作者 主题: InfoQ  (阅读 151173 次)

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加速Web开发的23款前端开发工具


市面上有许多前端开发工具可以加速Web开发工作。本文是对2019年顶级Web开发工具的一次精选汇总,分别介绍了每款工具的关键特性,并已附上下载链接。



1. Novi Builder



Novi Builder是一个拖放式构建器,它对于经验丰富的Web开发人员而言是一个不错的选择。它为开发人员提供了访问源代码的权限,并允许开发人员在Web设计中进行多项更改。你能用它完全控制你的Web项目,并且可以充分利用它的各项功能。尽管这款工具对于初学者来说可能很难入门,但在它的众多优势面前这一不足也就不值一提了。


特性:



  • 高级代码编辑器

  • 附加应用集成

  • 多种预制主题

  • 拖放界面

  • 电商功能支持

  • 预览工具


下载链接:https://novibuilder.com/


2. ONE Subscription



Source: 加速Web开发的23款前端开发工具

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vivo手机背后的一站式机器学习平台架构实践


如今,大多数互联网公司都有自己的机器学习平台,虽然名字和承载的业务不完全相同,但就平台要解决的问题和技术选型来说大同小异。在ArchSummit全球架构师峰会(北京站)的现场,InfoQ有幸采访了vivo AI研究院的资深算法工程师鲁文龙,详细了解vivo在机器学习平台方面的实践。




机器学习项目痛点


起初,vivo也是采用类似“作坊式”的团队模式,每个团队针对各自要解决的问题进行规划,由此产生了一种小作坊式的生产局面。随着应用规模逐渐增大,这种模式的局限就暴露出来了。鲁文龙表示,这种模式下的机器学习项目会出现如下问题:


1、特征与样本层面,添加新特征流程较长,且不同业务间特征无法共用;特征与样本的处理和存储系统性能与稳定性不佳。


2、训练与调参层面,在大业务量场景下,深度学习模型分布式训练有一定门槛;线上效果不佳时,缺乏一套分析定位问题的方法论。


Source: vivo手机背后的一站式机器学习平台架构实践

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如何验证量子芯片的计算是否正确?

在向实际量子计算时代迈进的征途中,来自麻省理工学院、谷歌以及其他组织的研究人员共同设计了一个系统,可以验证量子芯片是否能够准确地完成传统计算机无法完成的复杂计算。

图片来源:Mihika Prabhu


量子芯片使用被称为“量子比特(qubits)”的量子信息位元来进行计算。量子比特可以表示传统二进制位(0或1)所对应的两种状态,或者表示两种状态同时存在的“量子叠加”状态。这种独特的量子叠加态可以使量子计算机解决传统计算机在实际不可能解决的问题,这将有可能推动材料设计、药物研发和机器学习等应用领域的重大突破。


全面采用量子运算的计算机将需要数以百万计的量子比特,目前这还无法实现。在过去的几年里,研究人员已经开始开发“嘈杂中型量子(NISQ)”芯片,这种芯片包含大约50到100个量子比特。即使是这个级别的量子计算机,也足以证明“量子运算的优势”,因为这意味着可以用NISQ芯片处理某些传统计算机难以解决的算法。然而,芯片是否按预期执行了操作,为此进行的验证工作却可能会非常低效。芯片的输出可能看上去是完全随机的,因此需要很长时间来对其计算步骤进行模拟,才能确定是否一切按预定计划执行了运算。


在2020年1月《自然物理》(Nature Physics)杂志上发表的一篇论文中,研究人员描述了一种新颖的协议,可以有效地验证NISQ芯片是否执行了所有正确的量子操作。通过在定制量子光子芯片上运行一个著名的量子难题,他们对这个协议进行了验证。


”既然工业和学术的飞速发展已经把我们推到量子计算机可以超越传统计算机的风口浪尖,验证量子计算的任务就变得至关重要”,这篇论文的第一作者Jacques Carolan这样说,他是麻省理工学院(MIT)电气工程和计算机科学(EECS)和电子研究实验室(RLE)的一名博士后。他还提到:“我们的技术提供了一个重要的工具来验证类型广泛的各种量子系统。这么做的重要意义在于,如果人们投资数十亿美元打造一款量子芯片,当然衷心希望这款芯片真的能做出一些有趣的事情。”


Source: 如何验证量子芯片的计算是否正确?

