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国外、国内Hadoop

本文将讲述国外、国内Hadoop主要。 国外Hadoop 1.Yahoo Yahoo是Hadoop最大支持者,截至2012年,YahooHadoop机器总节点数目超过42? 11.MobileAnalytic.TV 主要使Hadoop在并行化算法领域,涉及MapReduce算法如下。 信息检索和分析。 机器生成内容——文档、文本、音频、视频。 国内Hadoop Hadoop在国内主要以互联网公司为主,下面主要介绍大规模使Hadoop或研究Hadoop公司。 中国移动大云基于HadoopMapReduce实了分布式计算,并利了HDFS来实分布式存储,并开发了基于Hadoop数据仓库系统HugeTable,并行数据挖掘工具集BC-PDM,以及并行数据抽取转化 中国移动主要在电信领域Hadoop,其规划领域包括: 经分KPI集中运算。 经分系统ETL/DM。 结算系统。 信令系统。 云计算资源池系统。 物联网系统。 E-mail。

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云计算与发展

而在消费者层面,熟悉程度也有所提高,这有助于在于业务时更容易理解其概念。 // 在可以说云计算是一项成熟技术吗?组织采周期在哪里? Krieger:云计算技术与发展已接近成熟。 然而,在未来几个月内,这种情况和象将会急剧减少,其部分原因是欧盟GDPR将在今年5月实施,这需要充分披露处理器和存储。 就组织采周期而言,这取决于其自身情况。 企业可以看到云计算备份和数据恢复优势,并热衷进行尝试。一旦他们看到其采是多么简单,这往往导致进一步在其他领域开展业务。 // 促使企业采云计算服务和程序主要原因是什么? 这可以通过在某种程度上确保云计算提供商级别透明度来克服,但是仍然存在差距。第二个主要挑战是围绕人员配备和。 某些程序尚未准备在云计算。 在不好方面,企业可能面临与云计算供商“锁定”挑战,这使得难以利云计算例。 // 英国云采周期已经饱和还是还有很长路要走? Krieger:还有很多事情要做。

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    AI芯片历史和

    目前GPU以其有针对性高速计算能力被广泛在深度神经网络系统中,Nvidia也凭借着GPU市场火爆在AI领域崭露头角。 框架对于深度学习易性提升了一个量级,使者可以把更多精力放到模型参数调节及上,而不是模型实施细节。对于初学者来说还有更容易使Keras。 二是因为缺少读取,所以功耗低,劣势是运算量并不是很大。结合CPU和GPU各自优势,有一种解决方案就是异构。 ASIC是为实特定要求而定制AI芯片。 在深度学习训练阶段需要极大数据量和大运算量,单一处理器无法独立完成,因此训练环节只能在云端实。云AI芯片特点是性能强大、能够同时支持大量运算、并且能够灵活地支持图片、语音、视频等不同AI。 我们在使各种互联网AI能力(比如在线翻译、人证比对),背后都有云AI芯片在发挥作或提供算力。

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    关于HTML5与前景思考

    Alex Kessinger是Yahoo一名前端工程师,本文是他对HTML5与前景思考。 发布渠道重要 诸如苹果商店,Android商店一类渠道将成为主导,另外,一些新,象 Valve游戏渠道,Netflix电影渠道一类东西将会出,在”云“时代,这些发布渠道将像桌面时代操作系统一样来对户进行组织和归类 如果不能离线保存源文件和数据,我们就无法实离线HTML5。 这些离线保存和数据能力,是HTML5基础,目 前,Webkit,Firefox已经可以实,而IE9也即将实。 TV领域看到一些商店

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    C#实JWT无态验证实战

    设计思路 这里我们简单做了一个token验证设计,设计思路如下图所示: ? 代码实 缓存 首先,我们先开发工具类,根据设计思路图可得知,我们需要一个缓存类,于在服务器端存储token。 CacheHelper类:使HttpRuntime缓存,类里实缓存增删改,因为使是HttpRuntime,所以,如果没有设置缓存超时时间,则缓存超时时间等于HttpRuntime.Cache 如果网站挂载在IIS里,那么,HttpRuntime.Cache配置超时时间地方在该网站程序池中,如下图: ? AuthenticationHelper验证帮助类 在,我们已经可以编写验证类了,利刚刚已创建缓存帮助类和JWT帮助类。 ---- 到此,我们基础代码已经编写完了,下面进入验证

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    使SAP ABAP BSP一个环进度条

    Created by Jerry Wang, last modified on Aug 06, 2014 Go to start of metadata 创建一个新BSP application和一个新 创建两个mime object,类型为javascript: 实原理: index.js里以100毫秒为时间间隔定期执行一个匿名函数. 在这个函数里,动态设置当前progress circleclass。 可以在chrome console里观察到该函数周期性执行: 在html file里,每个1%进度都有一组对class。每个class通过transform 实动画效果。 可以在chrome 里观察到degree变化: <!

