作者 主题: InfoQ  (阅读 231903 次)

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为什么我们建立机器学习工程平台,而不是数据科学平台?

本文最初发表在 Towards Data Science 博客上,经原作者 Caleb Kaiser 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。



导读:如果将机器学习工程理解为一门学科的话,那么这个问题就迎刃而解了:为什么我们建立了机器学习工程平台而非数据科学平台?



大约一年前,我们中的一些人开始研究开源机器学习平台 Cortex。我们的动机很简单:鉴于从模型中构建应用程序是一种可怕的体验,充满了胶水代码和样板,我们需要一个工具,能将这些都予以抽象化。


虽然我们对自己在 Cortex 上的工作感到非常自豪,但我们只是过去一年来加速趋势的一部分,那就是机器学习工程生态系统的发展。公司雇佣机器学习工程师的速度比以往任何时候都要快,发布的项目也越来越好。


尽管这让我们感到很兴奋,但我们仍然经常听到这样一个问题:“什么是机器学习工程?”


在本文中,我想为读者们解释什么是机器学习工程,以及为机器学习工程师构建一个平台意味着什么。


Source: 为什么我们建立机器学习工程平台,而不是数据科学平台?

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不来一次华为,就不能真正理解5G创新会如何改变互联网

“5G、云、AI”正在成为构建数字经济的超级密码,新基建助推下将带来“基础”技术的加速发展和创新热潮,而这些新技术正在呈现出彼此融合发展的趋势,如 5G 和云、云和物联网,都是相辅相成的,融合后呈现出更大的数字溢出效应,融合加速产业发展。但作为“数字底座”,这些技术将如何赋能企业?又将促成哪些商业创新?


6 月 20 日,近 20 家互联网企业 CTO,一起走进华为,参与了华为云「5G+X 联创营」松山湖思享会,系统了解华为在技术创新领域的进展,近距离感受了华为文化。



预告:2020 年 7 月 10 日,我们将带着互联网企业 CTO、技术总监,第二次走进华为,阅读原文即可报名,仅限 15 人。



“创新”是 5G 永恒的主旋律


去年 6 月,工信部发放 5G 商用牌照,中国正式步入 5G 商用元年,到现在刚好一年。


华为云中国区总裁洪方明,在开营第一课中提到:“电信和联通计划今年年底要建设 25 万个基站,中国移动计划到年底建成 30 万个基站,运营商都在加快 5G 的建设进程。”


Source: 不来一次华为,就不能真正理解5G创新会如何改变互联网

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金融投资新范式,一场人工智能技术带来的进化

因技术变革而至的金融科技是当前的一个热门话题,在过去几年中呈现运动式发展,除了百度、阿里、腾讯等互联网公司,银行、证券、保险、基金公司等传统金融机构及其他科技企业都被卷入这场变革式洪流之中。


那么,人工智能作为金融科技的一个重要分支,在金融投资领域能起到什么样的作用?当下的真实市场需求又是怎样的?6 月 24 日,由路孚特主办的 ReFinTech 大咖直播室邀请了创新工场南京 AI 研究院执行院长、倍漾科技创始人冯霁博士 和 路孚特中国区财富管理业务发展总监赵玉成,从金融投资的业务出发,为大家分享了人工智能在金融投资领域的应用和发展。


以数据解读金融投资领域的业务场景及痛点


机器学习已经成为金融机构投资决策的重要环节


路孚特于 2018 年完成了从汤森路透金融与风险业务部门独立成为路孚特的转变。这家 160 多年历史的金融科技企业,为全球 190 多个国家的 4 万多家机构和 40 万用户提供金融信息服务。同时,在路孚特金融开放平台上,超过 1 万 3 千名开发者和 2200 多家合作伙伴,以安全、有效、高效的方式,共同构建着金融行业的业务发展以及其各项创新。


