人工智能

2020年12月26日，企业级通用操作系统HopeStage Enterprise Linux v1.0通过了 Kunpeng 920 与 Taishan 200 的兼容性测试认证。 HopeStage 基于openEuler衍生开发的企业级通用操作系统 根据华泰证券报告， 2020年是信息技术创新产业全面推广的起点，未来三到五年，信创产业将迎来黄金发展期。我国国产基础软硬件从“不可用”发展为“可用”，并正在向“好用”演变。国产CPU和操作系统是信创产业的根基，也是信创产业中技术壁垒最高的环节，技术领先、具备生态优势的公司有望脱颖而出。 HopeStage Enterprise Linux 是基 于 openEuler开源社区版本衍生开发的一款企业级通用操作系统，具备高效、稳定、安全的特性，为企业级的数据库、大数据、云计算、人工智能平台提供安全稳定的运行基础，在产品性能、生态环境以及可信与安全等方面具备显著的优势： 性能调优 在性能调优方面，通过 CPU、内存、IO吞吐率、网络通信等多维度评价、HopeStage Enterprise Linux 性能优于国外主流厂商的发行版。 生态建设 在生态构建方面，硬件兼容（南向）主流架构的基础上，适配鲲鹏、飞腾、兆芯等主流芯片与主机厂商；软件兼容（北向）实现对诸如达梦、金仓、南大通用、泛微等国产主流数据库、中间件、应用等的支持

我们可以很容易的想到很多的场景，其中人工智能给人类带来了灾难。让我们回到最本真的思考，回到当初人类为什么要创造出人工智能(in the first place)。 如果正确的和符合伦理的使用的话，人工智能可以是带来好处的非常棒的工具。 人工智能可以让我们更有效率的使用资源(more efficient use of resources)，提高我们的生产率(increase productivity)，和带来更好的用户体验，可以帮助改进医疗水准(contribute to improved healthcare)，甚至帮助人类提高预期寿命(longer life expectancy)。而这仅仅是人工智能可以帮助我们增进(enhance)生命，商业和世界的很小的一部分。 非常明确的(clearly)，人工智能是非常强大的工具，但同时正如我们所知的，强大的能力带来更高的责任(great power comes with great responsibility)。 我们称其所需承担的责任为伦理的人工智能（ethical AI)。 这也是包括我在内的人工智能，和智能自动化技术提供者所相信的原则。我们同时相信伦理化的人工智能，不仅需要商业伙伴，也需要政府的参与(participation from both business and government to address and

人工智能包括三个要素：算法，计算和数据。人工智能算法目前最主流的是深度学习。计算所对应的硬件平台有：CPU、GPU、FPGA、ASIC。由于移动互联网的到来，用户每天产生大量的数据被入口应用收集：搜索、通讯。我们的QQ、微信业务，用户每天产生的图片数量都是数亿级别，如果我们把这些用户产生的数据看成矿藏的话，计算所对应的硬件平台看成挖掘机，挖掘机的挖掘效率就是各个计算硬件平台对比的标准。 最初深度学习算法的主要计算平台是 CPU，因为 CPU 通用性好，硬件框架已经很成熟，对于程序员来说非常友好。然而，当深度学习算法对运算能力需求越来越大时，人们发现 CPU 执行深度学习的效率并不高。CPU 为了满足通用性，芯片面积有很大一部分都用于复杂的控制流和Cache缓存，留给运算单元的面积并不多。这时候，GPU 进入了深度学习研究者的视野。GPU原本的目的是图像渲染，图像渲染算法又因为像素与像素之间相对独立，GPU提供大量并行运算单元，可以同时对很多像素进行并行处理，而这个架构正好能用在深度学习算法上。 GPU 运行深度学习算法比 CPU 快很多，但是由于高昂的价格以及超大的功耗对于给其在IDC大规模部署带来了诸多问题。有人就要问，如果做一个完全为深度学习设计的专用芯片(ASIC)，会不会比 GPU 更有效率？事实上，要真的做一块深度学习专用芯片面临极大不确定性

