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拜登胜选后或将改变硅谷的4个方向

虽然参议院的控制权可能要等到明年1月初两场决定性选举的结果出来后才能决定，但共和党保持其多数席位的可能性很大，最后留给美国人的或许会是一个分裂的国会。对硅谷来说，这个消息有利也有弊。...但弊端在于，如果没有规章制度，科技领域的许多大的创意就无法推进，而下一届国会在任何重大问题上达成一致的概率非常低。这就意味着，科技领域的华盛顿议程应该高度关注拜登政府管理下允许和禁止做的事情。...劳工组织将共享经济工人重新归类为全职员工的努力（这是几十年来私营企业工会最大的组建契机），得到了很多当选的民主党人（包括拜登在内）的支持。撤回这些拟议的条例很可能是他们劳工部议程上的第一个项目。...如果特朗普时代的某些标准存在继续沿用的可能，那么科技行业就要在华盛顿使用与加州一样的方法了。加密货币在证券交易委员会那边，科技公司需要大力游说制定新的法规，促进多种数字货币的发展。...相关报道： https://www.fastcompany.com/90572921/4-surprising-ways-bidens-election-could-transform-silicon-valley

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边缘计算部署成功的4个因素

当云计算技术最初出现时，一种很流行的观点是它将包含所有计算。一种常见的类比是将其比作电网，可以在很大程度上取代本地的分布式发电设施。但是，公有云不能总是替代内部部署硬件有着很多原因。...特别是在采用边缘计算的情况下，希望将计算推向更靠近数据收集和使用的地方。随着机器学习越来越多地用于在时间紧迫的情况下将内部部署操作实现自动化，这一点变得很重要。...01 需要考虑自动化自动化和管理很重要，边缘计算设备的数量庞大以及可能没有本地IT人员(甚至现场没有固定员工)的事实意味着他们需要采用自动化和管理。...为此，正在进行各种项目，以针对具有不同足迹、可用性和网络要求的各种用例优化Kubernetes。 04 提供帮助如今有许多关于边缘计算的信息来源。...部分原因是，边缘计算部署需要与杂乱无章的物理世界交互，它们总是有其复杂性和独特性。但是，如果利用其他人学到的知识，并牢记自动化、管理和一致性等核心原则，就会获得真正的业务价值。

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同时采用边缘计算和云计算的4个好处

事实证明，企业采用结合边缘计算和云计算优势的混合策略可以获得竞争优势。本文介绍了混合计算策略可以为企业带来竞争优势的四种方面。经过多年的发展和进步，计算策略如今发生了显著的变化。...在云平台上运营业务的企业不需要购买存储和计算的基础设施，可以轻松地扩大和缩小规模。现在有一种新的选择，可能会在未来几年再次改变计算策略。许多企业发现，将边缘计算和云计算相结合的混合策略可以两全其美。...以下简要概述混合计算策略可以为企业带来竞争优势的四个方面。 1 更好的性能具有边缘计算能力的混合环境使计算资源更接近用户、物联网设备等所需的地方，从而可以显著提高性能。...4 对分布式工作人员的卓越支持在新冠疫情发生之后，事实表明许多工作可以在任何地方卓有成效地完成。...边缘计算和云计算各有其独特的优势，对于企业来说，理想的解决方案将取决于所在的行业和企业相关的因素。必须仔细权衡利弊，并注意数据安全和合规性等问题的影响，这可能因行业和所支持的操作而有很大差异。

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边缘计算为企业解决的4个问题

事实上，根据调研机构Analysys Mason公司的调查，企业在未来三年中可能平均将其IT预算的30%花费在边缘计算上。边缘计算可以为企业解决哪些问题？...AHEAD公司总经理David Williams说，“为了在后云时代保持竞争力，一些创新型企业正在采用边缘计算技术，因为其无穷无尽的突破性能力是云计算所不具备的，这些好处包括无与伦比的本地交互性，减少了服务中断带来的影响...边缘计算解决了哪些问题？ McCarthy说：“传输和存储所有数据的成本让许多人怀疑物联网是否值得大肆宣传。这就是物联网行业转向边缘计算的原因。...边缘计算可以最大程度地减少与将大量数据移入或移出物联网设备相关的网络和带宽问题，并减少对全球互联网的依赖。企业寻求能够在源头处理数据并提供正在发生的事情摘要信息的边缘解决计算方案。...这反过来又提高了当地经营的自主性，使各个连锁咖啡馆能够根据需要实时做出调整。” 4企业IT问题：连接使用原有机器协议进行通信的老化设备移动边缘计算设备可用于从连接到原有设备的传感器捕获数据。