这家在金融科技领域有着深厚积淀的企业,对机器学习领域在金融领域的应用已探索四年有余。去年,路孚特开始对 447 位数据科学实践者和担任 C 级高管的数据科学决策者进行了陆续的电话采访,这些受访者全部来自于年收入超过 10 亿美元的金融机构。这次调研的数据清晰地反映了一个事实:机器学习已经成为金融机构投资决策的重要环节。


基于路孚特此次市场调研,路孚特中国区财富管理业务发展总监赵玉成为我们分享了在机器学习领域中金融机构的新动态:


Source: 金融投资新范式,一场人工智能技术带来的进化

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移动App安全测试要点


在《运营商渗透测试与挑战》中,随着运营商新技术、新业务的发展,运营商集团层面对安全的要求有所变化,渗透测试工作将会面临内容安全、计费安全、客户信息安全、业务逻辑及APP等方面的挑战。


随着运营商自主开发的移动APP越来越多,这些APP可能并不会通过应用市场审核及发布,其中的安全性将面临越来越多的挑战。这个问题也引起运营商的足够重视,为此开发了自动化检测工具并开展定期的APP安全测试评估工作。


移动App面临的威胁


随着智能手机和iPad等移动终端设备的普及,人们逐渐习惯了使用应用客户端上网的方式,而智能终端的普及不仅推动了移动互联网的发展,也带来了移动应用的爆炸式增长。在海量的应用中,APP可能会面临如下威胁:



  • 木马

  • 病毒

  • 篡改

  • 破解

  • 钓鱼

  • 二次打包

  • 账户窃取

  • 资源篡改

  • 广告植入

  • 信息劫持



移动App评估思路


在这次的移动App安全测试实例中,主要通过七个方面进行移动终端App安全评估:


Source: 移动App安全测试要点

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云原生生态周报 Vol. 51:Linkerd 2.8 正式发布

前言


《云原生生态周报》由阿里云容器平台联合蚂蚁金服共同发布,每周一期。众多一线社区专家与您一起“跟踪动态,读懂社区”,分享云原生社区项目进展、活动发布、精选博客等信息。以下是第五十一期云原生生态周报的内容。


业界要闻


1、Kubernetes 文档增加反种族歧视声明


所有 Kubernetes 相关的文档统一加上了反种族歧视的声明 Header,以表达社区坚决反对种族歧视的立场。此外,golang/kubernetes 均已将代码中的 whitelist/blacklist,master/slave 等关键词进行替换。


2、 K8s 1.19.0-beta.1 将 code freeze


Kubernetes 1.19.0-beta.1 将于 6 月 25 日 code freeze,并开始进行 release 以及测试。


Source: 云原生生态周报 Vol. 51:Linkerd 2.8 正式发布

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Go语言之父:四十年来软件开发之巨变与Go的过去和未来

Rob Pike 是 Go 语言核心作者之一。本文是针对 Rob 的一次专访,话题涉及 Rob 四十年的职业生涯、Go 语言过去十年的发展及其未来。


与现今的很多开发人员不一样,你几十年前就在贝尔实验室开始了自己的职业生涯。从你角度来看,你认为软件开发方式最大的变化是什么?


现今的规模要大得多,不仅仅是计算机和网络,还有程序本身。所有的 Unix V6(大约发布于 1975 年)都可以轻而易举地装在一个 RK05 磁盘(只有差不多 2MB 的存储空间)中,还留出了大量的用户空间。这是一个很好的计算环境,至少在当时看起来是这样的。


基于“抵制改变”和“承诺兼容”这样的思想,你如何看待 Go 语言和它的生态系统在未来 10 年的发展?你设想的最好的未来是怎样的?


尽管还不是很确定,但在经过十多年的发展之后,参数多态设计——也就是通常认为的泛型,将在未来一两年出现。为已有的语言找到一种合适的设计是个大难题,不过 Ian Lance Taylor(Go 语言另一位核心作者)在这个问题上投入了惊人的精力,现在看来答案已经触手可及了。


这将给库、生态系统和社区带来怎样的影响?我们拭目以待。


随着“渐进式类型”被引入到“动态类型”语言中,以及“类型推断”被引入到“静态类型”中,二者之间的界限现在变得越来越模糊了。你对现代编程语言的类型系统有什么看法?


