AI 科技评论按：如今，基于深度学习的 AI 系统日趋产业化，如何有效地在云端和雾端进行落地成为一个核心问题。相对于传统机器学习，深度学习无论是训练还是部署都对计算和通信等提出了很大的挑战。...方案涉及两个比较重要的方面，一是在雾端部署了神经网络之后如何让他进行高效推演， 二是如何在云端和雾端加速训练。 先来说第一个部分即云雾深度学习大背景和相关挑战。...雾计算是个比较新的概念，它和云计算的方式是相反的，所有的数据、计算不再依赖于第三方服务器，而是利用本地设备（手机、平板、电脑）进行协同计算。 ?...第一是大量服务器协同计算时的通信瓶颈。 ? 第二个挑战是在雾端的小型终端设备上处理数据有实时性要求。如何在计算量很大、计算能力相对较弱的情况下达到实时性的要求也是一个亟待解决的问题。 ?...我们希望通过 SSL 的方法对蓝色部分进行稀疏化，实际就是让 LSTM 的隐藏结构变小。 ? 最后我们看一下 LSTM 最后稀疏化的结果。 ?
这些新工具中的第一个名为外部密钥管理器，即将在beta中启动，它能与谷歌的云KMS（一种密钥管理服务，允许客户管理托管在谷歌云上的服务的密钥）协同工作。...通过使用外部密钥管理器，用户将能够使用存储在第三方密钥管理系统中的密钥加密来自计算引擎和BigQuery的数据。...Packet Mirroring测试版，这是谷歌发布的第二项工具，一种网络流量检查服务，可以让企业用户分析Compute Engine和GKE之间的网络流量，与Cisco，Palo Alto Networks...据谷歌透露，其云业务的年收入接近80亿美元，是上一年的两倍，然而尽管这一增长令人惊叹，但与亚马逊网络服务相比仍是差了一截，因此，谷歌加大云计算的投资，这才有了诸多工具的发布。...种种举措，再结合最近一系列安全工具的发布，事实已经很明显了，数据安全，将在谷歌的云推进中扮演越来越关键的角色，甚至可以说是核心关键点。
，同时还能够继续协同工作。...Rackspace首席架构师兼Magnum 容器即服务团队主管Adrian Otto日前与The Platform.net网站就Magnum项目，以及对其成熟时的期望值展开了一些探讨。...在Linux世界，管理容器至少由控制组和命名空间两大核心功能组成，这两大功能类似于搜索引擎巨头谷歌开发的隔离大型基础设施中工作负载的技术。...它们所做的工作是实现OpenStack与集群中的容器管理系统的互动。这其中包括用于Docker容器和谷歌Kubernetes的Docker Swarm。...展望未来，Otto认为，Rackspace必须要解决如何将容器与虚拟网络结合在一起的问题。尽管还没有做出任何决定，但是这一理念与一起使用虚拟机的解决方案类似。
有外媒记者与TPU的幕后人员进行深入交流，并研究大量的论文和技术报告后，写成了一篇TPUv4最全面、深入的报道，对第四代TPU的计算引擎及其相关系统进行概述。...扩容数据中心对于一个「免费」的产品来说，并不会让搜索广告客户突然增加两倍，因此，谷歌必须努力为人工智能训练和推理建立一个更好的数学引擎。...论文链接：https://www.gwern.net/docs/ai/2021-jouppi.pdf 事实证明，TPUv4i推理芯片的生产大大领先于TPUv4通用引擎，其生产方式与Nvidia相反，这也表明了一个事实...谷歌系统和服务基础设施副总裁 Amin Vahdat 提供了一张图，通过运行不同的神经网络模型，展示了 TPU与A100的对比结果，以及谷歌云上的 TPUv4 pod如何与微软 Azure 上的类似规模的...Vahdat的团队根据提交的 MLPerf 结果以及他们自己对 BERT 和 ResNet 如何在 GPU 上扩展的了解建立了成本模型。 目前还不清楚与 H100GPU 加速器相比会是什么样子。
