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平安科技助力构建“人工智能+云计算”城市智慧神经系统

当下人工智能、大数据、云计算等新兴技术的风起云涌,让我们生活在一个真正日新月异的时代,从“共享经济”到话题火热的“无人驾驶”、“无人超市”,再到“刷脸开户”、“刷脸贷款”、“声纹登录”等生物识别技术的广泛应用,新兴技术所驱动的智慧城市正不断改变我们的习惯,颠覆我们的生活。 近日,在备受瞩目的第十九届中国国际高新技术成果交易会(以下简称“高交会”)上,平安科技COO胡玮于2017亚太智慧城市发展高峰论坛发表演讲时表示:为推进新一代信息技术与城市现代化建设深度融合、迭代演进,平安集团将在智慧城市建设中,运用其领先的五大核心技术——生物识别、大数据、区块链、人工智能、云,从而以创新引领城市发展转型,以强劲实力推动“智慧、智理、智效”的“智慧城市云”,全力支持政府提升新时代的城市软件实力。 对话未来打造中国特色“智慧城市” 与论坛同期举办的“2017亚太智慧城市评选”,旨在表彰在智慧城市领域取得开创性成绩与贡献的城市和企业,树立亚太地区智慧城市标杆,推广亚太地区智慧城市评选标准。经过组委会的多轮评定,平安科技荣获“2017中国领军人脸识别解决方案提供商”以及“2017中国领军智慧医疗解决方案提供商”。另外,中兴、华为、富士康、中电科等企业也被授予相关奖项。 随着人工智能上升为国家级战略,以人工智能等新一代信息技术驱动智慧城市建设势在必行。“人工智能对智慧城市的发展影响是巨大的”,胡玮强调,整个智慧城市从最初的基础设施建设,例如数据中心、交通轨道、摄像监控等,到如今的新型智慧城市,不仅要考虑交通与市政的有效管理,更要关注与政府的全面提效降本,更要保障广大老百姓对整个城市的感受和满意度。 在数字化时代,建设新型智慧城市已经成为中国城市发展的重大目标。平安集团将继续积极参与新时代智慧城市建设,以服务国家、服务实体、服务大众“三个服务”为核心,切实做到“惠民、便民、透明”,与全国各大城市精诚合作,用专业,让生活更简单,让城市更美好,共同打造“新型智慧城市”中国标杆。 创新发展平安“金融+科技”双引擎 金融科技是新时代经济发展的新动能。近年来,平安科技凭借着众多金融科技的创新与应用,已经从集团内IT服务转型为平安集团未来“金融+科技”发展战略的双核心之一。同时,平安集团以普世共享的态度,向整个金融行业开放自身的金融科技平台与技术。 “平安,是做国际领先的科技型个人金融生活服务集团。”,胡玮强调。2017年是平安创新服务年,作为全球领先的个人金融生活服务提供商,科技创新和提升服务是平安的重要发展方向。在“科技引领金融”理念的引领下,中国平安运用科技手段不断降低金融风险,提升用户体验,提供个性化服务。 平安科技作为平安集团的高科技孵化器,拥有全球领先的人工智能、大数据、区块链、云等核心技术,全面应用于综合金融、地产、医疗健康、汽车、教育等领域,平安集团希望通过持续创新的新一代信息技术全力推动新型智慧城市的建设。 本文出处:畅享网 本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。

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分布式监控系统Zabbix3.2添加自动发现磁盘IO并注册监控

