成为“前端大手子”需要具备哪些素质?
8项预测,具体内容,翻译如下: 1、搭建更大语言模型的竞赛仍将持续,我们将会见证第一个 10 万亿参数级模型的诞生。 2、基于注意力的神经网络将从 NLP 领域迁移到 CV 领域,实现新的 SOTA。 3、随着母公司战略的调整,一家大型企业的 AI lab 即将关闭。 4、作为对美国国防部活动和美国军事 AI 初创公司融资的回应,一部分中国和欧洲的国防 AI 企业将在未来的 12 个月内融资超过 1 亿美元。 5、一家头部 AI 药物发现初创公司(比如 Recursion、Exscientia)要么进入 IPO,要么以超过 10 亿美元的价格被收购。 6、DeepMind 将在结构生物学和药物发现方面取得重大突破。 7、Facebook 将凭借 3D 计算机视觉技术在 AR 和 VR 上取得重大突破。 8、NVIDIA 最终不会完成对 Arm 的收购。 众所周知,这一波人工智能的浪潮,其中一个标志,就是“人机大战”事件。
2016年,谷歌公司下属的DeepMind公司开发出来的人工智能计算机程序阿尔法狗(AlphaGo),以4∶1的成绩击败了世界上最优秀的专业围棋棋手之一李世石。 根据对300多家中型和大型企业的全球安全决策者的调查,它突出显示了收入和计划(64%)、客户参与度(53%)和向分布式工作的转变(52%)是2020年迄今受影响最大的三个领域。 尽管大多数受访者声称已经为居家办公(WFH)的员工购买了用于工作的新设备,更新了安全策略并为远程工作人员采用了新的安全工具,但仍有一半以上(58%)遭受数据泄露。三分之一(33%)受基础设施中断的打击,29%则经受了勒索软件的打击。 许多安全主管都承认虚拟专用网是主要瓶颈,导致连接缓慢(46%)。大多数(54%)表示,他们在向远程办公过渡期间一直难以维持这些权利。同时,他们担心人员短缺(80%),暴露于公共互联网的应用和数据(76%)以及对最终用户设备疏于管理(64%)。 他们承认,传统的网络安全工具已不再有效(64%),已被快速迁移到云(80%)的趋势所淹没。 大多数人都认可的一个解决方案是基于“永不信任永远验证”概念的零信任方法,并得到多因素身份验证、网络分段和端点安全性等技术的支持。 超过四分之三(76%)的受访者希望采用“零信任架构”,甚至更多(81%)的受访者表示他们的组织致力于尽快迁移到这种架构。但是,类似比例(75%)的受访者同时也表示,由于组织中用户访问的复杂性,他们暂时难以做到这一点。 该报告与今年早些时候进行的Tanium研究相吻合,该研究表明,由于缺乏对端点的可见性以及漏洞补丁管理方面的挑战,全球公司在向大规模远程工作的转变中挣扎。
尽管85%的受访者表示他们已准备好转向远程工作,但98%的受访者承认在头两个月他们因安全挑战而措手不及,其中不堪重负的虚拟专用网(22%)经常被认为是头号问题。 Base理论 BASE:全称:Basically Available(基本可用),Soft state(软状态),和 Eventually consistent(最终一致性)三个短语的缩写,来自 ebay 的架构师提出。Base 理论是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果,其来源于对大型互联网分布式实践的总结,是基于 CAP 定理逐步演化而来的。其核心思想是: 既是无法做到强一致性(Strong consistency),但每个应用都可以根据自身的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性(Eventual consistency)。 Basically Available(基本可用) 什么是基本可用?牺牲性能(服务响应时间)、体验(部分功能体验)以保证基本可用。牺牲性能:比如我们查询商品正常情况响应时间都是1s左右返回结果,但是基本可用的话返回结果都是10s返回结果。牺牲体验:比如双十一的时候,淘宝只会保证核心功能可用(下单、支付等),其他非核心(退货、修改地址等)的功能都会进行降级,关于降级可以看下以前这个文章《高并发系统三大利器之降级》 Soft State(软状态) 允许不影响整体可用性的中间状态 即允许系统在多个不同节点的数据副本存在数据延时。 Eventual Consistency(最终一致性) 上面说软状态,然后不可能一直是软状态,必须有个时间期限。在期限过后,应当保证所有副本保持数据一致性。从而达到数据的最终一致性。这个时间期限取决于网络延时,系统负载,数据复制方案设计等等因素。 系统能够保证在没有其他新的更新操作的情况下,数据最终一定能够达到一致的状态,因此所有客户端对系统的数据访问最终都能够获取到最新的值。 结束
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