我非常喜欢静态类型,因为它的稳定性和安全性。


我非常喜欢动态类型,因为它给我带来了乐趣。


我不喜欢类型驱动编程、类型层次、类和继承。尽管有很多非常成功的项目都是通过这种方式构建的,但我觉得这种方法将重要的决策过早地放在了设计阶段。换句话说,我更喜欢组合,而不是继承。


Source: Go语言之父:四十年来软件开发之巨变与Go的过去和未来

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华为正式开源openGauss数据库,采用木兰宽松协议,半年一个小版本


6 月 30 日,华为正式开源单机数据库 openGauss,开源协议采用木兰宽松许可证 v2。



2019 年 5 月,华为发布了人工智能原生(AI-Native)数据库 GaussDB,2019 年 9 月,华为宣布将开源 GaussDB,开源后将其命名为 openGauss。2020 年 6 月 30 日,openGauss 正式面世,数据库源代码对外开放。


据了解,目前 openGauss 版本规划是按照 6 个月一个小版本,1 年一个大版本的节奏,版本生命周期暂定 3 年。


什么是 openGauss 呢?openGauss 主页给出的官方解释是:



openGauss 是一款开源关系型数据库管理系统,采用木兰宽松许可证 v2 发行。openGauss 内核源自 PostgreSQL,深度融合华为在数据库领域多年的经验,结合企业级场景需求,持续构建竞争力特性。同时 openGauss 也是一个开源的数据库平台,鼓励社区贡献、合作。



openGauss 是单机系统,业务数据可存储在单个物理节点上,数据访问任务由服务节点执行,通过服务器的高并发实现对数据处理的快速响应,通过日志复制将数据复制到备机,实现数据的高可靠和读扩展。目前 openGauss 支持两种部署模式,单机部署和一主多备部署。


Source: 华为正式开源openGauss数据库,采用木兰宽松协议,半年一个小版本

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云原生应用的构建之路



快速开发和交付应用已成为数字化企业必须满足的需求,云原生方案能够基于云技术原理,完成现有应用的现代化转型,并构建新的应用,助力企业推进数字化业务。在云原生应用具体的开发和部署过程中,企业和开发者又该怎样做,分别有哪些注意的问题?



序言


近年来数字化业务不断推进,推动着全新的数字化原生型业务迅速发展,不仅颠覆着传统的业务模式,甚至撼动了已有的企业和行业格局。提升速度和敏捷性,是企业应对迎面而来的各种快速变化和需求的解决方案。云原生方案是当前数字化企业快速开发和交付应用必须满足的一项新需求,它涉及到企业文化、流程、架构和技术的全方位变革。云原生方案是基于云技术原理,利用相关服务,并采用为实现云计算敏捷性和自动化而过优化的各种流程,完成现有应用的现代化转型并构建新的应用。而云原生方案的重点并不在于应用不属于何处,而是如何构建、部署和管理应用。本期迷你书会详细介绍各个相关步骤,帮助您根据自身现状,顺利地采用云原生应用方案。


目录


速度:数字化业务的必备要素


什么是云原生应用?


传统应用与云原生应用


云原生应用开发和部署的四大原则


云原生应用的构建之路:八大步骤


云原生应用业务案例


Source: 云原生应用的构建之路

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给“小白”漫画+图示讲解MyBatis原理,就问香不香!

图文并茂的MyBatis原理讲解,给“小白”们的福利,不香给差评,哈哈~~
Source: 给“小白”漫画+图示讲解MyBatis原理,就问香不香!