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计算机小白的成长历程——函数（4）

一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需要少量的程序就可以描述出解题过程所需要的多次重复计算...这里我们要拓展一个知识点——内存内存计算机的内存就好比与一个空间，它里面有三个分区，分别是栈区、堆区和静态区。...在这个最简单的函数递归中，计算机会不停的重复一件事，就是在栈区为printf以及main函数申请空间来进行操作，每次调用main函数就会申请一块空间，每次调用printf也会申请一块空间，当程序执行的足够多时...这也就是为什么这种递归方式会使计算机陷入死循环，但又会有一个停止点。...从数字上来理解，就是先从4开始依次往前取到1，再由1开始依次打印到4。

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工业领域的4个边缘计算用例

工业环境非常适合采用边缘计算技术。人们可以了解工业IT领导者实施边缘基础设施和应用程序的一些真实案例。考虑到边缘计算和物联网之间的关系，将会产生物联网的子类别——工业物联网。...制造业和能源领域的边缘计算在这些双向流中，以下是工业领域使用边缘计算的四个场景。...事实上，工业组织中不断上升的能源消耗和成本是一个很大的问题，以至于它成为2021年会议演讲和论文的主题：工业设施的边缘计算能源管理系统。...(4)加强员工安全和现场安全在这里将看到一种模式：工业边缘/物联网用例依赖于这些环境中的大量传感器和其他机器。但这不仅与机器有关，还与人员有关。...或者尝试另一种普遍认可的安全产品，它早于边缘、云计算以及人们所知道的数字计算：安全帽。 Nelson说，“他们制造了带有内置传感器的安全帽，可以通过WiFi接入点对这种用例进行跟踪。”

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计算机初级选手的成长历程——指针（4）

九、二级指针与指针数组通过前面的介绍，我们知道，对于一维数组来说，一维数组的数组名在除了计算数组所占空间大小以及进行取地址操作这两种情况外，数组名就等价于数组首元素的指针。...下面我们就来测试一下：从测试结果中我们可以看到，对于不同类型的二级指针来说，在进行加1或者减1时，变化的大小都是4个字节。...既然这样，那我们就用char**的指针ppa为例子来继续测试加减整数：可以看到二级指针ppa在进行加减整数时，指针变化的值为4的整数倍。...通过这两次的测试结果，我们就能得到以下结论：不同类型的二级指针进行加1和减1后，指针变化的值都为4；同一类型的二级指针进行加减整数后，指针变化的值为4的整数倍；此时有朋友可能就会好奇了，为什么是4...不知道有没有朋友会有疑惑，我们这里一直在强调除了用sizeof计算数组所占空间大小和通过取地址操作符取出数组的地址这两种情况外，其他的时候指针与数组名是等价的，那它们之间可不可以进行相互转换呢？

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4家研究公司对边缘计算市场的预测

以下是边缘计算市场的四种预测： Gartner在上述报告中预测，到2022年，“边缘计算将成为所有数字业务的必要需求。”...Gartner估计，40％的大型企业将在2021年的项目中纳入边缘计算原则，而2017年只有不到1％的企业实施。...Transparency Market Research表示，由于物联网的激增和“过度使用传统云计算架构所带来的挑战”，预计未来几年全球边缘计算市场将稳步增长。...该公司表示，硬件占2017年边缘计算市场的54.3％，未来，这仍将是边缘计算领域的细分市场中最大的增长点。...”，以及实时计算和5G的到来的推动，但“生产标准不足、互操作性问题以及与边缘计算相关的安全和隐私企业正在阻碍市场发展。”