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强化学习能否在2020年取得突破?


强化学习对于实现我们的人工智能/机器学习技术的目标来说至关重要,但现在我们还有一些障碍需要克服。尽管可靠性和减少训练数据的目标在一年内就可能实现,但是,强化学习本质上是一种“黑盒”解决方案,其缺乏透明度的特性会带来很多质疑。



传统的机器学习乃至深度学习的监督及非监督学习,是企业目前在人工智能/机器学习领域进行大量投资并从中获取回报的核心领域。但事实是, 这些技术目前已经相当成熟,收益曲线也日趋平坦。


如果我们要在人工智能/机器学习领域寻找下一个突破技术,那么几乎可以肯定的是,这个突破将来自强化学习。在强化学习领域需要投入大量的努力,但是平心而论,强化学习还没有达到必要的标准化水平,尚不足以成为为商用化准备就绪的工具。


在游戏领域已经有相当多值得报道的成功案例(如Alpha Go),在无人驾驶领域也有一些成功案例。但尽管在解决涉及系列决策的问题时,强化学习应该是我们的首选技术,可它还没有达到我们所需要的水平。



Source: 强化学习能否在2020年取得突破?

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Python中的图像增强技术

图像增强是一种非常强大的技术,针对现有图像人为创建各种变化以扩展图像数据集,例如缩放现有图像、将现有图像旋转几度、剪切或裁剪图像等等。在本文中,我们将使用imgaug库探索Python中的图像增强技术。


我们为什么需要图像增强?


深度学习卷积神经网络(CNN)需要大量图像才能有效训练模型。通过更好的增强有助于提高模型的性能,从而减少过度拟合。可用于分类和对象检测数据集的最流行的数据集具有数千到数百万个图像。


归纳是指在模型训练期间根据以前从未见过的数据进行评估模型的性能测试或验证。由于CNN具有不变性,即使在不同大小,方向或不同照明下可见时,它也可以对对象进行分类。因此,我们可以获取图像的小型数据集,并通过放大或缩小,垂直或水平翻转它们或更改亮度来改变对象的大小。这样,我们可以创建丰富、多样化的图像数据集。



图像增强可以从一小组图像中创建丰富多样的图像集,以进行图像分类,目标检测或图像分割。

在仔细了解问题域之后,需要采用增加训练数据集大小的增强策略。



什么时候需要应用图像增强?


在我们训练模型之前,可以将图像增强用作预处理。


Source: Python中的图像增强技术

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我们为什么放弃了TiDB,选择自研NewSQL

1. 背景


Fusion-NewSQL是由滴滴自研的在分布式KV存储基础上构建的NewSQL存储系统。Fusion-NewSQ兼容了MySQL协议,支持二级索引功能,提供超大规模数据持久化存储和高性能读写。


我们的问题


滴滴的业务快速持续发展,数据量和请求量急剧增长,对存储系统等压力与日俱增。虽然分库分表在一定程度上可以解决数据量和请求增加的需求,但是由于滴滴多条业务线(快车,专车,两轮车等)的业务快速变化,数据库加字段加索引的需求非常频繁,分库分表方案对于频繁的Schema变更操作并不友好,会导致DBA任务繁重,变更周期长,并且对巨大的表操作还会对线上有一定影响。同时,分库分表方案对二级索引支持不友好或者根本不支持。鉴于上述情况,NewSQL数据库方案就成为我们解决业务问题的一个方向。


开源产品调研


最开始,我们调研了开源的分布式NewSQL方案:TIDB。虽然TIDB是非常优秀的NewSQL产品,但是对于我们的业务场景来说,TIDB并不是非常适合,原因如下:



  • 我们需要一款高吞吐,低延迟的数据库解决方案,但是TIDB由于要满足事务,2pc方案天然无法满足低延迟(100ms以内的99rt,甚至50ms内的99rt)

