作者:Andela Juric´, Filip Kendeš, Ivan Markovic´, Ivan Petrovic
针对图像编辑中的扩散模型,中科院联合Adobe和苹果公司的研究人员发布了一篇重磅综述。
如今,作为代码和安全设计的安全性是会议的热门术语。但这些短语究竟是什么意思,你怎么能开始在你的组织中采用它们?
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
本文全面研究图像编辑前沿方法,并根据技术路线精炼地划分为3个大类、14个子类,通过表格列明每个方法的类型、条件、可执行任务等信息。
移动机器人,移动的目标 NIST的研究揭示了开发工业移动机器人安全标准的复杂性。为自主移动平台设计安全标准是一回事,但现在添加机器人手臂或其他类型的附件,无论是货架,输送机还是手提箱,甚至在它后面拖曳的另一辆车,安全隐患变得更加错综复杂。 我们曾在野外看到这些类型的系统。看看HIROTEC以前的应用,这个Bastian解决方案移动平台与安川机械臂(图)集成,用于机器人批量拾取。Bastian的移动机器人配备了视觉系统,作为机器人到货物的解决方案,一次可以挑选多种类型的产品,用于各种订单。 据Basti
这周三,Cognition AI 团队发布的首个 AI 软件工程师 Devin 引爆了 AI 社区,引发了人们对程序员这个职业未来前景的热议。
原作:Celestine Omin 铜灵 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天,软件工程师Celestine Omin发表了一篇观点犀利的文章。Omin现就职于为非洲人提供在线编程培
我们都痴迷于生活中可以衡量的数字和统计数据。我们关心我们的健康,所以我们监测我们的体重、血压和卡路里摄入量。我们也观察我们自己和我们的工作环境来评估我们的效率和团队活力。这种关注数字的思维方式也适用于我们如何评估开源社区。
从颠覆性的技术到DevOps工具和实践的持续发展,在未来的一年里有很多可以谈论的话题。重要的是要记住,不管如何发展,技术和人才仍然是推动行业变革的关键力量。
今日消息,不久前从 Zend 公司离职的 Zeev Suraski 以 PHP 开发组成员的身份提议要创建 PHP 方言,暂命名为 P++。
React Hooks 是一个闪亮的新提案,将优化 90% 的 React 代码。 根据 Dan Abramov 的说法,Hooks 是 React 的未来。
在运营技术 (OT) 中,补丁管理是专业且至关重要的。OT 涵盖工业和制造环境中使用的技术系统和流程,这些环境的风险很高,安全漏洞或系统故障的后果可能很严重。
DevOps 方法继续加强其在软件开发中的地位。所谓的连续工具是该领域最常用的工具之一。持续集成和持续交付等实践能够在进行任何更改后立即将代码交付到生产环境中。当使用更小改动的代码块时,将会让新功能发布和修复BUG并行成为可能。软件开发的 CI/CD 方法为产品迭代带来了更高的可靠性和更快的更新速度。
数据平台已经彻底改变了公司存储、分析和使用数据的方式——但为了更有效地使用它们,它们需要可靠、高性能和透明。数据在制定业务决策和评估产品或 Halodoc 功能的性能方面发挥着重要作用。作为印度尼西亚最大的在线医疗保健公司的数据工程师,我们面临的主要挑战之一是在整个组织内实现数据民主化。Halodoc 的数据工程 (DE) 团队自成立以来一直使用现有的工具和服务来维护和处理大量且多样的数据,但随着业务的增长,我们的数据量也呈指数级增长,需要更多的处理资源。由于现代数据平台从不同的、多样化的系统中收集数据,很容易出现重复记录、错过更新等数据收集问题。为了解决这些问题,我们对数据平台进行了重新评估,并意识到架构债务随着时间的推移积累会导致大多数数据问题。我们数据平台的所有主要功能——提取、转换和存储都存在问题,导致整个数据平台存在质量问题。 现有数据平台 印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路:数据平台V1.0 在过去几年中为我们提供了很好的服务,但它的扩展性满足不了不断增长的业务需求。
数据访问限制、保留和静态加密是基本的安全控制。 本博客介绍了uber如何构建和利用开源 Apache Parquet™ 的细粒度加密功能以统一的方式支持所有 3 个控件。 特别是,我们将重点关注以安全、可靠和高效的方式设计和应用加密的技术挑战。 本文还将分享uber在生产和大规模管理系统的推荐实践方面的经验。
许多组织在迁移到云期间发现了大量的技术债务。但是什么是技术债务呢?DevOps如何帮助我们去解决技术债务呢?在这篇文章中,我们将讨论使用DevOps将您的技术债务负担减少的方式!
