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《构建实时机器学习系统》一1.6 实时应用对机器学习的要求

1.6 实时应用对机器学习的要求 现今每年都会发表成千上万的机器学习相关的论文,其中不乏表现突出的方法论,但是并不是所有的机器学习模型在实际应用中都适用。实时机器学习的应用主要有以下几个方面的要求。1.模型可扩展性模型可扩展性需要整个机器学习应用的各个部分均可以轻易地根据实际需要进行扩展。这里的扩展可能是增加新的预测变量,也可能是在新的市场、 人群和用户界面中进行使用,还有可能是加入新的架构部件,进行可视化等操作。2.模型运用低延迟性低延迟性是实时机器学习应用区别于其他机器学习应用的核心。根据定的义的不同,低延迟的界定也会有所不同。对于网页、交互式游戏等应用场景,低延迟需要整个机器学习后台在少于 10 个微秒内完成反应;与此相对应的是,对于后台数据分析、作弊检测等场景,低延迟要求整个机器学习后台能在少于一分钟内完成作业即可。3.训练

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跨越沟通界限 译云构建创新型语言服务生态系统

2014年我国出境人数首次突破1亿,入境人数在8000万左右。需求总是带动发展的,随着中国的对外开放程度越来越高,与世界的交流也越来越多,智能时代下的翻译技术或许将成为下一个关注点。 7月30日,中国对外翻译有限公司、中译语通科技(北京)有限公司(以下简称“中译语通”)在北京全新发布译云生态圈及全系列产品,作为语言服务业的老牌企业,中译语通也在借助“互联网+”热潮推出创新型的智能语言服务。 在发布会上,中译语通CEO、译云创始人于洋自豪的展示了两个数字:150万和3.2亿。App上线20天内,安卓端的下载量达到了150万次,机器端翻译的需求在每天2000万次左右。译云生态圈从企业用户端,到个人用户端和互联网/移动互联网端,从商务、生活、学习、娱乐等各个层面为用户提供创新的语言服务体验。 中译语通CEO、译云创始人于洋 针对个人用户端,译云推出了找翻译APP、译库网页翻译、译库CAT和字幕通。 针对企业用户端,译云提供了定制化机器翻译、跨语言大数据挖掘与分析、多语言呼叫互联中心。 针对互联网/移动互联网平台端,译云将打造与互联网平台间的链接、城市语言云和跨语言跨平台社交。 在译云这个原生的互联网生态体系中,颠覆语言服务产业的新品还远不止于此。译云已经在基于语义的搜索、智能语音识别与合成、动态影像识别、专业机器翻译技术、深度学习和人工智能等领域进一步拓展,让用户获得更加智能、便捷与高效的语言服务体验。 不同于谷歌、微软、百度这些巨头,译云关注的是每一个体的需求,借助创新科技的力量,改变着我们认知与沟通世界的方式。正如发布会的主题“让沟通像呼吸一样自由”,未来来自不同国家,不同肤色的人们沟通起来也可以像呼吸一样畅快。 原文发布时间为:2015-7-14 本文作者:孙博 本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网

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Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm

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。

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