  • 我们的多数业务,并不真正需要分布式事务,或者说可以通过其他补偿机制,绕过分布式事务。这是由于业务场景决定的。

  • TIDB三副本的存储空间成本相对比较高。

  • 我们内部一些离线数据导入在线系统的场景,不能直接和TIDB打通。


基于以上原因,我们开启了自研符合自己业务需求的NewSQL之路。


我们的基础


我们并没有打算从0开发一个完备的NewSQL系统,而是在自研的分布式KV存储Fusion的基础上构建一个能满足我们业务场景的NewSQL。Fusion是采用了Codis架构,兼容Redis协议和数据结构,使用Rocksdb作为存储引擎的NoSQL数据库。Fusion在滴滴内部已经有几百个业务在使用,是滴滴主要的在线存储之一。


Source: 我们为什么放弃了TiDB,选择自研NewSQL

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印度“特产”:CEO


时代周刊曾预言称,印度向全球的头号输出品是高质量的CEO。在硅谷,印度裔执掌大批全球知名的科技公司的“帅印”,大有占领硅谷之势头。印度人和华人在硅谷的崛起中功不可没,一说称,硅谷建立在印度人和华人的脊背上,也正因此,双方之间的比较从未停歇。尤其近年来,印度裔高管在硅谷扶摇直上,而华人力量却日渐式微,由此引发的争议和讨论不断,印度为何盛产CEO?硅谷的高管里,为何印度裔更胜华人一筹?



印度是CEO输出大国,尤其在高科技公司云集的硅谷,印度裔CEO格外多,硅谷俨然要变成“印度谷”了。


2019年是印度裔在硅谷话语权升级的一个标志性节点。是年年底,谷歌两位联合创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林宣布卸任Alphabet CEO与总裁一职,新任CEO 桑达尔·皮采正式成为谷歌的新统帅。至此,硅谷三大科技巨头的掌门人中,印度裔占了两席,另一位是微软现任CEO纳德拉,二者执掌着2.2万亿美元的市值。


此外,印度裔还坐上了不少具有全球影响力的科技公司的头把交椅,包括Adobe 董事长兼CEO  Shantanu Narayen;百事前CEO  Indra Nooyi;诺基亚CEO  Rajeev Suri;现摩托罗拉CEO  Sanjay Kumar Jha,他还曾在高通、和全球最大的半导体铸造厂之一的Global Foundries公司担任CEO ;万事达卡总裁兼CEO Ajaypal Singh Banga,他的哥哥Manvinder Banga是联合利华公司前CEO…


下面这张最近在朋友圈很流行的图不禁让人发出感叹,“印度人是占领硅谷了吗”~



Source: 印度“特产”:CEO

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区块链竞赛:中国和美国落地上有哪些差异?


区块链技术起源于2008年的比特币,但六年之后人们才认识到这项技术的应用不止是加密货币。


2014年,"区块链2.0”成为一个关于去中心化区块链数据库的术语。2015年,国内百度、腾讯、阿里巴巴等公司已经开始组建团队研究区块链,国外的R3集团成了区块链联盟、Linux基金会发起了Hyperledger超级账本项目。这一年,国内外大型互联网企业纷纷低调布局区块链。


从2014年到2020年,又是六年过去了。这期间,全球区块链技术公司数量翻了几乎三倍。据信通院区块链白皮书显示,截止 2019 年 8 月,全球共有 2450 家区块链企业,其中23%企业专注于技术研发。其中,中、美两国区块链企业数量占到全球区块链企业总量的一半还多。



Source: 区块链竞赛:中国和美国落地上有哪些差异?

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领域驱动实战思考(三):DDD的分段式协作设计

前言


在我的上一篇文章中,给大家介绍了我在实践中对于DDD设计过程进行梳理的思考。本篇则是向大家整体介绍一下我的“DDD分段式协作设计”的步骤和内容。


同时,该方法的基准化操作手册,也在曾经的一篇文章中公开提供了下载,可以作为更细化的内容进行参考和使用。


由于DDD的相关概念和设计方法极多,相比其他市场上所能见到的操作手法,我在这里向大家所介绍的方法,更加聚焦如何能够确保达到“绝大多数人的60分”, 而非“极少数人的100分”,也就是说,我更加注重的是:



  • 步骤间的连贯性

  • 方法的可操作性

  • 实践的可落地性

  • 与新技术的匹配性(例如云原生)


为此,我尽可能的通过实战检验,在一些需要凭借经验进行综合判断的场景,尽可能的提供虽然不完美但是可以降低选择成本的唯一选项或解释,从而争取让一线实施人员避免“二选一”或“看具体情况再说”这样莫能两可的纠结。