content，多进程沙盒浏览器的核心代码，管理进程架构和线程架构。 gpu，OpenGL 封装代码，包含 CommandBuffer 和 OpenGL 兼容性支持等。 net，网络栈实现。...比如net，看起来只是个网络库，然而里面包含主机解析，cookies，网络改变探测，SSL，资源缓存，ftp，HTTP， OCSP实现，代理 (SOCKS和HTTP) 配置，解析，脚本获取（包括各种不同系统下实现...blink的工作包括： 实现web平台的规范（例如，HTML标准），包括DOM，CSS和Web IDL 配合V8运行JavaScript 从底层网络堆栈请求资源 构建DOM树 计算样式和布局 请求chrome...往往一个简单的display:gird\flex背后就是庞大复杂的计算，而且还要充分考虑性能上如何优化，滚动时如何更快的展示… 另外排版还需要支持世界各国的奇奇怪怪的文字。...我用300k的curl代替了十余M的chromium net库，并工作良好。少了的功能可以用插件形式补上嘛。一些和排版渲染无关的功能，我都打算做成插件。
Distributed System for fun and profit 一本免费的分布式系统小书：http://book.mixu.net/distsys/，介绍了分布式系统中的一些关键概念和设计考量...时与序（time and order）。理解分布系统的关键之一，便是要理解分散的组件如何确定时间的先后顺序。...计算 Spark，https://github.com/apache/spark，Scala：一个大数据处理、分析引擎 Flink，https://github.com/apache/flink，Java...：流批一体的数据处理引擎 Ray，https://github.com/ray-project/ray，Python/C++：表达能力强大的通用计算引擎 系列博客 写给分布式系统初学者的一些笔记 Jeff...一些工业系统论文列表：谷歌的居多，非谷歌的也有一些 Meetup Papers we love PapersWeLove计算机论文分享：https://www.zhihu.com/column/c_1353678180390162432
如何在Apache和Resin环境中实现HTTP到HTTPS的自动跳转：一次全面的探讨与实践 摘要 猫头虎博主的探索之旅 在数字时代的大潮中，网络安全和信息保护越来越受到人们的重视。...在这片深入浅出的指南中，我们将在Apache和Resin的部署环境下，探讨如何从HTTP平滑迁移到HTTPS，以保障网站数据的安全传输并提升网站的搜索引擎排名。...Apache服务器的部署和SSL的启用 在我们实施HTTPS之前，Apache服务器的部署和SSL证书的启用是必不可少的步骤。...从HTTP到HTTPS：自动重定向的实现 有了SSL证书后，我们进入到本文的核心部分——如何实现从HTTP到HTTPS的自动跳转。...从搜索引擎排名的角度看HTTPS的重要性 安全的网站不仅能保护数据传输，还是提升网站在搜索引擎中排名的关键因素。例如，谷歌搜索引擎在排名算法中，给予启用了HTTPS的网站更高的权重。
但是电子商务浪潮的兴起，让我萌生了从事与信息化发展、计算机技术相关工作的想法。那时候我便觉得，信息化将会是未来的浪潮，网络信息化的发展将会改变我们整个社会、经济以及生活的方式。...你自己是如何看到目前OV SSL证书和EV SSL证书的推广窘境？你认为推广这些证书的破局之道是什么？...目前，我们积极拓展国产可信服务生态的协同合作，为SSL证书的“断供”做好了准备。...我们的数字信任服务体系综合运用区块链、数字身份、隐私计算和新型密码技术等前沿科技，打造可信数字身份和可信数据流通两大核心服务能力，综合提供数字身份服务、可信访问服务、数字签署服务、信任计算服务平台和数据安全服务...SSL证书如何在物联网场景中发挥作用？ 崔久强：随着数字化时代的到来，物联网已经改变了人们的生活方式和商业模式。
