简而言之，云存储的优势在于可扩展性、场外管理、快速部署，以及较低的前期成本。此外，在一个总是需要更多储容量的世界中，云存储提供了无限的额外容量。 那么真实的故事是什么呢?云计算是好还是坏?像天空的云朵一样，其答案很少是非黑即白的。当人们仰望阴云密布的天空时，就会发现大量的灰色云朵。以下了解一下云存储的一些主要优缺点。 云存储的优点 简而言之，云存储的优势在于可扩展性、场外管理、快速部署，以及较低的前期成本。此外，在一个总是需要更多储容量的世界中，云存储提供了无限的额外容量。 公共云提供了一种避免购买风险的方法，很快超越了存储硬件。用户只需要为其所需的容量和性能付费，并且供应商升级其环境以跟上最新技术的步伐——这是由来自其他供应商的竞争压力造成的。 尽管云存储在基准测试中取得了一些很好的结果，但在Nexsan公司的调查中，22%的受访者表示公共云存储的主要障碍是下载和上传文件所需的时间。
等网络编程 除了JAVA的技术，面向对象的这几个东西，即是java里面核心的技术，也是面试时候，面试官经常爱问的几个知识，了解，熟悉和掌握他们的重要性不言而喻，今天就来谈谈反射。 反射给java提供了，运行时获取一个类实例的可能，这一点非常灵活，你仅仅传一个类的全包名路径，就能通过反射，来获取对应的类实例，我们一般会用Class类，来调用这个被反射的Objcet类下的，构造方法， 属性，或方法等，反射在一些开源框架里用的非常之多，Spring，Struts，Hibnerate，MyBatics都有它的影子，反射虽然很灵活，能够使得写的代码，变的大幅精简，所以在用的时候，一定要注意具体的应用场景 任何事物，都有两面性，反射的优点，也同是就是它的缺点，所以，没有好与坏，只有最合适的场景，一阴一阳，才是天道平衡的条件。 ，那么这种重复增删改查的工作，就会大大增加，散仙初入门的时候也有如此的感受，虽然我们可以通过，抽象类和接口，使用适配器的设计模式来简化重复的代码，但是不可避免的就是类的臃肿了，下面看看如何使用反射来搞定这么多实体类的重复的增删改查的代码
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据IBM最近的一项调查显示，无服务器的采用正在逐年增加，68% 的用户表示他们可能会在未来两年内采用无服务器架构。 乍一看“无服务器”一词可能带有一定的误导性。 无服务器计算的特点 无服务器计算的显著特点包括： 抽象出服务器和维护它们的复杂性。 提供即用即付（pay-as-you-go）成本模式，仅对使用的资源收费，减少了闲置资源或未使用空间的成本。 但是在无服务器的情况下，只需为所使用的资源和它们运行的时间付费。因此，无服务器计算的成本更低。 高度可扩展性：无服务器的最大优势之一是它可以自动、轻松地扩展以适应需求，而无需用户干预。 调试很困难：在无服务器环境中调试应用是一项挑战，因为它是在分布式网络上进行的，几乎没有时间来确定问题的根本原因，而且日志记录能够提供的帮助也很有限，所以需要更先进的工具方法来进行准确的调试。 对于不能够承担额外的容量规划和资源供应负担的企业来说，无服务器计算是一种经济高效的选择。同样，对于寻求低运营成本和更快上市时间的公司来说，事件驱动的方法也极具吸引力。
