人工智能
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。...
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。...(more)
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。
热点
来自主题:应用场景 · 2020-02-19
lxue某互联网公司 擅长领域:数据库, Redis, MongoDB
35 会员关注
摘要:人脸识别是近几年人工智能技术的热点之一,人脸识别的准确率在实验室已经远超人类眼睛的识别率了,当然实验室的数据与实际应用场景还是有一定距离的,人脸识别受到很多因素的影响。那么,人脸识别在金融领域到底是否能进入实用阶段,是否可以大规模的使用,有哪些风险和限制因素...(more)
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来自主题:大数据 · 2020-02-14
zhouchao某农商银行 擅长领域:大数据, 人工智能, 数据中台
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随着金融科技的不断深入,云计算、人工智能等技术的不断发展,银行业的IT体系架构经历集约化到智能化,再演变到智慧 化的过程,各个银行纷纷提出了数字中台的概念。根据目前一些机构的共识,数字中台是将银行的共性需求进行抽象,并打造为平台化、组件化的系统能力,以接口、组件等形...(more)
浏览1362
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来自主题:智能化运维 · 2020-02-03
lxue某互联网公司 擅长领域:数据库, Redis, MongoDB
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摘要:技术系统的安全稳定运行是我司最重要的工作之一,而运维是保障系统稳定运行的重要手段。在技术系统转型过程中,传统运维模式面临“安全运行、人力紧缺、远程运维”三大挑战,有必要引入人工智能来辅助甚至部分替代人工决策,提升运维质量和效率。本文对智能运维技术进行了探...(more)
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来自主题:Db2 · 2019-12-18
孔再华中国民生银行 擅长领域:数据库双活, Db2 pureScale, Db2
609 会员关注
数据库智能运维的基础确实是需要采集历史监控数据。每种数据库都提供了各种工具、系统视图,表函数等监控方法和接口。因此采用什么方式来获取监控数据是需要考虑周到的: 减少对性能的影响,采用轻量级监视接口。采数频率一般为 3-5 分钟。 采用 sql 可调用的通用接口,简化...
浏览3425
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来自主题:智能化运维 · 2019-12-18
孔再华中国民生银行 擅长领域:数据库双活, Db2 pureScale, Db2
609 会员关注
大量的历史性能数据其实存在很高的运维价值有待挖掘。指标关系分析就是这样一种方式。这应该算是智能运维的一个亮点,是传统运维做不到的一件事情。当我们监控的指标非常多,这些指标之间是有联系的。相关的指标应该放在一起来分析,它们可能是因果关系,可能是包含关系,可能是伴...
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来自主题:智能化运维 · 2020-01-17
michael1983某证券 擅长领域:Linux, OpenStack, 云计算
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金币5
来自主题:云管平台 · 2020-01-14
he7yongCanway 擅长领域:云管平台, 银行自动化运维, CMDB
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通过数据融合;监控系统的数据格式化后输出到AIOPS系统中,通过数据分析和AI能力实现智能。腾讯蓝鲸就是一个很不错的方案。
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来自主题:智能化运维 · 2020-01-03
xty9南京证券 擅长领域:智能投顾, 智能化运维
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面对中国经济发展状况,结合自身行业发展,以及现在技术方面突破三方面因素考虑,我们对证券系统运维岗的发展进行一些推测。笔者目前已经在证券系统运维岗工作五年多,见证过很多技术上的发展,也参与了基本所有证券市场上的发展,从深圳新一代到科创,从熔断到IPO改革,目前将结合自己...(more)
浏览3150
来自主题:智能化运维 · 2019-12-19
孔再华中国民生银行 擅长领域:数据库双活, Db2 pureScale, Db2
609 会员关注
在 AI 方面我还是小学生,技术差远了。我从吴恩达的视频开始启蒙的。他讲得很好,条理清楚。然后里面发现会用到很多数学的东西,主要是微积分和线性代数。所以后来又把这些温习了一遍。其实老了还是记不住,算是记住原理吧,公式扔了。然后开始系统看机器学习到深度学习,也是走马观...
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