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Pig介绍和Hive

我们都知道pig和hive作用是一致都是为了简化mapReduce编程而开发,但是hive是过程化语言SQL,pig是数据流语言pig Latin.就工具选择来说,HiveQL类似SQL,不需要大量学习 pig还是有一定。hive Pig 不同点hive要求数据必须有scheme,但是pig什么都可以操作(结构化,非结构化,半结构化),所以有句俗话pig是家畜,什么都吃。 bytearray是通过封装了javabyte。 tuple:tuple是一个定长,包含有序pig数据元素集合。tuple可以分为多个字段,每个字段应着一个数据元素。 这些数据元素可以是任意数据类型,它们无须是数据类型。一个tuplesql中一行,而tuple字段sql中列。 3.模式pig模式非常宽松,如果用户为数据定义了一个模式,那么pig会使用这个模式,为是既可以进行预先错误检查也可以用执行过程化。

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Token机制Cookie机制

我们大家在客户端频繁向服务端请求数据时,服务端就会频繁去数据库查询用户名和密码并进行比,判断用户名和密码正确与否,并作出应提示,也就是在这样背景下Token便应运而生。 (如照片,视频,联系列表),而无需将用户名和密码提供给第三方应用。 这样,OAuth让用户可以授权第三方网站访问他们存储在另外服务提供者某些特定信息,而非所有内容下面是OAuth2.0流程: token2.png这种基OAuth认证机制适用消费者类互联网产品 Cookie-工作原理.jpgToken Authtoken author.pngToken Auth点Token机制Cookie机制又有什么好处呢? 6.CSRF:因为不再依赖Cookie,所以你就不需要考虑CSRF(跨站请求伪造)防范。

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    日本机器硅谷丢掉竞争

    适用艰难环境更多可调试机器将会不断涌现出来。更重要是,随着机器能够回应类并且与互交流,机器学习和其它工智能技术将变得至关重要。 日本力量第二个聚焦点在化机器。最近推出与这个发展路线呼应“软银机器”Pepper,一个被设计成能够读出和回应情感化机器反地,他说,大学部门是以一个“孤岛”形式来经营,正是日本机器领域发展“真正问题所在。”这些变化使得美国公司占据地位。 这些包括Preferred Networks,一个致力AI技术应用到机器和自动驾驶系统机器学习公司,并且其已经与强大制造商例如Fanuc 、松下等公司建立合作关系。 至今为止,如果机器未来掌握在初创企业手里,在硅谷一些信,加利福尼亚技术区占据着更大

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    C#脚本实践(六): 脚本C++

    , 暂时总结一下C++吧. , 比如发送一个消息到一个象, 你有叫这个名字处理函数就执行, 没有就算了, 我通知完我就不管了能过类名创建内置了工厂模式, 比较状态机中, 状态扩充就不用麻烦再去改原有代码了序列化C 把主要程序逻辑放入脚本后, 运行在一个沙盒里, 做好异常处理可以保证程序不崩溃垃圾回收C++写出代码安全性与稳定性非常依赖程序员素质, 而脚本可以让你不用关心内存越界, 内存泄露, 非法内存访问等这种隐藏很深C++结束->修改->编译->重新运行->还原到指定场合, 可以节省大量时间另一方面就是方面调试, 因为可以实时更改运行逻辑, 那很多时间逻辑代码就可以方便屏蔽, 修改, 输出等协程 , 但是在做AI技能什么写出来代码能简化太多了!

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    TKE自建集群

    TKE自建集群自建集群:首先从自身自建集群运维经验来说:1、选择部署方式(目前常用);二进制:二进制部署kubeadm较为复杂,每个组件需要自行独立维护;Kubeadm:可实现快速部署 2、证书管理;kubeadm部署方式,部分证书时效只有一年,需要关注证书过期时间,及时更新,部分需求可能难以维护,当然也可以通过修改源码方式修改kubeadm生成证书时效性,需外网环境。 3、其他组件支持;其他所需组件,需自行寻找学习自行部署维护,类似日志收集、Ingress、以及各类资源管理器Yaml文件生成。 腾讯云TKE:上述自建部署难点,TKE都做了处理。 20年 TKE自建.png 3、其他组件支持;Ingress之类组件,则已经在部署时候就集成到了TKE中,无需后续安装,更多组件TKE也在不断更新适配中。 4、高可用;TKE支持高可用高效部署,无需自行部署时繁琐操作,无需自行处理Nginx、Haproxy反向代理,TKE已经做了支撑,降低运维成本。

