人工智能

1、 Linux是类UNIX操作系统，是一个基于POSIX移植操作系统接口和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。 2、用于企业服务器、WEB网站平台、大数据、虚拟化、Android、超级计算机、云计算、物联网、人工智能等领域。 3、开源免费；迭代更新；性能稳定；安全性高； 多任务，多用户；多线程；多CPU； 耗资源少；内核小； 应用广泛； 入门简单。 4、企业服务器品牌及型号：DELL（大多数公司），HP，IBM，浪潮，联想 2014年-2016年DELL：（1U）R420,R430， R620,R630 （2U）R720,R730 HP：2U DL380 G7/G8 IBM：1U 3550/m3 ,3550/m5 2U 3650，4U 3850，8U 3950 5、服务器尺寸：1U=4.45cm 1U 2U 4U 6、服务器一般是双电源,双线AB路 7、一般企业服务器的CPU数量2-4颗，单颗CPU4核，内存16-256G（常见32G,64G）。做虚拟化的宿主机，CPU数量4-8颗，单颗CPU4核，内存48-128G,6-10个虚拟机。 8、常见服务器磁盘是3.5mm英寸，大部分机械硬盘，读取性能相比内存来说不高，硬盘接口：IDE，SCSI SATA SAS SSD，性能： SSD> SAS > SATA， 磁盘阵列卡RAID：整合多块硬盘，有冗余备份

文/智能相对论（aixdlun） 作者/陈选滨 在数字化时代，新业态的诞生往往比之前的传统模式更具生态颠覆性，即使是在重资产的家电、汽车制造等行业，也是如此。 目前，在汽车制造业，特斯拉正在改变着大众与市场对于汽车产品的认知。在家电行业，海尔智家也试图引领着新一轮的新业态变革。 12月23日，海尔智家完成战略重组，成为全球第一家”A+D+H”三地上市的企业。时隔三天，12月26日，三翼鸟青岛体验中心001盛大开业，三翼鸟智慧厨房不仅带来厨房升级解决方案，更带来北京烤鸭、烤乳鸽等生态美食。这也是继海尔食联网智慧美食平台开发者大会后，海尔食联网对传统厨房场景的颠覆呈现。 显然，海尔食联网似乎正在以极快的落地速度颠覆厨电、橱柜等行业“有边界”的传统运作模式，构建起共创共赢的无边界生态模式。而这不禁令笔者想到汽车行业的颠覆者——特斯拉。 没有发动机的特斯拉，引领了新的产业生态 初入市场的特斯拉并不被看好，传统汽车厂商认为其没有传统意义的发动机，也就等同于摘掉了汽车最核心的“心脏”，很难发展。 最终，与传统车企“背道”的特斯拉在新能源智能汽车的核心技术领域上不断深化布局，不仅打破了传统汽车产业的生态边界，还作为一家科技企业引领着新的产业生态发展。 在家电行业，海尔食联网也呈现出类似的无边界扩展的态势。 其一，海尔食联网的内核正在改变。 从运营模式来看

12月30日，阿里云云原生数据库PolarDB举行年度发布。过去的一年是阿里云数据库硕果累累的一年。11月，Gartner公布阿里云进入全球数据库领导者象限，是国产数据库几十年积累的重大突破；12月，中国电子学会公布PolarDB获得科学技术奖一等奖。阿里云数据库深耕11年，至今已服务客户10万余。 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库事业部总裁李飞飞表示，云计算正在推动数据库向云原生快速演进，阿里云数据库已全面布局云原生。 关键词：深耕11年10万余客户 2020年11月，“完美日记“上市了。迅速崛起的“完美日记”，从2017年的全新品牌，到如今的 “国货之光”，成为今年创投圈的现象级案例。 快速的业务发展背后，是高压力的系统挑战。“完美日记”找到了阿里云数据库。阿里云服务天猫“双11”多个年头，已具备丰富的应对大流量经验。 2020年4月，“完美日记”三周年大促，最后一天压测，订单系统下单速度达到1万笔/每秒，对应PolarDB数据库的写入速度10万TPS，比半年前的系统吞吐提升了50倍。在4月14日活动当天，抢购开始瞬间系统涌进了几百万用户。每秒成交的订单数创历史新高，订单峰值比历史最高峰值再次提高了几倍，高峰业务流量比半年前提高了50倍。 “完美日记”只是阿里云数据库的一个案例，是阿里云数据库11年以来，服务的10万多客户中的其中一个。 阿里云数据库始于2009年。