zabbix并没有给我们提供这么一个模板来完成在Linux中磁盘IO的监控,所以我们需要自己来创建一个,在此还是在Linux OS中添加。 由于一台服务器中磁盘众多,如果只一两台可以手动添加,但服务集群达到几十那就非常麻烦,因此需要利用自动发现 这个功能,自动发现后自动添加对服务器磁盘的监控,而且添加磁盘后也会自动添加到监控,实现自动化运维的效果,所以在这里也演示一次自动发现的配置。 打开Linux模板,添加自动发现规则 上面的key值是需要在 zabbix_agent.conf 中配置的 UserParameter=disk.discovery,/usr/local/share/zabbix/alertscripts/disk_discovery.sh 自动发面的规则用shell代码实现,返回一段磁盘的json list 代码 disk_discovery.sh #!/bin/bash diskarray=(`cat /proc/diskstats |grep -E "\bsd[abcdefg]\b|\bxvd[abcdefg]\b"|grep -i "\b$1\b"|awk '{print $3}'|sort|uniq 2>/dev/null`) length=${#diskarray[@]} printf "{\n" printf '\t'"\"data\":[" for ((i=0;i<$length;i++)) do printf '\n\t\t{' printf "\"{#DISK_NAME}\":\"${diskarray[$i]}\"}" if [ $i -lt $[$length-1] ];then printf ',' fi done printf "\n\t]\n" printf "}\n" 到此自动发现磁盘已完,有点简单吧。 添加监控项 按照上面的内容添加第一个写扇区的次数监控,接下来按下面的内容添加共6个内容。 内容介绍 名称: {#DISK_NAME}磁盘读的次数 键值: disk.status[{#DISK_NAME},read.ops] 单位: ops/second 储存值:差量(每秒速率) 名称: {#DISK_NAME}磁盘写的次数 键值: disk.status[{#DISK_NAME},write.ops] 单位: ops/second 储存值:差量(每秒速率) 名称: {#DISK_NAME}磁盘读的毫秒数 键值: disk.status[{#DISK_NAME},read.ms] 单位: ms 储存值:差量(每秒速率) 名称: {#DISK_NAME}磁盘写的毫秒数 键值: disk.status[{#DISK_NAME},write.ms] 单位: ms 储存值:差量(每秒速率) 名称: {#DISK_NAME}读扇区的次数 键值: disk.status[{#DISK_NAME},read.sectors] 单位: B/sec 使用自定义倍数: 512 储存值:差量(每秒速率) 名称: {#DISK_NAME}写扇区的次数 键值: disk.status[{#DISK_NAME},write.sectors] 单位: B/sec 使用自定义倍数: 512 储存值:差量(每秒速率) 然后如果得到这些值是需要shell脚本的: disk_status.sh #/bin/sh device=$1 DISK=$2 case $DISK in read.ops) /bin/cat /proc/diskstats | grep "\b$device\b" | head -1 | awk '{print $4}' #//磁盘读的次数 ;; read.ms) /bin/cat /proc/diskstats | grep "\b$device\b" | head -1 | awk '{print $7}' #//磁盘读的毫秒数 ;; write.ops) /bin/cat /proc/diskstats | grep "\b$device\b" | head -1 | awk '{print $8}' #//磁盘写的次数 ;; write.ms) /bin/cat /proc/diskstats | grep "\b$device\b" | head -1 | awk '{print $11}' #//磁盘写的毫秒数 ;; io.active) /bin/cat /proc/diskstats | grep "\b$device\b" | head -1 | awk '{print $12}' #//I/O的当前进度, ;; read.sectors) /bin/cat /proc/diskstats | grep "\b$device\b" | head -1 | awk '{print $6}' #//读扇区的次数(一个扇区的等于512B) ;; write.sectors) /bin/cat /proc/diskstats | grep "\b$device\b" | head -1 | awk '{print $10}' #//写扇区的次数(一个扇区的等于512B) ;; io.ms) /bin/cat /proc/diskstats | grep "\b$device\b" | head -1 | awk '{print $13}' #//花费在IO操作上的毫秒数 ;; esac 在客户端中的zabbix_agent.conf 中一起配置: UserParameter=disk.discovery,/usr/local/share/zabbix/alertscripts/disk_discovery.sh UserParameter=disk.status[*],/usr/local/share/zabbix/alertscripts/disk_status.sh $1 $2 要注意的是以上两个文件需要给x 执行权限。 添加图形显示 在图形原型中添加,注意名称中要带哪个磁盘的动态名称,不然会出现Disk IO 已注册的错误信息。 zabbix3 Cannot create graph: graph with the same name "Disk IO" already exists 在监控项中选择上面添加的6个监控项。 测试效果 重启客户端的zabbix_agentd,然后在zabbix服务端对服务发现和写扇区次数进行测试。代码如下,有显示内容说明已经部署成功。 查看图形化,选择监控主机,图形中查看,若还没有项,需要等个几分钟再看。 问题: 网上有网友用的是python来实现自动发现功能,但测试发现老是报错: python import: command not found 可能是依赖包有问题,考虑到集群服务器的python环境问题,因此就不考虑用python的实现。 以上的内容也是基于之前的文章中的内容作为介绍基础,若有其他问题可先看之前的文章中介绍的基础环境。