云计算正在带来变化 很多企业通过ERP和大型机架构改变他们的工作方式，并与大型企业客户讨论这些解决方案。...例如，假设希望将SAP生态系统的一部分或全部移入谷歌云平台(GCP)。为此需要： •了解S/4HANA如何适应环境及其提供的具体优势。...•确定业务需求中的主要差距 •分析潜在的景观 •创建目标云计算解决方案的愿景，并将SAP路线图概述为转型项目 在一个客户场景中，能够将大规模复杂的电子商务引擎与SAP和谷歌云平台集成。...因此，SAP混合营销已迁移到AWS，并且在谷歌云和AWS云平台之间集成了超过50个核心系统。...（来源：企业网D1Net） 如果您在企业IT、网络、通信行业的某一领域工作，并希望分享观点，欢迎给企业网D1Net投稿
根据推荐引擎的数据源 其实这里讲的是如何发现数据的相关性，因为大部分推荐引擎的工作原理还是基于物品或者用户的相似集进行推荐。...基于用户的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，在一般的应用中是采用计算“K- 邻居”的算法；然后，基于这 K...基于用户的协同过滤推荐机制和基于人口统计学的推荐机制都是计算用户的相似度，并基于“邻居”用户群计算推荐，但它们所不同的是如何计算用户的相似度，基于人口统计学的机制只考虑用户本身的特征，而基于用户的协同过滤机制可是在用户的历史偏好的数据上计算用户的相似度...与上面讲的类似，基于项目的协同过滤推荐和基于内容的推荐其实都是基于物品相似度预测推荐，只是相似度计算的方法不一样，前者是从用户历史的偏好推断，而后者是基于物品本身的属性特征信息。 ? 图 5....豆瓣的推荐机制 - 基于电影本身的推荐 总结 在网络数据爆炸的年代，如何让用户更快的找到想要的数据，如何让用户发现自己潜在的兴趣和需求，无论是对于电子商务还是社会网络的应用都是至关重要的。
计算对于手机拍照的重要性，其实在智能手机形态诞生之日就决定了。与单反等专业摄影设备相比，手机无论如何在镜头等硬件上也不占上风。然而手机却具备相机不具备的芯片计算能力、软件堆栈、云端协同、多摄像头阵列。...P40所展示的细节，正好适合谈谈计算摄影这门“厨艺”的源流与逻辑。 我们希望在P40系列的故事里，讨论以下几个问题：计算摄影究竟是什么？为什么除去谷歌苹果，只有华为明确系统提出了计算摄影？...计算摄影的核心思路在于，手机摄影并不仅仅是一台手机+一个摄像头，而是希望在拍摄时就调动手机的计算能力、算法能力、硬件协同能力，把计算机的智慧和摄像头的能力融合在一起。...在华为P40系列采用的多摄像头组合中，每颗摄像头既各有所长，又能紧密协同，它们与计算摄影体系结合为一体，构成了时下最复杂精细的移动影像系统。...从华为P系列的一路走来，到P40系列的全新高度，这条路的目标始终如一，那就是让手机摄影拥有穿越时空的可能。 时间和空间，是我们所在宇宙的基本要素，但也是摄影的核心阻碍。
去年受疫情影响，一年一度的谷歌I/O大会被迫暂停，如今再度归来让这场年度科技盛会有了更多看点。...如今，搜索引擎最困难的问题之一就是如何高效地完成更复杂的任务。...作为谷歌最核心的业务，会上皮查伊为我们带来了一款优化搜索任务的最新模型——Multitask Unified Model（MUM），即多任务统一模型。...实现量子计算的价值不言而喻，近十年来，谷歌一直在探索如何创造一台真正的通用量子计算机。 为了达到这一目标，谷歌在加州圣巴巴拉打造了一所先进的量子AI园区，致力于建构世界一个纠错量子计算机。...谷歌表示，为了解决这一问题，他们正着手构建 1000000 个物理量子位，以使其在纠错量子计算机中协同工作。这一目标如果得以实现将是一个质的飞跃。