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    地位滥用:虚幻和真实危险

    朱理  最高民法院法官   尊敬各位专家和同仁,很高兴有机会参加“南湖论坛”。在这里,我《反不正当竞争法》(修订送审稿)中第六条,关地位滥用问题简单谈一点想法。    首先要了解什么是地位,地位即指在非称依赖关系双方市场主体之间交易过程中,一方另一方有地位,使得一方依赖另一方,而且没有可以期待转向可能性,因此受到了具有一方控制, 构成地位滥用有三个条件:一是性,即指在双方交易关系中;第二是依赖性,这取决很多原因,有是源产品供给,有是源原料供应,有则是品牌信任。 这需要回到一个概念上,要区分绝地位和地位,绝地位就是指市场支配地位,这个很好理解,绝地位属横向比较,即经营者其他竞争手而言是不是有地位。   随着现代反垄断法发展,绝地位与地位之间关系会发生变化,由反垄断法项下地位化,导致地位存在变得没有必要了。

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    互联网大架构分析之腾讯:至少已布局三大AI实验室

    提出是基2008年以来,我们移动互联网,物联网,云计算,大数据,工业4.0,工智能等前沿科技综合观察得出结论。 关互联网类智能巨系统互联大架构就是互联网向与类大高度方向进化过程中,形成智能巨系统架构。 从互联网类智能巨系统发展角度看,腾讯占据了互联网大中一个非常位置:互联网神经元网络构建。我们知道大中神经元和神经元网络是最重要基础架构。 一方面,腾讯基社交平台可以实现类群体智慧聚合,同时由社交平台不断产生和沉淀大量不同场景数据,腾讯这些数据进行AI方向研发和处理,并通过互联网神经元网络与其他类神经网络结合,就形成腾讯特色 实验室专注机器学习算机视觉、语音识别和自然语言处理四大领域基础研究,并结合腾讯独有场景和业务提出内容、游戏、社交和平台工具型AI四大应用探索。

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    PNAS:类小皮层表面积80%

    结果发现小表面积大约表面积80%。此外,还一只猴子重复类中处理流程,发现其小表面积与大比值要远远低类小,只占大约33%。 4.深部小核团:由T2PD图像减少了其比度,位深部齿状回核团直接利用PD图像以及与小皮层方法其进行重建。 为了比,类女性左右半球软膜表面积之和约为2038cm²。这也就意味着小软膜表面积与整个大新皮层表面积当,但小体积只有大八分之一。   比直下,猴子新皮层表面积有269cm²,小表面积只新皮层33%,远远低类中78%。该现象也表明类小折叠褶皱现象增加剧烈程度。 五、讨论   通过皮层进行薄层水平上重建,该研究发现小表面积要远远大之前研究中结果,大约新皮层表面积78%。

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    刷脸门禁和无清扫只是前戏,百度大要做最智能地产物业

    而言,具有L4级自动驾驶能力(在特定场景全自动驾驶)“蜗小白”可以夜间作业、多次清扫、不留死角。 表面上看,地产物业是很“水泥”产业,互联网公司难以进入,然而实则不然,在地产物业智能化下,百度技术、平台和生态地产物业产业将具有很强吸引力。首先,是AI技术。 百度地产物业解决方案思路是与开发者一起来服务行业,开发者擅长做具体解决方案,但基础AI技术往往要借助巨头,百度AI基础技术明显,吸引了很多开发者,比如提供小区脸识别解决方案康行比了很多AI 其次,是AI平台。 DuerOS和Apollo已经是本次百度地产物业智能解决方案重头戏,未来,医疗大还可以直接接社区医疗,交通大则可以预测小区出行缓解周边交通……再次,是百度生态。百度在地产行业已积累多年。