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基于深度迁移学习的多语种NLP技术原理和实践


编者按

百分点是国内最早布局国际市场、并成功探索出一条海外之路的数据智能技术企业,目前百分点已服务海外多个国家,向亚洲、非洲、拉美等多个国家和地区提供国家级数据智能解决方案,帮助当地政府实现数字化和智能化转型,对当地产生深远影响。全球存在着几千种语言,这是自然语言处理研究者们的巨大噩梦,因为大多数语言都是数据稀疏的,研究者找不到足够多的数据来单独训练成熟模型。不同于国内认知智能产品以中文为主,百分点为海外国家提供服务就必须解决多语种NLP的难题。本文中我们将会详细介绍目前多语种NLP常用的工具、前沿的算法以及百分点在实际业务中的实验结果等。




目录

1. Polyglot介绍

2. 基于BERT的方法



  • Transformer

  • MLM

  • NSP

    3. Multilingual BERT

    4. XLM

    5. XLMR

    6. 百分点在实际业务数据上的实验结果

  • 主题分类任务上效果

  • 情感分类任务上的效果

  • NER任务上的效果

    7. 内容总结



全球存在着几千种语言,这就对NLP研究者带来了巨大的难题,因为在一个语种上训练的模型往往在另外一个语种上完全无效,而且目前的NLP研究以英语为主,很多其他语种上面临着标注语料严重不足的困境。在跨语种NLP研究方面,业界已经做了不少研究,比较有代表性的有polyglot、以及近年来比较火的基于深度迁移学习的Multilingual BERT、XLM、XLMR等。


一、Polyglot介绍


Polyglot最早是由AboSamoor在2015年3月16日在GitHub上开源的项目,支持众多语种的分词、实体识别、词性标注、情感分析等任务。


以NER任务为例,Polyglot在实现某个语种的NER任务时,其实现方式大致为:首先基于该语种的Wikipedia数据训练该语种的分布式词向量;然后根据Wikipedia链接结构和Freebase属性自动生成NER的标注数据;最后把NER当做一个word级别的分类任务,通过一个浅层的神经网络进行学习。


Source: 基于深度迁移学习的多语种NLP技术原理和实践

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读PolarDB论文有感:异构计算和数据库软硬一体化设计

引言


阿里巴巴在刚刚结束的国际顶级存储行业会议 FAST 2020 贡献三篇论文:



  • 《POLARDB结合可计算存储: 高效支持云原生关系数据库的复杂查询操作》

  • 《FPGA加速Compactions操作,基于 LSM-tree的键值存储》

  • 《HotRing:热点感知的无锁内存键值系统》


再结合阿里云数据库掌门人李飞飞教授的《如何看待数据库的未来》中提到的


新硬件 : 软硬件一体化设计


无不透露着业界领头羊正在定义云原生数据库的业界标准,数据库不仅是运行在CPU和内存中的二进制代码,也不再是高端硬件的简单堆叠,关键硬件必须在设计阶段就要针对数据库特性做深度定制和优化,借用Alan Kay的名言:


People who are really serious about software should make their own hardware.


以下的文字只当是”囫囵吞枣“后的一些粗浅思考。受本人能力所限,未尽之处,实属应当。


”随风潜入夜,润物细无声“,其实数据库软硬件一体化的进程早在十几年前就以不易察觉的方式拉开序幕。


Source: 读PolarDB论文有感:异构计算和数据库软硬一体化设计

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忘记密码管理器的主密码怎么办?


如果忘记密码管理器的主密码,那会发生什么?Scott Stein在cnet上发表了一篇文章描述这种事:主密码忘记后,再也打不开密码管理器,结果存储的密码都丢失了。这种痛苦经历让人久久难忘。


相信不少人都深有体会,对于像微信这种平时都不需要输入密码的平台,久而久之就忘记密码了(记得自己微信密码的小伙伴可以点个赞,看看有多少)。密码管理器也是如此。如果用户习惯用指纹识别解锁,或者一段时间没有输入主密码,就很容易忘记。


一、为什么需要主密码


最早的第一代密码管理器,仅仅能够帮用户保存密码,以免遗忘,并不具备保护密码的能力。


直到大约20年前,PBKDF2(Password-Based Key Derivation Function 2) 被推荐为标准算法,它能将用户输入的密码转换成复杂随机的密钥,满足用户对数据加密的要求。


Source: 忘记密码管理器的主密码怎么办?

