作者 主题: InfoQ  (阅读 256103 次)

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如果你是面试官,你会问应试者什么问题? | 话题

在面试过程中,面试官除了会问一些专业的技术问题还会问一些其他的问题,例如:



“你在工作之余折腾了哪些东西?你的 GitHub 账号可以告诉我吗?”

“你在之前的工作中解决过哪些特别有趣的 bug?”



曾听一位前辈讲过一个故事,某大佬去面试,面试官问了几个基础的问题,大佬说:“不需要浪费时间了,你直接说你们的问题出在哪,我给你们解决问题。”


你曾被问过哪些有趣的,意想不到的问题?如果你是面试官,你想问应试者什么问题?欢迎在下方留言区分享你的看法。


Source: 如果你是面试官,你会问应试者什么问题? | 话题

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黑客勒索23000个MongoDB数据库,不交钱就泄露数据


据外媒ZDNet报道,2.29万在网上暴露的MongoDB数据库被黑客勒索。据悉,这名黑客利用一个自动化脚本扫描配置错误的MongoDB数据库,删除数据库中的内容,然后留下一条勒索信息,要求用户支付0.015比特币(相当于140美元)。


这名攻击者给数据库所有者两天时间来支付赎金。如果不支付赎金,攻击者还有“Plan B":威胁受害者泄露他们的数据,并且联系受害者本地的GDPR监管机构,向其报告数据泄露事件。




这样一来,即使受害者不支付赎金,也将面临GDPR监管机构所带来的压力。


Source: 黑客勒索23000个MongoDB数据库,不交钱就泄露数据

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隔离宅在家,我自己做了个社交距离检测器

[html]

本文最初发表在 TowardsDataScience 博客,经原作者 Basile Roth 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。


介  绍


在隔离期间,我在 GitHub 上花了时间去探索 TensorFlow 的大量预训练模型。在探索的过程中,我偶然发现了一个仓库,里面有 25 个预训练的对象检测模型,并带有性能和速度指

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大型金融企业DevOps持续交付实践

[html]

本文由 dbaplus 社群授权转载。


DevOps的作用


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字节跳动自研强一致在线 KV &表格存储实践 - 下篇

[html]

本文选自“字节跳动基础架构实践”系列文

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高效软件开发团队的4个习惯

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我经常需要费力地跟人解释,作为高效软件团队的一员到底意味着什么。当然,关于这一点已经有大量的资料,比如LinkedIn就有整套思想领导力理论介绍了各种帮助团队有效运作的指导方针和启发性思考,但

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锦囊篇|一文摸懂SharedPreferences和MMKV(二)

锦囊篇|一文摸懂SharedPreferences和MMKV(二)
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B站新一代golang规则引擎的设计与实现

golang
AST
ast
语法树
reflect
反射
规则引擎
B站
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高效程序员的七个好习惯——你有吗?

软件工程师花费大量时间通过练习leet code问题和完善简历来获得更好的面试通过可能。一旦他们最终被谷歌、亚马逊或其他公司录用,他们可能会发现:过去用来得到这份工作的技能与他们日常工作中需要的技能并不匹配。
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攻坚计算产业下一站,华为联合18城鲲鹏创新中心聚力打造开发者创享日


5G时代,新基建浪潮风起云涌,新兴技术百家争鸣,推动着计算产业上新一轮的开疆拓土,大浪淘沙之下怎样才能立足未来?



如果把新基建比作一辆汽车,新兴技术就是四个轮子,算力则是提供动能的汽油。伴随着云计算、AI、5G的快速布局,创新应用实现了加速落地,多样化应用催生出多样化算力的需求,市场既需要通用计算算力也需要异构计算算力,创新应用数量和种类的增长让计算单元更加丰富化。


同时,受摩尔定律放缓的影响,算力和性能遭遇发展瓶颈,企业的算力需求却在持续飙升,两相对冲之下,计算产业的创新与变革已经迫在眉睫。


作为先行者,华为早已为计算产业和行业生态的建设埋下伏笔。


2019年1月,其推出鲲鹏920处理器,针对大数据、分布式存储、数据库和云服务等场景进行了优化,具备多核、并发处理效率高等特点,同时兼容ARM架构,未来具备独立演进能力。在强大的技术底座支撑下,华为计划在全国18个城市成立鲲鹏生态创新中心,吸引着越来越多的企业和开发者加入到鲲鹏生态建设中,共同推动计算产业的发展。