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云计算顾问：关于企业策略的4个问题

首席信息官关于云计算顾问策略应该提出的4个问题考虑到这一点，需将以下四个基本问题视为评估云计算顾问以及他们如何适合或支持其整体云战略的起点或中间点。 01 云计算顾问能为企业做些什么?...有点像讽刺喜剧《办公室》的场景，如果办公室中的每个人都不能真正说出云计算顾问可以做什么，他们应该感到不安。这最终取决于作为IT和业务领导者的首席信息官：云计算顾问可以填补哪些空白或需求?...还有一些人可能会从时间的角度来看待这个问题——例如云计算顾问可以帮助他们更快地完成项目等。无论企业怎么回答这个问题，其原则都是一样的：聘请云计算顾问应该帮助企业做一些现在无法做到的事情。...使员工具备来自第三方顾问的云计算专业知识。在云计算/混合云模型中简化和加速实施。在企业内部没有具备云计算知识的员工的情况下，为云计算/混合云实施提供托管服务和支持。...进行创新并为云计算/混合云之旅提供战略指导。跨混合云的应用程序/工作负载合理化，以最大限度地提高收益。确保云计算/混合环境中的合规性。建立和优化DevOps方法。

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迁移云计算工作负载的4个基本策略

迁移云计算工作负载的4种方法以下将深入探讨迁移云计算工作负载的四种不同的方法，以帮助用户更仔细地了解在多个运行环境中运行和迁移工作负载，以及制定整体混合云或多云策略。...Dempsey说：“企业创建其控制的工具矩阵，并指出哪些工具是与云计算无关的、非云可迁移的或特定于云计算，这有助于企业评估从一个云平台迁移到另一个云平台所涉及的风险，或创建需要跨越云计算提供商的架构。”...(3)管理和优化成本云计算成本通常被过分简化为绝对成本和极端成本，例如“采用云计算服务更便宜!”(这并不总是正确的)或“为什么我的云计算账单这么高?”(可能有很多原因。)...Wallace说：“在某个云平台中，用户从云端取回数据的成本超过了4年的存储成本。...这是一种概括，但需要注意的是，必须理解这些数据流。” (4)开发人员需要保持简单和快速最后，不要忘记开发人员。开发者体验如今就是一切。

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什么是大数据「实时流计算」？深度解析它的4大应用及4个特点

通过实时流计算技术，在秒级甚至亚秒级，对用户信用和欺诈风险做出判定，在保证可控风险的同时，提供良好的用户体验，进一步提高现金贷产品整体的竞争力。 4....现代推荐系统（见图1-4）背后越来越多地出现了实时流计算技术的影子，通过实时分析从用户手机上收集而来的行为数据，发掘用户的兴趣、偏好，给用户推荐可能感兴趣的内容或商品。...▲图1-4 基于Spark Streaming的实时零售推荐系统这里只是简单地列举了几个流计算技术使用的场景。...另外，在一些资源敏感的情况下，可能还需要实时流计算系统能够根据流量压力情况，动态增加或减少计算资源，使得在满足实时流计算的同时，最大化计算资源的使用效率。 ? 3....4. 无限性流数据是一种随时间无限增长的数据序列。这是流数据和批数据最本质的区别。批数据在每次处理时数据量是有限的，而流数据没有“每次”的概念，它总在不断产生，无穷无尽。

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计算机小白的成长历程——分支与循环（4）

既然已经说到这里了，那我们就继续探讨一下for循环的语句流程吧： 2.for循环的语句流程：从流程图中我们可以看到，程序在进入for循环后执行顺序是1->2->3->4->2->3->4……后面2/...3/4一直按照顺序去循环，直到判断为假，才会结束循环，大家还记得while的语句流程吗？...4.for循环的循环控制变量在for循环中变量的写法有两种： //前闭后开的写法 for (int i = 0; i < 10; i++) { 执行语句; } //前闭后闭的写法 for (int...，在这里我们通过这一句改变了变量的值，从而导致变量失去了for的控制，并不能很好的进行递进；而操作符“==”的意思是判断相等，这里只起一个判断作用，并未改变变量的值，我们看一下它的打印结果：这里我们可以看到...咱们今天的内容到这里就结束了，希望本篇内容能够帮助大家更好的理解for循环的相关知识点，接下来随着学习的深入，我会继续给大家分享我在学习过程中的感受，感谢各位的翻阅，咱们下一篇见。

