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大牛教你利用AI驱动广告自动化投放

广告投放系统很多，大的有Google，百度，阿里等的广告投放系统，小型的广告投放系统也屡见不鲜，深挖其背后的运作机理，不外乎利用人工智能算法，结合用户信息、网页信息，上下文信息、广告信息以及其他对广告有影响的信息数字化、向量化进行广告投放。不过，广告投放系统本身也在发生细微的变化，如何利用AI实现广告投放的自动化与精准化，本次讲堂我们请来徐江博士为我们传授实战经验。 嘉宾介绍 徐江 清谷科技创始人 本科毕业于清华大学自动化专业，之后获得美国西北大学人工智能与机器学习方向博士。 2014年加盟MyfitnessPal担任大数据组工程Tech Lead一职主要负责大数据产品的架构及人员分工的合理安排，研发的APP-MyfitnessPal至今仍稳居苹果和安卓“运动和健康”类可付费应用排行榜首位。 2011年加入Google总部广告组，致力于研究
2017-07-31
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驱动智能制造的大数据，你看得懂吗？

中国制造正在悄然发生着积极变化。 一组来源于国家统计局的最新数据显示：2016年1-5月，规模以上工业增加值同比增长5.9%，工业总体保持平稳增长。同样，高新技术制造业和装备制造业增加值继续保持较快增长，占规模以上工业增加值的比重已分别达到12.1%和32.5%。 毫无疑问，“中国制造”已成为世界上认知度最高的标签之一。历经30多年的高速发展，作为促进世界经济发展的重要力量，中国这个“世界工厂”的角色已经越来越重要。 相伴而生的是，智能制造作为中国制造未来的重要方向，正面临大考。 智能制造，在经过了“制造+自动化”的第一代，又在第二代“信息化+网络化”时期实现了信息和装备的动作同步，人机互动。而今进入第三个阶段——大数据时代，智能制造正在使制造业走向智能化。 然而，在这个言必称“大数据”的制造时代，智能制造是否真的已经实现了与大数据无缝对接？大数据给中国制造带来了什么？ 而真相又是什么？ 数据只是信息，只有分析之后才会“说话” 智能制造时代，我们永远不要低估大数据的力量。即使是最普通的一盒纸巾，每一张纸巾都可以排得整整齐齐，如果说这背后运用了大数据分析，你信吗？ 以宝洁公司为例，每一盒纸巾的生产，流水线上每一步的材料变化、设备状态等都有数据监测。一盒纸巾的生产看似简单，但如何达成产品质量的普遍等同性则大有学问。宝洁公司通过工厂里面的温度、湿度、材料等变化来调整加工参数，并且工程师不需要在实地工厂实时监督，在世界的任何一个角落可以实现远程设备管理。 “这就是数据的深层分析，数据背后都有其逻辑性。没有逻辑的数据只能称之为‘信息’。懂得逻辑以及逻辑背后的智慧，很多质量问题便可迎刃而解。”美国辛辛那提大学讲座教授、美国NSF智能维护系统中心主任李杰对《中外管理》开门见山地说道。 他进一步解释，大数据时代，智能制造里面有很多可见和不可见的问题都可以通过数据反馈出来。与之对应的是会有很多可见数据和不可见数据生成，可见的数据就是机器里面的参数，比如噪音特征、加工参数特征、耗电特征等。但这些参数与设备加工进度有什么关系？跟加工设备的健康有什么关系？这些是无法测量的不可见数据，需要深度分析。 大数据之于智能制造好比是一个健康检查的过程，就好比你觉得你的身体很好，但是体检的时候发现胆固醇过高，肝指数过高，这就是看不到的东西。李杰以此比喻。在他眼里，数据不会说话，只有分析之后才会“说话”。 不过，与德国、美国、日本的智能工厂相比，中国工厂工人数量多，专门的技术人员却很少，这也恰恰是数据分析的桎梏——缺少专业的分析人员，中国智能制造在数据分析时面临的问题是技术人才以及知识短板。 而缺少数据分析，再多的“智能制造”、“工匠精神”只是空谈。试想，如果一个智能工厂里，机器是外国的，图纸和设计是照抄的，零部件80%是进口的，自动化生产线很多，但生产背后并没有深入的数据分析，或者无法解读数据背后的含义，那么，智能制造的优势在哪里？仅靠消费市场取胜的智能制造，能走多远？ 智能制造的终极目标不是智能化？ “如何才能为顾客创造更多价值？”“我要了解为什么减少能源？”“为什么我耗费那么多能源，而不能降低20%？”“为什么我需要100道工序不是50道？”“为什么加工的噪音那么高？” ……智能制造过程中，企业会不断地面临诸如此类问题。 李杰认为，大数据是唯一可以让企业了解到生产的产品如何、是否还有改进空间，以及解答以上问题的工具。中国智能制造转型的过程中，大数据让企业的认识越来越深刻，让企业家了解到底中国制造强在哪里。 目前在国内，已经有很多制造企业在智能化转型上积极尝试，也进行着追求品质的探索和研发。