然而,算力要想大显身手,同样离不开软件辅助。鲲鹏早早便预见到了这一点,从软硬协同着手进一步提升处理器的性能,以软件迁移和调优两方面助力合作伙伴实现破局。在丰富的实践积累下,目前其已经沉淀了诸多迁移和调优方面的经验与方法论。


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Google 是如何使用新兴AI技术来提高语言翻译质量的?

Google 表示,对于那些没有大量书面文本的语言,它在提高翻译质量方面取得了进展。在即将发表的一篇博文中,Google 详细介绍了一些新的创新,这些创新增强了 Google Translate(Google 翻译)支持的 108 种语言(特别是数据贫乏的约鲁巴语(Yoruba)和马拉雅拉姆语(Malayalam))的用户体验。Google Translate 的服务平均每天翻译 1500 亿字。


自 Google Translate 公开亮相以来的 13 年里,神经机器翻译基于重写的范式设备上处理等技术已经使该平台的翻译准确率实现了可量化的飞跃。但直到最近,即使是支撑 Google Translate 的最先进算法也落后于人类的表现。Google 之外的努力表明了这个问题的严重性——Masakhane 项目,旨在使非洲大陆的数千种语言实现自动翻译,但该项目尚未完成数据收集和转录阶段。而 Common Voice,是 Mozilla 致力于建立的开源转录语音数据集,自 2017 年 6 月启动以来,只审核了 40 种语言。


Google 表示,其翻译突破并不是由单一技术推动的,而是针对低资源语言、高质量语言、总体质量、延迟和总体推理速度的技术组合。2019 年 5 月至 2020 年 5 月期间,根据人工评估和 BLEU(一种基于系统翻译和人工参考翻译之间相似度的衡量指标)来衡量,Google Translate 在所有语言中,平均翻译的得分提高了 5 分或更多,在 50 种资源最低的语言中平均提高了 7 分或更多。此外,Google 还表示,Google Translate 更能抵御机器翻译“幻觉”,这种“幻觉”是一种现象,人工智能模型在接收无谓输入时会产生奇怪的“翻译”,比如“Shenzhen Shenzhen Shaw International Airport(SSH)”,得到的泰卢固语(Telugu)结果就是“ష ష ష ష ష ష ష ష ష ష ష ష ష ష ష”,意思就是“Sh sh sh sh sh sh sh sh sh sh sh sh sh sh sh sh sh”。


混合模型和数据挖掘器


这些技术中的第一项是翻译模型架构:由 Transformer 编码器和递归神经网络(RNN)解码器组成的混合架构,在 Lingvo 中实现,Lingvo 是一个用于序列建模的 TensorFlow 框架。


在机器翻译中,编码器通常将单词和短语编码为内部表示,然后解码器使用这些内部表示来生成所需语言的文本。Google 研究人员在 2017 年首次提出了基于 Transformer 的模型,在这方面显然比 RNN 更有效,但 Google 表示,它的研究表明,大部分质量提升仅来自 Transformer 的一个组件:编码器。这可能是因为 RNN 和 Transformer 都是为了处理有序的数据序列而设计的,但 Transformer 并不要求按顺序处理序列。换句话说,如果处理的是自然语言,Transformer 在处理结束之前无需处理句子的开头。


Source: Google 是如何使用新兴AI技术来提高语言翻译质量的?

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分布式系统架构设计 - 从CAP到PACELC

分布式系统是一门讲究实践的软件工程,只有PK过设计方案,从微观处手把手的敲过一行行的代码,才能知道细节在哪里,难点在哪里,痛点、挑战点在哪里。同时,分布式系统也是一门讲究理论的软件工程,从宏观处着眼深刻理解系统设计的理论,将理论与实践相结合,
Source: 分布式系统架构设计 - 从CAP到PACELC

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AI芯片百家争鸣,谁能走到最后?

