本文将讲述国外、国内Hadoop的主要应用现状。 国外Hadoop的应用现状 1.Yahoo Yahoo是Hadoop的最大支持者，截至2012年，Yahoo的Hadoop机器总节点数目超过42? 11.MobileAnalytic.TV 主要使用Hadoop应用在并行化算法领域，涉及的MapReduce应用算法如下。 信息检索和分析。 机器生成的内容——文档、文本、音频、视频。 国内Hadoop的应用现状 Hadoop在国内的应用主要以互联网公司为主，下面主要介绍大规模使用Hadoop或研究Hadoop的公司。 中国移动的大云基于Hadoop的MapReduce实现了分布式计算，并利用了HDFS来实现分布式存储，并开发了基于Hadoop的数据仓库系统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应用Hadoop，其规划的应用领域包括： 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。 物联网应用系统。 E-mail。
而在消费者层面，熟悉程度也有所提高，这有助于在应用于业务时更容易理解其概念。 // 现在可以说云计算是一项成熟的技术吗?组织采用周期在哪里? Krieger：云计算技术的应用与发展已接近成熟。 然而，在未来几个月内，这种情况和现象将会急剧减少，其部分原因是欧盟的GDPR将在今年5月实施，这需要充分披露处理器和存储的作用。 就组织采用周期而言，这取决于其自身的情况。 企业可以看到云计算备份和数据恢复的优势，并热衷进行尝试。一旦他们看到其采用是多么简单，这往往导致进一步在其他领域开展业务。 // 促使企业采用云计算服务和应用程序的主要原因是什么? 这可以通过在某种程度上确保云计算提供商级别的透明度来克服，但是仍然存在差距。第二个主要挑战是围绕人员配备和应用。 某些应用程序尚未准备应用在云计算。 在不好的方面，企业可能面临与云计算供应商“锁定”的挑战，这使得难以利用新的云计算用例。 // 英国的云采用周期已经饱和还是还有很长的路要走? Krieger：还有很多事情要做。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
目前GPU以其有针对性的高速计算能力被广泛应用在深度神经网络系统中，Nvidia也凭借着GPU市场的火爆在AI领域崭露头角。 框架的出现对于深度学习易用性提升了一个量级，使用者可以把更多精力放到模型的参数调节及应用实现上，而不是模型实施的细节。对于初学者来说还有更容易使用的Keras。 二是因为缺少读取的作用，所以功耗低，劣势是运算量并不是很大。结合CPU和GPU各自的优势，有一种解决方案就是异构。 ASIC是为实现特定要求而定制的专用AI芯片。 在深度学习的训练阶段需要极大的数据量和大运算量，单一处理器无法独立完成，因此训练环节只能在云端实现。云AI芯片的特点是性能强大、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应用。 我们现在使用的各种互联网AI能力（比如在线翻译、人证比对），背后都有云AI芯片在发挥作用或提供算力。
Alex Kessinger是Yahoo的一名前端工程师，本文是他对HTML5应用现状与前景的思考。 发布渠道的重要 诸如苹果应用商店，Android应用商店一类的渠道将成为主导，另外，一些新的，象 Valve游戏渠道，Netflix电影渠道一类的东西将会出现，在”云“时代，这些发布渠道将像桌面时代的操作系统一样用来对用户进行组织和归类 如果不能离线保存源文件和数据，我们就无法实现离线的HTML5应用。 这些离线保存应用和数据的能力，是HTML5的基础，目 前，Webkit，Firefox已经可以实现，而IE9也即将实现。 TV领域看到一些应用商店的出现。
设计思路 这里我们简单的做了一个token验证的设计，设计思路如下图所示： ? 代码实现 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，用于在服务器端存储token。 CacheHelper类：使用HttpRuntime的缓存，类里实现缓存的增删改，因为使用的是HttpRuntime，所以，如果没有设置缓存的超时时间，则缓存的超时时间等于HttpRuntime.Cache 如果网站挂载在IIS里，那么，HttpRuntime.Cache配置超时时间的地方在该网站的应用程序池中，如下图： ? AuthenticationHelper验证帮助类 现在，我们已经可以编写验证类了，利用刚刚已创建的缓存帮助类和JWT帮助类。 ---- 到此，我们的基础代码已经编写完了，下面进入验证的应用。
Created by Jerry Wang, last modified on Aug 06, 2014 Go to start of metadata 创建一个新的BSP application和一个新的 创建两个mime object，类型为javascript: 实现原理: 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 circle的class。 可以在chrome console里观察到该函数周期性的执行: 在html file里，每个1%的进度都有一组对应的class。每个class通过transform 实现动画效果。 可以在chrome 里观察到degree的变化: <!