大数据文摘授权转载自算法进阶 作者：划水的花花 一堆人工神经元在数据、算力以及魔力算法的加持下，"涌现"了“全能”的ChatGPT。自此，AI看上去不再那么像泡沫，也开启了我们对AI的无尽想象！ 与互联网带来的信息革命一样，我们可以很容易通过搜索引擎等渠道获得信息及知识，现如今利用这样的AI搜索引擎，我们可以通过更为人性化的对话交互，定位到我们问题对应的答案，可以更为便捷地获取经过高度总结知识点 资源聚集、垄断效应会增强 AI或者更为普遍概念的科技带来的效率提升，往往也会导致资源更加的聚集。 从社会层面来看，试想 一旦AI替代了一大部分的工作，效率提高的同时，社会收益还可以容易被个体垄断着。 此次的ChatGPT为代表的人工智能带来了巨大的技术变革，可以提供大量高价值的信息，好在当前AI还没达到完全取代人的地步，还需要发挥人类的主观能动性去解放生产力，整个项目的计划实施也是需要具体去把握的。 但如今只凭过去学习技能就完全不够了，「更核心的是通过对需求的敏感观察，利用好AI获取信息，创新地整合资源来创造价值。」 总之。现在信息壁垒已经大大解决了，就看各人的领悟。
随着更复杂的电子产品被添加到汽车中，以及这些设备的使用寿命延长到十年或更长时间，保持汽车的更新以避免问题变得越来越困难。 现代汽车充满了电子产品。 ECUs 控制多种功能，包括点火计时、怠速和扭矩管理： ADAS 为驾驶员提供许多便利，例如将车辆保持在车道内，并在行人或行驶车辆接近时发出警告： 带机器学习 （ML） 和人工智能 （AI） 的自动驾驶 实际上有数十家这样的新公司，它们正迫使现有汽车制造商对做出改变的想法大相径庭。 召回的经济性所有这些公司仍然需要谨慎。汽车制造商需要确定更新是否绝对必要，以及实现这一点的最经济的方法是什么。 有时，OEM 使用的软件的停止会在事后发现。有了良好的监控流程，这样的意外发现是不会发生的。 信任（ROT） ID 的硬件根可以作为制造过程的一部分生成。设备完全测试后，将配置 ID。它是与该特定车辆使用的设备相关的生活数据的独特身份。
先不纠结人工智能的各种定义，目前学者们将AI分成强AI和弱AI。 目前的AI几乎都是弱AI，当有明确的可以量化的优化目标时，可以通过机器学习实现逐步迭代接近优化目标，在很多这样的领域，AI可以接近甚至超过了人类的水平。 说完AI适合解决什么样的问题后，再看看AI目前做不好什么。 不能把人的各种追求量化并穷尽并整合，不是所有的优化目标都可以被量化，这些都是目前的AI框架无法解决的问题。 从AI概念提出到现在，AI的发展基本都是量变，科学家们并没有跳出现在的整体框架。 在各个弱AI领域，可以超过人类最好的水平；在感知决策等方面，AI不如初生的婴儿，所以现在一切以人类年龄宣称自己AI产品智能水平的行为，都是耍流氓。
这个阶段 SaaS 企业要花更多的钱部署技术后台。支撑技术上的拓展，也是用户采用 SaaS 产品的一个原因。 一 5、SaaS 商业模式为何能持续盈利 （1）SaaS 的商业模式的优点在于：使你的客户忠于你的产品。 例如，Zendesk 提供软件，帮助企业建立有效的客户服务解决方案。 刚开始的时候你要做所有的投资，例如雇佣好的开发者与工程师，好的 UI 设计者，他们能够结合自己的技能使你的产品尽可能用户友好和高效。 除了这两个明显的指标，SaaS 企业需要有一个良好的开发团队，或者建立一个很好的文档，以便新的开发人员，快速创建软件，了解与业务有关的一切品牌、营销等内容。 在这种培训中，应该告诉用户你所面临的挑战，以及你的公司的潜力所在，引导用户的购买意愿。 不要害怕谈论您的业务的负面影响。
内存不足，一直都是一件令人头疼的事情，在有限的资源下，时间与空间的取舍是我们平时开发中思考最多的问题。无论是操作数据库还是Redis缓存，都没有直接使用内存缓存速度快，尤其是对大批量数据的处理。 这与数组的原理是一样的，只是把元素当成数组的下标，然后用0|1表示这个元素是否存在，0为false，1为true。 可是一个byte只能存在0～7的元素，那8以上的数怎么存储。 所以BitMap的使用尤其要根据业务场景选择，如果要存储的整数数据没有连续性，或者元素个数非常少的情况的，就不要考虑这种方案。 而第二个缺点，假设存储数字是从40000开始的这种情况，可以将存储的元素减去起始值再存储。但除非是排序好的数字，否则你还得先提前知道你要存储的这些数据中的最小值。 为的是实现以中心分散的集中存储方式，更高效的节省BitMap的内存使用。借用负无穷到0，0到正无穷的思路。
