1 以人工智能、物联网、大数据为代表的互联网新技术，促进了“互联网+实体经济”的新业态发展，推动着经济结构调整和产业升级。域名作为互联网的关键资源和重要入口，在企业线上与线下渠道的整合方面发挥着重要作用，特别是简短且好记的域名，在宣传与推广中更容易传播并被记住，成为企业和个人争夺的对象。随着老牌域名.com、.cn、.net等优质资源越来越少，从2014年开始，新顶级域名陆续登上舞台，给域名市场注入了一股新活力。不过在新顶级域名开放初期，市场上充斥着炒作和投机的风气，简短的新顶级域名大量囤积在投资人手中，
戳上面的蓝字关注我们哦！ 先来看一个真实案例：一个注资10亿，总资产800亿，集团内部有约1000个活跃域名，并且每个域名都配有SSL数字证书的企业，如何解决如此大批量证书在使用生命周期中出现的问题？ 这时候就有小伙伴说了：会出什么问题，到期续费不就行了？找几个人看着呗！或者根据业务部门分管不行吗？证书服务商不提醒的吗？ 问这个问题的兄dei未免有些许呆萌。实际操作的时候可能不止只有到期未更新的问题，还会出现各种各样意料之外的情况。咱毛爷爷都讲了，实践跟理论的关系十分复杂。 比如：多节点证书的同步更新、某
关于批量注册，也许你第一个疑问是：一次性注册这么多，怎么能更好的比较价格？ D妹给你答案：不用比！！ 留意一下就会发现，相比较其他的域名注册代理商，DNSPod目前的很多后缀价格都是非常低的。无论是小批量还是大批量的注册域名，从便捷度，性价比诸多角度，DNSPod都是你最好的选择。 另外，同时注册更多后缀，更有利于您的品牌保护噢！ 接下来，D妹就开始带你手把手完成批量注册。 ---- 操作场景 如果您有多个需要进行注册的域名，您可以选择使用腾讯云为您提供的批量域名注册功能。批量域名注册可以同时对多个域名进
刷脸就能付钱？没键盘亦可打字？梦境还能还原？似乎是商量好了一样，各大互联网公司均在在愚人节介绍起各家的科技新品。这些新品只是小小的玩笑，但也代表了人们对未来无尽可能的畅想。 DNSPod创始人吴洪声在愚人节发布的一条微博却引起人们对未来的担忧——非国内域名注册商注册的域名，不允许在国内解析。此博一出，议论纷纷。有人质疑事件真假，有人寻求解决办法，也有人开始担忧互联网的未来。 国外注册域名但使用国内解析的网站，目标客户群基本都是国内客户。如果使用国外的域名解析服务，其用户打开网站的速度肯定会受到一定的影响
之前上传图片功能的开发，一般都是修改用户头像之类的，所以印象中上传图片，没有什么难处理的，使用 AFNetworking的 formData 进行上传，直接就可以了。但是这次用户大批量使用水印相机后大量反馈上传慢、上传不成功的问题。
建立索引的目的是：希望通过索引进行数据查找，减少随机 IO，增加查询性能 ，索引能过滤出越少的数据，则从磁盘中读入的数据也就越少。
QQ是目前来说国内用户群体比较大的之一，那么邮箱也是一样，只要是做国内邮件营销的销售人员，都离不开和QQ的邮箱打交道。原因之一就是它是国内比较大公共邮箱，只要是国内网民几乎人手一份。那么对于邮件营销人员想要群发邮件到达对方的收件箱也不是一件容易的事。因为QQ邮箱的限制比较多，具体限制如下。
这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题。结合一些理论知识，通过大量实验，文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响、如何影响以及如何缩小影响等有关内容。
在进行软件设计的过程中，如果软件设计业务上存在需要短时间内处理大批量的信息，又需要能保证软件能正常运行（保证软件的高可靠和高可用）。因为大批量（几十万，几百万级别的数据或者消息需要同一个时间处理），软件的IO过高，会导致软件运行阻塞或者消耗内存过高而崩溃，甚至是宕机。消息队列的概念被提了出来，通过缓存消息的模式，进行生产和消费。通过异步处理的方式，解耦这种短时间内出现大批量需要处理消息的场景。目前我们使用到的比较场景的消息队列有RabbitMq 、AtiveMQ、RocketMQ和Kafka。从单词字面上，我们可以看出前三者很明确的说他们是一种类型的MQ，而Kafka并没有说自己的是KafkaMQ。这里是非常有趣的事情。本贴今天就主要讲讲RabbitMq与Kafka的使用场景和区别。
我们知道在CDR排版中，如果需要使用合并打印功能，则需要将数据改成列，这样在调用中才不会出错，本次客户发的表格数据如下：
黄金周里处理了一起紧急的问题，在外面幸亏有同事帮忙协助，等我赶回家去，赶紧继续处理。 首先问题是在晚饭时间左右开始发生，但是过了没多久又恢复了，所以这个问题暂时就没有引起太多关注，但是后面发现问题开始
行业惯例，每年总有一些“趋势”报告发布，比如前阵子的 2018 视觉设计趋势报告，还有最近的《 2018科技中的设计趋势报告 》。 在这里摘录几个报告中的观点： 1 在受调查的设计师中有88%的人相信至少5年以后，视觉设计将被 AI 所取代； 2 人工智能的历史和生成视觉艺术的发展可以追溯到20世纪60年代贝克实验室的A. Michael Noll 等艺术家； 3 AI 非常擅长乏味枯燥的工作，而这些工作也并不是人类真正需要做的事情； 4 由于收获了像 Martin Wattenberg 和 Fer
通常的分析手法如下(转自：https://blog.csdn.net/xiaolli/article/details/56012228)： (1). 确定是哪类文件打开太多，没有关闭.