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    容器化

    简介 容器技术(如Docker)为底层组件提供了标准封装和运行管理机制标准。 容器在快速部署同时实系统资源高效利。 开发者可以通过使容器来提升可移植性,实镜像管理编码控制。运营团队也可以借助容器化技术实部署和管理时运行单元标准化。 所以从这一点来看,所有都是有,但是只要行为和其执行行为所需数据实完全分离,那么它就是无态化了。 如果你已经使了外部数据库也不要紧,以服务形式还是安装在虚拟机、物理机之上都可以,你只需要在保持当前架构同时实上层容器化即可。 在在大多数流行中,会话态被存储在分布式缓存中或者一个可以被任何服务样例访问到数据库中。 然而在传统多页 Web 中,每个网页都需要获取服务端管理会话态。

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    【转载】焊缝跟踪技术发展与

    机械仿形跟踪使时间久后存在磨损问题,同时精度较低,在上存在较大限制,通常于对焊接精度要求较低场景。 3、焊缝跟踪技术 在实际焊接行业中,由于机械式接触传感技术存在精度差易、磨损问题,已经较为少见。目前在实际使中最为广泛是非接触式电弧跟踪及基于视觉传感器跟踪方法。 最为广泛是单线结构光,基于单线结构光焊缝跟踪器具有结构简单,实时性好,性价比高特点,已成熟于焊缝跟踪、坡口信息监测等领域。 早在20世纪70年代,操作人员就已经通过远程操作执行机构控制焊枪运动完成了焊接;20 世纪 80 年代中期,国外进行了机器人遥控焊接技术研究,最早实是在1984 年加拿大Douglas 主动视觉传感是遥控焊接中主要传感方式,随着熔池监控相机发展,可以远程遥控环境及参数越来越多。 (3)虚拟实仿真与人机交互技术。

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    AI 在 marketing 上

    AI 在 marketing 中有很多,例如 搜索,推荐系统,程序化广告,市场预测,语音/文本识别(会话商务),防欺诈,网页设计,商品定价,聊天机器人等。 其中很重要一个部分叫 audience target,AI 可以在这里,可以对顾客和顾客需求进行精准定位,找到前20%最有价值客户,预测顾客下一次会买什么东西,这样可以减少时间金钱等资源消耗 一个人在不同时间会使电脑,手机,平板等不同设备,AI 还可以被来预测户在什么时间会使什么设备,帮助公司在特定设备上进行有效推送。 1. AI 可以将这个矩阵中空白地方预测出来。可以预测户对未评分广告会打分数。有了这个乘积得到矩阵,就可以知道户对没有评分过广告评分。 内容生成 前面提到其中一个 内容生成, 当推荐系统建立之后,要推荐内容也可以 AI 自动生成。 ?

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    创建你 AI

    只要你掌握 AI 程序开发,还怕老板不追着你加工资?! 所以,本文将教你写出第一个 AI 程序 – 手写识别(见下图),入门 AI 开发。 ? 注意:安装过程建议在网速稳定且较快环境下进行。 Visual Studio Community 版是完全免费,包含有 Visual Studio 大部分基础功能,也能全面支持 AI 开发。只需要微软账户登录后,就可以一直使。 ? 二、训练第一个模型 下载 samples-for-ai 中包含了大量机器学习训练和示例。 三、创建第一个 AI 克隆代码,并导入训练好模型,就可以试试自己第一个 AI 了!接下来分析一下核心代码。 把程序跑通 克隆代码 使下面命令来克隆 AI 代码。 8)在按下 CTRL + F5,或者点击工具栏上启动按钮。你第一个 AI 就运行起来了!666。 ? 四、理解代码 该文件包括了界面联动、数据预处理两部分代码,以及一行推理预测代码。

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    场 | AI Frontier大会开幕 最干货AI不容错过