本文作者：y****n 新基建浪潮下，作为人工智能的动力和“灵魂”，数据服务行业正在高速增长。 6月17日，百度智能云举办线上Techday技术分享日，畅聊AI基础数据服务行业新机遇、新增长和社会价值。百度智能云数据众包作为国内最大的AI数据服务提供者，2019年业务年度增长率超50%，正在为各行各业智能化转型提供动能，促进智能经济发展。同时，百度智能云数据众包预计5年内为山西提供超过5万个就业岗位，支持后疫情时代“保就业”。 新基建，新增长 近年来，国内AI发展驶入快车道，而作为AI技术发展的基石，数据需求与日俱增，这也使得AI数据服务行业迎来了空前的发展。 艾瑞咨询《2019年中国人工智能基础数据服务行业研究报告》显示，人工智能基础数据服务市场规模2025年将破百亿，行业复合增长率达到23.5%。凭借着较早的布局和投入，百度智能云数据众包实现了市场占有率和营收规模业界第一，2019年业务年度增长率超50%。今年，新基建成为促进经济发展的新方向，人工智能则是新基建的代表性技术，为数据服务行业的发展注入新的动力。 百度智能云数据众包资深产品运营师李明在会上表示，自2011年起，百度智能云数据众包就全面支持百度自动驾驶、小度助手等AI业务。经过十年沉淀和打磨百度智能云已经建立起采标能力业界第一、流程标准化工具智能化、全流程管控确保数据安全的一站式AI数据服务平台

在TIOBE指数发布的编程语言排行榜中，C++一直都是名列前茅。并且自2002年至今，不管时代如何发展，C++的排名连续18年稳定在前五。 各大编程语言的历史排名(1988-2020) 这也意味着，尽管不断受到Java、Python等后来者的冲击，至今已经30多岁的C++仍具有不可替代的地位。作为软件工业的底层基础，它的应用无处不在： 服务器、嵌入式、物联网、移动互联网、信息安全、游戏引擎、人工智能…… 还有人说，C++是一门“ 万能 ”的编程语言。因为，但凡能用其他语言写的程序，都可以用C++来写。由于它的知识体系更接近系统底层，C++基础好的人学习新的语言时上手更快、学得更深入。 不过，尽管C++的优势和魅力都摆在那了，真正学习深耕这一门语言的人却并不多，每年市场上的C++ 人才缺口高达10万 ，并且这一数字还在逐年上升。 这主要是因为C++的学习难度在各大编程语言里面算中等偏上的，很多人一听到C++难就望而退步，学过一些基础的人也是浅尝辄止。 殊不知，C++的学习是很看重方法的。难点不在于各种各样的语法知识，而在于如何掌握语言实现背后的原理，例如 运行环境、操作系统、网络知识、算法数据思维 等。 针对不少人认为C++难学、学不会、学不懂的问题，开课吧的教研团队联合ACM金牌得主胡船长打造了一个 《C++难点突破训练营》 。 旨在帮助对C+

文/智能相对论（aixdlun） 作者/叶远风 AI成了新基建的C位，不论是原本就以AI立身的百度，还是纷纷在技术上加大投入以拥抱新基建的阿里、腾讯等巨头，最近都显出强化AI地位的态势。 在AI新基建浪潮下，其背后的动力和“灵魂”——AI数据行业正在快速增长。按照艾瑞咨询《2019年中国人工智能基础数据服务行业研究报告》，预计2025年市场规模将突破113亿元，其中，原本就在AI技术和应用上领先的企业在数据业务上也更为积极。 有人曾称5G是“新基建”的“基建”，是很多新基建项目的前置技术。事实上， 以数据众包为代表的AI数据行业，也可以看作AI新基建的“基建”型业务，为各行各业智能化转型提供动能，加速智能经济到来。 反过来，当AI新基建蓬勃兴起时，它背后的数据众包产业也面临急速膨胀的市场，这是一片门槛不算高的蓝海，但并非人人都能做得好。 多重因素推动AI数据需求进一步增长 AI从行业架构上分为基础层、技术层、平台层以及应用层。无论是算力、算法、数据都只是在基础层，海量的数据获取和加工是AI发展的基石。 我们通常看到的那些AI智能化应用，在后端首先都需要足够多、足够好的数据对计算机进行训练。 推动基础层AI数据需求进一步增长，肯定来自于更上层的“倒逼”。总体看来，新基建的大背景下，整体AI行业的高速发展驱动了AI数据需求的增长“提速”，而具体来看，又有三重因素： 1

几年前如果熟练使用TensorFlow，同时掌握基本的AI算法就可以很容易找到一份高薪的工作，但现在不一样了，AI岗位的要求越来越高，对知识的深度也提出了更高的要求。 如果现在 一个面试官 让你从零推导SVM的Dual、从零实现CRF、推导LDA、设计一个QP问题、从零编写XLNet、编写GCN/GNN、改造SkipGram模型、用一天时间复现一篇顶级会议.... 这些要求一点都不过分。相反，连这些基本内容都有些吃力，就需要重新审视一下自己的核心技术壁垒了。 为了迎合时代的需求，我们去年推出了 《机器学习高端训练营》 班。这个训练营的目的很简单： 想培养更多高端的人才，帮助那些即将或者目前从事科研的朋友，同时帮助已从事AI行业的提高技术深度。 在本期训练营（第四期）中我们对内容做了大幅度的更新，一方面新增了对前沿主题的讲解如 图神经网络（GCN,GAT等） ，另外一方面对核心部分（如凸优化、强化学习）加大了对 理论层面上的深度 。 除此之外，也会包含 科 研方法论、元学习、解释性、Fair learning 等系列主题。 目前在全网上应该找不到类似体系化的课程。 课程仍然采用 全程直播 授课模式。 那什么样的人适合来参加高阶班呢？ 从事AI行业多年，但技术上总感觉不够深入，感觉在技术上遇到了瓶颈； 停留在使用模型/工具上，很难基于业务场景来提出新的模型； 对于机器学习背后的优化理论

