然而近两年飞速发展的人工智能（AI）已经逐渐渗透进了内容生产的各个环节，人工智能从事内容生产似乎已经没那么遥远。随着移动互联网时代的发展，信息传播的无限畅通使内容创作的诉求不断提高而门槛不断降低。 智能内容生产平台 Smart Content Platform 基于对媒体发展的理解，多媒体实验室很早就在智能媒体方向上开始进行研究和尝试，同时打造的很多智能生产能力已经在实际项目中得到了很好的落地 基于人工智能技术，智能生产平台上的「视频智能剪辑」和「智能视频配乐」就可以很好的简化这个过程，甚至在某些场景下做到一键成片。 智能视频配乐 音乐智能理解 音乐作为科学和艺术的交叉点，也是人工智能较晚走入的领域。通过不断的积累，智能生产平台在音乐领域也已经具备了十八般武艺。 电商视频描述 落地案例 目前智能内容生产平台已经服务于全民K歌、微视、企鹅号、腾讯视频、腾讯影业等众多产品，每天为海量腾讯C端用户提供优质内容。
今天发一篇与以往不同的内容，这是一篇来自生产实践的记录。我只是做了一下编辑和修订的工作。 刘老师通过记录真实的案例的形式，对故障排除的过程进行总结和反思。 生产系统数据丢失后的恢复 一、背景和大概的思路 2020年2月25日，微信的朋友圈大量转载微盟遭遇了系统重大故障，36小时内尚未恢复核心生产数据，从而想到本人在两周前处理的一个案例，开发人员误删除了生产数据 备份生产环境数据，应用数据恢复方案到生产环境。 8. 生产环境绿灯测试，无误后，恢复完成。 由于恢复生产数据是重大的数据调整，需要报请领导批准，需要有完备的数据回退方案。 在以上的步骤里，已经在仿真环境复盘了生产环境的故障，同时在也仿真环境里里安装了binlog转成sql的工具。 2. 为什么在生产环境出现丢失数据的情况？ 开发人员在生产上线过程越过了仿真环境，直接上生产，对生产上线过程并不严谨，虽然有管理流程，但是对流程的过程执行不力。 2.
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摘要： 本文总结了发表在IBC2018上的由日本NHK的Hiroyuki Kaneko等撰写的“AI-DRIVEN SMART PRODUCTION”，介绍了NHK在智能媒体生产方面取得的成就以及今后的发展方向 日本广播协会NHK开发了新型的由人工智能驱动的广播技术，名为“Smart Production”，可以快速地收集和分析来自社会的各种信息，并传递给广大观众。 Smart Production使用人工智能来分析从社交媒体、开放数据中获得的各种类型的信息以及广播电视台拥有的制作节目相关的技术诀窍，这种方法使得它能够提取社会中发生的事件，并将分析结果呈现给生产者。 智能节目生产 文本大数据分析技术 NHK正在研发通过分析大数据来支持电视节目制作的技术，用于分析的大数据包括广播电台所拥有的节目信息以及社交网络服务（SNS）上发布的信息。 单色视频自动着色技术 NHK开发了一种使用人工智能驱动技术的自动将单色电影视频转换为彩色视频的系统来支持高效的节目制作（图5）。
如果我们所在公司的业务量比较大，在生产环境经常会出现JVM内存溢出的现象，那我们该如何快速响应，快速定位，快速恢复问题呢？ 本文将通过一个线上环境JVM内存溢出的案例向大家介绍一下处理思路与分析方法。 案例：架构组接到某项目组反馈，Zabbix监控上显示JMX不可用，请求协助处理。
导读 只有当产品、工件载具或工具可以被清晰识别或定位时，才能实现智能生产过程。该数据不仅可以用于优化过程，还能实现追踪或质保。 相应地，该领域中的金属干扰源比生产环境中更少。 工业4.0要求物品级标签检测 当今的生产环境对所谓的物品级标签检测（即识别单个部件，而不是工件载体）的需求正在逐渐增长。 特别是在汽车行业，生产车间中很少有部件不携带标签。因此，汽车制造商成为最早使用新生产和自动化技术的先锋，而其他领域则紧随其后。 为了在机器制造及控制器附近的生产环境中更充分地使用UHF技术，图尔克起初推出的是支持Codesys的全新UHF读/写头型号。 因此，Q300能在UHF领域（例如物流）和传统HF领域（例如控制器附近的生产环境）表现出色。
本文来自SF Video Technology 2019的一篇演讲，演讲者是来自Netflix编码团队的Eric Reinecke，该演讲主要讨论如何利用生产管道中编辑的反馈信息，帮助全产业工作者更高效率地完成工作 作者看到了剪辑的重要性之后，认为我们可以利用剪辑中提供的信息，反馈给内容生产链上的工作者，指导他们更高效率地完成自己的工作而不必关注那些不会影响最终输出的要素。 而为了完成上述工作，构建一个时间轴感知的生产管道是十分必要的。 二、一些已有的适合不同生产管道的剪辑工具 Eric介绍了几个剪辑工具： CMX EDL Advanced Authoring Format Final Cut Pro XML 三、OpenTimeLineIO