比如：三一重工、海尔、美的等企业的智能制造工厂和创新性转型。记者也从三一重工高级副总裁贺东东那里了解到，三一重工从2008年就开始基于物联网搭建平台，那个时候并没有物联网的概念，也没有大数据的概念。不过，真正立足大数据的智能制造是制造之需，是从自身发展和客户需求出发，并不是出于单纯的战略布局或者赶时髦的因素。 事实上，大数据时代的智能制造转型，传统企业虽然举步维艰，但大数据可以让企业在智能制造过程中发现不足再进行自我改进，从而越来越精益，越来越有竞争力。 这一点贺东东深有体会。大数据对智能制造的冲击首先是制造装备发生了很大的变化，从“机器人”数控设备、自动化设备到整个管理调度的方式，大数据在每个环节都发挥着作用。如何利用参考数据让制造更加优化，如何降低故障、提高可靠性能等诸多方面与传统方式相比均发生了巨大变化。有些冲击甚至说是颠覆性的。 “其实若转型中每个环节都在发生变化，每个环节都要去应对，企业会面对资源不够，钱不够、人不够的窘境，现实情况是，并不是每一家企业都有能力遍地开花地去应战，而大数据会告诉你 哪个环节有最大的痛点，遂而逐个击破。”贺东东如此对《中外管理》回答。 对于大数据在中国智能制造转型扮演的角色，李杰做了一个形象的比喻：我们吃橘子的目的，不是为了吃橘子，是为了获得维他命C。知识不是目的，它是让一个人不断成长，变得有智慧的过程。同理，智能制造的终极目的，不是智能化，而是让企业有智慧，从而能够贡献社会，帮助别人，能够产生更多对社会有用的价值。 数据和智慧才是智能制造的传承之本 智能制造，说“高大上”一点，是为了人们的生活、为了国家的竞争力而制造。而且，智能制造不是20年、30年，乃至50年就能实现的，它是一个百年工程。 智能制造需要传承！但相比较而言，中国目前的制造企业以二三十年之久的居多，是否能够发展到百年企业现在还未知，所以中国制造必须用大数据不断地更新迭代，使智能制造变成一个知识的传承体系，否则就会面临中国制造的优势外流。 从李杰多年的案例研究经验看，谈智能制造，说得多做得少的企业并不在少数。很多企业做一点就觉得他走在了智能制造队伍的前列。而且，大数据主导下的智能制造不是数量的取胜而是质量的取胜。智能制造目的不是展现给人家智能机器有多少，自动化程度有多高，而是要看将人的素质能够提高多少，这是中国要给世界的一个交代，能够让人家信服。 真正做智能制造的企业，在它们的理念里，智能制造是对市场尊重而产生的使命感。智能制造恰是一种认真做事从而带出来转型的态度，它不是一个技术问题，而是一种“我一定要改进”的决心。 所以，“大数据时代，智能制造需要传承的不是机器也不是工厂，而是数据和智慧。”李杰如是说。 具体而言，即：用大数据来深入了解中国制造的短板，比如质量问题、效率问题，还有类似机器使用性能问题。找到短板之后，数据可以告诉你怎样改进，如何设计未来，而无需一直依赖从外部引进技术。最后，大数据帮助企业实现对未来制造的价值重新定位，智能制造生产的产品不单纯只是产品，它会为客户创造更多的价值，而产品加上服务的价值让智能制造更有效率，更为先进。 所以，大数据对于中国智能制造的意义，已经不言而喻。 “智能制造是以数据为核心，以自动化为基础，以人的知识智慧为传承的目的。智能制造最重要的是人，工厂的技术人员经过数据分析了解到怎样加工品质更好，怎样制造更有效率，更节能更安全，这就是对客户的尊重，对人的尊重。它的终极目的仍然是服务于人。而且产品被客户认可，这本身就是对人的尊重。”李杰深入总结道。 本文转自d1net（转载）
2017-07-02
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指数型组织形成的 9 大驱动因素

指数时代，是一个前所未有的激动人心的世界。 Airbnb, 谷歌, 亚马逊和GitHub这些知名的公司，都有一个让人称羡的共同点，那就是——他们都是非常成功的指数型组织（Exponential Organizations，ExO’s）。 “在当今的商业世界,一种被称为指数型组织的新型机构已迅速蔓延开来,如果你没能理解它、应对它,并最终变成它的话,那么你就会被颠覆。” ——彼得·戴曼迪斯(Peter H.Diamandis) 指数型组织是指在运用了高速发展的技术的新型组织方法的帮助下，让影响力（或产出）相比同行发生不成比例的大幅增长的组织（至少10倍）。在加速技术的推动下，指数型组织让我们能以新的方法管理自身，顺应这个信息化的世界。 指数型组织迫使我们去彻底地重新评估我们运营公司的方式。它有11个强大属性，如下表所示： 指数型组织的11个强大属
2017-05-01
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《策略驱动型数据中心——ACI技术详解》——导读