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Uber ATG数据挖掘:大规模识别真实道路场景用于自动驾驶


行人是怎样过马路的?与普遍的看法相反,有时候答案并不像“到对面去”那么简单,Uber为了实现更加可靠的自动驾驶功能对此数据进行了挖掘研究。



image


本文最初发表在Uber官方博客上,经授权,InfoQ 中文站翻译并分享。


正文


与普遍看法相反,行人过道路有时候并不像“到对面去”那么简单。为了让Uber的自动驾驶汽车(SDV)安全可靠的上路,我们的机器学习团队必须能够预测现实世界中行人过马路时可能出现的情况。为了解这种情况可能会以何种形式出现,我们需要根据真实世界里行人的行为度量多种可能的情况变化。这些度量有助于推动以下工作:


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FreeWheel基于2000万订阅家庭的电视广告库存预测


在本文中,作者将介绍Freewheel如何在面对2000万用户订阅的条件下,利用机器学习技术为客户构建广告投放方案,并在有效触达的同时从整体上降低成本,提升广告预算利用率。



写在前面


在计算广告领域,虽然互联网数字广告势不可挡,但到目前为止,传统电视广告仍与之分庭抗礼、不分伯仲。康卡斯特(Comcast)在全美范围内为 2000 万订阅家庭提供有线电视接入服务,并为数以千、万计广告主提供广告投放业务。传统电视广告投放相对刻板,在社区范围内,同一时间同一频道所有住户观看的都是同样的广告创意,这与互联网数字广告基于千人千面的个性化投放有着天壤之别。在电视广告个性化投放方面,康卡斯特走在行业前列。基于 Freewheel 全局优化广告投放引擎,康卡斯特旨在为家庭用户提供差别化的观看体验,为广告主提供更加精准的受众定向服务,在有效触达的同时从整体上降低成本,提升广告预算利用率。


图-1 计算广告 2010-2019 市场份额占比趋势图(按媒体类型分类)


广告投放全局优化的基础,是稳健地预测未来一段时间,有多少当量的广告库存可供投放。基于现有的投放需求与未来的库存情况,从全局上对供需进行分配,才能更好地指导投放引擎的执行策略。在这样的业务背景下,我们基于 2000 万订阅家庭的投放历史,构建机器学习模型,以小时为粒度预测未来 90 天康卡斯特全网电视广告库存。


Freewheel 业务遍布欧美,每天的电视广告投放请求达到 10 亿级规模。为符合 MRC(Media Rating Council)与 GDPR(General Data Protection Regulations)数据安全相关标准,与用户有关的数据只保留脱敏后的 ID 编号。同样,为符合相关法律法规,与地区、频道相关的信息也只保留脱敏后的 ID 信息。虽然投放历史数据量巨大,但是贫瘠的字段信息对于机器学习的模型构建来说无疑是个艰难的挑战。


Source: FreeWheel基于2000万订阅家庭的电视广告库存预测

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Linus Torvalds:我们都老了,但Linux维护后继无人


Linux之父非常担忧没人继续维护内核:“真的很难找到维护者!”



在本周召开的线上开源峰会与嵌入式Linux大会上,Linux缔造者Linus Torvalds谈到了为开源操作系统寻找未来维护者时的种种挑战。Torvalds近年来已经不再发表主题演讲,但这一次他与VMware公司首席开源官Dirk Hohndel展开了远程对话。


这次讨论很快就涉及到了一个令人不安的问题:在目前这一代维护者逐渐老去之后,Linux项目将走向何处?面对Torvalds等这批五零后、六零后项目管理者,Hohndel提到:“我们这个社区终归要考虑代际变更的问题。到那时,我们该怎么办?”



VMware公司的Dirk Hohndel(图左)在本届线上开源峰会中与Linus Torvalds进行了对话。


Source: Linus Torvalds:我们都老了,但Linux维护后继无人

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