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    什么原因将导致中国AI赶超美国? | 拔刺

    前不久,比尔盖茨和李开复关中美两国AI前景发表了自己观点。两一致认为中国在工智能领域前景可期,但是两有一些细微差别。 比尔盖茨认为美国领军是比较大,美国会是AI领域老大,中国会成为第二名。李开复先生则认为中国存在弯道机会,有机会成为AI领域领军者。 ? 李开复认为中国在跟美国AI竞赛中具有三个有利条件:1.中国在政策层面有,全民重视,甚至上升到了国家战略高度;2.中国有数据口多、市场大,智能设备和数据搜集会加速中国AI发展,而且投资方面也超过了美国 作为业内士,李开复提出几点是比较有参考意义。这些都是中国在AI领导权之争潜在。但是,我们也必须要正视现实,目前为止我们跟美国还是有差距。 但是,有了这三个条件,中国在AI领域赶超美国只是有了可能性,就像李开复说不是没有机会。但是要把握机会,就需要我们把现有充分利用起来。此,有几点值得注意

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    又一个AI赋能样板

    搜索引擎、信息流等超级市场而言,输入法市场百度来说,曾经不是那么重要,更多是防御性业务。 输入法是用户与机器之间机交互一个重要桥梁,负责信息录入,此前搜狗输入法拥有绝,并且从输入法切入到浏览器再进入到搜索市场。 百度反其道而行之,在搜索市场拥有绝后,推出了浏览器和输入法等工具,避免被掐住脖子。百度出发点可能是防御,但这并不阻碍百度将输入法做好。 工智能应用,将大幅提升输入法语音输入效率。语音输入兴起,同时十分依赖AI技术。百度抓住这样,基领先AI技术在语音输入上进行布局,如今实现了厚积薄发。 与传统语音技术建模方式比,它能够充分发挥神经网络模型参数,大幅提升百度输入法中英文、多种口音、多种风格(如朗读、聊天、轻声)混合输入识别准确率,目前,百度输入法语音输入正确率较行业领先水平提升

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    机连接已箭在弦上?类与AI之关系走向未明

    前景其实并不仅限医疗领域,它已被部分业内士视作类与AI一种未来处方式。也就是说,机连接并不只适用特殊疾病患者,有可能成为普通标配。 ,而是更加强大、集中化工智能;9月,马斯克在推特上说,国家层面工智能之争可能成为引发第三次世界大战导火索。 照此形发展下去,多位业内著名士预言“超级工智能”确有望成为现实。届时,世界会呈现一番怎样景象呢?此有两种极端猜想。 要实现这一点,突破某些机连接技术应用范围限制,使之从医学领域走向更加广阔研究空间似乎在必行。不过,类与AI未来,并非所有都抱着悲观态度,认为机唯有互联、融合这一条出路。 今年7月扎克伯格与马斯克关AI会否毁灭互怼言犹在耳,而被誉为“现代机器之父”美国著名机器专家鲁尼-布鲁克斯也在接受媒体采访时表达了马斯克等AI威胁论”不同意见。

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    谷歌这是要造Alpha “鸡”?

    虽然在比赛中,AI机以每圈13.9s成绩稍落后类控制11.1s。工智能算法与类操作比,类在飞行过程中会更多地依赖感觉。 因此仓库或者密集城市,AI操控机更有,因为它能够突破GPS限制。同时AI驱动机也是完全自主机,这意味着无机是没有外部定位和外部电控制,单纯依靠自身判断选择最路线飞行。? 此外,快速室内飞行最大性能限制,主要来自机载摄像机快门响应速度,这些机用来跟踪无运动。飞行速度太快、离地面太近, 或者滚动、俯仰太快都会导致图像模糊, 甚至会造成无机丢失。 摄像头技术能够给无机一双“眼睛”,从而跟得上它飞行运动;工智能算法提高,就像给它装上更强“大”,让它在最短时间内,学习并分析最飞行路线。 借助JPL在硬件,结合Google自身在软件方面经验,信这款AI机将会超越操作机。综上,随着AI技术发展, AI机将会在更广阔天地发挥它作用。