来源：Wind 香港万得通讯社报道，发改委、中央网信办、工信部、能源局联合发布《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》，要求加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系，加强全国一体化大数据中心顶层设计。 文件提出，到2025年，全国范围内数据中心形成布局合理、绿色集约的基础设施一体化格局；全国范围内形成一批行业数据大脑、城市数据大脑，全社会算力资源、数据资源向智力资源高效转化的态势基本形成。 文件指出，统筹围绕国家重大区域发展战略，根据能源结构、产业布局、市场发展、气候环境等，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等重点区域，以及部分能源丰富、气候适宜的地区布局大数据中心国家枢纽节点。 以下为意见全文： 关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见 发改高技〔2020〕1922号 各省、自治区、直辖市及计划单列市人民政府，新疆生产建设兵团，国务院各部委、各直属机构： 数据是国家基础战略性资源和重要生产要素。加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系，是贯彻落实党中央、国务院决策部署的具体举措。以深化数据要素市场化配置改革为核心，优化数据中心建设布局，推动算力、算法、数据、应用资源集约化和服务化创新，对于深化政企协同、行业协同、区域协同，全面支撑各行业数字化升级和产业数字化转型具有重要意义。为进一步促进新型基础设施高质量发展，深化大数据协同创新，经国务院同意

出品 | AI科技大本营 魔性的背景音乐、酷炫的AR特效、多元的内容题材，让大众欲罢不能的短视频App正在成为内容生产和传播主要渠道之一。 而短视频平台为了抢夺用户，正在通过各种方式提升用户体验。其中，AR特效打破虚拟与真实的界线，带来丰富的娱乐性，再度提升了短视频的体验。结合人脸识别技术，AR特效相机可以在人脸上添加各种萌萌的动物挂件，与此同时，AR特效功能还会匹配相应的背景音乐，从而吸引用户生成有趣生动的AR内容。 腾讯微视作为一款时下热门的短视频软件之一，对于创意玩法应用也有诸多有趣的探索。 最近， 他们推出了“AR投篮机”，在微视APP内搜索“AR投篮” ， 点击体验后，手机屏幕会出现一个投篮的小游戏，点开始就能投篮。除了AR投篮机，腾讯微视此前还推出了摆摊、熊出没等有趣的特效。 更重要的是，从微视引入的AR特效功能出发，也可以一窥腾讯在AR前沿技术上的布局。 这些AR特效背后的核心技术 是由腾讯微视光流团队和视频理解团队研发的一整套AR技术基建， 具体包括6自由度定位与跟踪、语义分割、物体检测等，以及集成物理引擎、渲染引擎骨骼绑定及驱动等技术。 当然，在开发具体AR特效时，以上相关AR算法都被集成到一个SDK，每个具体技术的都可以进行类似模块化组合，有效加速新能力的接入速度。在玩法设计上，微视将底层的能力统一封装打包制作成针对设计师的可图形化操作工具

C++一直被称作永不过时的开发语言，比如游戏、服务器、人工智能等领域都必须用到C++！ 虽然网上有很多教程和资料，但仍有很多人说C++难学，究其原因是没有找到正确的学习方法！ GoogleTest框架一直广泛应用于C/C++项目测试 ，是一个非常重要的测试软件。 它的开发过程几乎覆盖C++核心知识和C++项目开发经常遇到的问题，是新手锻炼C++开发能力最好的项目之一！ 因此，今天就给大家分享1个《C++难点突破训练营》！ 这个训练营，老师会带你使用C++实现快速排序算法，深刻理解C++编程思想。 而且会重点带你经历，从GoogleTest实现原理到构建项目的全流程，让你能够从0到1独立开发一个C++项目，快速提升项目能力！ 特训营老师胡船长是我一直非常敬重的大神，他早在10年前就获得了ACM亚洲区金牌，并2次晋级全球总决赛。 此后任职百度知识图谱部，推动开发百度NLP推理引擎开发。 他也会从自己在百度多年的面试角度出发，讲解大厂面试的核心关键点，教你如何准备大厂面试，拿下高薪offer！ 特训营原价 599 元，靠着关系搞到 100 个免费名额， 0 元即可入学！只要你是统招本科及以上学历，就可以抢占！ 长按3秒 即可扫码 你现在长按识别上方二维码或点击阅读原文，即可直接抢占 0 元免费名额。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u