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲、路雪 自 Facebook 发布 1 小时训练 ImageNet 论文以来，很多研究者都在关注如何使用并行训练来提高深度学习的训练速度。Facebook 提出了一种提高批量大小的分布式同步 SGD 训练方法，而 Yang You 等人在 Facebook 的论文上更进一步采用层级对应的适应率缩放（LARS）来对每一层网络使用不同的学习率。他们在 AlexNet 和 ResNet-50 模型上分别实现了 8129 和 32768 的批量大小，而且在加速训练的
上一讲，我写了一篇关于批量导入请求的性能优化过程，其中，关于Elasticsearch源码中写死了最大连接数的问题，是我错了，有同学留言说是HttpClientConfigCallback中可以修改，后来经过证实，确实可以修改，大家注意一下，同时，也非常感谢这位同学的留言。
本文提出了一种大批量训练算法 AGVM (Adaptive Gradient Variance Modulator)，不仅可以适配于目标检测任务，同时也可以适配各类分割任务。AGVM 可以把目标检测的训练批量大小扩大到 1536，帮助研究人员四分钟训练 Faster R-CNN，3.5 小时把 COCO 刷到 62.2 mAP，均打破了目标检测训练速度的世界纪录。
域名接入CDN后，初始状态下，加速节点上无任何域名资源缓存，当用户请求至 CDN 加速节点时，需要回源拉取资源同时根据策略进行缓存。腾讯云 CDN 提供资源预热功能，无需用户请求触发，通过在 CDN 控制台提交资源列表，将指定资源加载至加速节点。
随着大规模数据集的出现，在海量数据集上训练大型深度神经网络，甚至使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等计算效率高的优化方法，都已变得尤为具有挑战性。例如，BERT和ResNet-50等最先进的深度学习模型在16个TPUv3芯片上训练需要3天，在8台Tesla P100 GPU上训练需要29小时。
不够快！还不够快？ 在 NLP 和 CV 任务上，为了加速神经网络的训练，借助 32K 的批量大小（batch size）和 8 块 GPU，只需 14 分钟就完成 ImageNet 的训练，76 分钟完成 Bert 的训练。研究人员对训练速度的渴望从来没有停止过。 那，只用 1 块 GPU 够不够？在推荐系统上，不仅可以，还能将批量大小继续提升！ 最近，字节跳动AML（应用机器学习团队）和新加坡国立大学的研究人员提出了一个新的优化方法 CowClip，在公开点击率预测数据集 Criteo 上最高支持 12
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服务器搬迁后不是简单能连接上服务器就可以了，还有许多的事情需要考虑，否则服务器不可用还是白搭。 我大体碰到了如下的一些问题，也能够反应出来对于系统的各种潜在隐患。 1 批量检测服务器的可用状态 如果有大批量的服务器搬迁，有些能够连通，有些不可以，使用telnet本身就有硬伤，我们直接设置个超时时间，对于服务是否可用一目了然。这个时候还是推荐使用nc命令。比如测试服务器10.129.128.37的22端口是否可通，超时时间为2秒，则可以使用如下的命令。 nc -z -v -n -w 2 10
选自UC Berkeley 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 今年 6 月，Facebook 实现 1 小时训练 ImageNet 的成绩之后，通过增加批量大小以加快并行训练速度的方式引发了人们的关注。最近 UC Berkeley 的研究人员们为我们展示了 24 分钟训练 ImageNet 的成绩，他们将批量大小增加到了 32k。研究人员表示，在同样成绩下，新的方法使用的计算设备成本（120 万美元）大大低于 Facebook（410 万美元）。 对于深度学习应用而言，模型、数据集越大，结果就越精确，但同