例如，一个汽车公司可能会购买某个轮椅工厂的生产时间，来为自己生产的汽车增加残疾人座椅和扶手。人工智能，机器人和自动汽车将让这种生产线和技术共享更加简单。 但是企业并未准备好面对这即将到来的变革。 グローリー株式会社，自动收款机生产商。日本，加须市 能源和医疗保健 要做到这一点，需要智慧也需要财力，更需要企业界，学术界和政府的通力合作。在过去的五年里，一些智能生产的区域组织已经建立。 智能生产流程应该被设计成可以持续地制造并且可被即时停用。我们应该更多地探索诸如添加剂制造等新技术。 制定智能生产政策 尽管企业会因其商业意义而大力推动智能生产，但政府应该填补其中的缺口，或是在某些对私人投资风险过高的方面给予支持。 A·库西亚克 《智能生产系统》， 普伦蒂斯霍尔出版社，1990 3. S·J·艾泽尔 《智能制造决策者指南》，信息与技术创新基金会，2016
案例背景 案例是一个泰国网站的生产环境（请脑补一句“萨瓦迪卡”，为了叙述方便，下文中均以"萨瓦迪卡"指代这个网站。）“萨瓦迪卡”是一个 采用 Wordpress + MySQL搭建的应用。 在上面这个案例里，我们所需要回答的问题包括： 正常运行应用程序需要多少内存？ 正常运行数据库需要多少内存？ 进行哪些操作会导致停机时间？停机时间会持续多久？ 资源使用对性能的影响有多少？ 对于上述的案例来说，生产数据的完整性并不会影响我们的度量，因此，无需重启实例。但如果你要度量重启实例会带来多少数据丢失，则需要重启实例。 如果你有 CDN 或者 URL 访问分析数据，可以它来构建你的测试案例。如果什么没有，例如“萨瓦迪卡”这种情况，你就可以使用主页的 URL 来进行测试。 至此，我们完成了对生产环境性能的分析。接下来，就要为性能设计架构迁移方案了。请关注下篇《AWS 上的生产环境架构优化案例》
制动系统在行车安全中扮演着举足轻重的角色，因此在刹车部件的生产过程中产品经过高强度并且极度缜密的测试以确保在任何状况下正常运行。
昨天基本休息了一天，想着生产系统升级也会多多少少碰到些问题，肯定有一些心得或者是值得学习的东西，结果昨晚到现在生产系统升级一直为一个pl/sql的问题所困扰。 在测试环境中只用了十多分钟， 在生产系统上跑了快5个小时。这个经历太痛苦了，大半夜还在考虑怎么优化真是痛苦。 这个也算是一个很深刻的学习经验，和大家分享一下。
本文是我在 gitchat 上的文章云计算生产环境架构性能调优和迁移套路总结（以 AWS 为例）的后半部分，本文对原文有所修改和总结。交流实录请点击这里。 在AWS 上的生产环境性能分析案例一文中，记录了我对客户应用生产环境的一次性能分析。接下来，我们要根据所发现的性能问题进行架构优化，以提升可用性和性能。同时，这篇文章也总结了应用迁移到云上的套路。 因此，对于生产环境的直接优化要慎用自动化。如果一定要用，请务必在测试环境上做好测试。但如果你能做到自动化并且有完好的测试，不如直接做整体一次性迁移方案得了。 蓝绿部署 蓝绿部署的做法是同时生成两个相同的生产环境版本，一个叫做”蓝环境“，一个叫做”绿环境“。用户当前只能访问其中一个环境，让另外一个环境进行部署。 就像是在煤矿坑道里的金丝雀那样，很快就能发现生产中的问题，并限制问题的影响范围。 我们还可以基于此做 A/B 测试来度量更新的使用率。
企业案例 Linux系统Shell编程—企业生产案例（一） 企业数据库可以说是重点保护对象啊，没有之一，数据在当今企业里就是生命线，因此今天就来说一说，如何通过shell脚本来检查或监控MYSQL数据库服务是否正常 ： 1、根据端口监控本地数据库 2、根据进程进行监控本地数据库 3、通过客户端命令及账号连接MYSQL，然后根据返回内容进行判断是否正常 4、通过PHP、JAVA程序URL方式进行监控（此种方式最佳，生产环境常用
Linux系统shell脚本编程——生产实战案例 在日常的生产环境中，可能会遇到需要批量检查内网目前在线的主机IP地址有哪些，还可能需要检查这些在线的主机哪些端口是开放状态，因此依靠手工来检查是可以实现 IP done 具体这里就不再测试了，有兴趣的可以自行测试下 3、开发nmap脚本检查在线IP与在线IP的开放端口情况 首先得了解下nmap的一些参数，它也是非常实用的命令之一，在日常实际生产环境中
