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智能运维AIOps在京东的落地和实践

毫无疑问,运维技术的发展已经进入了深水期。随着 Docker、OpenStack、Puppet 等技术的流行,以及 CI/CD、DevOps 等理念的落地生根,自动化运维的发展迎来了小高潮。整体来看,自动化运维平台帮助提升了运维的效率,并减少了因人工和流程操作而引起的运维故障。

  • 2021-09-08
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IT需求管理知多少

收集并记录日常工作中琐碎想法和需求的管理工具。不是每个需求都要实现,但每个需求可以都放在需求池里,在需求池里,可以统一管理需求,也可以对需求量化,进行科学的优先级排序。遵循宽进严出的规则,真伪需求都能进池,但只有严格分析过的需求才可以出去。一个持续的需求管理流程,不仅能在需求管理的过程中有效控制成本,避免规模失控,还能保证需求完整的可追溯性。好的需求管理系统在需求变化时,能够实现灵活地管理,还能高效地交付功能。

  • 2021-09-08
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物联网云端一体人工智能方案的探索

说到人工智能,大家并不陌生,无论是围棋大战中战胜顶尖段位人类围棋手的Alpha Go,还是弹跳自如的波士顿机器狗。而无数的科幻电影更是为人类展示了一个无比美好的未来,而在科幻电影中的场景,正逐渐融入到我们的日常生活中。

  • 2021-09-08
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刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的

在自动驾驶、医疗以及零售这些领域,计算机视觉让我们完成了一些直到最近都被认为是不可能的事情。今天,自动驾驶汽车和无人商店听起来不再那么梦幻。事实上,我们每天都在使用计算机视觉技术——我们用自己的面孔解锁手机,将图片上传到社交网络之前进行自动修图……卷积神经网络可能是这一巨大成功背后的关键组成模块。这次,我们将要使用卷积神经网络的思想来拓宽我们对神经网络工作原理的理解。打个预防针,本文包含相当复杂的数学方程,但是,你也不必为自己不喜欢线性代数和微积分而沮丧。我的目标并不是让你记住这些公式,而是为你提供一些关于底层原理的直觉认知。

  • 2021-08-31
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NLP≠NLU,机器学习无法理解人类语言

“自然语言处理”(Natural Language Processing,NLP)的目的与此相反,它不是以人类顺应机器的方式学习与它们沟通,而是使机器具备智力,学习人类的交流方式。其意义更为重大,因为技术的目的本来就是让我们生活得更轻松。 自然语言处理,实际上是人工智能和语言学的交叉领域,但多年来,仅在语音转录、语音命令执行、语音关键词提取的工作上兢兢业业,规规矩矩,应用到人机交互,就显得十分吃力。

  • 2021-08-23
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云时代的自主可控

SaaS行业蓬勃发展,中美领跑世界 进入21世纪以来,世界主要经济体都掀起了一轮产业数字化的浪潮,数字化从暗流涌动已变成蓬勃发展的经济主旋律。 数字经济作为打开第四次工业革命的钥匙,在国家发展进程中的作用举足轻重,不难想象,数字经济领域正愈发成为国际竞争中的又一博弈场。

  • 2021-08-17
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人工智能、机器学习和商业智能不可或缺的技术——数据挖掘

在如今的大数据时代,信息的来源日益繁多,包括网站、企业应用程序、社交媒体、移动设备以及日益增加的物联网产生的信息(loT)。对企业来说,如何从这些信息中获得真正的商业价值变得越发重要,而数据挖掘就是数据分析过程中有针对性的一环,优秀的数据分析师会用聪明的挖掘动作,让复杂的数据变得更得心应手。

  • 2021-08-17
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Redis 生产架构选型解决方案

Redis 6.0新特性说明 ? 模块系统新增多个API。 ? 支持SSL/TLS加密。 ? 支持新的Redis协议: RESP3。 ? 服务端支持多模式的客户端缓存。 ? 支持多线程IO。 ? 副本中支持无盘复制(diskless replication)。 ? Redis-benchmark新增了Redis集群模式。 ? 支持重写Systemd。 ? 支持Disque模块。

  • 2021-08-09
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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025 年,全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年,人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进,端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时,硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比,泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。

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