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Golang 基于chrome浏览器语音识别web演示系统WebHTK开发之 引擎篇

要说引擎篇,也谈不上。底层语音识别的实现,是基于HTK开源语音识别工具:http://htk.eng.cam.ac.uk/#前面用过这个工具,也用JNI转成java可调用的接口,所以还算比较熟悉。这次引擎,也只是用cgo来转。HMM模型都是用HTK的工具训练好的,只要有数据,baidu,google上教程还是很多的,自带的HTKBOOK就是最权威的教程。 在实现阶段,主要就是用到三个工具:HCopy(提取特征),HVite(viterbi算法识别),HParse(制作语法词网)。看看都需要哪些文件: 这些文件中,只有上述三个HCopy.c,HVite.c,HParse.c还有main主函数,所以只要把三个main函数重命名下,传参仍不变,并修改下这三个文件中一些相同命名的函数(比方Usage这类的),再写个asr.h的头文件,把上述重命名的三个main函数加进去就ok了,asr.h: 1 2 3 4 5 #ifndef ASR_H int HCopy( int argc, char *argv[]); int HVite( int argc, char *argv[]); int HParse( int argc, char *argv[]); #endif 再看下HTKengine.go: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 package HTKengine //#include "asr.h" //#include "string.h" //#include "stdlib.h" import "C" import "unsafe" type cmd struct { HCOPY string HVITE string HPARSE string } var Command *cmd = &cmd{ "HCopy" , "HVite" , "HParse" } func HCopy(args []string) { arg := make([](*_Ctype_char), 0 ) l := len(args) for i, _ := range args { char := C.CString(args[i]) defer C.free(unsafe.Pointer( char )) strptr := (*_Ctype_char)(unsafe.Pointer( char )) arg = append(arg, strptr) } C.HCopy(C. int (l), (**_Ctype_char)(unsafe.Pointer(&arg[ 0 ]))) } func HVite(args []string) { arg := make([](*_Ctype_char), 0 ) l := len(args) for i, _ := range args { char := C.CString(args[i]) defer C.free(unsafe.Pointer( char )) strptr := (*_Ctype_char)(unsafe.Pointer( char )) arg = append(arg, strptr) } C.HVite(C. int (l), (**_Ctype_char)(unsafe.Pointer(&arg[ 0 ]))) } func HParse(args []string) { arg := make([](*_Ctype_char), 0 ) l := len(args) for i, _ := range args { char := C.CString(args[i]) defer C.free(unsafe.Pointer( char )) strptr := (*_Ctype_char)(unsafe.Pointer( char )) arg = append(arg, strptr) } C.HParse(C. int (l), (**_Ctype_char)(unsafe.Pointer(&arg[ 0 ]))) } 原来的main都是要跟上args参数的,这里把他作为接口调用,所以还是需要传进args []string。在我前面的博客中,有提到cgo,可以参考下: golang在window环境下用cgo编译c语言 Golang cgo编程 [] string 转 C语言 char** 在前面录音篇,有大概讲到在服务器保存wav文件,HCopy就直接跟在wav保存的代码后,而HVite跟在HCopy后。现在时间不允许,否则,可以改下HCopy的代码,直接传byte[]数据。其实在pocketsphinx中就是这么实现的,有空也可以给pocketsphinx写几个cgo的接口来调用。 关于这个系列的博客,应该不会再写什么了,web到这,功能已经完成80%,后面也就是添加些,动态添加待识别语句到数据库的功能,说白了,就是你想识别哪些语句,你可以自己定义,提交给服务器,通过HParse重新制作词网来搞定的。也没有什么跟web开发有很大关系的,顶多是涉及到数据库,不过目前我对数据库了解不多,也只用到简单的CRUD操作,所以嘛,就不多写了。 上周接到网易游戏的面试电话,木有任何准备,被虐的狗一样啊。所以近阶段的博客,应该会写些java,golang数据结构方面的吧。 本文转自 ponpon_ 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/liuxp0827/1374334,如需转载请自行联系原作者

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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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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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