鱼羊 安妮 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 有一只AI，给它打开门，再给一扇窗，它就能帮你规划出整间公寓。 ? 就像这样，黑笔画空间，绿笔涂出口，红笔绘窗户。...作者表示，ArchiGAN看似高度受限，其实却具备极大的灵活性，不仅能设计形状规则的公寓的内部构造，对于造型不规则的空间也设计得挑不出毛病，此其功能四也。 看看不规则的X边形系列： ?...Chaillou通过格式化图像来控制模型学习的信息类型。比如，只给模型展示地块的形状，以及地块所包含的建筑面积。 ? 这就是典型的训练结果。训练这样的序列花费了一天半的时间。...模型一：平面布局（Footprint）量化 建筑的占地面积决定了平面图上的内部结构，它们的形状受到地块形状的限制，也就是说，根据土地的形状能够推断出房屋的平面布局。...喂食的图像都是成对的，既有原始地块（左），又有绘制上了给定建筑物的相同地块（右），就像这样： ? 模型二：空间规划 模型二的主要工作是重新分区和开窗。
如何将这些多源异构数据进行有效整合，并以统一的形式作为预训练模型的输入，是面临的首要问题。2) 『地理位置-语言』跨模态学习。现有的跨模态预训练大部分是对同一个概念的不同模态之间的关联进行学习。...如下图所示，该图由两种节点（POI和查询）和以下三种不同类型的边构成： 起点-到-终点，表示的是用户对两个地点的访达，蕴含了丰富的空间移动信息。...下图给出了该任务的一个示例，我们将百度科技园所在的不同层级的地块（L7至L10）表示成前缀互有关联的token（35f1c至35f1a9）。我们利用固定网格系统的地块编码方式获取其对应的token。...token所代表的地块之内。...依托多级覆盖特性，在训练的过程中，我们使模型按预测地块编码中每一个字符的方式一次性的预测出多个层级的地块表示。
目前凤凰网员工总共有2000余人，有消息传这次裁员的规模可达40%，而目前凤凰网总裁李亚发公开信称，这次裁员控制在5%以内。...首先，面对这样的职场情况，自己没有必要过多的焦虑，裁员这样的事情发生总归有它的原因所在，而并非一定是你的能力问题。...如此压力之下，不得不在得知裁员的下一分钟就开始拼命找工作。而那些没有这样压力的同事们，则开开心心的拿了 package 后，组织了一次泰国普吉岛旅游，我只能一边找工作一边羡慕他们。...终于，在 4 月底我们正式结束之前的合同后的第二天，我就加入了新的公司开始了新的工作。...汲取跨界的知识：以自己职业领域为核心去拓展到其他相关领域，比如作为数据分析师，不光是要会数羊，还要知道羊长什么样，怎么养羊，如何卖羊，怎么做好养羊的生意。
过年了，各种公众号都在玩拜年，玩红包，甚至在玩喜羊羊，连程序君订阅的一些技术类的公号也不能免俗。...作为大年三十还在苦逼上班的程序君，自然不会放过这个绝好的机会写点和技术沾边的文章来填补大家空虚的心灵 —— 因为我深深的知道，你们会边看春晚边想这个歌舞是不是冗余代码，那个小品是不是UT没做好，主持人虽然使用了多核...感谢文件系统的诞生，原本处在一个平面上的代码被人们以树状的结构进行管理。功能不相干的代码被放入不同的文件，继而放在不同的目录，于是库或者模块的概念产生了。有的程序员开始专门为其他程序员开发库或者模块。...defensive coding不能解决所有问题，那么，运行时有什么类似于文件系统的东西把不同逻辑的代码隔离开来，当defensive coding无法奏效，也可以把exception控制在可控的范围？...可程序员们还在呼唤更好的解决之道：既然静态的代码可以用树状的层级结构来管理，为什么运行时的代码不能采用同样的方式呢？