它包括了最常用的请求方法、传参方法，同时还囊括了简单的接口和稍微复杂的接口。 蓝色框中的是依赖包，黄色的 app.py 是我们自己写的代码，而红色框中的是什么？ 主要流程的部署也很简单，首先将文件进行复制和处理，然后直接调用云函数的组件，通过函数中的 include 参数将这些文件额外加入，再通过调用 apigw 的组件来进网关的管理。 用户写的 yaml 中 inpust 的内容会在 inputs 中获取，我们要做的就是对应的传给不同的组件： ? 除了将这两部分对应部署，region 等一些信息也要进行对应处理。 框架越大、框架内的资源越多，函数冷启动的时间就会越大。在上文的测试过程中，非框架下，最高耗时是平均耗时的 3 倍，而在加载 Flask 框架和 Jieba 的前提下，最高耗时是平均的 10+ 倍！
，避免出现后发送的消息被先处理的情况。 List 实现消息队列 Redis 的列表（List）是一种线性的有序结构，可以按照元素被推入列表中的顺序来存储元素，能满足「先进先出」的需求，这些元素既可以是文字数据，又可以是二进制数据。 其实这就是幂等，对于同一条消息，消费者收到后处理一次的结果和多次的结果是一致的。 redis消息确认机制 需要注意的是，如果生产者消息发送的很快，而消费者处理速度慢就会导致消息堆积，给 Redis 的内存带来过大压力。 相比 Redis 来说，Kafka 和 RabbitMQ 一般被认为是重量级的消息队列。 需要注意的是，我们要避免生产者过快，消费者过慢导致的消息堆积占用 Redis 的内存。
无论是得到、喜马拉雅、知乎这些推出知识付费概念的平台，都靠自己的运营能力拉到了大量的大V，也就是俗称的KOL（key opinion leader）,而得到的罗振宇本身就是个知识大V，无非是把自己的成功复制一下 如果说 Web 2.0 是对 Web 1.0的降维打击，比如博客微博代替了门户，那么AI的出现，又是一个升级过程。 能够用好这个工具的公司就可以在未来升级，而用不好的只能被革命，所以现在的公司也很焦虑，到处去挖人工智能方面的专家，刚毕业相关专业的学生一时间洛阳纸贵。 幸运的是，周围已经看到不少在做人工智能基础设施和服务的创业公司，大家只要保持敏锐度，了解AI的场景，想想所在的行业，是否有可能用AI去提升效率或者颠覆业务模式，把这些事情想清楚，相信很快就有可以较为轻松集成的技术方案 福利：送给大家一个ppt，腾讯产品经理整理的200页的「人工智能时代的产品经理」 ftp://91publish.com/pub/Books/
在这些极端时期建立有弹性的模型 对于面临这些快速变化的企业来说，目前在生产中使用的AI/ML模型是根据与当今情况截然不同的数据进行训练的。 当一个企业的模型之前没有看到这些观察结果时，该怎么办？ 随着COVID-19继续影响许多人类生产的系统，利用AI/ML的企业将不得不在其生产环境中建立弹性模型。 这里有一些输入级监视器，一个AI/ML模型在生产中应该有： 输入检查以确定特性的值和分布是否与正常基准周期有显著不同 检查单个事件或少量最近事件以检测分布出错问题 检测你的模型最敏感的特征是否发生了巨大的变化 ，请使用代理度量——可以预测和测量的东西来确定模型性能 极端环境下生产ML模型的最佳实践 在Arize AI，我们每天都在考虑生产环境中的ML可观测性和弹性。 从我们在许多公司部署AI/ML模型的背景来看，我们正在这些极端环境中共享一些用于生产ML模型的最佳实践。 跟踪并识别异常事件 这包括跟踪输入数据和异常事件上的模型性能。