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2309.12499.pdf
根据我作为顾问的经验,只有非常少的机器学习项目能够投入生产。一个人工智能项目可能会因为多种原因而失败,其中之一就是部署。
作者:Alexandre Gonfalonieri 编译:ronghuaiyang 来源:AI公园
https://www.cnblogs.com/yuxiuyan/tag/分层测试/
敏捷提供了众多优势,例如更快的上市速度,更快的ROI,更快的客户支持,降低的风险,持续的改进等,随之而来的还有一些非常困难的挑战。在这些主要问题之一中,令人头痛的是在sprint开发和迭代测试之间保持适当的平衡,进行精确的敏捷开发和回归测试。
云计算服务可以动态分配、使用和取消分配资源,以满足高峰需求。几乎任何系统都需要比其他系统更多的资源,而云计算允许计算、存储和网络资源随着这种需求而扩展。
首先我们会详细的讲解这两种架构,实现这两种架构的技术工具,还有就是如何决策使用这两种架构。
最近利用智能合约代码中的错误进行的攻击造成了严重后果,修复错误并及时部署补丁合约具有很大的挑战性。即时修补尤为重要,因为由于区块链系统的分布式特性,智能合约始终在线,它们还管理着相当数量的资产。这些资产正处于危险之中,并且通常在攻击后无法收回。现有的升级智能合约的解决方案取决于手动过程。本文提出了一个名为EVMPATCH的工具(https://github.com/uni-due-syssec/evmpatch-developer-study ),该工具可立即自动修补错误的智能合约。 EVMPATCH具有用于流行的以太坊区块链的字节码重写引擎,并且透明/自动地将常见的现成合约重写为可升级合约。
Monarch 是 Pinterest 的批处理平台,由30多个 Hadoop YARN 集群组成,其中17k+节点完全建立在 AWS EC2 之上。2021年初,Monarch 还在使用五年前的 Hadoop 2.7.1。由于同步社区分支(特性和bug修复)的复杂性不断增加,我们决定是时候进行版本升级了。我们最终选择了Hadoop 2.10.0,这是当时 Hadoop 2 的最新版本。
线上环境使用Kubernetes已经有一段时间,Kubernetes通过提供一个可扩展的声明式平台来管理容器以实现高可用性,弹性和规模。但是Kubernetes是一个大型、复杂的平台;在规模扩大以后,Kubernetes平台自身身的安全问题如何解决?应该采取什么策略来保证应用的安全部署?下面我从四个方面说明如何缓解这些挑战。
管理财务不确定性对于企业来说是一项重大挑战,即使是在最好的时期。如今,不断变化的全球经济发展状况和云计算技术加速采用这两个主要因素推动了企业对持续云成本优化的需求。
在将应用程序和数据从内部部署迁移到云平台时,组织需要了解其面临的主要挑战。这表明组织需要了解在云平台中部署工作负载的重要性,并将应用程序从内部部署迁移到云平台。
在中国大部分企业客观的讲,基本没有意识到数据质量的重要性,更没有专门的数据质量测试计划、团队、投入等。
对系统架构而言,外部系统依赖往往是系统质量属性的最大风险,对软件自身也是如此。软件依赖有着严重的风险,而这些风险常常会被忽视。我们可能尚未理解有效选择和使用依赖关系的最佳实践,甚至没有理解何时选择依赖关系。本文的目的是提高对风险的认识,并尝试更多的解决方案。
从IT服务视角来看,CMDB中不准确的配置项(Configration Item,后续简称“CI”)数据可能会延缓事件解决效率并降低变更质量。I&O领导人必须解决数据所有权、数据模型范围、记录系统和IT变更管理方面的差距,以持续改进配置项数据质量。
为了在技术驱动的环境中保持相关性,使信息可以即时获得,并且可以跨越所有可能的渠道,B2C和B2B组织必须仔细检查其内容创建和交付基础设施。Web CMS没有提供数字团队需要的能力来赢得客户,扩展到新的渠道和快速发布数字产品。商业领袖和数字团队正在寻找传统CMS的替代品,包括无头内容管理系统和作为服务的CMS。
AI 科技评论按,数据是所有机器学习问题的核心。如果不能访问相关数据,那么现在使用机器学习所取得的所有进展都是不可能的。尽管如此,如今大多数机器学习爱好者专注于获取方法论知识(这是一个很好的开始,但不是一直如此)。
