近日，中央网信办、工信部组织的“2022年 IPv6 规模部署和应用优秀案例”评选结果揭晓，腾讯专有云TCE 的“面向专有云场景的 IPv6 网络解决方案”入选优秀案例。 腾讯专有云 IPv6 IPv6 是网络强国建设的基础支撑，对社会发展具有重要意义。据了解，我国 IPv6 网络基础设施规模全球领先，已申请的 IPv6 地址资源位居全球第一。 然而，在专有云场景下，网络环境更复杂、接入场景更多样化。金融、政务等客户对网络稳定性、高可用的要求极高。将内外网的大量模块平滑升级到 IPv6，是一项复杂的系统性
音视频服务器要解决的核心问题是一样的，因此无论哪个公司的服务，都不会从0开始码代码，都会基于开源项目改。那么从开源到能提供商业服务，到底有哪些路要走？ 个人介绍 大家好，我是杨成立（忘篱），目前在阿里云负责RTC的传输网络，之前在蓝汛CDN负责直播的传输网络，这十年左右一直在做视频的后端服务，也是开源视频服务器SRS的作者，SRS目前是全球Top1的开源视频服务器。 后端服务都架构在云上，CDN的趋势也是边缘云，这是因为云计算成为各种服务的基础设施，当然也包括视频的后端服务。开发者可以便捷的直接使用云厂
音视频服务器要解决的核心问题是一样的，因此无论哪个公司的服务，都不会从0开始码代码，都会基于开源项目改。那么从开源到能提供商业服务，到底有哪些路要走？本次LiveVideoStackCon 2021 上海站中，我们邀请到了阿里云RTC传输网络负责人杨成立（忘篱）为我们从边缘云原生的角度详细解析RTC服务架构的演进。
某日袋鼠云运维小哥进行例行运维巡检，通过监控视图发现客户应用服务器cpu使用率突然呈上升趋势。通过专属服务群第一时间与业务方联系，与业务方确认是否有正在执行的定时任务，或者大范围拉取账单等业务操作。然而仔细分析了业务日志后，确认当时业务上并没有进行会消耗大量计算资源和网络资源的操作。
云计算经过几年的高速发展，一方面已经上云的企业正在将更多应用向云端迁移，另一方面传统行业的海量未上云企业也在上云道路上跃跃欲试。面对客户核心应用系统上云及传统政企客户上云的复杂需求，衍生出多种云环境来适应客户不同的业务发展与需求；私有云、专有云、托管云、混合云等各类形式层出不穷。
发展政务云是为了解决我国电子政务建设中存在的分散建设、重复建设等问题，以提高我国信息化水平和行政办公效率。虽然政务云优势明显，但各地政府部门不应盲目地购买云服务，需要做好规划，分步骤实施，合理推进政务云建设工作。 统一网络 节经费提效率 信息化发展的必然方向是数据和业务的融合，要想彻底改变电子政务中存在的信息孤岛现状，打造统一的网络通道是建设政务云首先需要解决的问题。 中软大数据云计算实验室市场总监张勇认为，政务云建设首先要进行网络层面的规划整合，将所有委办局的业务系统集中到一根政府专用网络光缆上运行。 此
概述 尽管控制平面在SDN领域吸引了大部分关注，但是网络管理平面的转变也同样重要。SDN提供了在广泛的案例中提高敏捷性同时降低成本的可能。然而，虚拟、物理和混合网络，各式各样的应用，和来自多个供应商的硬件全部一起管理起来是非常有挑战的。 通过自动化，前所未有的智能化，和域范围的可视化。SDN有可能为网络管理带来变革，其变革的程度不亚于服务交付。这些特性也强化了网络的安全管理，后者已经受益于SDN架构。与以往不大相同的是，网络和安全管理可以在中立厂商和多厂商环境中有效实现。 挑战 传统FCAPS（故障、配置、
“数据科学家=统计学家+程序员+讲故事的人+艺术家。“ – Shlomo Aragmo。博主总结了一些在大数据学习工作过程中容易出现的一些问题，希望能给各位带来帮助，愿各位都能在2019年更上一层楼！
