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基础架构即代码（Infrastructure-as-Code， IaC）是一种典型的声明式API，他改变了云上企业IT架构的管理、配置和协同方式。利用IaC工具，我们可以将云服务器、网络和数据库等云端资源，进而实现完全自动化的创建、配置和组装。

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简单来说,深度神经网络是一种用多层抽象来表示概念或特征的方式。其实,任何工程师或者建筑师都在用这种基本方法。想想大型办公楼的蓝图:在最底层,会标示出电路、水管和排水系统的详细情况;而在最高层,可能会有一个旋转观景台和旗杆,能看到整个30层楼的轮廓。

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Richard Socher写下了自己的列表,从中找到了一个有用的应用,与他人联合创立MetaMind,该公司专门从事医学图像分析和自动图像识别。其他数据科学家、企业家、应用研究人员,甚至可能是你,将会跟随Richard的脚步进入这个日益增长的利润空间。

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深度学习在需要分类和/或预测的领域非常有用。在商业、工业或者研究的任何领域,任何对预测和分类问题感兴趣的人都应该学习深度学习。实际上,如果有足够的历史数据、需要预测或分类的研究案例,便可以构建一个深度学习模型进行研究。

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深度学习需要专业的数据科学人才,而这些人才仍供不应求。目前只有屈指可数的少数公司能从深度学习中获益,其他企业正在迎头赶上。

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目前，业内普遍使用的向量检索库是 Facebook AI 团队开源的 Faiss (Facebook AI Similarity Search) 引擎。Faiss 非常优秀，也是不少服务化引擎的基础核心，但 Faiss 在大规模通用检索场景方面仍存在一些局限性，如流式实时计算、离线分布式、在线异构加速、标签&向量联合检索、成本控制以及服务化等方面。

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例如，假设一家企业正在向流程中添加电子邮件服务器。在这种情况下，人工智能系统可以帮助预测存储阵列将能够满足该服务器的存储需求还是将其最大化。借助此类技术，存储管理员可以主动获取有关如何将不同的工作负载分配给不同的存储堆栈并最大程度地减少延迟的信息。因此，将AI集成到存储阵列，存储供应商和组织中可以优化存储堆栈。

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在 Serverless 计算平台之上，原生提供了很多的日志收集和 Metric 收集能力，比如简单日志查询以及高级日志查询，能够通过日志方式为用户提供高级数据分析能力。

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缺少符号跳转长久以来一直是页面上代码阅读的痛点之一，各种语法协议和技术层出不穷，如LSIF、Kythe、SARIF、UAST、Tree-sitter，ctags，全球技术人都在为更智能的代码分析，更好的代码体验，更高的代码质量做努力。云效语法服务后续也会逐渐加快语法构建速度，支持更多的代码语言，满足更多的语法场景，提升用户的代码浏览体验。

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定义问题这个要求非常高。你们平时在解决业务技术问题的时候，也要去分析和定义问题的一些能力，把一个问题定义清楚了，可以真正的能推动业务往前进。