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Icon 识别

Icon 识别其实是一个图片分类的问题，依然沿用图片分类的方案，但为了能够让模型的泛化能力能自我增强，我们设计了一个 Icon 自动收集、处理数据、自动训练模型、自动发布模型的模型闭环链路，让模型能够自我迭代优化。

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我们通过计算使用传统研发模式开发的模块与使用 imgcook 可视化研发模式开发的模块的效率值（复杂度与研发耗时比值）看到，使用 imgcook 可视化研发链路开发的模块编码效率提升 68%。

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首先来说说DNS解析，我们知道任何一个网站的访问都是需要通过DNS服务器的解析，用户才能经过搜索访问到的。但如果运营人员的网站域名使用了一些非知名的DNS服务商，对方技术不过关就可能会造成访问延迟或访问断断续续的现象，继而触发百度搜索风控机制并出现风险提示。当然，即便运营人员使用的是主流的DNS服务商，也有可能在对方服务器遭遇攻击的时候产生类似情况。

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网站被攻击是稍具影响力的公司们会面临的共性问题。由于这种攻击都是悄无声息且不定时的，运营人员也不能及时给出正确的响应策略，百度搜索风险提示就会出现。

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篇幅比较长，约1.5万字。感兴趣的话，可以收藏下后面慢慢看。

希望本文对你有所启发，更期待能抛砖引玉，跟大家做深入的探讨和交流。

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很多原来没有想象到的使用方法和场景、产品设计的细节问题，在标注人员的不断操作中，就显现出来了。之前产品评审会上大家争论的问题，自然就有了答案。

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举个例子，尽管我们的图谱、NLP、CV、搜索、机器人、标注等几个平台产品的功能各不相同，但我们还是找到了共性，即抽象出了需求分级和业务赋能的“五级火箭”，包括“功能嵌入、API调用、数据训练、模型定制、算法开发”等五级。业务方可以根据具体情况，来选择不同的接入方式。

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然而，大家知道，算法的提升不可能一蹴而就，算法效果都是慢慢地打磨和优化的。

在这个过程中，产品经理同学不能干等。

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对于我们的标注平台来说，深度使用体现在做数据标注的次数——标注几次与几十、几百次，你的感知是完全不同的。

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前面讲了很多，但大部分还是聚焦在某一个平台的个体上。

孤立存在的平台，就可能会降级成一个工具，其价值和能量就变得非常有限。

因此，要做好、做大平台，需要跳出平台本身，以连接、全局、生态的思维来看。