算力、算法和数据被称作AI发展的三要素,其中为算力提供支撑的底层硬件便是AI芯片。过去几年随着AI应用的发展,行业掀起了AI芯片热潮,一批AI初创芯片公司应运而生。对这些公司而言,AI发展需要专用芯片的加持,当下迎来的是重要的历史性机遇,但同时,芯片行业又是最现实的行业之一,投入大、产出慢,更需要能落地并且被市场认可的结果,而这对很多芯片初创企业来说,并非易事。


峰值算力不等于有效算力


有效算力和高性能是AI芯片的关注焦点,通过提高算力峰值来提高性能是方法之一,但往往需要付出不小的成本。在AI芯片通用时代还未到来之前,针对不同应用场景,很大几率需要不同的AI芯片来支持,各家芯片公司正试图从不同维度突破更具性价比的“有效算力”。


地平线曾提出,不应该把传统芯片常用的TOPS作为衡量AI芯片性能的标准。在地平线看来,能够全面体现AI芯片真实性能的应该是能效、利用率、算法能力的乘积,因此不仅要对芯片和算法进行优化,还要对连接两者的编译器等中间环节进行优化,最终达成全面优化。


而鲲云科技认为,有可能实现10倍以上突破的下一代 AI 芯片指标是芯片利用率,即芯片实测算力与芯片峰值算力的比值,这需要从计算平台底层架构进行创新。

CAISA3.0架构图


鲲云科技日前发布了首款数据流AI芯片CAISA,采用自研的定制数据流芯片架构(Customized AI streaming Accelerator,CAISA)CAISA 3.0。不同于基于冯诺依曼的指令集架构,数据流架构依托数据流的流动次序控制计算执行次序。鲲云科技表示,该芯片已经完成量产。


Source: AI芯片百家争鸣,谁能走到最后?

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一文搞懂分布式消息中间件设计

架构设计中,常常面对消息中间件的选型。那么,今天我们就来聊一下,分布式系统下消息中间件,到底是什么?核心组件包括什么?如何设计?又是如何保障分布式系统的稳定。
Source: 一文搞懂分布式消息中间件设计

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原维护者离任,Redis 迎来新的管理者和治理模式

近日,Salvatore Sanfilippo(又名「antirez」)发布博客宣布将辞去Redis项目维护者职务。这一消息受到了业界的强烈关注,作为 DB-Engines 排行榜中的Top 10数据库,大家都很关注Sanfilippo 为什么要放弃Redis维护者的职务?接下来Redis项目将由谁来负责?Redis的未来将会怎么发展?


Redis 维护者为什么要离任?


2009年,Sanfilippo 正式启动了Redis项目,随后Redis数据库获得了迅速的发展,成为了缓存领域必不可少的数据库。但与其它开源项目不同,Redis的发展方向一直是掌握在Sanfilippo手中的。


Sanfilippo创建Redis的初衷是为了解决目前存在的问题,并享受解决问题带来的乐趣。但是之后Redis的发展速度和规模超过了我们的相信,Sanfilippo的工作内容发生了很大的变化,从之前的创造变成了维护和修整,大部分时间都被用来检查其他开发人员提供的代码、考虑如何改进代码以及提升软件正确性、速度表现与安全性方面。


事实上,Sanfilippo很不满意这种状态:



我编写代码是为了自我表达,我关注的是让自己编写出的东西成为某种艺术品,而不只是保证它能跑能用。也许我写出的东西不那么完美,但至少要在某种程度上具有突出的优势或者说个性。从本质上讲,我更愿意当个有脾气的艺术家,而不是那种有求必应的程序员。现在,Redis项目的影响力越来越大,我身上的担子越来越重,自我表达的空间也越来越小。Redis项目目前当然需要强有力的维护支撑,但这已经不是我想要的工作状态。过去几年来我一直在坚持,现在是时候退出了。



显然,Sanfilippo离任的主要原因是想做更多创造性的工作,而且这个想法,一年前他就在博客中曾表达过。


Source: 原维护者离任,Redis 迎来新的管理者和治理模式

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