机器学习,语音识别和语言技术的重大进步正在迅速改变推荐系统与用户互动的方式。因此协作交互式推荐器 (CIR) — 推荐系统与用户进行了有意的交互,以最好地满足该用户的需求已经成为在线服务的切实目标。
投资新企业资源计划(ERP)系统的一个重要因素可能是节省时间的能力。但是,当面临将数据从旧的ERP解决方案或完全从另一个业务系统迁移到新的ERP系统的任务时,似乎面临着一个耗时的挑战。幸运的是,有几种方法可以加快数据迁移的速度,其中一些我们将在本文中介绍,以及您应该牢记的其他“需要知道的信息”。
根据CNCF的最新年度调查,很明显,很多人对在他们的项目中使用服务网格表现出了浓厚的兴趣,并且许多人已经在他们的生产中使用它们。近69%的人正在评估Istio,64%的人正在研究Linkerd。Linkerd是市场上第一个服务网格,但是Istio使服务网格更受欢迎。这两个项目都是最前沿的,而且竞争非常激烈,因此选择一个项目是一个艰难的选择。在此博客文章中,我们将了解有关Istio和Linkerd体系结构,其运动部件的更多信息,并比较其产品以帮助您做出明智的决定。
我们从 2017 年开始基于 1.9.4 版本构建第一个 Kubernetes 集群。我们有两个集群,一个集群在裸机的 RHEL 虚拟机上运行,另一个集群在 AWS EC2 上运行。
本文译自 Service Mesh Comparison: Istio vs Linkerd[1],作者 Anjul Sahu,译者张晓辉。
时下微服务是一个不错的架构,它具备模块化、可伸缩和高容错这些优点。许多公司都采用微服务架构并取得了巨大的成功,自然而然地,如果你正开始一个新项目,微服务似乎是最佳选择。
机器学习在行业中的应用变得越来越流行,然而相对于传统软件开发,例如Web服务或者Mobile应用来说,这类程序的开发、部署和持续改进也变得更加的复杂。它们的功能改变通常由以下三个维度驱动:
像我们的大多数客户一样,Cloudera的内部运营也非常依赖于数据。十多年来,Cloudera主要在单个生产的CDH集群上构建了内部工具和数据分析。该集群为每个部门运行工作负载-从支持的实时用户界面到Cloudera Data Platform(CDP)升级顾问中的建议,再到分析我们的业务并关单。在此博客中,我们讨论了此关键集群的CDP之旅。您可以了解有关我们如何迁移到CDP的更多信息。
科学研究的一个基本目标是了解因果关系。然而,尽管因果关系在生命和社会科学中发挥着关键作用,但在自然语言处理(NLP)中却没有同等的重要性,后者传统上更重视预测任务。随着因果推理和语言处理融合的跨学科研究的兴起,这种区别正开始消失。然而,关于NLP中因果关系的研究仍然分散在各个领域,没有统一的定义、基准数据集和对剩余挑战的清晰表述。
目前,数据科学团队在使用机器学习模型时正面临着越来越大的压力。虽然 AI 的采用和分析持续上升,但大约有 87% 的数据科学项目从未投入生产。根据 Algorithmia 最近的调查显示,22% 的公司需要一到三个月的时间来部署模型以实现业务价值,而 18% 的公司需要三个月以上的时间。
我们对比了Gartner2017年数据科学平台魔力象限和它2016年的版本在“领头羊”(Leaders)和“黑马”(Challengers)中的明显改变,其中包含IBM, SAS, RapidMiner, KNIME, MathWorks, Microsoft 和Quest等公司。
传统IT技术团队中通常都有多个独立的组织-开发团队、测试团队和运维团队。开发团队进行软件开发、测试团队进行软件测试,运维团队致力于部署,负载平衡和发布管理。 他们之间的职能有时重叠、有时依赖、有时候会冲突。
SD-WAN支持各种垂直行业的用例,基本上任何拥有分布式机构的组织都可以从该技术中受益。
“ 人工智能(AI)已无处不在,AI正在为各行各业赋能,并以前所未有的速度全方位地改变着我们的生活。然而,由于AI是一种新的编程范式,无论在学术界还是工业界,对于AI测试的研究和实践尚处于起步阶段。”
aws-cli 是一个提供统一命令行界面的软件包,用于访问 Amazon Web Services。该项目的主要功能是通过命令行与 AWS 服务进行交互和管理。
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