作者：彬彬 编辑：李宝珠，三羊 清华大学研究团队提出了强化学习的城市社区空间规划模型与方法，并实现了人类规划师与人工智能算法协作的城市规划流程，为智能城市的自动化规划提供了全新思路。...然而，由于城市地理空间的多样性，城市用地布局和道路规划是一件非常复杂且困难的任务，一直高度依赖专业规划师的经验。...为了克服这一难题，研究团队提出了一个城市邻接图，用于描述城市几何的拓扑结构。 其中，城市地理元素作为节点，包括地块、道路、交叉口等，而空间邻接关系作为边。...(a) 用地布局的图表示 (Graph representation) (b) 道路布局的图表示 深度强化学习模型：减小动作空间 通过建模城市邻接图，城市空间规划被重新表述为在动态图上做出选择的顺序，在图形空间中每一步选择边和节点的动作...近年来，AI 的进步为城市规划者带来了新的机遇，利用 AI 算法和数据分析技术，规划者可以更深入地了解构成现代城市的复杂系统，帮助他们就城市规划中的问题做出更明智的决策。
总体说一下 由于预训练模型的兴起，最近的研究很多投身于如何在不遗忘预训练模型的参数的同时，又能学到新的下游任务的finetune的方法。...比如Henry Gouk提出的distance-based的方法，将finetune学习到的参数控制在原始预训练参数一个球形范围内；哈工大的Sanyuan Chen在EMNLP也提出了recall and...learn的方法，即边预训练边学习下游任务的方法，并提出了RecAdam新的算法。...本文的方法采用了更为巧妙地方法，通过mask掉部分梯度来防止更新过度从而导致原始的预训练信息的遗忘，有点像在反向传播中使用前向传播的dropout的方法，巧也，妙也。...和以往的前沿方法对比，更能体现出其有效性： 最后还做了在目前比较火的低资源情况下的性能分析： 这篇文章还是很不错的，不光是方法，更是学习如何将一个十分简单的idea写成故事（8页论文）的能力。
众所周知，软件系统总是在不知不觉之间变得庞大，如果没有及时干预，系统的脉络就会和毛线球一样难以解开。...DDD的具有以下特点： 更明确的边界 DDD的设计原则，是使系统的边界更加清晰，让我们本能的进行软件系统的分而治之。这是其最具价值的地方，当我们把问题分的越小，它的解决也越简单。...更通用的语言 当边界确定后，边界内的术语（名词对象、动作等），在产品、开发、测试的共同努力下，将形成具有共识的通用语言。特别是可以在后续的迭代保证这些术语是通用的。...更内聚的逻辑 一个明确的问题域中，子问题都会落到边界内负责处理，逻辑更加内聚，对外界隔离。 作为业务研发人员，本质是通过技术更好实现业务价值。...虽然经典架构更直观，但鉴于COLA对领域模型为中心的设计，保证领域层的独立性，最终促成我们采用COLA架构作为统一的模版，和六边形架构类似，它的核心理念是：应用是通过端口与外部进行交互的，内部业务逻辑（
如：一个电脑包含硬盘、CPU、内存条等，这一个组合就是一个聚合，而电脑就是这个组合的聚合根。在聚合中，根是唯一允许外部对象保持对它的引用的元素，而边界内部的对象之间则可以互相引用。 ?...4、领域服务 当我们在分析某一领域时，一直在尝试如何将信息转化为领域模型，但并非所有的点我们都能用Model来涵盖。...6、限界上下文 一个由显示边界限定的特定职责。领域模型便存在于这个边界之内。在边界内，每一个模型概念，包括它的属性和操作，都具有特殊的含义。...如果我们把分层架构推平，再向其中加入一些对称性，就会出现一种具有对称性特征的架构风格，即六边形架构。...六边形架构是Alistair Cockburn在2005年提出的，在这种架构中，不同的客户通过“平等”的方式与系统交互。需要新的客户吗？不是问题。