需要说明的是,不同的咨询师在实施DDD的设计过程中手法都不一样,我仅是从我所实施过的咨询项目出发,提供了一种经反复验证可工作的方式,并不代表本方法是唯一正确的。


Source: 领域驱动实战思考(三):DDD的分段式协作设计

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Solandra简介:TypeScript优先的算法艺术框架

Solandra是一个以TypeScript优先的开源框架,用于创建算法艺术。利用HTML Canvas,Solandra提供了一种创建算法艺术的快速开发框架。


Solandra的创建者James Porter把Solandra描述成一种带有个人倾向性的Processing版本,其具有更易于使用的API。Solandra的一些关键设计决策包括项目如何定义坐标、维度、颜色和曲线。该项目利用TypeScript在绘图层提供更好的自动完成、类型检查以及控制流。除此之外,Solandra努力做到有趣、功能强大,并让艺术创作变得轻松自在。


如果要开始使用Solandra,可通过npm或yarn安装:


npm i solandra


yarn add solandra

或参照Solandra CodeSandbox演示开始起步:


https://wy7nx.csb.app


你还可以选择在Gatsby项目中启用Solandra;Solandra网站是一个基于Gatsby的Solandra应用程序的示例。


Source: Solandra简介:TypeScript优先的算法艺术框架

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基于 GNN 的图表示学习

导读:图数据有着复杂的结构,多样化的属性类型,以及多层面的学习任务,要充分利用图数据的优势,就需要一种高效的图数据表示方法。与表示学习在数据学习中的重要位置一样,图表示学习也成了图学习领域中的十分热门的研究课题。


作为近几年深度学习的新兴领域,GNN 在多个图数据的相关任务上都取得了不俗的成绩,这也显示出了其强大的表示学习能力。毫无疑问 GNN 的出现,给图表示学习带来了新的建模方法。表示学习本身具有十分丰富的内涵和外延,从建模方法、学习方式、学习目标、学习任务等等方面都有所涵盖。这些内容在前面章节均有阐述,所以本章我们主要就基于 GNN 的无监督图表示学习进行讲解。这也有另外一方面的考虑,在实际的应用场景里面,大量的数据标签往往具有很高的获取门槛,研究如何对图数据进行高效地无监督表示学习将具有十分重要的价值。


本文内容分2节,第1节主要从三种建模方法上对图表示学习进行对比阐述。第2节分别从两类无监督学习目标——重构损失与对比损失,对基于 GNN 的无监督表示学习进行阐述。


图表示学习


在前面我们通常用邻居矩阵 A∈RNxN 表示图的结构信息,一般来说,A 是一个高维且稀疏的矩阵,如果我们直接用 A 去表示图数据,那么构筑于之上的机器学习模型将难以适应,相关的任务学习难以高效。因此,我们需要实现一种对图数据的更加高效的表示方式。而图表示学习的主要目标,正是将图数据转化成低维稠密的向量化表示方式,同时确保图数据的某些性质在向量空间中也能够得到对应。这里图数据的表示,可以是节点层面的,也可以是全图层面的,但是作为图数据的基本构成元素,节点的表示学习一直是图表示学习的主要对象。一种图数据的表示如果能够包含丰富的语义信息,那么下游的相关任务如点分类、边预测、图分类等,就都能得到相当优秀的输入特征,通常在这样的情况下,我们直接选用线性分类器对任务进行学习。图 1 展示了图表示学习的过程:



Source: 基于 GNN 的图表示学习

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抖音研发实践:基于二进制文件重排的解决方案,APP启动速度提升超15%

背景


启动是App给用户的第一印象,对用户体验至关重要。抖音的业务迭代迅速,如果放任不管,启动速度会一点点劣化。为此抖音iOS客户端团队做了大量优化工作,除了传统的修改业务代码方式,我们还做了些开拓性的探索,发现修改代码在二进制文件的布局可以提高启动性能,方案落地后在抖音上启动速度提高了约15%。


