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Python实战社群 Java实战社群 长按识别下方二维码， 按需求添加 扫码关注添加客服 进Python社群▲ 扫码关注添加客服 进Java社群 ▲ 郭一璞 十三 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 最近真是太难了，要防新冠病毒，还要 防勒索病毒 。 前几天，B站556万粉丝的up主「机智的党妹」就发视频说，自己被勒索病毒攻击了。 她正在制作的数百个GB的视频素材文件，全都被病毒加密绑架，黑客只留下一封勒索信： 想拿回这些素材？乖乖交赎金吧。 根据B站数据可视化up主「狸子LePtC」的统计，截至2020年4月3日，党妹在B站所有up主里粉丝排名达到第13。 考虑到前面有三个官方账号，党妹基本上可以说是 B站排名前十的第三方up主 了，她的B站粉丝数比李子柒、郭杰瑞、美食作家王刚、何同学、朱一旦、罗翔老师、冯提莫、半佛仙人这些在多个平台火出圈的up主都要多。 而且B站精美的视频生产成本高、生产时间长，因此囤好的素材被加密后，党妹这位百万up主准备的许多视频都暂时无法发布了。 换成流量的话，按照党妹近期每个视频300万播放量来预计，大概是几百万乃至千万的流量损失。 唉，写个10W+都要惊喜一下的文字创作者，感到心在滴血。 你可能觉得，粉丝基数在这里，再拍一些视频也一样会有流量。但党妹单个视频的成本也相当高。 根据B站up主、前《英雄联盟》LPL视频制作团队成员「

过去的10多年里，很多大公司都在使用蓝绿部署，安全、可靠是这种部署方式的特点。蓝绿部署虽然算不上”Sliver Bullet“，但确实很实用。在有关于“微服务”、“DevOps”、“Cloud-native”的讨论中，蓝绿部署、A/B测试、灰度发布，这三种部署方式往往同时出镜。 那么问题来了，蓝绿部署、A/B测试、灰度发布，这三者之间究竟有何不同？ A/B测试 AB测试是为 Web 或 App 界面或流程制作两个（A/B）或多个（A/B/n）版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的访客群组（目标人群）随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用。主要用于to C环境。 A/B测试的作用 消除 客户体验 （UX）设计中不同意见的纷争，根据实际效果确定最佳方案； 通过对比试验，找到问题的真正原因，提高产品设计和运营水平； 建立数据驱动、持续不断优化的闭环过程； 通过A/B测试，降低新产品或新特性的发布风险，为产品创新提供保障。 参考：https://baike.baidu.com/item/AB%E6%B5%8B%E8%AF%95/9231223?fr=aladdin 但是关于A/B测试的有效性，在一份关于 A/B 测试的报告中，Qubit 的 Martin Goodson 认为：大多数 A/B 测试的结果都不太准确。Web

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 传奇的作者打造传世的作品，但作者逝世了，又该怎么办？ 用AI来“传宗接代”。 最近，便有团队利用英伟达的StyleGAN，为已经逝世的传奇漫画家——手冢治虫的作品“续命”。 提到手冢治虫，你可能会觉得陌生，但提到《铁臂阿童木》，“大龄”小伙伴们就再熟悉不过了吧？ 为了延续他的作品，来自记忆体制造商KIOXIA的研究人员和艺术团队，与日本株式会社联手，利用深度学习(StyleGAN)，创造了世界上第一部由AI生成的漫画——《PHAEDO》。 为了利于生成漫画角色，团队分析了手冢先生数百部漫画作品，包括《铁臂阿童木》、《森林大帝》、《怪医黑杰克》等等。 《PHAEDO》已经在日本《晨间》周刊上发表。 这部新漫画，可以说是很好的传承了手冢先生的衣钵。 让漫画之神的作品“传宗接代” 《PHAEDO》这部漫画，其实是Kioxia公司一个叫#FutureMemories 01 “TEZUKA 2020”的项目。 项目负责人东原良平(Ryohei Orihara)介绍说： 它是由AI和人类，根据手冢治虫的许多记忆创造出一件作品的项目。漫画这种艺术表现形式，在世界范围内广为人知，并且被几代人所阅读和喜爱。 为了让AI学习手冢治虫作品的特点，研究人员将漫画人物面部的特征转化为数据

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 雷刚 晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 谁会把11亿人都在用的微信视为仇敌？ 移动、联通，中国电信，三大运营商，有一个算一个。 2011年微信崛起以来，运营商的新业务“飞信”被迫灰飞烟灭，一度堪称营收和利润重要支柱的短信，也从此一蹶不振。 但如今，三大运营商重整旗鼓，拿着新武器，发起新一轮复仇。 他们挑战张小龙的新大招，名曰： 5G消息，6月上线。 5G应用第一枪 所谓“5G消息”，并不是5G的消息，而是以5G作为驱动的短消息”。 这是三大运营商发起的5G应用第一枪。 就在昨天，一份名为《5G消息白皮书》正式发布，中国全部电信运营商罕见同呼吸共命运，团结起来，阵仗颇大。 包括中国电信副总经理、中移动副总经理、中国联通副总经理、小米集团副总经理、vivo副总裁、OPPO副总裁、中兴副总裁、华为消费者云服务部总裁、联想中国手机业务部总经理、三星中国研究院院长…… 一众二把手们，成为了此次白皮书发布中的站台盟友代表。 他们要开启的新篇章，就是这个 5G消息 。 按照发布会介绍，它会是运营商在5G时代对短信的重大升级。 但从功能上来看，它又直接把枪口对准了微信、支付宝，甚至还有一大波App应用。 而且从5G消息的自我介绍和定位，也不难看出背后的隐隐硝烟。 所谓 5G消息 ，白皮书中先介绍了奉天承运的大背景：

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 在阳台上给小姐姐拍个视频： 再把她P到喷泉广场： 需要几步？ 现在，无需绿幕，AI 就能搞定这件事。 就像这样，随便用手机给小姐姐拍张照片，再在同一地点拍张不带人像的背景图。 深度神经网络就能自动分析出 alpha 遮罩和前景色，把小姐姐的发丝都抠得根根分明。 视频也是如此。 让憋着笑的同事在实验室白板前表演一段广播体操，再给背景板单独来一张，就可以无中生有把同事“转移”到大厅里，引来路人围观了。 这是来自华盛顿大学的一项最新研究，无需绿幕，无需手动创建 Trimap，一个具有对抗性损失的深度神经网络，就能准确预测遮罩，给照片和视频抠图。 论文已经中了 CVPR 2020，代码即将开源。 深度抠图网络 + 鉴别器网络 那么，这样的抠图特技是如何炼成的？ 研究人员表示，是具有对抗性损失的深度网络 + 判断合成质量的鉴别器。 深度抠图网络 研究人员先在 Adobe Matting 数据集中的非透明对象子集上对深度神经网络 G 进行了监督训练。 输入是带人像的照片 I 和照片中的背景 B’，以及人像软分割 S 和 运动先验 M（仅对视频而言）。 需要注意的是，在真实环境中，B’ 是通过在真实背景的前景区域随机加入噪声而生成的。 依据输入，网络会预测出 alpha 遮罩 α 和前景图像