协助边缘容器团队整理的详细教学视频来啦！ 涵盖 SuperEdge 简介、应用管理、集群搭建、集群管理等等多个方面，从0到1的全面分享、讲解 SuperEdge 的超级视频干货！ 如果你也对边缘容器项目感兴趣，一定
关键技术有：自然语言处理（NLP）、计算机视觉、知识图谱、人机交互（HCI）、虚拟现实或增强现实、机器学习
从市场份额、浏览器内核等角度来看，浏览器市场的竞争格局基本已经确定。在当前的浏览器市场中，以 Chrome 和 Edge 为代表的 Blink 引擎、以 Safari 为代表的 WebKit 引擎、以 Firefox 为代表的 Gecko 引擎，各自占据了一定的市场份额，形成了三足鼎立的局面。这些引擎都有自己的特点和优势。
上上篇文章写过你规划过自己的成长路线吗，自我认知和自我规划只是成长中的一个环节，私以为成长有三个环节：学习->管理自我->管理学习。
分享一波免费的学习资源，互联网时代的好消息是只要你愿意学习，其实是不需要付出金钱的代价的~
本文主要内容还是围绕着场景分析与数据理解、方法论与算法设计、工具链与部署落地等方面进行展开，重点关注的是顶层设计。
12月28日，“亚太区域互联网创新创业高峰论坛”在海口隆重举办。本次峰会是由海南省工业和信息化厅、海口市人民政府和澄迈县人民政府主办，龙华区人民政府、复兴城互联网创新创业园和品途集团承办，是2017海南“互联网+”创新创业节系列活动之一。 本次峰会，下午的最后一个环节是主题为“人工智能如何赋能亚太区产业发展”的圆桌对话。在中国企业走出去联盟创始人程瀚文的主持下，全域医疗执行总裁孙德义、泰中侨商联合会副会长兼执行主席陈金敦、网乐创始人兼CEO欧振兴、Go Wild 创始人邱楠、中国以色列商会 副总经理金思
近期IT领域最火热的话题就是AIGC了，可以说是真正出圈了，这个词貌似是百度大力推广的；国际上用得更多的是Generative生成式AI。最近的热点是“真”智能聊天的产品chatGPT。我认为对上层产品而言最关键的是这2个里程碑:
参与 | 鸽子，Donna 刘强东的猪脸大赛刚刚结束， 李开复联合王小川、张宏江的AI Challenger－全球AI挑战赛决赛也紧跟着来了。 早在大赛宣布举办之初，李开复就向CSDN的总裁蒋涛先生阐明了举办这个大赛的初衷。一方面，李开复发现，由于数据和机器的缺乏，目前的AI教育很难大规模展开。所以，他希望联合搜狗和今日头条，提供丰富的数据集。 另一方面，由于李飞飞教授的ImageNet已经在今年宣布成为“历史”，开复希望“AI Challenger”可以接棒ImageNet，甚至做的比ImageNet
众所周知，单体应用程序，由于其种种不足，几乎不支持敏捷方法。如果你想为一个大型或复杂的业务创建一个软件项目，最好从微服务架构开始。
谷歌tensorflow官方推出了免费的机器学习视频课，总计25个课时，支持中英文语言播放、大量练习、实例代码学习，是初学tensorflow不机器学习爱好者必看的良心精品，课程授课的老师都是来自谷歌AI团队不Tensorflow框架的开发团队，可以说是唯一的业界良心免费教程。从本文开始，【OpenCV学堂】将推出一系列的文章介绍课程各个章节内容不代码演示部分，前面相关文章阅读回顾：
伴随着信息大爆炸和通讯技术的发展，“AIoT”俨然成为了当前科技和互联网领域的一个热门词汇，各大知名厂商纷纷表示自己要布局AIoT。到底什么是AIoT？AIoT到底有些什么优势呢？「腾讯云大学」联合「云加社区」为大家整理了大咖直播课《腾讯云 AIoT 解决方案》的回顾，看看腾讯云的IoT高级产品经理是如何理解AIoT的。