他们可不是面朝黄土背朝天的，科学的数据分析帮他们实现产量和利润的最大化。 各位家里有田的同学们，数说君觉得你们十年后妥妥的都是农场主！ 本文来自农业物联网 一起来看一下！...即使在下田作业时，席林也远没有传统农民那么辛苦，只要他愿意，完全可以坐在驾驶座上，一边喝着咖啡，一边用平板电脑浏览新闻，机器会按照设定的路线工作，施肥、打药完全自动化，哪些地方打过，哪些地方没打，绝对不会搞混...完成后，席林得到一份书面报告，除了给出各个地块详细的土壤成分数据，还有种植不同作物时所需要的肥料、水分以及未来产量等数据。据此，他可以精确安排农场的生产计划。...他把农场的坐标和相关信息通过软件上传，即可获得农场范围内的实时天气信息，如温度、湿度、风力、雨水等，这些信息可以帮助他判断每个地块的播种、收获、耕作时间。...通过全流程的精打细算，精准农业可以极大地节约化肥、水、农药等投入，把各种原料的使用量控制在非常准确的程度，让农业经营像工业流程一样连续地进行，从而实现规模化经营。
他的父亲已经83岁了，地里的活儿全靠席林自己上阵，即便在农忙时节，他也不用雇工，最好的帮手是农场里的那几台农业机械。...即使在下田作业时，席林也远没有传统农民那么辛苦，只要他愿意，完全可以坐在驾驶座上，一边喝着咖啡，一边用平板电脑浏览新闻，机器会按照设定的路线工作，施肥、打药完全自动化，哪些地方打过，哪些地方没打，绝对不会搞混...完成后，席林得到一份书面报告，除了给出各个地块详细的土壤成分数据，还有种植不同作物时所需要的肥料、水分以及未来产量等数据。据此，他可以精确安排农场的生产计划。 随着种植活动，土壤的成分是动态变化的。...他把农场的坐标和相关信息通过软件上传，即可获得农场范围内的实时天气信息，如温度、湿度、风力、雨水等，这些信息可以帮助他判断每个地块的播种、收获、耕作时间。...通过全流程的精打细算，精准农业可以极大地节约化肥、水、农药等投入，把各种原料的使用量控制在非常准确的程度，让农业经营像工业流程一样连续地进行，从而实现规模化经营。
为了处理这一系列的问题，我们需要将一些实体和值对象划分在一个统一的边界内，原来存在多重关联关系的大模型被分解为较小的领域对象群。 而这种强有力的划分手法就是领域驱动设计战术模式中的“聚合”。...在AGGREGATE中，根是唯一允许外部对象保持对它的引用的元素，而边界内部的对象之间则可以互相引用。...好累，那是不是再引入一个领域对象进来，就会让它们之间的关系更复杂呢？这样一层绕一层，就仿佛滚毛线球一样，越理越乱了。...我们可以将旅行行程、记账薄、行程人员、开销项、行程时间等一系列有关的对象都划分在行程的边界内，因为确确实实它们是属于行程的，一旦脱离了行程它们好像都没有任何意义。...聚合真的是不变的吗 可能我们通过分析领域模型，已经建立了一个相对来说很好的聚合了，并且提取出了聚合根，将领域对象控制在聚合根的内部。但是？聚合根里面的实体就永远存在聚合根之内吗？答案是不一定的。
一边是世界首富比尔·盖茨商业帝国下银盔亮甲的正规军，一边是名不见经传的深圳寻呼系统开发程序员马化腾的“中学生聊天神器”。 这一边倒的局面，连看热闹的都捂住眼镜，生怕腾讯挨打的时候溅自己一身血。...这不，“左路”的游戏，面对的是比自己高一头的盛大和网易，咱们这次篇幅有限，暂且不聊；单说“右路”，QQ空间这一边，面对的是最初由鬼才王兴创办，此时由陈一舟接棒，风头正劲的“校内网”。...大量的数据计算需要很多台计算机协作。我们可以把每台计算机都想成一只羊，A羊出了问题，放羊系统根本不给它治病，而是赶紧找另外一只健康的B羊，把计算任务切换给它。至于A羊，呵呵，直接拉屠宰场了。...可 TDW 的底层是 Hadoop 生态，说的是“外语”。。。 这就好比你造出来的炮弹填不进人家的大炮里，那这仗还打个毛线啊！ 让人家改大炮，希望不大。...例如，应该把任务从A羊身上挪走，却没有成功挪走，那整个计算任务就卡死了； 再例如，有的“羊”就跟周星驰演的龙套一样，挣扎半天就是死不了，导演欲言又止，没法喊“咔”——周围一圈好羊只能抽着烟卷，看着中间这台老弱病残羊一晃三摇地飙演技