在开始使用线程之前，我觉得我们有必要先了解下多线程给我们带来的好处与可能造成的损失，这样才能在合适的地方选用合适的并发策略。 多线程的优点 ? 1：提高资源利用率 “一口多用”其实就是一种多线程。 看到了吧，多线程最大的优点就是：提高资源利用率。 在 PC 或者手机中，我们的资源主要说的就是 CPU。 我们知道，通常情况下，网络和磁盘的 I/O 比 CPU 和内存的 IO 慢的多。 多线程的缺点 俗话说：有阳光的地方就有黑暗； 俗话说：世界上没有免费的午餐。 线程能够给我们带来以上好处，是需要一定代价的。 2：上下文切换的开销 当 CPU 调度不同线程时，它需要更新当前执行线程的数据，程序指针，以及下一个线程的相关信息。 这种切换会有额外的时间、空间消耗，我们在开发中应该避免频繁的线程切换。 即使两个线程执行同样的代码，这两个线程仍然会在自己的线程栈中创建一份本地副本。 因此，每个线程拥有每个本地变量的独有版本。 栈中保存方法调用栈、基本类型的数据、以及对象的引用。
目前人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的技术到底发展到啥情况了？ 如果未来AI在我们社会上全面应用之后，会对咱们的生活会带来多大的帮助？ AI的应用又会对目前社会上的工作岗位有多少影响呢？你目前所从事的职业未来会被AI替代吗？ 嗯，好问题，但我是一个都没法回答，我也不知道。 为了不被他这一两句话唬住，我决定找点书研究一下，比如李开复的《AI未来》和吴军《智能时代》，毕竟他们的书简单易懂（其实是太高深的我也看不懂），并且他们不仅曾经是人工智能领域的研究先驱，也是这个领域的投资者 嗯，看他们的书准没错，那就看看大佬们是怎么讲的： 1、AI时代，你的职业还在不在？ 这里面，最最重要的还是大数据，当我们想要基于人工智能在某个行业/领域去应用/改造的时候，首先要去思考的时候这个行业是否积累了大数据。 以上，就是对最近读的《智能时代》和《AI未来》的一些思考。
导语：前端智能化，就是通过AI/CV技术，使前端工具链具备理解能力，进而辅助开发提升研发效率，比如实现基于设计稿智能布局和组件智能识别等。 本文要介绍的前端智能化的一类实践：通过计算机视觉和机器学习实现自动提取图片中的UI样式的能力。 具体效果如上图，当用户框选图片中包含组件的区域，算法能准确定位组件位置，并有效识别组件的UI样式。 ，以及组件的宽高、圆形以及对应的半径，下一步，我们将针对这两种基本图形进行样式检测。 3.1 圆角计算 在样式定义中，圆角被限制在矩形的四个顶点处，圆角弧度取决于它的半径，因此圆角计算的主要目标就是识别圆角的半径。 根据圆角的4个方位，我们将组件区域划分为4块进行逐块分析。 一开始，我们采用直接对圆弧点进行圆的曲线拟合，但由于圆角点的数据过于集中，拟合圆的误差很大，如图： 我们知道，圆角经过十字对称后能构造出一个圆形，因此，只要我们确定了“圆角”的候选区域，构造十字轴对称图
什么是App加壳，以及App加壳的利与弊 ? 目前针对移动应用市场上安卓APP被破解、反编译、盗版丛生的现象，很多APP开发人员已经意识到保护APP的重要性。 而对于移动应用APP加密保护的问题，如何对DEX文件加密尤为重要。那么接下来，我们就先介绍一下什么是App加壳和加壳的原理，利与弊等。 一、什么是加壳？ 加壳是在二进制的程序中植入一段代码，在运行的时候优先取得程序的控制权，做一些额外的工作。大多数病毒就是基于此原理。是应用加固的一种手法对原始二进制原文进行加密/隐藏/混淆。 四、加壳的利与弊 * 优势: ①、保护自己核心代码算法,提高破解/盗版/二次打包的难度 ②、还可以缓解代码注入/动态调试/内存注入攻击. * 劣势: ①、影响兼容性 ②、影响程序运行效率. 我们相信它能发展的更好，攻防是动态的对抗,技术一直在进步，反正技术的趋势肯定是做攻的，攻破后都认为守的不行，此消彼长，后面又加强又不好搞了。