简介 应用容器技术（如Docker）为底层的应用组件提供了标准的封装和运行管理机制标准。 容器在快速部署的同时实现系统资源的高效利用。 开发者可以通过使用容器来提升应用的可移植性，实现镜像管理的编码控制。运营团队也可以借助容器化技术实现应用部署和管理时运行单元的标准化。 所以从这一点来看，所有的应用都是有状态的，但是只要应用的行为和其执行行为所需的数据实现完全分离，那么它就是无状态化的了。 如果你的应用已经使用了外部数据库也不要紧，以服务的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的同时实现上层应用层的容器化即可。 在现在大多数流行的应用中，会话状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的数据库中。 然而在传统的多页 Web 应用中，每个网页都需要获取服务端管理的会话状态。
机械仿形跟踪使用时间久后存在磨损问题，同时精度较低，在应用上存在较大的限制，通常应用于对焊接精度要求较低的场景。 3、焊缝跟踪技术的应用现状 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、磨损的问题，应用已经较为少见。目前在实际使用中最为广泛的是非接触式的电弧跟踪及基于视觉传感器的跟踪方法。 应用最为广泛的是单线结构光，基于单线结构光的焊缝跟踪器具有结构简单，实时性好，性价比高的特点，现已成熟应用于焊缝跟踪、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的运动完成了焊接；20 世纪 80 年代中期，国外进行了应用机器人的遥控焊接技术研究，最早实现应用的是在1984 年加拿大Douglas 主动视觉传感是遥控焊接中主要应用的传感方式，随着熔池监控相机的发展，可以远程遥控的环境及参数越来越多。 （3）虚拟现实仿真与人机交互技术。
AI 在 marketing 中有很多应用，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。 其中很重要的一个部分叫 audience target，AI 可以应用在这里，可以对顾客和顾客的需求进行精准的定位，找到前20%最有价值的客户，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的消耗 一个人在不同的时间会使用电脑，手机，平板等不同的设备，AI 还可以被用来预测用户在什么时间会使用什么设备，帮助公司在特定的设备上进行有效的推送。 1. AI 可以将这个矩阵中空白的地方预测出来。可以预测用户对未评分的广告会打的分数。有了这个乘积得到的矩阵，就可以知道用户对没有评分过的广告的评分。 内容生成 前面提到的其中一个应用 内容生成， 当推荐系统建立之后，要推荐的内容也可以用 AI 自动生成。 ?