本文整理自腾讯云专家工程师王继罗在 2020年12月深圳 Qcon 大会上的分享内容——边缘计算场景下云边端一体化的挑战与实践 。...边缘计算想必大家都已经听过了，但是如何将业务扩展到边缘，从而实现更大的业务价值呢？...通常物联设备与边缘端设备之间的时延可以控制在 2 ms内，适合处理实时性要求极高的业务数据，比如工业控制类的业务。...与边缘云之间的时延可以控制在 10ms 内，可以满足实时音视频、ARVR、云游戏的业务场景。 这就是边缘计算的大致架构情况。 ? 带来的挑战 下面我们一起看一下边缘计算场景会带来哪些新挑战。...为了降低业务落地门槛，促进行业顺利发展，云边端一体化的就显得很有必要。 一体化体现在多个方面： 统一管理。
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...尽管上述解决方案可以融合边、云的异构资源，但是却还未面向边、云协同特性去设计协调请求指派与服务编排的「高效且友好」调度策略：如何将服务请求指派到合适设备进行处理？如何编排服务使之在合适设备上进行部署？...此外，我们面向基于K8s的边云集群系统实现了两级调度框架，并在多种情况下利用实际工作负载对框架进行了评估。...EdgeMatrix：面向优先服务的资源重定义边云集群系统 摘要——边云集群系统有望对海量异构的网络设备进行有效管控，真正实现无处不在的计算。...IEEE INFOCOM是CCF在计算机网络领域的A级学术大会，INFOCOM对其论文的质量要求严格：新颖、有价值、观点清晰、证据合理，因此正式论文的录取率近几年一直控制在20%以下，其中2022年全球范围内仅录取了
因此，这种信任不再是必需的，甚至允许小的或单独的验证者将他们的区块空间卖给最好的构建者。...出于这个原因，竞争性的 PBS 一般说来有 1/N 的安全模型（1 个不审查的构建者就足够了。）验证者也可以完全控制在市场中包括的构建者，并可以删除那些被发现有审查行为的构建者。...为了防止任何对以太坊活性（liveness）的风险，mev-boost 被实现为共识客户端的一个边车（sidecar）。...这个安全模型确保如果 mev-boost 软件发生故障，共识节点会退回到本地块生产。...mev-boost 遗留的风险 以太坊区块生产的第一个也是最大的风险仍然是构建者的中心化。一个因其超额利润而主导市场的构建者获得了审查的能力(尽管不是动机)。
前言 随着我国社会经济的不断发展，人们渐渐提高了对建筑物的功能要求，建筑结构、建筑信息越来越复杂，传统的施工管理手段与我国建筑业当前的发展形势相矛盾，如何实现建筑业的信息化管理成为发展建筑业要解决的首要问题...图扑软件围绕“控风险、除隐患、防灾害”工作要求，聚焦重点工程、重要环节，集中时间和精力，将数据可视化 Web 组态应用到建筑施工的管理中，以厦门集美软件园 B22 地块为背景，搭建智慧工地可视化解决方案...在HT 技术的支持下，系统可还原每根桩所在的位置和所到达的深度，并展示在可视化大屏上，通过实时监测方式，避免维护梁施工中任何一个环节出现问题，影响到整个工程的质量和进度，甚至给投资者造成巨大的经济损失和不良的社会影响...系统可根据施工要点自主设置警告类型信息，并采用 3D 效果 1：1 高仿真模拟土方开挖全过程，避免回填之前出现基坑边坡不平、基地不平的缺陷和杂物堆积，做到随挖随修，加快施工技术作业速度，提升工程作业质量...在最具代表性的位置布设传感器，可获取场景中的压力点位信息，从而实现对外框和核心筒的应力应变进行监测，代替人工分析沉降压缩变形差对伸臂桁架内力的影响，将核心筒与外框结构压缩变形数据控制在规范允许范围内，确保伸臂桁架施工质量
