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基础架构即代码（Infrastructure-as-Code， IaC）是一种典型的声明式API，他改变了云上企业IT架构的管理、配置和协同方式。利用IaC工具，我们可以将云服务器、网络和数据库等云端资源，进而实现完全自动化的创建、配置和组装。

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AIOps是利用大数据分析和机器学习等技术自动化IT运维流程。AIOps可以通过大量的日志和性能数据处理、系统的环境配置分析，获得对IT系统内部和外部的依赖的可见性，增强前瞻性和问题洞察，实现自治运维。

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李世石,围棋九段棋手,从2002年起多次获得世界冠军。他面对的是一个看不见的敌手-AlphaGo。AlphaGo是由伦敦的谷歌DeepMind团队开发的。不知道李世石在赛前对他的对手了解多少,也许他从科学作家马修布拉加的关于围棋的文章中得到了安慰。该文章于2014年发表,其中谈到了围棋:

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多层深度神经网络有多个非线性层级,可以紧凑地表示高度非线性的和/或高度变化的函数。它们擅长识别数据中的复杂模式,可以用来改进计算机视觉和自然语言处理等工作,并可以解决非结构化数据难题。

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美容产品的核心在于保持青春-逆转衰老。在世界各地,这一承诺反映在人们每年每天花费在市场营销的数百万美元上。充满青春活力、成熟快乐人士的形象广告充斥着人们的手机、平板电脑和笔记本电脑。

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向量检索其实很早就已经在常见的全文检索中用到了。我们这里用地址检索为例来简单介绍下向量检索技术在文本检索中的应用情况和价值。

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向量检索目前多通过数据分片的方式实现水平扩展，然而过多的分片容易造成计算量的上升，从而导致检索效率的下降。在分布式方面，仍存在向量索引快速合并算法的难题，这便导致了数据一旦分片之后，无法很好套用 Map-Reduce 计算模型合并成效率更高的索引。

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例如，针对公开的十亿规模的 ANN_SIFT1B 数据集（来源 corpus-texmex.irisa.fr），在 Intel(R) Xeon(R) Platinum 8163 CPU & 512GB 内存的服务器上，由于 Faiss 要求的计算资源过于庞大，无法实现单机十亿规模的索引的构建和检索。而 Proxima 在同样的环境和数据量下单机可以轻松完成十亿规模的索引的构建和检索。

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并且，存储管理员应该决定应该为哪些存储分配什么资源。因此，在组织中运行着成千上万的服务时，对基础存储的管理超过了人们进行明智更改的能力。而且，这就是AI算法派上用场的地方。

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AI的计算机视觉技术可以扫描遥测数据，以保护存储阵列免受漏洞侵害。当使用有关漏洞的历史数据进行训练时，机器学习算法可以将来自各种应用程序的传入数据与历史数据进行匹配，以发现漏洞的可能性。因此，借助AI的预测分析，存储供应商可以着眼于在遇到客户之前防止存储问题。