人工智能在最近几年很火，那人工智能到底能做些什么呢？教育又将会迎来怎样的变革呢？以下是科大讯飞研究院北京分院副院长付瑞吉的思考。 《科学》杂志预测，到2045年，人类工作的50%将会被AI所取代。因为中国有很多劳动密集型企业，所以中国77%的工作将会被AI取代。可以想象一下，到那个时候，我们去银行办理业务，柜台里做的都是机器人；去餐厅吃饭，都是机器人为我们服务。 那么AI在教育领域里都能做些什么呢？ 我们每年的英语听说考试会有大概 3000万分钟的录音，如果全部由人工评分的话，工作量是非常巨大
分享资料之前，先给大家分享一个Google发布的 TensorFlow 游乐场，想要了解神经网络的可以去玩玩，从视觉上体验一下神经网络。
获客难是如今To B企业的一大难题，探迹科技的数据统计印证了此点：对于销售总监来讲如何有效增加并优化销售线索是他们面临的最大难题和痛点。
美国当地时间2月24日（北京时间2月25日），备受瞩目的全球盛会RSA 2020在旧金山正式开幕。在当天下午，这个被称为“网络安全风向标”的创新沙盒环节正式揭晓此次决赛冠军——SECURITI.ai，凭借在隐私保护与合规领域的技术创新和突破从十家初创企业中脱颖而出，拔得头筹，荣膺“RSAC 2020最具创新初创企业”。
随着云原生的不断发展和成熟，越来越多的基础设施能力逐渐标准化成为 PaaS 平台或者 SaaS 化产品。一个产品的诞生不再像过去那样需要建立一个团队，从开发、测试一直到运维、基础设施全部分多种角色系统完成。如今，敏捷组织文化和云原生技术驱动，使得这些职责更多的是“左移”到了开发者身上，测试左移、监控左移、安全左移，以及 DevOps 等一系列理念都是在强调，通过开源项目或者云的产品和服务将测试、监控、安全、运维等一系列事务提前到开发阶段完成。这看似美好的愿景却给开发者带来了巨大的挑战，开发者对底层五花八门的产品和复杂 API 缺乏掌控力，他们不仅仅是在做选择，更多的需要去理解和协调底层复杂异构的基础设施能力，以便满足上层业务的快速发展和迭代需求。
腾讯实时音视频（Tencent Real-Time Communication，TRTC）将腾讯 21 年来在网络与音视频技术上的深度积累，以多人音视频通话和低延时互动直播两大场景化方案，通过腾讯云服务向开发者开放，致力于帮助开发者快速搭建低成本、低延时、高品质的音视频互动解决方案。
大卫说：笔者在年初分享过一篇文章《大卫看Docker-第一篇》。文中介绍了Docker一些基本概念。本文同时作为《大卫看Docker-第二篇》而存在。 随着容器技术的兴起，越来越多的人都在
导读：自动化是嵌入到整个智能供应链Y的基因里去的，我们服务的一个愿景是希望通过自动化技术实现供应链全链条的降本提效。本文将分享京东如何利用AI驱动端到端补货建设，包括以下几大方面内容：
记者 | 张明明 2017年12月16日，由IBM与CSDN共同举办的第四季 "Power AI 人工智能马拉松编程大赛"在北京马哥孛罗酒店开幕。此次赛季围绕人工智能在医疗的应用展开。 本次大赛选手总共分为20组，每组选手3～6人不等。从报名情况来看，选手阵容非常豪华，来自北大、清华、中科院、北邮、北师大、北航、腾讯、微软亚洲研究院、搜狗、今日头条等知名院校及科技公司的选手比比皆是。 大赛从上午9:00正式开始，选手需要通过利用半监督的训练方法从有标注和无标注的图像数据中训练出一个模型，并且模型要能够