前言 欢迎您阅读本书。您即将踏上了解最新的思科数据中心矩阵及其所蕴含的众多创新的旅程。 本书的目的是阐述构建新一代数据中心矩阵所涉及的架构设计原则、概念和方法。本书的一些关键概念，例如策略数据模型、编程和自动化，它们的适用领域已经超越了 ACI技术本身，构成了网络工程师和架构师的核心技术技能集。 思科以应用为中心的基础架构（ACI）是一种数据中心矩阵，可帮助您在高度可编程的多虚拟机管理程序（Hypervisor）环境中集成虚拟和物理工作负载，该环境是专为任意多服务或云数据中心而设计的。 要全面理解ACI的创新之处，需要理解网络领域关键的新行业趋势前言 [第1章 数据中心架构考虑因素 1.1 应用和存储 ](https://yq.aliyun.com/articles/99241)1.2 基于POD的设计 1.3 数据中心设计 1.4 小结 第2章 云架构的组建模块第3章 策略数据中心第4章 运营模型第5章 基于虚拟机管理程序的数据中心设计第6章 OpenStack第7章 ACI矩阵设计方法第8章 在ACI中实现嵌入式服务第9章 高级遥测第10章 数据中心交换机架构总结
2017-05-01
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面向存量档案室改造的物联网中台：温湿度数据采集与告警分发实践

近期在调试一套工业环境监控系统时，遇到了关于Modbus连接保持的问题。这次场景是某区级档案馆的存量档案室改造——3个库房、17个温湿度监测点、5台不同品牌的恒温恒湿机，全部利旧接入。原有系统各自独立，告警靠短信猫直发，没有统一的数据底座。这次要做的是搭一个轻量物联网中台，把数据收上来、洗干净、分出去。
2026-10-09
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APT35组织正利用 Log4j 漏洞分发新型模块化后门

APT35是疑似伊朗国家支持的APT组织，又名 Charming Kitten、TA453 或 Phosphorus。1月11日，研究人员披露，该组织正利用Log4Shell漏洞，释放新的模块化PowerShell后门。 简况 APT35组织在目标应用安全更新之前率先利用该漏洞扫描易受攻击的系统。模块化有效载荷名为CharmPower，可以处理 C2 通信、执行系统枚举，并最终接收、解密和加载其他模块。APT35组织活动的感染链如下图： 该核心模块可以执行以下主要功能： 验证网络连接：执行后，脚本通过使用参数 hi=hi 向 Google.com 发出 HTTP POST 请求来等待活动的网络连接。 基本系统枚举：该脚本收集 Windows 操作系统版本、计算机名称以及 $APPDATA 路径中的文件 Ni.txt 的内容;该文件可能由不同模块创建和填充。 检索 C&C 域：恶意软件解码从硬编码 URL hxxps://s3[.]amazonaws[.]com/doclibrarysales/3 检索的 C&C 域。 接收、解密、执行后续模块。 核心模块不断向 C2 发送 HTTP POST 请求，C&C 服务器可以通过以下两种方式之一进行响应： NoComm：无命令，脚本继续发送 POST 请求。 Base64 字符串：要执行的模块。该模块使用简单的替换密码进行加密，并以 base64 编码。 Base64 字符串启动下载额外的 PowerShell 或 C# 模块。“CharmPower”负责解密和加载这些模块，然后这些模块与 C2 建立独立的通信通道。要发送到受感染端点的模块列表是根据 CharmPower 在侦察阶段检索到的基本系统数据自动生成的。 C2发送的附加模块如下： 应用程序：枚举卸载注册表值并使用“wmic”命令确定受感染系统上安装了哪些应用程序。 屏幕截图：根据指定的频率捕获屏幕截图，并使用硬编码凭据将它们上传到 FTP 服务器。 进程：使用 tasklist 命令获取正在运行的进程。 系统信息：执行“systeminfo”命令以收集系统信息。 命令执行：具有 Invoke-Expression、cmd 和 PowerShell 选项的远程命令执行模块。 清理：删除受感染系统中留下的所有痕迹，例如注册表和启动文件夹条目、文件和进程。 归因 “CharmPower”后门与 APT35 过去使用的 Android 间谍软件之间具有相似之处，包括实现相同的日志记录功能并使用相同的格式和语法。此外，在两个样本中都可以看到 C2 通信中的“Stack=Overflow”参数，这是仅在 APT35 工具中观察到的独特参数。研究人员基于这些代码的相似性和基础设施重叠将活动归因于 APT35。
2022-01-14

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

时间: 2025-12-13 大小: 249.54MB 下载: 22次
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