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 楼主| 发表于 2021-5-7 10:07:50 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
比如,虽然你是做AI技术平台产品经理,但你眼里不能只有AI、算法、模型——要做到“无我”,就是要做到:如果有一种非算法、非AI的产品策略,若能切实帮到业务,那也应该去做。
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 楼主| 发表于 2021-5-8 09:43:49 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
于是,我们就改成了一页展示一二十张图片,标注人员只需要扫一眼,把其中“对”或者“错”的勾选出来,然后整体提交就好了(同时也减少了每一页刷新页面、加载图片的等待时间)。这样简单的一个改动,其实并没有什么技术难度,但标注效率直接提升了好多倍。
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 楼主| 发表于 2021-5-10 13:00:38 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
我们曾经用这样一句话,来鼓励自己团队的同学:我们要用做几亿DAU产品的心态,来打磨几百、几千DAU的技术平台。认真的人不会吃亏,你今天的每一个付出,都会产生价值,都会提高自己。人生没有白走的路,每一个“需求”都算数。
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 楼主| 发表于 2021-5-11 16:08:02 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
AI聊天机器人在教育中被广泛应用于辅导,帮助学生更好地理解各种概念,提高他们的学习。学生可以全天候地寻求他们的帮助,即时收到有用的回复。
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 楼主| 发表于 2021-5-12 14:09:05 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
上述的这些问题相信很多读者都会深有体会,而业界也针对这种情况退出了各类可观察性相关的产品,包括开源、商业化的众多项目。例如:

Metrics:Zabbix、Nagios、Prometheus、InfluxDB、OpenFalcon、OpenCensus
Tracing:Jaeger、Zipkin、SkyWalking、OpenTracing、OpenCensus
Logging:ELK、Splunk、SumoLogic、Loki、Loggly
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 楼主| 发表于 2021-5-13 13:08:38 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
边缘的AI允许通过本地化处理进行实时机器学习,从而实现即时数据处理,详细的安全性和增强的客户体验。同时,许多企业正在寻求将AI推入云端,这可以减少实施障碍,改善知识共享并支持更大的模型。前进的道路在于找到一种利用云和边缘优势的平衡。
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 楼主| 发表于 2021-5-14 12:16:40 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
在这个过程中,很多公司推出了批处理、实时计算,但离线批量数仓和实时分析具有不可调和性,离线数仓满足不了业务时效性的要求,而绝对的实时数仓也不切实际,“近实时”才有意义,而实时分析、近实时的分析构建离不开实时数仓系统的构建。
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 楼主| 发表于 2021-5-15 16:35:16 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
今天的数据中台所考虑的就是如何将数据的价值最大化,同时会结合AI相关的技术来做智能计算,这正是新数据时代的样子。面对越来越多的数据量,如何处理结构化和非结构化的数据,存在非常多的技术挑战和商业挑战。
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 楼主| 发表于 2021-5-17 15:41:31 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
当代码提交之后,可以通过阿里云镜像服务ACR主动扫描应用,并对镜像进行签名,当容器服务K8s集群开始部署应用时,安全策略可以对镜像进行验签,可以拒绝未通过验签的应用镜像。同理,如果我们利用 Infrastructure as Code 的方式对基础设施进行变更,我们可以通过扫描引擎在变更之前就进行风险扫描,如果发现相关的安全风险可以终止并告警。
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 楼主| 发表于 2021-5-18 18:53:43 | 显示全部楼层 来自 中国河北衡水
"20世纪90年代,经验主义的复兴是一个激动人心的时刻。我们从来没有想到,我们的努力会如此成功。当时,我们想要的只不过是一席之地而已。在当时流行的各项研究之外,我们所想的只是为不同于当时其他研究的工作争取一点空间。”
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