除了展台上的工程机可以稳定 60 帧玩《原神》，在骁龙技术峰会上，人工智能的概念贯穿始终，骁龙已被打造成为了所有移动终端协同工作的核心。...除了对焦和特效，AI 引擎和相机引擎可以协同工作，每秒处理 32 亿像素，实现更强的变焦能力。去年搭载于骁龙 888 上的「夜间模式」将大约六帧照片组合在一起形成合成图像。...高通和谷歌合作，将神经网络架构搜索（NAS）引入了骁龙平台，并已集成进第 7 代高通 AI 引擎。...高通希望在未来让 NAS 功能帮助多端部署工作，让 AI 模型快速部署至手机、笔记本电脑、VR 设备和汽车上。 除了以上提到的技术和用例之外，骁龙 8 的 AI 引擎还能够实现哪些黑科技？...比如，高通表示他们在与 Sonde Health 合作，开发一种基于音频识别的诊断技术，让手机只需要倾听你的声音就可以判断是否有抑郁、哮喘等健康问题。
2018KubeCon：由云原生计算基金会（CNCF）赞助的Kubecon会议是核心贡献者和Kubernetes从业者讲述故事的聚会。...“它解释了Kubernetes是什么以及它是如何工作的，并向您展示了如何从运行第一个容器到相当复杂，有状态的多pod应用程序。”...谷歌的Aparna Sinha有一个视频，介绍如何跨区域和区域设置集群以实现规模和可用性。...书籍 Kubernetes Up And Running 博客 云原生DevOps博客 Google云端平台 Kubernetes主页 Brave New Geek 影片 谷歌的Kubernetes 和谷歌容器引擎...开发人员应考虑在主节点上运行的服务，工作节点的更高可用性，安全性，使用Kubernetes RBAC角色的授权，Pod安全策略（PSP）和依赖关系管理。
2005～2010，亚马逊成立AWS云平台，谷歌、微软、阿里、腾讯相机进行云计算相关技术与产品研发，开始推广公有云服务，为SaaS发展创造了更稳定安全的应用环境。...CRM、OA协同等领域的头部玩家开始基于自身垂直产品，跨界打造移动办公平台。传统软件厂商，以云服务作为增长引擎，激活高端存量市场。...产品如何理解和支持这些用户？如何推动创造产品对应的服务体系和生态？疫情期间，产品人群迅速扩大，原有的产品的经营模式是否适用？...好的协同办公软件和企业的工作流、协作关系链条是强相关的，它不能是辅助系统，而应该是生产力系统。这个问题考验的是产品自身的变形能力和延展能力。 4、产品的留存和服务生态的建设。...让更多用户参与到产品生态中来，持续体验更优的产品。 企业服务商需要和企业的核心人员，一起去做工具的落地，因为他们更懂自己的企业，知道哪些任务、哪些工作流对企业最关键。
我们看到计算目前进展非常快，当然计算也有算力的挑战和数据的挑战，但在知识和推理方面欠缺尤为明显。 所以这里就提出问题：如何实现三者的闭环？...这带来的第一个挑战就是 AI 本身要更往逻辑推理、高计算、高复合的这种任务上转移，而不是仅仅去做系统 1 的模式识别及直觉的工作。而带来的第二个挑战是，在这种新的分工下，人和 AI 该如何协同。...云到边的自适应大家很容易理解，在不同的算力和通信条件下，如何让这些基础模型更好地适配这些环境；边到云的自演化，其实是让边缘端的智能反向帮助基础模型更好地迭代。...我们提的一个问题是，能不能用协同交互的模式，把谷歌 Pathway 模型在特定的这些任务上也进行百倍的压缩，但保留这种稀疏和模块化的结构？这类工作非常值得后续研究。...再回到对话协同交互方面，我认为 ChatGPT 是当前非常重要的一个工作，它的价值核心是在协同交互方向点亮了一个新的里程碑，它能用在学术写作、代码生成、百科问答、指令理解等等工作上。