从头开始训练一遍当今最强的语言AI需要多久？现在，这个时间从三天三夜，一下缩短到一个多小时！
BERT 作为目前工业界中训练最耗时的应用，计算量甚至远大于机器视觉中的 ImageNet 训练。在 BERT 原论文中，Jacob Devlin 也是用了 16 台云TPU（64 个 TPU 芯片）花了整整四天，才训练完了 BERT-large 模型。
作者：Devansh 翻译：汪桉旭校对：zrx 本文约3300字，建议阅读10分钟本文对批量大小和监督学习的相关研究进行了总结。 批大小是机器学习中重要的超参数之一。超参数定义了更新内部模型参数之前要处理的样本数，这是确保模型达到最佳性能的关键步骤之一。当前，针对不同的批大小如何影响ML工作流，已经开展了很多研究。本文对批量大小和监督学习的相关研究进行了总结。为全面了解该过程，我们将关注批大小如何影响性能、训练成本和泛化。 训练性能/损失 训练性能/损失是我们关心的主要指标。“批大小”与模型损失有一个有趣的
从头开始预训练计算机视觉领域最热门的 AI 模型 Vision Transformer (ViT) 需要多长时间？Colossal-AI系统最新给出的答案是半小时！
数据库选型一直是困扰客户的难题，不仅要考虑底层的数据库技术，还需要结合企业业务特点、企业未来规划做决策。如何快速掌握数据库选型秘诀呢？答案无疑是看市场怎么做，看市场的同行是如何选择的。 近期，腾讯云数据库TDSQL助力福建海峡银行新一代核心业务系统正式上线（点击查看详情），为城商行提供核心改造解决方案。新核心关键业务系统采用“微服务+分布式”架构，改造历时14个月，依托腾讯云企业级分布式数据库TDSQL良好的兼容性、成熟的迁移能力和技术服务支持，海峡银行快速完成了核心系统的国产数据库替换，并基于腾讯云数据库
最近各大社交平台都悄悄上线了一个新功能，就是显示用户的IP归属地，境内精确到省级，境外精确到国家或地区。在个人信息和每条评论上面都有，也是炸出来了一波xx在xx国的账号，各大号主纷纷出视频解释自己的ip归属为什么在国内，有说用代理的，有说给家人登录的，也有说在国内有工作室（团队）的……
尽管 BERT效果惊人，但它所需的计算量非常大，原作者在论文中也表示每次只能预测 15% 的词，因此模型收敛得非常慢。如果我们想保留这种 Mask 机制，那么就需要寻找另一种加速方法了。
BERT 在 33 亿文本的语料上训练语言模型，再分别在不同的下游任务上微调，在11个不同的 NLP 任务均得到了目前为止最好的结果。
好久没有录制实战教程视频，大邓就在圣诞节后直接上干货。 之前写过一期【视频教程-用python批量抓取简书用户信息】的文章，是自己造的轮子，今天我趁着刚入门scrapy和xpath，操刀重写这个任务。 一、实战项目简介递归 我们要大批量获取简书网站上的用户数据，最直接的办法是给一个初识的用户url，从这个用户的关注的和粉丝中再抽取url，循环往复，周而复始。这其实就是递归。 数据项 获取到的url，我们需要对其进行请求，解析出想要的数据 📷 昵称-nickname 关注数-followed 粉丝数- fol
使用场景： 某个市场人员接到单后的报价策略(CRM系统中常见问题)。报价策略很复杂，可以简单作如下分类：
资产收集 Fofa：我用的比较多的工具，强烈推荐使用。当然还有其他的一些搜索引擎，就不多赘述了。 爱妻查&企查查：查企业及器相关信息。 ip备案查询网：还是收集相关公司的信息。 站长工具：看看这个IP，域名的相关信息。 ip反查域名：看名字就知道啥意思了。 小蓝本：相关公司关联的资产。 SecurityTrails：域名历史记录，可以用来绕过DCN Telegram：you know~ 奇安信全球鹰：功能集合体，https://hunter.qianxin.com/ 信息收集 namp：老牌端口扫描工具，同
答:因现在网上99%以上的PDF合并工具都是需要收费,或者要使用收费的破J版,或者是一些网页的在线服务不能上传和合并大批量的文件(这也涉及到文件的安全性)所以想着自己弄一个.