【新智元导读】人工智能三大支柱之一的计算目前发展是什么样的？它足以支撑人工智能的火速发展吗，会不会拖后腿，让人工智能的发展停滞？9月7日首届AI计算大会上述问题得到了很好的解答。在会上发表演讲的嘉宾首先对“计算力对新一波人工智能浪潮的影响有多大”进行了讨论。浪潮集团VP胡雷钧在主题演讲中对新的model对计算能力的需求三个因素进行了剖析，这里其中一个是网络深度，一个是网络里节点单元的个数和节点单元连接的复杂度，一个是处理的数据集的规模。 AICC首届AI计算大会，9月7日上午在北京国际饭店盛大开幕，中国工程
正文字数：4204 阅读时长：6分钟 AI就像一个加速器，正在渗透在多媒体应用的方方面面，改进甚至颠覆传统的图像视频处理方法。本文整理自腾讯云高级研发工程师刘兆瑞在LiveVideoStackCon 2020北京站上的演讲，将从超低码率压缩场景下AI技术在前置处理中的优化、AI技术的画质修复探索以及智能编辑场景的落地实践三个方面展开。 文 / 刘兆瑞 整理 / LiveVideoStack 大家好，首先非常荣幸有机会收到LiveVideoStack邀请来和大家分享腾讯视频云在AI视觉上的落地实践与
学习笔记|ChatGPT Prompt Engineering for Developers 5
大家好，首先非常荣幸有机会收到LiveVideoStack邀请来和大家分享腾讯视频云在AI视觉上的落地实践与应用，以及AI视觉泛化应用过程遇到的机遇和挑战。
Q1：机器学习和深度学习在文本日志分析领域有做得比较好的案例吗？面对这么庞大的日志，貌似目前都没有一个很好的解法，这个相信很多同学都碰到类似的问题，不管监督还是非监督学习，对于未知文本分析都起不了很好的作用，总不能人肉长期来分析，也不是特别合适，不知道老师对这方面的看法是如何的？ 关于文本挖掘是有专门的领域来研究的，如果是形态比较好的日志，那么分析的手段就比较多了，因为里面会有大量的带有强烈的提示性的ERROR或者WARNING等。如果是文字比较多，那么也是NLP研究的一个范畴。这类应该还是比较典型的监督学
AI100 每周二推出的 Fast.ai 深度学习在线课程很受同学们的欢迎。本课程由 Jeremy Howard 教授开设，共8节。目的是让大家在不需要深入研究高水平数学问题的情况下，学习如何建立最先进的深度学习模型。 Jeremy Howard 教授身为一名深度学习研究员，于2016年5月创建了 Fast.ai——一个研究如何使 Deep Learning 的知识更容易获取到并广泛适用的实验室。Jeremy Howard 教授是 Enlitic 的创始 CEO、FastMail.FM 和 Optimal
首先服务提供者（用户、商品等微服务子模块）按照指定格式的服务接口描述，向注册中心注册服务，声明自己能够提供哪些服务以及服务的地址是什么，完成服务发布。
日前，数据专家提姆·布什利用机器学习算法写了首圣诞歌词，让古老的圣诞节充满了浓浓的AI 特色。 📷 如何用大数据写出一首圣诞歌曲（来自Lynchpin） AI 训练的数据来源于哥伦比亚大学拥有的百万首曲库，不过数据库太大，他最后选择了一个可以管理每个关键词的元数据库。利用SQL查询算法选出带有“圣诞节”“圣诞老”“Xmas”“驯鹿”“响叮当”等关键词，就可以获得3136首歌曲。 歌曲时常多少比较好呢？数据显示最长的圣诞歌有16.5分钟，最短的是来自1995年The Wiggles专辑中的一首If you s
为期六天的 ACL 于上周在墨尔本会展中心落下帷幕，在这六天时间内，共计八场 tutorial，三百多篇论文展示，十五场 workshop，涉及机器翻译、机器学习、问答系统、信息提取、语义分析等多个方向的研究。毫无疑问，这是一场 NLP 领域的年度盛会。
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