万物皆可人工智能的时代已经到来，但是，你真的了解人工智能吗？你知道人工智能是如何与商业碰撞迸发出火花的吗？你知道人工智能如何从数据中产生价值的吗？ 理解事物，就要抓住其核心理念。 我们总在抱怨这个时代的趋势变幻莫测，难以把握，却没有人静下心来寻找问题的根源。 书本上的知识是权威的，但更新太慢，实际操作价值较低。 大多数人可能会选择去上编程课或者英语补习班，或者在知识付费的时代中多学几门网课，多加几个“知识星球”，以达到“刷新认知”的目的。 AI 思维可以在一定程度上解决我们的认知局限性的问题，帮助我们进行认知升级。 绳锯木断，水滴石穿，掌握了以小博大的 AI 思维，你不但是一个梦想家，也能成为一个真正创造价值的实干家。
移动技术革新 移动智能时代当选用什么姿势追赶AI潮? 【AI时代的移动技术革新】人工智能离我们的生活越来越近，只需一部 手机 ，便可以有效解决社交沟通、交易支付、出行交通等一系列问题，从语音识别、声音模仿到机器学习、智能硬件，在移动端实现人工智能也已成为大势所趋 为此，APICloud联合InfoQ共同主办2018移动技术创新大会，邀请亚马逊、IBM、阿里、百度、腾讯等几十位技术专家，重新定义移动开发新生态，共同探讨AI时代的技术变革经验。 本次大会亮点如下： 亮点一：移动端的AI技术落地 移动AI带给手机的变化迅速而多元，消费者很容易在手机终端上快速感知到AI的存在和价值。 本次活动设置专场，侧重于大前端时代下的前端技术创新发展、应用程序的未来趋势等进行经验共享。
在人工智能时代，许多公司的关键时刻将再次形成一个可以帮助整个公司的集中式人工智能团队。如果他们拥有合适的技能，那么这个AI团队可以担任CTO，CIO或CDO（首席数据官或首席数字官）职务。 image 将出现新的职位描述和新的团队组织。我现在以机器学习工程师，数据工程师，数据科学家和AI产品经理等角色组织我的团队工作的方式与AI之前的时代不同。 提供广泛的AI培训 今天没有一家公司拥有足够的内部AI人才。虽然媒体关于高AI工资的报道被过度炒作（报刊中引用的数字往往是异常值），但AI人才很难找到。 你应该给每个人提供他们在AI时代适应新角色所需的知识。咨询专家将允许您为您的团队开发定制课程。 我们在互联网时代了解到： 购物中心+网站≠互联网公司 即使一个购物中心建立了一个网站并在网站上出售东西，这本身并没有将购物中心变成真正的互联网公司。
作者 | 无缺 编辑 | 王晓曼 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 在互联网、物联网蓬勃发展的中国，AI在商业化领域的运用，大家并不陌生。但AI在人力资源领域的发展前景如何？ 这是一个复杂且相对陌生的话题，也没有一个标准的答案。 受疫情影响，AI视频面试受到了企业主的关注，像希尔顿、联合利华、普华永道以及高盛等企业，均采用了AI视频面试工具。 面对这样旺盛的需求，大批企业想要抓住AI面试这一风口浪潮，开始进行相关技术的开发，这也导致越来越多的企业，因为无法甄别出谁是真正的AI面试优质服务商而非常苦恼。 ，才发现这是一家假的“AI”供应商。 在AI面试“泛滥”的时代，企业用户该如何做到对AI的诉求保持理性？如何甄别真假“AI”？今天就给到大家五大建议，让你快速辨别真假“AI”。 什么是AI视频面试?
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