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    年度十大前沿科技趋:生命科学进入数据驱动时代,XR和AIGC催熟元宇宙 | 附下载

    技术门槛较低非侵入式机接口,侵入式针场景往往精细度更高、底层原理更复杂,但严重瘫痪等高难医疗领域有重大意义。 当下AI制药行业大多停留在技术难题局部突破,即单独针特定性质(靶向性、稳定性、吸收性等)反复迭代。如何基整体思路,AI模型一次性满足多样化需求,成为当下国内外AI制药企业关注重点。 基不同场景,分析师新型芯片进行了梳理,大致分为数据处理器DPU、数据流架构芯片、光量子芯片、非硅基芯片、AI自主设计芯片。 趋七:AIGC领域出现综合性虚拟AIGC,AI生成虚拟内容,以2018年在视频中更换Deepfake为代表性事件。GAN、大型预训练模型、自编码器等都属AIGC领域常用技术手段。 固态电池以固态电解质替代液态电解质,尽管在离子导电率上稍显逊色,但由理论上能有效抑制锂枝晶生长,在安全性上有明显越性,此外在柔性、便携性等方面上也具有极大

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    工业AI化蓄爆发

    传统工业流程痛点了解,以及精湛深度学习技术,腾讯图联合腾讯云带来领先AI+工业解决方案,为企业降本、增效、提质。 基腾讯AI技术,腾讯构建自动化缺陷分类和检测系统,覆盖了大部分工目检工作,“智能化+工”检测大幅度提升质检精细化、精准化程度,极大提升生产效率。 同一领域,巨头狭路逢,免不了比、较量,你输我赢……百度:AI工业生态,稳中有忧在百度大招募AI工业质检合作伙伴宣文中,我们看到这么一段话:“愿意在质检产品和服务中使用百度AI核心算法模型和AI模组 ,将自身质检产品服务与百度AI产品服务结合,为客户提供基百度AI能力质检行业解决方案,与百度AI开放平台合力打造良性质检领域AI生态。” 公告里,从“构建工业领域AI生态”一言来看,百度AI工业是执着

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    中国AI城市格局突变:杭州反超深圳,南京上海平起平坐,济南首次跻身前十

    透过排名,已然能够感受到国内各大城市在AI算力上角逐愈加激烈,国内AI产业欣欣向荣、百家争鸣局面已初步形成。在这个节点上,工智能潮水将向何方涌动,就变得至关重要。AI算力产业发展趋如何? 更重要,未来AI发展风向将会倾向哪些方面?在刚刚落幕工智能计算大会 (AICC)上,或许都能窥到答案。国内算力基建化脚步加快较去年,今年AI城市算力排名变化依旧不小。 上海凭借自身在经济发展上工智能产业集聚效应非常明显,拥有千余家工智能核心企业,多年来也保持在国内AI城市第一梯队。北、杭、深、上、广还在吸引顶尖才、构建创业生态上有着独特。 显然,国内各地区都在争布局自己工智能计算中心,算力基建化已成为大所趋。算力要走向多元融合透过各大城市在AI领域你追我赶、良性竞争表象,我们不难感受到当下AI产业如日方升。 元生态通过技术共创、资源共享,实现伙伴间能力融合,能够实现智慧转型全生命周期交付与服务,例如,安德医智基生态平台AI技术支持,在工智能影像分析上已经推出心肌病变、颅内肿瘤、小血管病等多种疾病

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    艾瑞发布重磅工智能城市研究报告:商汤等 AI 领军企业将引领城市智能化浪潮

    、安防、医疗等城市运营领域应用场景,形成彼此间紧密工智能城市应用生态体系,而工智能将成为城市治理核心和「大」。? ,在才及核心竞争力上,可帮助上海建立完整工智能产业生态闭环。 新造车阵营完全脱离了传统车企制造业基因,能更激进地推动纯电动等新技术落地;而传统车企+工智能头部企业合作模式则更能发挥传统车企成熟车辆控制技术及量产经验,同时借助工智能头部企业领先 其中 AI 芯片显著提高了智能终端在运行如脸解锁、脸聚类、AR表情等消费级 AI 应用时运算性能,大幅化了用户体验。 工智能城市未来发展,需要走一条不同过往传统智慧城市路径,为此需要涵盖 AI 技术、数据运营、场景深耕全栈式工智能城市运营商,这也是商汤科技为代表工智能头部企业独特——站在硬件+算法上游