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 总交易额达4982亿元。 订单创建峰值58.3万笔/秒。 这是今年阿里双11创下的新纪录。...但事实上，深挖背后的技术细节，就会发现淘宝今年面对的暗流早已翻涌。 核心的原因在于“变化”：疫情的冲击、直播电商的大量涌入……更重要的，是消费者行为的变化。...消费者在线上已经不单是“买买买”，而是有了更多“边逛边买”的决策行为。 在阿里巴巴集团副总裁、双11技术总指挥汤兴（花名平畴）看来，这种消费者选择商品的路径的变化，正在带来更本质的影响。...原来的导购场景是不同的人会在不同的时间浏览不同的页面，那么整个服务器的压力是可以均摊的；而直播相当于把所有压力都集中到了同一点上。 也就是说，直播系统和支付系统的高峰叠加了起来。甚至还是不可预测的。...针对这些特性，淘系技术自研了GRTN新一代多媒体传输网络，能在降低成本的同时，保证用户侧多数媒体传输的及时性和顺畅性。相较于其他直播平台的3~5秒延迟，GRTN能将淘宝直播的延时控制在1秒以内。
| 微信扫一扫识物是典型的“离线写，在线读”的业务，业务数据的存储和检索库的构建都是在离线环节完成。...数据量级上，我们的全量图像是亿级别的，按类目分库后每个类目也是千万级。 我们调研了业界内主要用于图像检索的技术，如图 3 所示。...图7 数据版本管理系统 2.4 docker 化 目标检测、检索特征提取等是典型的图像深度学习任务，业界内有 caffe、pytorch、tensorflow、tensorRT 等多种深度学习框架，有的框架不能保证向上兼容...我们让每个拆分后的任务都尽量控制在 1 小时内完成，最终拆分的粒度为每个包 10w 左右。...3.2 数据并行计算 拆分后的数据进行并行计算相当于 reduce 阶段，这里的重点是如何将拆分后的数据分发到多台机进行计算。
如果看过的书，不能真正影响自己的思想，改变自己的行为，那么读书有何作用？只是为了体验读书给自己带来的伪充实感？还是为了记住某些桥段，作为饭桌上显摆学识渊博的谈资？...接下来再详细拆解此书，并附带我将如何将此书理念落实到工作生活中。 拖延症再见 ? 拖延症再见 当我们没有「用好时间」时，我们会不自觉地产生内疚和自责，觉得自己像个败家子。...」，于是拖延症成为自我安慰的替罪羊；有时候人们说自己有拖延症，是在标榜「我有病我骄傲」，和「中二病」、「屌丝」、「逗逼」一样，人们喜欢用「拖延症」这样的性格标签，来认同自我、寻找同类。...他们心里都有一个过于理想的自我，和这个理想的自我相比，现实的自我永远都做得不够好。他们觉得正常的自己就应该一直是专注而高效的，像个上紧发条的机器，永不疲惫。...我们对懒惰自我的策略，是拖延之前狠狠地恐吓自己，而拖延之后强烈地谴责自己——这和我们国家的外交部倒是挺像的，当然那个懒惰自我，也还是该干嘛干嘛。所以我们经常一边自责一边拖延。
每个小模型取用 100% 的样本是绝对没有意义的，那就跟没抽是一样的，这样也就没有体现出装袋，只有每个模型用到的数据都有一定的不同，组合起来后每个的投票（预测结果）也才有意义。...至于如何将这些种好的树的信息又再收集，便可以将陆地上比较近的几棵树上面再弄一个收集器，把这几棵树从陆地上收集到的养分再递进一层汇总，最终实现陆地养分汇总于树木，树木养分汇总于收集器，收集器养分汇总于更上层的另一个收集器...import sklearn.tree as tree # 直接使用交叉网格搜索来优化决策树模型，边训练边优化 from sklearn.model_selection import GridSearchCV...（通常这时候会先把复杂度放一边） 图片.png 不难发现，参数max_depth, min_samples_split, 和n_estimators 这三个参数的范围设置可能有限制模型精度的可能，所以需要适当调整...-随机森林特有参数 'min_samples_split':[2, 3, 4, 8, 12, 16] # 叶子的最小拆分样本量 现在来查看再次建模的结果 图片.png 此时都在决策边界内了
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