总结一篇综述《Knowledge Distillation A Survey》中的内容，提取关键部分以及感兴趣部分进行汇总。这篇是知识蒸馏综述的第一篇，主要内容为知识蒸馏中知识的分类，包括基于响应的知识、基于特征的知识和基于关系的知识。
SDN和NFV孰优孰劣？SDN？NFV？或者两者一起？软件定义网络（SDN），网络功能虚拟化（NFV），网络虚拟化（NV）他们之间是互补的技术，每一个都提供了全新的设计、部署以及管理网络及服务的方式： 1）SDN：把网络的控制（大脑）和转发（肌肉）平面分离，将更高效的分布式网络架构和自动化网络服务进行集中管理。 2）NFV：重点是优化网络服务本身。NFV将网络功能（如DNS、缓存等）从专有硬件设备中解耦，因此这些网络功能可以在软件上运行，加速服务创新和配置，尤其是在服务提供商环境中。 3）NV：确保网络
作为 AutoDev 的核心开发，我们不仅在不断丰富 AutoDev 的功能以满足不同公司的定制需求，还在与各种团队进行持续交流。在处理遗留系统时，我们发现程序员们日常工作中需要面对大量使用过时技术、基础设施混乱的系统。
ISP: 互联网服务提供商（Internet Service Provider）
最近博主又要面临考试了，随笔又再次缓慢更新，说起考试，之前在微软的 ms learn的课程上有接触到一个叫 Azure Data Box的，刚好今天也花了一个多小时看了一下相关文档，下面就正式开始介绍今天的主要内容 -----Azure Data Box
采用多云战略实现更弹性的能力，并且避免供应商锁定的观念几乎和云本身的概念存在时间一样长，但是仍然很少看到有企业真的采纳这样的方案。将多云的使用作为减轻风险战略的一部分仍然是理论意义大于实战意义，因为在不同平台间移动以及管理工作负载所牵扯的挑战非常大。 向多云的推进已经随着时间演进了不少，但仍然没有消失不见。如，位于圣地亚哥的多云游戏供应商ThoughtSTEM，提出了多云战略——并不是因为对可靠性的担心，主要是为了避免供应商锁定，CEO Stephen R. Foster说。但是，实际上，他也承认，Thou
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。
开发 AI 和机器学习系统从来没有像现在这样方便。 类似于 TensorFlow、Torch 和 Spark 这样的开源工具，在 AI 开发者群体中已是无处不在。再加上亚马逊 AWS、Google Cloud 等云服务带来的海量计算能力，将来使用笔记本电脑来训练 ML 模型或许不再难以想象。 公众对 AI 的遐想，总忽视了数据的角色。但海量被标记、注解过的数据，是当下 AI 革命当之无愧的主要推手之一。业内研究团队和公司机构，均明白“数据民主化”的意义——使任何开发者都能获取高质量的数据来训练、测试模型
开发 AI 和机器学习系统从来没有像现在这样方便。 类似于 TensorFlow、Torch 和 Spark 这样的开源工具，在 AI 开发者群体中已是无处不在。再加上亚马逊 AWS、Google Cloud 等云服务带来的海量计算能力，将来使用笔记本电脑来训练 ML 模型或许不再难以想象。 公众对 AI 的遐想，总忽视了数据的角色。但海量被标记、注解过的数据，是当下 AI 革命当之无愧的主要推手之一。业内研究团队和公司机构，均明白“数据民主化”的意义——使任何开发者都能获取高质量的数据来训练、测试模型，是
机器之心原创 作者：旗舰 经过几天的通宵奋战，孙其琛和他的团队刚刚完成了一家大型金融机构的专有云部署项目。迎着第一缕阳光走出机房的他们，倒头便睡在了会议室的沙发上。 熬夜加班后在会议室补觉的景象，在互联网公司十分常见，但在金融和政府客户的工作氛围中，这样的场景显得反差感很大。 「金融行业比较传统，员工日常都是西装革履，上下班也是朝九晚五。整体跟我们的工作模式差别挺大的。」习惯了短裤 + 文化衫的孙其琛是个典型的 IT 男，但是作为腾讯云的专有云中心技术总监，近几年他一直在与「高大上」的政府、金融行业领导