上云步伐的加快，使得企业对云端Web应用安全防护的需求由附加项转为“关键信息基础设施”，并带来了新的应用命题。8月18日，中国领先的行业和市场大数据库头豹研究院联合全球著名增长咨询公司沙利文发布了《2020年中国云WAF市场报告》（以下简称《报告》），聚焦中国云WAF市场现状、价值、发展趋势以及品牌竞争表现等方面的分析与评估。 腾讯云WAF入选为中国云WAF安全市场实践代表，并在产品功能成长、服务创新水平、基本防护等维度的评比中全面保持领先，是综合表现最优异的厂商之一。 云WAF市场持续扩容，价值空间向行业垂直场景延伸 产业互联网时代，云安全已然成为企业实现转型升级的“刚性需求”。而随着Web接口和应用的云化，用户业务与服务器耦合盲点的激增使得云WAF成为当下云安全领域的核心部分。凭借云原生能力接入、大数据分析及人工智能等技术支撑的天然基因，云WAF市场超越传统硬件WAF市场，跃居该领域首位。《报告》数据显示，2019年，中国云WAF市场规模达到17亿元，份额比重达55.7%，高出硬件WAF市场31.3%。与此同时，未来5年，该细分市场规模将以约6%的年复合增长率平稳增长。 《报告》指出，市场规模和应用场景的持续扩容也使云WAF的价值空间向融合第三方安全数据供应商、各类安全厂商以及垂直企业等多方参与者的安全大循环拓展。其中，垂直企业因Web应用层业务功能和页面交互带来的更多攻击威胁

前两天看到朋友提到了拼多多，觉得可以写点东西。 去年7月26日，拼多多在美国上市，随后全网掀起了对拼多多“假货”的激烈批判。 当时我也多次撰文表达自己的观点，还遭到不少人的攻击。时隔半年多，再次思考一下这个问题，也是件很有意思的事情。 当时“假货”事件在全网发酵后，我的第一反应是，这一定是某巨头做的公关，理由如下： 1、拼多多主要是做B2C和C2C的中小卖家，这一点和它的根基业务高度重合。 2、拼多多成立初期在杭州，后来搬到了上海，这些年也挖走了不少的墙角。 现在反思起来，确实有点阴谋论。 如果真的要打压拼多多，最好的机会是在上市前夕，打压它的估值或者直接阻止上市。 虽然因为这件事情拼多多上市后的一个多月里股价跌了不少，但2个月后随即大幅上涨，目前的股价走势依然一路上扬。 受“假货”事件的影响，拼多多不久后推出了品牌馆等业态，里面不乏国内外知名品牌，更有不少品牌选择在拼多多上进行新品首发。 当然，品牌升级是必然的趋势，假货事件相当于是个催化剂，加快了整个过程的到来。而这一次升级，已经对现有的电商格局造成了相当大的冲击。 因为电商的所有品类，不论服装、百货、电器、快消，归根结底还是传统行业，消费频次低、产品开发和生产周期长，不能对市场做出快速灵敏的反应。 业绩增长缓慢，自然营销费用的增长也有限。现在又出现了一个新的电商巨头，无论如何总得有点预算，自然对原来的格局造成冲击。

Global Gated Mixture of Second-order Pooling for Imporving Deep Convolutional Neural Network（2018 NIPS，大工李培华组） 论文motivation ： （1） 现存的池化 ：一阶GAP（全局均值池化）是很多CNN结构的标配，有研究者提出高阶池化来提高性能 （2） 缺点 ：但是这些池化都有个缺点就是假设了样本服从了单峰分布，限制了CNN的表达能力。 （3） 论文的改进 ：于是论文提出了基于二阶池化的门混合结构来提高CNN对复杂特征和多模态分布的建模。 论文贡献 ： （1） 提出了门混合结构 ：在最后一层之前，适应性地从N个分组模型中选择K个模型来生成最后的特征表示。 （2） 提出了带参数的二阶池化 ：在N个分组模型中使用了池化层，为了克服一阶GAP和二阶池化带来的局限性，提出了带参数的二阶池化。 （3） 实验 ：在下采样的ImageNet-1K和Places365两个数据集上跑了实验，以ResNet和WRN为骨架，发现加入本文的模型后能够提高准确率。 架构解释 （1） 门混合模型 ：受hinton在ICLR2017的一篇论文“专家混合模型”启发，提出了如下图所示的结构。对于最后一层之前的输入X，自适应地从N个CM（组件模型）选择K个CM来让X流入，其它分支都关闭

这次ZJOI在余姚 从4.23到4.26 4.23-4.25讲（ge）课（mo），4.26考试 我们学校其他人都去隔膜了 但是我前3天只能苦逼的参加期中考试 4.25下午考完赶去余姚 4.26考试 4.26早上 我来到余姚中学 发现我的考场”社区机房“这里没有 问了若干同学 都不知道在哪里 我打电话给同校同学和老师 都不接电话 唯一一个接电话的yjs居然在南京没来ZJOI 我非常慌 但是之前一个我问的不认识的同学居然查到了跑来找我 告诉我位置 非常感动 我快到考场时遇到yjz csl wsy遂同行 到了考场 差点迟到 （结果发现我校其他人都因为早上看电影迟到了0.5h） 先看t1 不太会 肝了半天 还是不太会只好先写10分继续肝 突然发现旁边人写了好长 然后好像还过了 再看他pdf好像是t2的题面 于是改肝t2 想了1min然后会了 就是对于每个ai 它能更新到的肯定是一个区间 我们二分它的左右端点 以左端点为例 假设我们二分出来这个点为x 我们只需要判断是否在[k*2-a[i],a[i])里所有的源点更新x点 都比a[i]来更新差 可以用rmq解决 要注意一个特别情况就是2个源点距离同一个点距离和点数都相同 只能算一个 O(nlog 2 n) 结果我写了一下发现没过大样例？？？ 然后发现我左边的人其实只写了20分…… 我调了3h 发现我的错居然是 st表把一个+1写成-1了？？？