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手机中的计算摄影4-超广角畸变校正

由于我们是对图像上的像素进行操作，还需要将相机坐标转换为像素坐标，求取像素坐标之间的关系，这需要用到图像的内参数（参见手机中的计算摄影1-人像模式(双摄虚化)）这样我们最终可建立[uc, vc]和[...通常，计算出的坐标值[ud, vd]是浮点值，因此需要用到插值算法来实现真正的图像变换。...OpenCV的undistortImage函数的帮助文件里也讲得很清楚，它通过相机内参计算出畸变校正的变换图，接着调用remap函数来进行从畸变图像到校正后图像的插值变化。...为了避免在图像边缘处出现异常的扭曲，还需要在中间计算时扩充图像(通过Padding)，并对扩充图像做一些特殊的约束(记为 Ea )，并在最后一步裁减掉多余的部分。...Graphics, 38(4):1–12, 2019 上面论文的演示资料、素材等，均来自于其项目官网：people.csail.mit.edu/yi Che-Han Chang et al, Rectangling

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【从零学习OpenCV 4】图像矩的计算与应用

点击上方“小白学视觉”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。...为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。...OpenCV 4提供了计算图像矩的moments()函数，该函数的函数原型在代码清单7-28中给出。...该函数用于计算图像连通域的几何矩和中心距以及归一化的几何矩。函数第一个参数是待计算矩的输入图像或者2D坐标集合。...函数第三个参数是两个轮廓Hu矩匹配的计算方法标志，可以选择的参数和每种方法相似性计算公式在表7-6给出。函数最后一个参数在目前的OpenCV 4版本中没有意义，可以将参数设置为0。

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聊聊GLM-4-9B开源模型的微调loss计算

概述 Github官方地址：GLM-4 网上已经有很多关于微调的文章，介绍各种方式下的使用，这里不会赘述。...我个人比较关心的是微调时的loss计算逻辑，这点在很多的文章都不会有相关的描述，因为大多数人都是关心如何使用之类的应用层，而不是其具体的底层逻辑，当然咱也说不清太底层的计算。...，其余的角色参与计算 loss_mask_val = False if message['role'] in ('system', 'user', 'observation')...([message], tokenize=True, return_dict=False)[0][2:] # 计算整句的 mask new_loss_masks...process_batch方法用于将输入转换为ids，并计算mask（用于Loss计算）。

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计算机萌新的成长历程——初识C语言4

Q4：如何理解“全局变量”与“局部变量”？...简单来说变量就是计算机使用各种函数工具执行命令时的对象，使用变量的方法就是根据自身的需求，第一步先定义变量，第二部运用相关函数来使用变量。 Q8：变量的作用域和生命周期是什么？...作用域简单的理解就是使用范围，前面有提到过全局变量的使用范围是整个工程，局部变量的使用范围是对应的代码块内部生命周期简单的理解就是变量开始到结束的过程，这里我们可以这样去理解：全局变量的生命周期是从进入计算机世界开始到出来为止...#include int a = 1;//这里的a就是全局变量； int main()//计算机世界的入口，有且仅有一个，a的生命周期开始； {//b的生命周期的开始 int...计算机世界的出口，a、b的生命周期结束 } 以上就是我今天分享的全部内容了，接下来随着我学习的深入，我会继续分享相关的内容，感谢大家的阅读。