VPC全称是Virtual Private Cloud，翻译成中文是虚拟私有云。但是在有些场合也被翻译成私有网络或者专有网络等。这里其实就有些让人迷惑，VPC究竟是指云还是网络？答案是，VPC即是一种云，也是一种网络模式，不过应该从服务和技术的角度分别来看。 一、虚拟私有云 首先从服务的角度来看，VPC指的是一种云（Cloud），这与它的字面意思相符。对于基础架构服务（IaaS），云就是指资源池。你或许听过公有云（Public Cloud）、私有云（Private Cloud）、混合云（Hybrid Cl
有人说它叫DPU（dataprocessing units），也有人说它叫IPU（infrastructureprocessing units），我们不妨用“数据基础设施”一词来一个和稀泥式的命名，因为它的出现本就是数据基础设施领域近年来的一大创新。
云计算领域经过多年发展，各种技术形态已经趋于成熟，为企业上云提供了技术保障。国家《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》指出“加快数字化发展，建设数字中国”。在政策的推动下，企事业单位加快上云步伐，推进实现数字化转型工作。但企事业单位上云过程中在数据安全、快速部署、运维难度、成本高低和扩展性等方面还存在顾虑。针对这样的市场需求，出现了专有云平台。它比公有云有更好的隔离性，比私有云有更好的灵活性，为传统企业完成数字化转型、智能升级和创新发展提供有力支撑。
AI科技评论按：伴随着最近几年的机器学习热潮，迁移学习 (Transfer Learning)也成为目前最炙手可热的研究方向。 迁移学习强调通过不同领域之间的知识迁移，来完成传统机器学习较难完成的任务。它是解决标定数据难获取这一基础问题的重要手段，也是未来更好地研究无监督学习的重要方法。 在近日AI研习社的公开课上，来自中国科学院计算技术研究所的在读博士王晋东带来了题为《迁移学习的发展和现状》的分享。 王晋东，现于中国科学院计算技术研究所攻读博士学位，研究方向为迁移学习和机器学习等。他在国际权威会议ICDM
编者按：作者首先简单介绍何为SDN、网络虚拟化，随后阐明当前形势，在这样的形势下构建混合网络部署SDN和虚拟化时需要考虑哪些问题呢？且听作者一一道来。 部署软件定义网络(SDN)和网络虚拟化技术能够给IT企业带来很多优势，包括快速配置网络资源、降低运营成本以及改善网络可视性、政策和业务流程。而IT管理人员面临的挑战是，面对各种各样的SDN技术，如何做出正确选择以帮助企业在短期内获得可衡量的优势，并确保其选择的技术可以发展为下一代网络架构。在本文中，我们将探讨IT管理人员在部署SDN和网络虚拟化时需主要考虑的
旗下顶级AI实验室腾讯优图，对外开源了腾讯首个医疗AI项目——深度学习预训练模型MedicalNet。
7月23日，在2024可信云大会上，中国信息通信研究院正式发布2024年度可信云最佳实践结果，腾讯云多个项目入选。
本文来自5G-MAG Workshop - Media Production over 5G NPN ，主题是技术格局和向IP的转变，作者是来自BBC的 Peter Brightwell。
【新智元导读】吴恩达在他的 NIPS 2016 tutorial 中曾说，迁移学习将是监督学习之后的，在ML 的商业应用中得到成功的下一波动力。现实世界是混乱的，包含无数新的场景。迁移学习可以帮助我们处理这些新遇到的场景。本文从迁移学习的定义、意义、应用、方法、相关研究等方面为读者展示了迁移学习令人激动的全景。 近年来，深度神经网络的进展很快，训练神经网络从大量有标记数据中学习输入和输出的映射变得非常准确，无论这些映射是图像、句子、还是标签预测，等等。 这些模型仍然不足的是将其泛化到与训练时不同的条件的