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 应用开发。 ? 注意：安装过程建议在网速稳定且较快的环境下进行。 Visual Studio Community 版是完全免费的，包含有 Visual Studio 的大部分基础功能，也能全面的支持 AI 应用开发。只需要用微软账户登录后，就可以一直使用。 ? 二、训练第一个模型 下载的 samples-for-ai 中包含了大量的机器学习训练和应用的示例。 三、创建第一个 AI 应用 克隆代码，并导入训练好的模型，就可以试试自己的第一个 AI 应用了！接下来分析一下核心的代码。 把程序跑通 克隆代码 使用下面的命令来克隆 AI 应用的代码。 8）现在按下 CTRL + F5，或者点击工具栏上的启动按钮。你的第一个 AI 应用就运行起来了！666。 ? 四、理解代码 该文件包括了界面联动、数据预处理两部分的代码，以及一行推理预测的代码。
在这场报告中，吴恩达没有用PPT，而是将将两块大白板搬到了现场，颇有在斯坦福大学上课的样子。 ? AI研究者如何推进AI在产业方面的应用。 尽管如此，在AI应用上仍然存在一定的局限性，根据麦肯锡的统计，有 30% 关注AI的企业缺乏成功的AI应用案例，41% 的企业无法确定其 AI 的投资回报率，28% 的企业缺乏有效使用 AI 的技术能力 而在具体的细分行业中，科技、电信、金融、汽车等领域是应用 AI 技术最为广泛的领域，有30%以上的企业已经着手实施 AI 在其业务中的应用，而如建筑、旅游、教育、健康等领域则对 AI 的未来需求和渗透率都相对较低 在首先进行的应用助手环节，Apple Siri 的高级主管 Alex Acero 讲解了 Siri 的架构及技术实现，Amazon Alexa 的主管 Ruhi Sarikaya总结了Amazon Alexa
本文内容包括对边缘计算概念、典型应用场景、研究现状及关键技术等系统性的介绍，认为边缘计算的发展还处在初级阶段，在实际的应用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、典型应用、现状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的定义。 协同边缘计算是一种新的计算范例，它使用边缘设备和路由器的网状网络来实现网络内的分布式决策。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的。 边缘计算的资源发现需要适应异构的资源环境，还需要保证资源发现的速度，才能使应用不间断的为用户提供服务。另一个问题是资源切换，即当用户移动时，移动应用使用的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、应用场景、研究现状和关键技术、存在的挑战方面对边缘计算模型进行了系统性介绍。
Android 应用保存状态 最近开发的 Android 应用中需要添加保存用户状态的功能， 经过查阅 Android 的文档， 保存用户状态的几种方法如下： 1、 使用 Bundle 保存界面状态 Android 最先找到的文档就是通过 Activity 的 onSaveInstanceState 和 onRestoreInstanceState 方法来保存用户状态， 虽然最终测试发现这种方法不是肯靠谱， 还是记录下来了 onRestoreInstanceState 恢复状态 当系统重新回到以前被系统回收的应用时， 会调用 onRestoreInstanceState 方法， 如果之前用 onSaveInstanceState ， 大家都喜欢装杀进程的软件， 应用程序总免不了被结束的命运， 所以这种方法不是很可靠的。 保存用户状态建议积极一些， 不要总是等待系统调用 onPause 方法， 只要用户操作了界面， 就可以进行状态保存， 这样会让应用更加可靠一些。
因此，无状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的所有应用程序状态。这是微服务式应用程序的一个重要架构约束，因为它可以实现弹性，弹力，并允许任何可用的服务实例执行任何任务。 容器化和会话状态 当用户登录时，会话数据可能由应用程序生成。这可能是用户的身份验证密钥或其他临时状态。在大多数现代应用程序中，会话状态被存储在分布式缓存或可由任何服务实例访问的数据库中。 这个特性在传统的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。 容器化与群集状态 某些应用程序作为群集中的多个实例运行，以实现可用性和扩展，并需要共享群集成员和状态的知识。 大多数现代群集应用程序都需要使用成员种子集（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的更改时重新启动。 例如，一个应用程序读取了本地MAC地址，并将其用作唯一标识自身的方法！很显然，如果容器重启并获得不同的MAC地址，这个方案就会崩溃。 幸运的是，Docker现在允许指定容器的MAC地址。
使用容器，开发人员可以提升应用程序可移植性，并实现可编程的镜像管理，运营团队也可以进行标准化的部署和管理。 了解应用程序状态 应用程序的状态（state）就是应用程序组件完成工作（比如执行一个任务）所需的数据。所有的应用都有状态。 容器化和会话状态 当用户登录时，应用程序可能生成会话数据。这可能是用户的身份验证密钥或其他临时状态。在大多数现代应用程序中，会话状态存储在分布式缓存或一个任何服务实例都能访问的数据库中。 大多数现代集群应用都需要使用初始成员集（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的更改时重新启动。 例如，一个应用读取本地MAC地址，并将其用作唯一标识自身的方法！很显然，如果容器重启并获得不同的MAC地址，这个方案就会崩溃。 幸运的是，Docker现在允许指定容器的MAC地址。
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