近年来，针对图像任务的神经网络架构搜索逐渐成为了各大研究机构和业界关注的「明星技术」。然而，针对视频理解的神经网络架构搜索却由于其在时空上的复杂性而鲜为研究人员所涉及。近日，来自谷歌机器人的研究科学家 Michael S. Ryoo 和实习研究员 AJ P

既然我们的目标是做到高可用，那么我们就有必要先明确清楚高可用的含义，并通过拆解目标，让目标可以被量化。按照我的理解，可以将目标按照以下三条进行拆解：。这一点需要多说两句，有关“恢复业务”和“解决问题”之间的区别，这两个词也正好说明了线上出现故障后，我们解决

因此与一般的图像锐化或清晰度调整不同，图像超分辨率任务有着更高的要求。目前已有的超分辨率模型大多数都是人工设计的，它们很难进行压缩或者微调。与当前最优超分辨率方法的对比该模型训练完成后，研究者在常用超分辨率任务测试数据集上将其与当前最优方法进行了对比。公平

TorchGAN 是基于 PyTorch 的 GAN 设计开发框架。该框架旨在为流行的 GAN 提供构造模块，且允许为前沿研究进行定制化。在数据集上尝试流行的 GAN 模型；对传统损失函数、架构等插入新的损失函数、新的架构等；用多种 logging 后端无

选自Google AI Blog，作者： Mingxing Tan，机器之心编译。目前开发者可以使用非常多的移动端 CNN 架构，也可以在机器上训练新颖的视觉模型并部署到手机端。但各种各样的移动端任务可能并不能借助已有的 CNN 架构达到非常好的效果，因此

随着摩尔定律终点的临近和机器学习对计算需求的提升，人们对于开发下一代计算机芯片的呼声正变得高涨。在量子计算、FPGA、高性能 GPU 以外，神经形态计算是另一个有前途的发展方向。斯坦福大学的 Kwabena Boahen 教授等人在这一领域耕耘多年，最近，

大脑的进化进程持续已久，从5亿年前的蠕虫大脑到现如今各种现代结构。例如，人类的大脑可以完成各种各样的活动，其中许多活动都是毫不费力的。例如，分辨一个视觉场景中是否包含动物或建筑物对我们来说是微不足道的。为了执行这些活动，人工神经网络需要专家经过多年的艰难研

各个微服务中心直接和已有业务系统的底层数据库打交道，而不是和已有业务系统提供的WS服务或逻辑层API打交道，这样做的目的是尽量减少多层WS服务调用带来的分布式事务处理问题。这种思路重点就是首先考虑中台能力的微服务模块化，同时将已有业务系统的逻辑层能力进行迁

性能测试指标1.响应时间。如果暂时没有对应的准确监控，针对不同业务模型，可以有不一样的并发数的预估。但也需要case by case。比较常见的有QPS、HPS以及TPS。包括系统负载、线程数、cpu、内存使用情况等。可以用top、free、cat /pr

基于微服务架构和Docker容器技术的PaaS云平台建设目标是给我们的开发人员提供一套服务快速开发、部署、运维管理、持续开发持续集成的流程。平台提供基础设施、中间件、数据服务、云服务器等资源，开发人员只需要开发业务代码并提交到平台代码库，做一些必要的配置，

事实上，Martin Fowler在《Is Design Dead?》一文中已经给出了答案，那就是我们同样不能忽略对系统架构的设计。与计划性的设计不同，我们需要演进式的设计。在敏捷开发的生命周期中，我们通过每一次迭代来丰富与更新我们的设计方案，以使其最大限