一年总共输出了 **20** 篇文章: **16** 篇原创 + 4 篇翻译。主要涵盖了 Android 13、Kotlin、车载、MAD 这几个话题,其中有 3 篇受到了 **Android 官方**的转载。`MAD` 这篇还收获了 `Google 2022 年中优秀文章第🥈名`、`掘金 2022 技术趋势征文第🥇名`的荣誉。- [MAD,现代安卓开发技术:Android 领域开发方式的重大变革~](https://juejin.cn/post/7056983987859750919)- [Android 车机初体验:Auto,Automotive 傻傻分不清楚?]...
+ 文本翻译+ 文本审核+ 内容加解密![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/93db6b22203e4d53938ff214a751caf0~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135617&x-signature=KxI3oV4%2FJv3wZ9CBsYbjeH77WIM%3D)▲执行操作示意3 开始根据业务场景跑通数据,进行流程验证,实现自动化运转。 ...
不同的节点具备云原生的DDoS和WAF防护能力,从而为上层业务保驾护航。- **最后,节约成本。** 抖音规模已经非常大,火山引擎边缘云将抖音的业务规模对基础设施的资源需求和ToB做了并池,使其在更大范围内复用,极大优... 路径是什么样子的,判断出它在哪个路径的哪个点上丢了包。通过路径覆盖的能力,再结合场景的覆盖,可以把很多的场景枚举出来,当场景出现问题时,埋点能够及时启动,就可以快速地定位问题。 此外,我们还建...
经常会有读者问我:云原生到底是什么?它跟传统的架构有什么区别?它能在哪些场景应用?它能带来什么价值?我该不该投入精力去学习它?等等...趁着国庆假期跟大家好好聊聊这个话题,首先分享一篇科普文《云原生的前世今... 小册子中定义了符合云原生架构的几个特征:> - 符合12模式([Twelve-Factor App](https://12factor.net/)):云原生应用架构的模式集合> - 微服务架构(Microservices):独立部署的服务,一次只做一件事> - 自助服务敏...
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7月5日,自然语言处理(NLP)领域顶级学术会议ACL(The Association for Computational Linguistics:国际计算语言学协会)公布了本届会议的最佳论文,字节跳动火山翻译团队的论文《Vocabulary Learning via Optimal Transport for Neural Machine Translation》获此殊荣。 ACL是国际自然语言处理领域的顶会,每年夏天的ACL会议不仅会吸引世界各大知名科研机构的注意,也是全球主要科技公司的关注焦点。 本届 ACL 共计收到 3350 篇论文投...
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我自己对机器翻译有一定的研究,之前也接触过人工翻译圈,但是没有非常深入。在我看来,今天是非常好的一个机会,能够和大家面对面交流。 什么是信息 今天我主要会讲两个关键词,一个关键词是“信息”。什么是信息?其实这个词我们每天都会接触到。大家每天都在讲“信息大爆炸”,可能所有人都在想,我每天要获取什么样的信息?或者说,这是一个信息的时代,所以这或许是一个最熟悉不过的词。 但是信息是什么?我觉得这个问题不一定每个人都能...
经常会有读者问我:云原生到底是什么?它跟传统的架构有什么区别?它能在哪些场景应用?它能带来什么价值?我该不该投入精力去学习它?等等...趁着国庆假期跟大家好好聊聊这个话题,首先分享一篇科普文《云原生的前世今... 小册子中定义了符合云原生架构的几个特征:> - 符合12模式([Twelve-Factor App](https://12factor.net/)):云原生应用架构的模式集合> - 微服务架构(Microservices):独立部署的服务,一次只做一件事> - 自助服务敏...
毕业后一直从事的都是云原生产品经理,也非常喜欢产品和云原生这两个领域,目前在字节跳动的火山引擎容器服务团队。虽然在毕业后已经不再 Coding,但是始终希望以非技术的方式为开源社区做出贡献,也希望与开源社区和 CNCF 共同成长,比如在 2022 年参加 Apache Pulsar 中文用户组的建设,还参加了 LFAPAC Translation SIG 的《技术债务与开源开发》白皮书翻译工作。**2、您的工作是什么,是否在从事云原生相关的工作**我目前...
随着新媒体平台的兴起,人工智能技术已经大大提高了信息内容的创作,而个性化推荐算法的信息又为信息内容的分发提供了极大的便利,这其中,文本生成技术非常重要,因为它在很多的应用场景有广泛的应用,比如机器翻译、机... 我们的算法只小小改动了几个词,把它改成「we truely like the show」,这个时候就会让情感分类器混淆了,它甚至会认为这个句子是 59% 的负向(Negative) [10]。 更复杂的限制(Constraints)是我们有一些逻辑的或者组合...