回答:分布式处理，分布式系统(其实也包含分布式存储系统)一直把RAS、MTBF、MTTR等作为可靠性衡量指标，但是专业指标是CAP指标，可用性作为其中重要因素之一。CAP理论阐述了在分布式系统的设计中，没有一种设计可以同时满足一致性，可用性和分区容错性。所以一个好的分布式系统，必须在架构上充分考虑上述指标。分布式系统设计中，BASE理论作为CAP理论的折中或延伸，在分布式系统中被大量使用。分布式系统的可...
lolomaco
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回答:从事软件开发十几年了，对于程序员的工作有一点自我的见解，首先程序员的工作属于一个技术活，技术类的工种需要时间的积累，但要达到某个领域的技术专家，首先是时间层面的积累，但仅仅是积累是不够的，不是达到多少年一定成为技术的专家，成为某个领域的佼佼者，时间只是其中一个因素。如何成为某个技术领域的专家？牢固的基本功。要达到某种境界没有牢固的基本功做铺垫几乎是不可能的事情，程序员要说到基本功其实是一种很笼统的...
Rindia
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回答:我们已经上线了好几个.net core的项目，基本上都是docker+.net core 2/3。说实话，.net core的GC非常的优秀，基本上不需要像做Java时候，还要做很多的优化。因此没有多少人研究很正常。换句话，如果一个GC还要做很多优化，这肯定不是好的一个GC。当然平时编程的时候，常用的非托管的对象处理等等还是要必须掌握的。
ZweiZhao
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回答:随着云计算的兴起，运维工程师一职也逐渐火爆起，但我在这跟想转linux运维的朋友来说下真心话，希望对我的帖子能够手下留情。LZ有将近8年的工作经验，到今天已经经历了4年互联网公司，2家上市在中国国内排名前10的手游公司，今天是我提出辞职的一天，我放弃了在公司内部正在转高级I的流程机会，意味着我放弃了月薪固定14K，弹打卡（全天不要求考勤），每个月1000多块的车补（高级1以上），连续2年的年终奖绩...
DevTalking
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回答:AI人工智能绝对会成为未来最大的变革之一，但是这能否成为一种趋势我持怀疑态度。因为AI技术需要的数据样本和硬件投入都是非常高规格的，只有那些渗透到生活场景中的大型科技公司才有能力去经营这一事业。放一组资料：2014年，Facebook的DeepFace人脸库包含了4030位样本人物的4400万张图，算法方面由多达8层网络、1.2亿训练参数的系统来支持。而谷歌的FaceNet数据库规模更大，容量为来...
chengtao1633
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...限。例如，从效率上看，计算机运算的功耗较高——尽管人脑处理的信息量不比计算机少，但显然而功耗低得多。为此，学习更多层的神经网络，让计算机能够更好地模拟人脑功能，成为上世纪后期以来研究的热点。在这些研究...
...的新技术。它只是对某些应用能提供帮助，而不是来模仿人脑工作。那只是一种不太准确的比喻。（后来Jordan先生在另一天对大数据也阐述了他的看法，其后还在博客上对一些对他观点的误读作了进一步澄清。在更早的九月份，...
『在不久的将来，构造比传统芯片更像人脑的微处理器可能会使计算机对周遭事物的理解力变得敏锐的多。』和一头哈巴狗一般大小、名叫先锋的机器人慢慢向前翻滚着，逐渐靠近地毯上的玩具美国队长，它们对峙着...
...一台超级计算机，功耗却只有65毫瓦。这就是IBM公布的仿人脑芯片：TrueNorth。为什么要做TrueNorth？因为自2008年以来，美国国防部研究机构DARPA给了IBM 5300万美元。TrueNorth是IBM参与DARPA的研究项目SyNapse的成果。SyNapse全称是Systems of Ne...
...像科幻小说，却也是中国研究团队的成果。如何通过分析人脑扫描成像来重建画面，这是神经科学领域的热门话题，现有的做法是监视人脑视皮层的活动，但是，要解码相关的功能性磁共振成像（fMRI）并不容易。来自中科院自...
...啊）。请联系：zouxy09@qq.com目录：一、概述二、背景三、人脑视觉机理四、关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级（浅层）特征表示 4.3、结构性特征表示 4.4、需要有多少个特征？五、Deep Learning的基本思想六、浅层学习（Shallow ...
...习领域是计算机科学一个新兴领域，通俗说来就是构建像人脑一样处理数据的计算机程序。深度学习首先发起于学术界，目前各大互联网巨头也纷纷投入研究，如Google的猫脸识别以及Facebook的深度学习团队。每天，数百万人在使...
...进行分类、感知周遭环境或处理突发事件方面，仍无法与人脑匹敌。 如果我们想要开发出能够在现实世界中发挥作用的真正智能机器，或许我们应该回到人脑上来，更好地理解人脑是如何解决这些问题的。 ▎捆绑问题（Binding pr...
...构化大数据后，开始使用各种算法来解读数据，比如模拟人脑工作机理方式的人工神经网络。深度学习使用算法来寻找所有那些大数据中的复杂关系，然后我们进一步改进那些算法，让它们日趋完善。计算机根据经验逐...
...Founders Fund的合伙人呼吁企业勇于挑战，积极攻坚。对比人脑的处理效率，CPU或者更先进的硅脑都都太苍白了、太无力了。下面有一段文献对比了人脑和IBM的Watson AI：一个成年人类的大脑功率仅为消耗12W，是一个60W灯泡的1/5。对...
...们很容易理解为什么神经网络处理图像的方式极其类似于人脑加工声音刺激的方式。因此 CNN 很好地阐释了人脑加工听觉和视觉信息的过程以多种（而不是一种）方式彼此联系。关于 CNN ，你需要了解哪些？作为人类，我们能识...
...开山祖师爷。何为Deep Learning？简单地说就是建立、模拟人脑进行分析学习的人工神经网络。比如一个广为流传的例子就是，谷歌用1.6万块电脑处理器构建了全球较大的电子模拟神经网络，并通过向其展示自YouTube上随机选取的1000...
...神经网络（DNN）模型的运用，深度学习已成为目前最接近人脑的智能学习方法，不仅Google、Facebook、百度、腾讯等国内外搜索和社交公司为之疯狂，电商巨头京东和阿里也已经加入竞争。京东更是已经实现深度学习的初步运用。...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
Tecode