【新智元导读】本文按计算机视觉、自然语言处理、语音识别、地理空间数据等人工智能的子领域分类，精心整理，每个数据集均附有下载链接，是做 AI 研究不容错过资源。 今天，构造 AI 或机器学习系统比以往任何时候都更加容易。我们有许多开源的最前沿的工具，如 TesorFlow，Torch，Spark 等，也有 AWS、Google Cloud 以及其他云服务提供商提供的大量计算力，这意味着你可以悠哉地一边喝着咖啡一边用 laptop 训练模型。 虽然不算人工智能这列火车的车头，但 AI 革命的幕后英雄是数据——得
1 新智元编译 来源：medium.com 编译：刘小芹 【新智元导读】本文按计算机视觉、自然语言处理、语音识别、地理空间数据等人工智能的子领域分类，精心整理，每个数据集均附有下载链接，是做 AI 研究不容错过资源。 今天，构造 AI 或机器学习系统比以往任何时候都更加容易。我们有许多开源的最前沿的工具，如 TesorFlow，Torch，Spark 等，也有 AWS、Google Cloud 以及其他云服务提供商提供的大量计算力，这意味着你可以悠哉地一边喝着咖啡一边用 laptop 训练模型。 虽然不
腾讯云服务器与普通的IDC机房或服务器厂商相比，腾讯云服务器CVM具有高可用性、安全性和弹性优势。小编从以上几个方面详细说下这二者的区别及如何选择。
大规模的在家远程办公使越来越多的组织将业务迁移到云端，这给组织首席信息安全官和其他安全管理者带来了更大的压力，要求他们加快工作以应对日益增长的基于云计算的威胁，以及弥补保护、可见性和安全团队专有技术方面的差距。
随着数字化转型的深入，各行各业更加需要高效灵活、安全可靠的算力。 11月30日，2022腾讯全球数字生态大会遨驰技术专场召开。会上，腾讯云公布了分布式云操作系统遨驰的最新升级和落地实践，为企业用云提供详实参考。 腾讯云计算产品总经理李力介绍，腾讯分布式云操作系统遨驰在算力、覆盖、安全等方面实现了全新升级，构建起无处不在、触手可及的算力。 在算力方面，遨驰可实现 GPU 算力更优分配和0改造适配的异构硬件迁移。基于银杉智能网卡提供的高达5000万 PPS 的超高网络性能，将虚拟化开销完全卸载，实现计算、网络
2019年1月，CDH 背后的公司 Cloudera 宣布与 Hortonworks（一家围绕着大数据平台去做发行版的公司）合并，形成了新的 Cloudera 公司。 两家公司合并之后，迅速对产品进行了整合推出了新一代产品——CDP，同时也宣布在2021年底结束对 CDH6 的服务支持。 这给国内企业敲醒警钟，要将以往使用的 CDH 大数据平台进行全面的迁移。 而时间拉到2021年12月29日，距离元旦仅三天，央行发布的一纸公文——《金融大数据平台总体技术要求》，在金融圈里炸开了锅。 以前的文件可能是从战略
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！熟话说，“遇事不决 量子力学！”。当两股科技顶流——量子计算 + 人工智能 相遇，会产生怎么样的火花呢？
如今，大多数数据保护解决方案使用公共云平台，以降低本地数据保护基础设施的成本。而为了节省成本，供应商通常将备份数据集存储在低成本对象存储中。
云计算广泛普及的今天，各种概念不断涌现：公有云、私有云、混合云、行业云、专有云、托管云、专属云……目接不暇。
