云网融合对人们的改变英语
社区干货
浅谈 AI 物联网基础常识 | 社区征文
物联网正在渗透与改变着我们的生活,比如共享单车、车联网、智慧家居等。目前,共享单车在停车时进行了“电子围栏”的限制;车联网可以提前预判很多危险,有效的保护司机的人身安全。IoT与AI融合,它不是简单的AI+IoT... 传感器的功能和人类的5大感觉器官非常相似,比如光学传感器,好比是人类的视觉;声敏传感器,好比人类的听觉;气敏传感器,好比人类的嗅觉;化学传感器,好比人类的味觉;压敏、温敏、流体传感器,好比人类的触觉。
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浅谈分布式操作系统 KubeWharf 的第二批开源项目|社区征文
首字母修改为 K,寓意该系统能够为所有运行在 Kubernetes 体系中的负载提供更加强劲的自动化资源管理能力。 项目地址 | [github.com/kubewharf/katalyst-core](https://xie.infoq.cn/article/ce4a725bfbf0a65... 各成员集群的 kube-scheduler 又会把资源对应的 pod 分配给相应的 node,这一过程成为单集群调度。- 根据集群水位动态调度资源:在多集群环境中,各集群的资源水位因机器上下线而动态变化,仅依靠 KubeFed RSP 提供...
火山引擎携手高榕创投,共同探索大模型带来的商业新增长
光线乃至人的运动和加速度都有很好的融合。 长远看来,大语言模型的出现会扩张我们每个人的信息负载能力,从而使得组织在同等规模下实现原来数倍的产出,最终深刻改变经济环境和商业领域的竞争格局。面对这样的变化,企... 以往人类作为生产者使用各种各样的工具去生产内容和资产,但当 Agent 进一步发展,AI 自己就可以定义问题、解决问题,那么 Agent 可能从工具升格为生产者本身。 第二,AI 实现了消费即生产。 消费者本身也参与到生产环...
一文了解 DataLeap 中的 Notebook
需要我们自行修改和添加。我们首先以 Spark Kernel 的形式对接了字节跳动内部的 YARN 集群。Kernel 以 PySpark 的形式在 Cluster 模式的 Spark Driver 运行,并提供一个默认的 Spark Session。用户可以通过在 Drive... JupyterLab 请求的终端会随之改变,极端情况下有可能造成 Kernel 启动多次的情况。基于简化运维成本、降低架构复杂性,以及提高用户体验的考虑,2021 上半年,我们对整体架构进行了一次改良。在新的架构中,我们主要做...
干货 | 实时数据湖在字节跳动的实践
对应的就是自家的对象存储S3。在Wiki的定义中也是强调数据湖是一个中心化存储,可以存海量的不同种类的数据。但是当对象存储满足了大家对存储海量数据的诉求之后,人们对数据湖的解读又发生了变化。第二阶段,对数... 因为它能够改变我们在 Hive 数仓中遇到的数据更新成本高的问题,支持对海量的离线数据做更新删除。**第二是智能的查询加速。**用户使用数据湖的时候,不希望感知到数据湖的底层实现细节,数据湖的解决方案应该能...
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大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
随着当今的科技在不断地极速发展下,大数据、人工智能(AI)和大型模型已成为探索未来可能性的关键技术。我将通过回顾2023年本人参与的项目经验,探讨这些技术的出现和融合如何改变了我们的世界,并对未来的发展趋势进行... AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目中,如果我们实现一个AI模型的话,...
关于 DataLeap 中的 Notebook你想知道的都在这
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更智能的广告素材生成!看A/B测试如何驱动AIGC素材调优
AIGC的爆发对一直以创意为核心竞争力设计师群体构成了重大挑战。然而,人们发现,AI在模仿和融合设计方面具备出色的能力,善用AI工具可以极大地提高创意的效率。特别是在广告营销领域,大家纷纷将AIGC技术融入营销活... 从而改变行业格局。以 A/B 测试为代表的数据驱动科学增长方法论结合 AIGC 在广告素材优化中具有明显优势。这种方法不仅可以提高广告素材的质量和相关性,还能节省时间和资源,为品牌创造更大的价值。我们鼓励所有市场...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
所以我们通常要对它们进行一个图像的处理,例如直方图均衡化、图像去噪、改变对比度等。下图是对轨面图像进行基于受限对比度自适应直方图均衡化的难例图像辅助增强方法的效果图。可以看到,经过图像处理之后,原来集中... 将梯度变化从头到尾集成在特征图中,减少了模型的参数量。yolov5s中包含了CSP1_X和CSP2_X这两种CSP结构,分被用于骨干网络和颈部网络。yolov5在骨干网络的第一层通过橙色的Focus操作,把长度和宽度方向的空间维度信息...