对广播公司而言，人工智能的吸引力在于其在利用机器来了解受众需求，管理数据，过滤特定主题的内容以及生产原创内容等方面表现出的高效性。 本文将分生成视频，决定创意，简化编辑和优化存档四个方面介绍人工智能在媒体生产中的应用，重点是生成视频。 生成视频 视频摘要 好莱坞开始使用人工智能来简化预告片的生成方式。 Kulczar强调，“我们正在朝着自动生产和在生产过程中使用人工智能技术的方向前进。” 国内的媒体也在积极尝试。2017年12月26日，中国第一个媒体人工智能平台“媒体大脑”由新华社正式发布上线。 依托于大数据的“媒体大脑”会将新理解的内容与已有数据进行关联，对语义进行检索和重排，以智能生产新闻稿件。 人工智能在内容创造的领域还只是迈出了一小步。生产过程中仍然存在许多方面可以从人工智能获益。 决定创意 制造商使用神经网络来综合多种复杂因素，以确定哪种类型的内容值得生产。
3.1 对比和尝试 我们首先横向对比了国内外智能出图平台的各项能力，以关键功能类型作为衡量指标，得到了一张能力图表； 那么横向来看，各平台的能力可以划分为两大类模版绘制、AI绘制结合模版设计； 第一类在线模版绘制 并输入对应的文案标题，即banner图的文案显示； 随后可得到批量生成的初稿； 点击任一初稿，进入线上编辑环节，利用丰富的在线编辑能力对banner图做调整，例如图层查找，替换商品素材、装饰素材，更改字体等等；在智能编辑模块中简单处理后即可得到可用的设计图 五、S类商业运营设计需求：AI智能自动生成 除了较为基础的A类运营设计需求外，面对专题大促的运营需求需求，其展示周期更长，且对于设计质量要求更高，常常会涉及到3D场景的搭建和渲染工作，相对于A类需求，S 比如案例中，我们指定背景花朵、自然植物，以及倒影等词汇。通过观察以上四张图，可以发现模型中【Nature Plants】这个词汇对画面有较大的影响，决定了不同风格的背景以及复杂程度。 另外面对日新月异的的智能工具，我们应该保持终生学习的心态，做好时刻接受新事物的挑战，才能在越来越激烈的竞争中立于不败之地。
背景 生产环境有二台阿里云服务器，均为同一时期购买的，CPU、内存、硬盘等配置相同。
最后，产业智能化和数字化将改变基因行业的上游和中游生产关系。例如诺禾致源的柔性智能生产平台，以及华大的全自动文库制备生产线 MGIGLab-L。 (四) 智能生产趋势 智能生产体系的解决方案是必然趋势： 1）通过系统调度和 24 小时生产提升生产效率，保障更快的交付周期； 2）通过无人化、智能化质控，保障更稳定的交付质量； 3）突破 NGS 测序过程中的协作孤岛 智能化改变生产关系，说白了就是低端的打工人就业更难了。 第四部分 创新案例分析 八、创新案例 （一）智能生产平台：诺禾致源 （二）全流程数字化平台：华大智造 （三）华为云医疗智能体：EIHealth （四）生物信息分析：Ingenuity Systems 和 智能化生产，打造平台、数据、服务的一体化管理体系 所谓智能化，还是概念居多。 3.
1.生产和消费的产品抽象类： public abstract class Product { public String name; public abstract String toString method stub return this.name; } } 3.容器类（仓库）： import java.util.ArrayList; /* * 存放生产者和消费者的产品队列 arrList.get(arrList.size()- 1); arrList.remove(arrList.size()- 1); return lastOne; } } 4.休息一会，生产者和消费者都要休息 Product a = (AProduct)contain.pop(); System.out.println("消费了一个产品"+ a.toString()); } } /* * 生产者线程 Product aProduct = new AProduct("pp:"+String.valueOf((int)(10*Math.random()))); System.out.println("生产了一个产品
生产环境，有时候开发需要权限去看k8s某个namespace下的pod的运行状态，或者其它的运行信息(ELK或其它组件并不能完全覆盖这种场景，或者特地引入kubesphere这套组件也太重了），这种情况我们要如何高效解决
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