    在这场报告中,吴恩达没有PPT,而是将将两块大白板搬到了场,颇有在斯坦福大学上课样子。 ? AI研究者如何推进AI在产业方面。 尽管如此,在AI上仍然存在一定局限性,根据麦肯锡统计,有 30% 关注AI企业缺乏成功AI案例,41% 企业无法确定其 AI 投资回报率,28% 企业缺乏有效使 AI 技术能力 而在具体细分行业中,科技、电信、金融、汽车等领域是 AI 技术最为广泛领域,有30%以上企业已经着手实施 AI 在其业务中,而如建筑、旅游、教育、健康等领域则对 AI 未来需求和渗透率都相对较低 在首先进行助手环节,Apple Siri 高级主管 Alex Acero 讲解了 Siri 架构及技术实,Amazon Alexa 主管 Ruhi Sarikaya总结了Amazon Alexa

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    干货丨边缘计算及挑战

    本文内容包括对边缘计算概念、典型场景、研究及关键技术等系统性介绍,认为边缘计算发展还处在初级阶段,在实际中还存在很多问题需要解决研究,包括优化边缘计算性能、安全性、互操作性以及智能边缘操作管理服务 本文中,我们从概念、关键技术、典型趋势和挑战等方面对边缘计算模型展开介绍,旨在为边缘计算研究者提供参考。 01 边缘计算概念 对于边缘计算,不同组织给出了不同定义。 协同边缘计算是一种新计算范例,它使边缘设备和路由器网络来实网络内分布式决策。决策是在网络内部通过在边缘设备之间共享数据和计算而不是将所有数据发送到集中式服务器来完成。 边缘计算资源发需要适异构资源环境,还需要保证资源发速度,才能使不间断户提供服务。另一个问题是资源切换,即当户移动时,移动使计算资源可能会在多个设备间切换。 05 结束语 本文主要从基本概念、场景、研究和关键技术、存在挑战方面对边缘计算模型进行了系统性介绍。

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    Android 保存

    Android 保存态 最近开发 Android 中需要添加保存功能, 经过查阅 Android 文档, 保存几种方法如下: 1、 使 Bundle 保存界面态 Android 最先找到文档就是通过 Activity onSaveInstanceState 和 onRestoreInstanceState 方法来保存态, 虽然最终测试发这种方法不是肯靠谱, 还是记录下来了 onRestoreInstanceState 恢复态 当系统重新回到以前被系统回收时, 会调 onRestoreInstanceState 方法, 如果之前 onSaveInstanceState , 大家都喜欢装杀进程软件, 程序总免不了被结束命运, 所以这种方法不是很可靠。 保存态建议积极一些, 不要总是等待系统调 onPause 方法, 只要户操作了界面, 就可以进行态保存, 这样会让更加可靠一些。

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    容纳有程序

    因此,无态就意味着任何服务实例都可以从其他地方获取执行行为所需所有程序态。这是微服务式程序一个重要架构约束,因为它可以实弹性,弹力,并允许任何可服务实例执行任何任务。 容器化和会话态 当户登录时,会话数据可能由程序生成。这可能是身份验证密钥或其他临时态。在大多数程序中,会话态被存储在分布式缓存或可由任何服务实例访问数据库中。 这个特性在传统负载均衡器中很常见,而且可以在大多数容器——本地负载均衡器中找到。 容器化与群集态 某些程序作为群集中多个实例运行,以实性和扩展,并需要共享群集成员和知识。 大多数代群集程序都需要使成员种子集(通常是其IP地址和端口)进行初始引导,然后才能动态管理成员资格和更改。但是,某些群集服务可能需要手动更新,并在需要传播成员信息更改时重新启动。 例如,一个程序读取了本地MAC地址,并将其作唯一标识自身方法!很显然,如果容器重启并获得不同MAC地址,这个方案就会崩溃。 幸运是,Docker在允许指定容器MAC地址。

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    态(Stateful)容器化

    使容器,开发人员可以提升程序可移植性,并实可编程镜像管理,运营团队也可以进行标准化部署和管理。 了解程序程序态(state)就是程序组件完成工作(比如执行一个任务)所需数据。所有都有态。 容器化和会话态 当户登录时,程序可能生成会话数据。这可能是身份验证密钥或其他临时态。在大多数程序中,会话态存储在分布式缓存或一个任何服务实例都能访问数据库中。 大多数代集群都需要使初始成员集(通常是其IP地址和端口)进行引导,然后才能动态管理成员及其更改。但是,某些集群服务可能需要手动更新,并在需要传播成员信息更改时重新启动。 例如,一个读取本地MAC地址,并将其作唯一标识自身方法!很显然,如果容器重启并获得不同MAC地址,这个方案就会崩溃。 幸运是,Docker在允许指定容器MAC地址。

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