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源 由于近来互联网数据越来越大，深度学习模型越来越复杂，执行训练的时间也越来长。因此近日 Facebook 提出了一种将批量大小提高的分布式同步 SGD 训练方法，希望能有助于解决越来越长的训练时间。以下机器之心对该文论进行了部分编译，该论文详细内容请查看论文链接。 论文：Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour 论文链接：https://research.fb.com/wp-content
近年来，深度学习已经成功应用到多种问题中。迁移学习在计算机视觉问题上的成功运用使得许多应用成为可能：VGG[6] 和 ResNets [7] 等大型 CNN 在 ImageNet 等大型图像数据集上进行预训练 [8,9] 然后在计算机视觉任务中作为骨干网络架构。这些模型可以为新任务提取有用的特征，而无需在执行每个任务时都从头开始训练 [2], [10]–[12]。
预编译语句可以重复使用这些计划，减少 SQL 编译所需要的时间，还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题；只传参数，比传递 SQL 语句更高效；相同语句可以一次解析，多次使用，提高处理效率。
Jenkins在企业里面运用最广的开源持续集成服务器，今天我们就一起来探讨一下pipeline as code。
回顾大数据的发展历程，一句话概括就是海量数据的高效处理。在当今快节奏、不断变化的市场环境下，优秀的开发效率已经成为企业数字化转型的必备条件。
HibernateTemplate提供非常多的常用方法来完成基本的操作，比如通常的增加、删除、修改、查询等操作，Spring2.0更增加对命名SQL查询的支持，也增加对分页的支持。大部分情况下，使用Hibernate的常规用法，就可完成大多数DAO对象的CRUD操作。
HibernateTemplate提供非常多的常用方法来完成基本的操作，比如通常的增加、删除、修改、查询等操作，Spring 2.0更增加对命名SQL查询的支持，也增加对分页的支持。大部分情况下，使用Hibernate的常规用法，就可完成大多数DAO对象的CRUD操作。
我们的卷积神经网络可以提供这些图像的实时预测结果，这些预测与真正的渲染图像难以分辨，并且实时生成。
java面试(4)SQL军规
精益生产、柔性制造 什么是竞争力？ 一个企业在自由和公平的市场条件下生产经得起考验的产品和服务，创造附加价值，从而维持和增加企业实际收入的能力程度。 竞争力取决于： 成本？ 质量？高设计质量、稳定的质量 柔性？顾客化产品和服务、品种和产量的柔性 时间？快速交货、按时交货、快速开发新产品 我们知道大批量重复制造，可以降低成本，提升质量，1910年前后美国的福特设计了著名的“T”形车，并创造了流水线大规模生产方式，把欧洲传统的单件生产方式转变为大批量生产的工业，这是一次变革；其主要特征是；产品标准化，大量生产。
裁员与离职，是职场常有的两个现象。毕竟这是一个双向的选择，公司选择员工，同样的员工也可以选择公司。最近，似乎互联网的经济不太景气，在今年京东就爆出了大批量裁员的消息，同样的华为最近也清退一些40岁以上的员工。无疑在互联网的裁员潮下，许多人的日子是非常难熬的。就像有一位程序员，最近他就发帖感慨，公司已经在大批量清退40岁以上的程序员了，各位混日子的仁兄怕要到头了。
最近项目中需要对大批量AD用户属性进行修改，如电话、手机等不唯一属性。顺便整理了个用户属性对应AD字段信息，方便查看。 1.常规属性 项 AD字段 实例 姓 sn 李 名 givenName 四 显示名 displayname 李四 英文缩写 initials LS 描述 description 描述信息 办公室 physicalDeliveryOfficeName 7楼Office 电话号码 telephoneNumber 01056789999 电子邮件 mail lis@contoso.com 网
最普遍的现象就是高版本Windows媒体播放器播放不了采用早期编码编辑的AVI格式视频，而低版本Windows媒体播放器又播放不了采用最新编码编辑的AVI格式视频
如果你要使用 Principled Shader 通过手动方式创建不同材质上逼真的光影效果，使用者必须对大量的材质参数进行手动微调，并且在每次设置后等待图片渲染才能完成整个过程。这需要你掌握一定的专业技能，并且经过大量的试错过程才能达到最好的效果。
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