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  • pdf文档 参与ServiceComb的经验分享

    0 码力 | 9 页 | 2.27 MB | 1 年前
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  • pdf文档 My Participation in ServiceComb - Apache Committer 成长经验分享

    0 码力 | 9 页 | 2.23 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Go语言 - 一些简单的读书分享

    ⼀些简单的读书分享 By Xargin 我出版的书 • 我是作者之⼀ • 这本书在写的时候国内的 Go 语⾔书很少 • 现在销量约 2w+ • 直到现在,CGO 和 plan9 汇 编的内容依然是独⼀份 ⽬ 录 为什么要读书 01 带着问题读书 02 怎么样读书 03 应该读哪些书 04 为什么要读书 第⼀部分 • 完整的知识和上下⽂ • 帮助⾃⼰建⽴领域内的知识体系
    0 码力 | 16 页 | 9.09 MB | 1 年前
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  • pdf文档 3.云原生边云协同AI框架实践

    云原生边云协同AI框架实践 普杰 华为云边缘云创新Lab 高级工程师 KubeEdge SIG AI Tech Lead 目 录 Edge AI现状与趋势 01 Sedna:边云协同AI框架 02 Sedna-GM:K8S Operator 03 实践案例 04 Edge AI现状与趋势 第一部分 Why Edge AI? • Cloud中心化的AI计算范式不足以应对端上AI 边缘服务 器、云服务器,利用分布式乃至分布式协同方式实现人工智能的技术 数据在边缘产生 边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 分布式协同AI核心驱动力 • 随着边侧算力逐步强化,边缘AI持续演变至分布式协同AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 2. 边缘数据孤岛 3. 边缘样本少 4. 边缘数据异构 分布式协同AI 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的边云协同能力,支持现有AI类应用无缝下沉到边缘 为分布式协同机器学习服务 ✓ 降低构建与部署成本 ✓ 提升模型性能 ✓ 保护数据隐私 SIG成员近年发表分 布式协同AI顶会论文 10+ SIG成员在AI顶会IJCAI 上分享分布式协同AI论文 Sedna斩获中国信通院云边协 同应用创新大赛最佳创新奖 ✓ 数据集管理 ✓ 模型管理
    0 码力 | 37 页 | 2.36 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Service Mesh微服务化和传统框架微服务化混合部署协同实践分享

    0 码力 | 11 页 | 11.76 MB | 1 年前
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  • pdf文档 1 藤井美娜 Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型

    Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型? GVA TECH Co., Ltd 藤井美娜 自我介绍 2% |# | self-introduction • Machine Learning Engineer / Data Scientist • GVA TECH的人工智能法律服务AI-CON的多语言系统 开发负责人 inazo18 藤井美娜 目录 CONTENTS CONTENTS 1. Python NLP 入门 2. 多语言NLP攻略 3.“合同风险预测模型”实战经验分享 4. 总结 5% |### | today’s topic 1 Python NLP 入门 简单介绍自然语言处理的流程和使用corpus的EDA方法。 8% |##### | section1 NLP基础 11% |######### | section1 收集语料 前处理 太郎は花子をぶった。 花子は太郎をぶった。 施事 受事 动作 施事 受事 动作 施事者和受事者都会有助词标记, 可以根据助词推测句法结构。 | section2 3“合同风险预测模型” 实战经验分享 64% |################################################################## | section3 什么叫“合同风险预测”?
    0 码力 | 36 页 | 3.95 MB | 1 年前
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  • pdf文档 3 Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型 藤井美娜

    Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型? GVA TECH Co., Ltd 藤井美娜 自我介绍 2% |# | self-introduction • Machine Learning Engineer / Data Scientist • GVA TECH的人工智能法律服务AI-CON的多语言系统 开发负责人 inazo18 藤井美娜 目录 CONTENTS CONTENTS 1. Python NLP 入门 2. 多语言NLP攻略 3.“合同风险预测模型”实战经验分享 4. 总结 5% |### | today’s topic 1 Python NLP 入门 简单介绍自然语言处理的流程和使用corpus的EDA方法。 8% |##### | section1 NLP基础 11% |####### | section1 收集语料 前处理 分词 太郎は花子をぶった。 花子は太郎をぶった。 施事 受事 动作 施事 受事 动作 施事者和受事者都会有助词标记, 可以根据助词推测句法结构。 | section2 3“合同风险预测模型” 实战经验分享 64% |################################################################## | section3 什么叫“合同风险预测”?
    0 码力 | 33 页 | 1.67 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Golang大规模云原生应用管理实践

    Golang⼤规模云原⽣应⽤管理实践 刘洋(炎寻) 关于我 • 毕业于中国科学技术大学,定居杭州 • 就职于阿里云-云原生应用平台团队 • Problem Solver,聚焦中间件,容器,Kubernetes,PaaS平台… • OAM社区成员 开局一张图 规模化应用交付效率对比去年 每万笔峰值交易的IT成本对比4年前 提升1倍 下降80% 云原生 技术 稳定 成本 效率 效率 云原生-程序员视角 基础设施 K8s 云原生生态(CNCF) 云原生应用 云原生是以容器技术为基础围绕着Kubernetes进行的一场技术标准化演进。通过标准可扩展的调度,网络, 存储,容器运行时接口来提供基础设施;通过标准可扩展的声明式资源和控制器来提供运维能力。两层标 准化推进了细化的社会分工,各领域进一步提升规模化和专业化,全面达到成本,效率,稳定性的优化。 4 6 7 2 Custom controller Network plugins Storage plugins 统筹规划, 降低成本 自动化运维, 提升稳定性 非业务逻辑剥离, 提升交付效率 Golang与云原生生态(CNCF) 项目数占比: 214/1512(14.2%) Github star数占比:1265737 / 2458072(51.5%)市值占比: $8.08T/$19.46T(41.5%)
    0 码力 | 23 页 | 7.70 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Go Module在又拍云的实践

    0 码力 | 28 页 | 12.85 MB | 1 年前
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  • pdf文档 基于open-falcon的平安云监控

    基于open-falcon的 平安云监控 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 团队介绍 Ø 平安云IAAS团队 Ø 负责平安集团IAAS平台建设 Ø 为平安集团内部其他子公司服务 Ø 打造对外的金融云服务 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 背景 Ø 应对云主机快速增长 Ø 打造用户自助服务的监控平台 Ø 适应内部的三级网络架构 背景 云管区 公共服务区 可用区 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 argus是什么 Ø 是平安云监控系统 Ø 希腊神话里的百眼巨人 Ø 基平open-falcon开发的平安云监控系统 Ø 是一个Go语言实现的项目 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身
    0 码力 | 30 页 | 10.40 MB | 1 年前
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