这个书单是最近两三年内看过的得到APP专栏与课程作者的得到精选文集和他们写过的书共34本。新增 熊逸《道可道》 和万维钢 《你有你的计划，世界另有计划》 。 按作者计数： 熊逸 1本 王烁 1本， 吴军 4本， 武志红 3本， 熊太行 1本， 薛兆丰 2本， 何帆 3本， 曾鸣 2本， 万维钢 2本， 李笑来 2本， 刘润 4本， 罗永浩 1本， 李翔 1本， 王煜全 3本， 罗振宇 4本。 按星级计数： 5星 1本， 4星 12本， 3.5星 1本 3星 11本 2.5星 4本 2星 2本 1星 3本 带有（new）字样的条目是跟 上一个版本 比新增或修改的内容。 5星|熊逸《道可道》： 秒杀樊登力荐的《道德经说什么》（new） 从古今中外哲学与政治的思想体系大框架中，看后世大家如何评价《道德经》，看《道德经》思想跟其他学派、其他宗教思想的异同与演变碰撞历史。 作者对《道德经》是研究的态度而不是崇拜的态度。 对《道德经》不是81章逐个讲解，而是按作者的思路整理，涉及到许多中外古代哲学思想，提到历史上多位大家对《道德经》的讲解，提到好几个《道德经》自相矛盾的地方。最有趣的一点是1993年出土的郭店竹简中的《道德经》，是一个司马迁都没见过的古老版本。另外唐代就有史学家刘知几指出当时通行的河上公版《道德经》有问题。 当代学者的相关著作中，书中提到最多的是李零的《人往低处走》

EA周报 2020年12月4日 每 个星期7分钟，元宝带你喝一杯IT人的浓缩咖啡，了解天下事、掌握IT核心技术。 周报看点 1、 我国科学家构建76个光子量子计算原型机“九章” 2、 外媒：苹果下周二有望再次召开发布会 3、 收费引发争议，360安全浏览器悄然下架 VIP 会员版本 4、 腾讯成立云计算西安分公司，将成总部之外最大云研发中心 5、 英特尔旗下业务与 AWS 签约：开始夺取英伟达市场 6、 字节跳动回应拿下域名「douyinpay.com」：防止第三方恶意侵权 7、 Win 10 原生运行安卓 App：开发者几乎不需要修改代码 热点大事件 我国科学家构建76个光子量子计算原型机“九章” 中国科学技术大学潘建伟、陆朝阳等组成的研究团队，与中科院上海微系统所、国家并行计算机工程技术研究中心合作，构建了76个光子的量子计算原型机“九章”，实现了具有实用前景的“高斯玻色取样”任务的快速求解。该量子计算系统处理高斯玻色取样的速度比目前最快的超级计算机快100万亿倍。这一成果使得我国成功达到了量子计算研究的第一个里程碑：量子计算优越性（国外称“量子霸权”）。（科技日报） 罗永浩关联直播交易案遭“问停”，尚纬股份终止跨界收购直播公司 12月3日晚间，尚纬股份表示终止收购直播公司星空野望。对于此次收购终止的原因，公司表示因考虑到直播新规实施将会对直播行业产生较大影响等，公司对估值定价

java数据类型分为 原生数据类型 和 引用数据类型 a.引用数据类型（对象类型） ：String字符串（放任意字符，并且需要用 双引号引起来） ，其他对象类型 b.原生数据类型（基本数据类型） ：共有以下8种, 数字： 整数： byte<short<int<long （默认int） 小数 ：float<double （默认double） 一般性原则：尽量使用 最小范围，例如 能用int的时候，就不用用long 非数字： 字符 char ：只能放一个 字符。并且需要用 单引号引起来 布尔 boolean ：只有true/false 8种原生类型的范围如下表所示。 基本类型 字节数 位数 最大值 最小值 byte 1byte 8bit 2^7-1 -2^7 short 2byte 16bit 2^15-1 -2^15 int 4byte 32bit 2^31-1 -2^31 long 8byte 64bit 2^63-1 -2^63 float 4byte 32bit 3.4028235E38 1.4E - 45 double 8byte 64bit 1.7976931348623157E308 4.9E - 324 char 2byte 16bit 2^16 - 1 0 注：Java官方并没有给出boolean类型的字节数，详情可戳右侧文章： 《boolean类型占几个字节？》