本文从原理出发,介绍了我们是如何通过静态扫描和运行时trace找到启动时候调用的函数,然后修改编译参数完成二进制文件的重新排布。


原理


Page Fault


进程如果能直接访问物理内存无疑是很不安全的,所以操作系统在物理内存的上又建立了一层虚拟内存。为了提高效率和方便管理,又对虚拟内存和物理内存又进行分页(Page)。当进程访问一个虚拟内存Page而对应的物理内存却不存在时,会触发一次缺页中断(Page Fault),分配物理内存,有需要的话会从磁盘mmap读人数据。


通过App Store渠道分发的App,Page Fault还会进行签名验证,所以一次Page Fault的耗时比想象的要多:



Source: 抖音研发实践:基于二进制文件重排的解决方案,APP启动速度提升超15%

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英国电信巨头再退群!但有1500家公司等待加入Libra协会


coindesk消息,本周二证实,英国电信运营商沃达丰(Vodafone)已经退出了Facebook Libra协会,这是第八家退出该协会的公司。


Libra协会政策和沟通主管Dante Disparte在一份声明中说:“沃达丰不再是天秤币协会的创始成员。尽管协会成员的组成可能会随着时间的推移而改变,但Libra的治理和技术设计确保了这种支付系统将拥有很强的弹性。我们正在继续努力,以期早日部署安全、透明和对消费者友好的Libra支付系统。”沃达丰同时在一份声明中表示,不排除将来与天秤座协会合作的可能性。


不过,截至本文发出,Libra网站上的协会成员展示中还未将沃达丰去掉。



沃达丰:我要去做自己的事儿了


沃达丰现为世界上最大的流动通讯网络公司之一,在全球拥有大约3.33亿用户。与之前Visa、MasterCard、PayPal、eBay、Stripe、Booking Holdings和Mercado Pago由于监管问题的退出原因不同,沃达丰表示,此次退出是想把此前用于Libra的资源专用于其数字支付服务M-Pesa,该公司计划将该服务从目前的六个非洲国家扩展到更多地区。


Source: 英国电信巨头再退群!但有1500家公司等待加入Libra协会

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“今年过年不回家了”,互联网人的春节故事



本期二叉树春节特别节目,由 InfoQ 二叉树 x 阿里巴巴淘系技术 联合出品



这里的城市很大,车水马龙,灯火阑珊。


这里的薪水很高,至少每个月的收入都足够给远方的父母再添些家用。


在这里,我可以延续大学时对计算机的兴趣,也相信那些出人头地的梦想终会实现。


我是一个坚守在互联网一线的工作者,却也和早高峰地铁上熙熙攘攘的人群一样,和凌晨 2 点办公楼里加班的互联网人一样,只是个奋斗在大城市的普通人。


每年春节,都是游子最想家的时候。但作为一个互联网人,春节也许没有假期,甚至要在各自的岗位上加班加点。


身在异乡,回想着的是父母疼爱的脸。是年三十的团圆饭和麻将桌,是家乡热闹的鞭炮和嬉闹,是亲戚朋友的嘘寒问暖……


Source: “今年过年不回家了”,互联网人的春节故事

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微软开源ONNX Runtime模型以加速Google BERT

微软人工智能研究院1月21日称计划开源BERT自然语言模型优化版本,该模型可以与ONNX Runtime 推理引擎配合使用。在为Bing搜索引擎提供语言表达功能时,Microsoft使用相同的模型来降低BERT的延迟。该模型“为Bing用户带来了最佳搜索体验” ,去年秋天发表的一篇论文中对该模型进行了详细介绍。



论文地址:https://azure.microsoft.com/en-us/blog/bing-delivers-its-largest-improvement-in-search-experience-using-azure-gpus/


公司发言人表示,这意味着开发人员可以使用ONNX Runtime和Nvidia V100 GPU大规模部署BERT,而延迟只有1.7毫秒,这样的性能表现过去只能在大型科技公司中实现。


2017年,微软与Facebook合作创建了ONNX,以推动跨AI硬件(如半导体)和软件(如机器学习框架)之间的互操作性。BERT优化工具增加了许多ONNX Runtime加速器,例如Nvidia TensorRT和英特尔OpenVINO。使用ONNX标准意味着优化后的模型可以与PyTorch,TensorFlow和其他流行的机器学习模型一起运行,这种改善是得益于Azure AI与微软 AI 研究院的合作。


Source: 微软开源ONNX Runtime模型以加速Google BERT

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