因此，我们也同时邀请了阿里云张凯、腾讯云李向辉、火山引擎邓德源解读他们眼中的 Kubernetes 是如何改变云计算行业格局的。...截图来源：https://www.slideshare.net/slideshow/docker-the-road-ahead/35706350 这个时候的谷歌已经建立了世界上规模最大、性能最强的计算机网络...当时亚马逊在云计算领域拥有了不可撼动的领先地位，虽然谷歌拥有令人惊叹的云基础设施，但没有有力的商业云业务来与 AWS 竞争，因此，谷歌需要一种方法来提高其相关性，抵消 AWS 的优势。...核心问题在于如何选择封装层次。 虽然基于 Kubernetes 构建上层平台呈现出百花齐放、各具特色的局面，看似杂乱无章、缺乏规律，但这些平台本质上都围绕着两个核心诉求：抽象和插件能力管理。...随着整个市场的饱和，特别是在云厂商之间，例如阿里、腾讯和火山引擎，竞争逐渐转向存量市场。在存量市场的竞争中，一个核心问题是多云环境下的兼容性尚未解决。
作为深度学习、人工智能领域的专家，蓝海大脑液冷工作站支持多种算力平台，通过超融合与虚拟化管理平台可实现x86、ARM以及其他芯片架构的多元异构计算资源池化，并可根据业务特点实现计算资源的随需调度和统一管理...例如，在无人驾驶汽车的全景感知领域，往往需要多行人跟踪、场景语义分割、视野目标检测等多个模型协同工作；与目标检测和分割相同的应用，在医学影像领域训练的皮肤癌检测和AI模型分割不能直接应用于监控景点中的行人车辆检测和场景分割...作为深度学习平台的核心枢纽，开源开发框架连接GPU、ASIC等智能计算芯片，支持计算机视觉、自然语言处理、语音等各类应用。部署全流程能力，让高效开发迭代各种算法，部署大规模应用成为可能。...二是推动产业链上下游协同创新。操作系统作为连接PC和移动互联网时代底层硬件架构、顶层软件系统和用户交互界面的控制中心，是微软、诺基亚、苹果、谷歌等公司驱动产业生态的核心工具统治地位。...三是提供图引擎接入方式，通过框架计算图和硬件图引擎之间的适配，实现硬件接入。
CloudFlare的加密设置中，将SSL设为“灵活”（该选项使浏览器通过HTTPS与CloudFlare对话，CloudFlare通过HTTP与浏览器对话） 在web管理界面配置CloudFlare的...除此之外，还要启用“总是使用HTTPS”选项 浏览器与CloudFlare对话，CloudFlare负责提供SSL证书，并代理通向你的服务器的通信。...值得庆幸的是，所有与API进行对话的艰苦工作都已由其他人做完了。我们只需要安装插件就可以了。 有两个Go库可以实现Let’s Encrypt支持。...我们可以将所有HTTP请求重定向到同样的HTTPS上，以获得更好的安全性和搜索引擎优化效果。...浏览器和操作系统销售商可以信任10家公司不会颁发无效证书，但他们不可能信任1000家。 我们不想让随便一家公司变成骗子证书颁发机构，然后为黑客伊万颁发google.com域的证书。
二、正能量 国内各个搜索引擎都看了下，结果意外的发现搜狗居然已经正常收录我博客的 https 了： 其他基本都未收录，而国外的几个搜索引擎基本不用看，换 https 数日之后就全局替换成 https 收录了...，而且目测给了更好的排名，比如谷歌、必应等。...百度的索引服务器再多能多过谷歌？全局刷新一下感觉如登天一般麻烦！ 三、解决 吐槽了那么多，还是来说说如何缓解一下各种不支持的窘迫吧！...①、http 和 https 不在同一个 server 模块的做法： Ps：分别监听 80 和 443 端口是大部分网站的做法。.../usr/local/nginx/ssl/zhangge.net.crt; ssl_certificate_key /usr/local/nginx/ssl/zhangge.net.key
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