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4个计算机视觉领域用作迁移学习的模型

导读使用SOTA的预训练模型来通过迁移学习解决现实的计算机视觉问题。 ? 如果你试过构建高精度的机器学习模型，但还没有试过迁移学习，这篇文章将改变你的生活。至少，对我来说是的。...我们的微调模型可以产生正确的格式的输出。一般来说，在神经网络中，底层和中层通常代表一般的特征，而顶层则代表特定问题的特征。由于我们的新问题与原来的问题不同，我们倾向于删除顶层。...计算机视觉中的4个预训练模型这里有四个预先训练好的网络，可以用于计算机视觉任务，如图像生成、神经风格转换、图像分类、图像描述、异常检测等： VGG19 Inceptionv3 (GoogLeNet)...EfficientNetB0的特性简要介绍如下：尺寸：29 MB Top-1 准确率：77.1% Top-5 准确率：93.3% 参数数量：~5,300,000 深度：159 其他的计算机视觉问题的预训练模型...相反，尝试使用这些训练模型，在上面添加一些新的层，考虑你的特殊计算机视觉任务，然后训练。其结果将比你从头构建的模型更成功。 ? —END—

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【计算机本科补全计划】指令：计算机的语言(MIPS) Part4

：首先对i取0；i是存放在寄存器$t0里面的；开始进入第一次循环（我们假定size肯定大于0，所以并不在此之前进行判断），取第i个元素的四倍（左移两位等同于乘以4）将i的四倍加上数组的首地址，就得到...//假设两个参数array 和 size 分别存储在 $a0 和 $a1中，p则保存在临时寄存器$t0中； move $t0;$a0; sll $t1,$a1,4; add...$t2,$a0,$t1; Cle2://此处不算一行 sw $zero,$t0; addi $t0,$t0,4; bne $t0,$t2,Cle2 下面逐行解释代码的含义...二、 ARMv8（x86）指令集中存在的一些谬误与陷阱谬误：更强大的指令意味着更强大的性能然而并不是，很多强大的指令可以完成复杂的行为但是很显然的牺牲了一定的性能谬误：使用汇编语言来获得更高的性能...陷阱：忘记字节寻址的时候连续的“字”地址相差不是1，是4或者8 正文之后今天虽然存在了淡淡的离愁，但是好歹是为了下次的见面做铺垫不是？

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CUDA优化的冷知识 4 | 打工人的时间是如何计算的

CUDA优化的冷知识2| 老板对不起 CUDA优化的冷知识 3 |男人跟女人的区别今天主要说两点, 一点是如何正确的计算一段操作所用的时间。...这里的一段操作是指的, GPU设备上的kernel计算, 以及, 数据传输操作。...但是我们历年来, 很遗憾的看到, 大部分人的做法都是错误的. 甚至使用了错误的测时结果, 来气势汹汹询问一些问题. 此时, 因为你的基础部分(计时)是错误的, 从而导致了你的问题整体无效....这点无论是从, 我们的论坛上的帖子中, 还是我们的直接的客户支持用, 用户给出的他们的代码中, 都可以看到这样的错误. 今天我们就说一下, 这些错误的根源, 和正确的计时方式该如何进行....然后我们继续说一下该例子, 楼主的正当做法应该是: (1)CPU记录开始时间 (2)CPU给GPU派活 (3) [CPU等待GPU完成该活] (4)CPU记录结束时间我们在这里插入了步骤3, 也是手册上今天的

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一个案例入门tableau——NBA球队数据可视化实战解析

如果勾选，由于tableau支持交互，当选中部分点时，就会对选中的点重新计算平均值，这样参考线的位置就会发生变化，其实是不太合理的。...(其实还有一个胜率筛选的交互，我们在后面再说) 4 可视化过程——球队胜负场次条形图 4.1 图形分析直观理解，这里我们要展现的数据为：每个球队的胜场数和负场数条形图，条形上显示具体数值。...且胜场和负场用不同的颜色表示。如果直接将球队拖至列上，「胜」和「负」拖至行上，出来的胜负是两个轴，如下图所示。 ? 这样显然不能达到目标。应该想办法把两个指标放在一个轴上。...操作方法为，将度量名称拖至筛选器，然后编辑筛选器，只勾选胜，负两个指标。 ? 结果如下图所示。 ? 由于我们对度量名称进行了筛选，这个时候的度量名称就只代表了胜和负两个维度。...可以理解，这个计算字段的结果是一个布尔值，它的取值为真或假。点击确定后，“胜率筛选”这个计算字段就创建好了，且默认归到了维度区域。这样，我们就可以使用它进行胜率筛选了。

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