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    滴滴发布“交通大”;百度启动“深泉”计划 | DT数读

    DT君说:阿里云有城市大,滴滴有交通大,各种大背后,AI、大数据才是真正主角。 据百度AI•深泉计划项目负责蔡田介绍,百度通过先进AI技术为学生简历评,做岗位匹配,让复杂就业、招聘工作变得更为简单。DT君说:让才和岗位实现精确匹配,这样工作很多招聘平台都已经在做。 她还补充说Google、Facebook甚至德国车企宝马公司等,因为它们正在积累数据以及这些数据帮助它们抵达客户和降低成本,会竞争手形成不公平。 他认为,中国AI领域虽然在才方面(较美国)落后了一些,但差距正在缩小。而且,中国在技术上具备结构化,就规模和资本而言,在科技领域处领先地位,同时还拥有一个更好监管环境。 这些数据涵盖了与公众生活、企业、个密切各个领域,开放内容“含金量”高;所有数据都是结构化数据,可以机读、便访问和理解。

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    全球首场神经影像决:AI战胜25位医界“最强大”!

    类这边,则由25名全球神经影像领域顶尖专家、学者和秀临床医生组成,他们中有拥有几十年临床工作积累影像学大咖,也有有志AI系统研究青年科技才。经过前期招募、预赛及定向邀请选拔而出。 本次比赛AI学生取得成绩,高培毅并不意外,他介绍说,通过北京天坛医院近十年来接诊数万余神经系统关疾病病例影像系统学习,“BioMind天医智”在膜瘤、胶质瘤等常见病领域磁共振影像诊断能力一个高级职称医师级别水平 马坚表示,目前AI单一数据源分类可能做不错,但是如何从复杂多模态数据中有效综合作出诊断和治疗意见,AI可能还有非常多问题要解决,而且,这还涉及到更多社会学意义上问题,譬如AI和医生以及病间信任 BioMind老师高培毅也表示,“觉得它容易就能代替医师,把医师作业看得太简略了。”AI在大数据深度学习方面确实具有巨大,不过在实践确诊中,放射科医师仍具有很强不行代替性。 昨天比赛,工智能系统以 20% 显著,战胜类医生。这说明,在某几类疾病读片中,工智能确实比类智能更有。而且,不久将来,在其它疾病读片中,机器也必超越类。

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    腾讯云VP王龙:与英特尔合作将加速AI落地,硬件灵活性要变得更强

    在演讲中,除了再次介绍了五月份发布“超级大”平台外,这位腾讯云大数据、AI关产品和服务负责英特尔所提供软件、硬件等产品给出了积极评价。 “灵活高效”是AI落地软硬件结合根本需求深度学习热潮到来之后,随着大批开源框架和算法流行,所有都把心思花在了拼算力和拼算法化上。 谈及腾讯“超级大差别和在其中,王龙表示,从设计理念上,腾讯超级大被定位为一个平台工具,致力数据、算法、设备、应用之间连接效率,甚至包括与微信链接能力,但这个“大”自身并不提供任何数据 他同时举了两个案例:一是上海进博会安检工作已经引入基腾讯超级大平台合作伙伴工智能安检系统,这套系统多类危险品检测准确率已经接近甚至超过类;二是针吸烟监测工智能应用,过去曾一度因误报率过高而受制成本问题无法真正应用 ,但现在基平台数据、设备、算法效率等方面化之后,其准确率和召回率已经达到了商业化级别。

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      腾讯云 TI 平台 TI-Insight

      智能钛工业 AI 平台(TI-Insight)是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台方案,包含 AI 训练系统和 AI 推理系统两个功能组件。本平台提供了包含数据工厂、内置通用/行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。

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