随着数字化转型的深入，各行各业更加需要高效灵活、安全可靠的算力。 11月30日，2022腾讯全球数字生态大会遨驰技术专场召开。会上，腾讯云公布了分布式云操作系统遨驰的最新升级和落地实践，为企业用云提供详实参考。 数实融合，布局未来：绿色、高效、安全可控的云 腾讯云计算产品总经理李力介绍，腾讯分布式云操作系统遨驰在算力、覆盖、安全等方面实现了全新升级，构建起无处不在、触手可及的算力。 在算力方面，遨驰可实现 GPU 算力更优分配和0改造适配的异构硬件迁移。基于银杉智能网卡提供的高达5000万 PPS
在同多个云提供商合作之前，请评估他们在计算、存储和安全等方面的服务。 企业必须在多个云供应商中做出抉择。亚马逊网络服务是行业巨头，而微软Azure则提供了一整套越来越有竞争力的服务。还有谷歌云平台对于那些具有大数据和处理需求的客户来说很有吸引力，他们正好可以利用谷歌的基础架构。IBM和Rackspace则提供三巨头之外的选择。 企业们最好不要与单一的云供应商绑得太紧。在一个云里提供的专业化服务在另一个云里并不一定也存在。在其他情况下，一个组织内的各部门可能会在不同的平台上开发服务，继而需要集中式的云管理团队
近日，腾讯优图首个医疗AI深度学习预训练模型MedicalNet正式对外开源。这也是全球第一个提供多种3D医疗影像专用预训练模型的项目，将为全球医疗AI发展提供基础。 许多研究表明，深度学习的发展非常依赖数据量。自然图像领域中存在着许多海量数据集，如ImageNet，MSCOCO。基于这些数据集产生的预训练模型推动了分类、检测、分割等应用的进步。不同于自然图像，医疗影像大部分都是3D结构形态的，同时，由于数据获取和标注难度大，数据量稀少，目前尚未存在海量数据集及对应的预训练模型。 MedicalNet
近年，中国公有云市场的主体是互联网企业。为了应对高并发和流量峰谷、保证产品的快速迭代上线、快速响应用户需求、促进业务创新，企业运用云计算加快数据驱动进程，实现企业管理的敏捷化需求，使得对云计算的依赖程度越来越高。传统企业面对来自不同方面的竞争压力，上云成了必然选择，从而快捷地实现企业的数字化、智能化，适应数字时代的发展需求。数字化转型已无处不在，不断增长的互联网应用需求，促使云服务赛道内的新老玩家纷纷加码云服务业务板块，这也意味着云计算已经成为数字化转型进程中必备的基础设施，成为计算机世界中的“水”和“电”。
在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们都会假设training和inference时，采用的数据服从相同的分布（distribution）、来源于相同的特征空间（feature space）。但在现实应用中，这个假设很难成立，往往遇到一些问题：
2018年11月3日，DevOps国际峰会于深圳圣淘沙酒店举行，上午的腾讯研发效能专场，开场前已座无虚席。由腾讯工蜂Git、腾讯TAPD、腾讯专有云三位产品/技术负责人带来各自产品在DevOps实践上的分享，这也是腾讯专有云首次披露研发过程。
引语：中国云计算行业已经发展十余年，专有云在企业整体云战略中，一直处于关键地位。大型组织对安全可控和高效灵活技术支持的双重要求，催生了专有云。随着业务承载量的扩大、响应业务需求速度的加快、客户体验的提升，专有云的发展一度被大家热捧，本期我们就来聊聊专有云。
OpenHarmony是由开放原子开源基金会（OpenAtom Foundation）孵化及运营的开源项目，目标是面向全场景、全连接、全智能时代，基于开源的方式，搭建一个智能终端设备操作系统的框架和平台，促进万物互联产业的繁荣发展。
腾讯作为新兴互联网企业代表，业务的快速稳定交付显得格外重要，这背后也是对 DevOps 思想和研发效能的考验。本次分享的两个产品，以及腾讯云在实践过程中积累的实际案例，讲述了腾讯在研发效能方面所做的努力。
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