周刊 | 回顾一周云行业热点快讯 (2019/02/25)

RedisLabs调整开源许可证防止云服务滥用,Google收购Alooma加强云业务;鲍尔默旗下快船队采用AWS云服务,全球27城市入选智慧城市排行榜;5G手机2020年规模上市,Julia语言速度优势解析,BigGAN模型更新提升性能。

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行业要闻

Industry News

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Redis Labs又更改开源许可证

Redis Labs加入了软件公司调整许可证的行列,以防止云服务提供商滥用其开源代码。22日,Redis Labs宣布将他们的许可证从使用Commons Clause修改的Apache2更改为Redis源可用许可证(RSAL)。将这一举措与MongoDB和Confluent等开源公司联系起来,Redis Labs表示,每家公司都采取了不同的方式,阻止云提供商利用他人开发的开源项目,将它们打包成专有服务,并利用它们的“垄断力量来产生可观的收入流”。

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微软前CEO“插刀”前东家

据外媒报道,微软前CEO鲍尔默所拥有的洛杉矶快船队近日与亚马逊AWS云服务签署协议,AWS将成为该球队的云服务合作伙伴。鲍尔默称,采用亚马逊的AWS云服务对于微软来讲确实挺尴尬的。但是,亚马逊的AWS云服务拥有CourtVision视频技术,这项技术提供了强大的计算能力,快船队打算依靠这一技术开发一款App。鲍尔默此举多有些狠插前东家一刀的意味。

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27个城市跻身全球智慧城市排行榜

近日,英国格拉斯哥大学发表论文称,全球共有27个城市跻身智慧城市排行榜,其中伦敦、新加坡和巴塞罗那位列前三。我国香港、上海、北京上榜,分别位列第7、21、24名。英国格拉斯哥大学发表论文称,全球共有27个城市跻身智慧城市排行榜,其中伦敦、新加坡和巴塞罗那位列前三。我国香港、上海、北京上榜,分别位列第7、21、24名。

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巨头开战5G手机,2020年规模上市

2月19日,全球第一大移动芯片厂商高通发布了第二代5G基带芯片骁龙X55,被外界普遍视为基带芯片进一步成熟的信号。截止目前,全球已有超过40个主流运营商及OEM厂商(为品牌厂商度身订造产品的代工厂)在进行5G部署以及终端产品的设计。高通预测,今年将有超过30余款搭载骁龙5G基带的终端产品被推向市场,智能手机也将成为5G商用的第一落点。但目前全球第二阶段的5G标准还未出台,尚未有运营商拿到牌照才。即使2019年有了5G手机,也没有稳定的5G网络服务。用户要体验到真正的5G手机至少要等到2020年。

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Google收购云计算公司Alooma

自Google Cloud CEO 托马斯·库里安在旧金山宣布将有意加大云业务的资金投入一周之后,这家公司就迅速拿下云计算领域的大数据公司Alooma。美国时间2月19日,Google官方声明收购Alooma 。据了解,Alooma成立于2013年,是硅谷一家做实时数据管道的公司,可以集成任何数据源,如数据库、应用程序和任何API。高管团队有4人,员工不到50人。

学术前沿

Academic News

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为什么Julia比Python快?

本文中介绍到,许多人认为Julia的快速是因为它是Just-In-Time(JIT)编译的(即每个语句都使用编译函数运行)。但实际上,Julia 快是因为它的设计决策。它的核心设计决策:通过多重分派的类型稳定性是允许 Julia 能快速编译并高效运行的核心,本文后面会具体解释为什么它是快的原因。此外,这一核心决策同时还能像脚本语言那样令语法非常简洁,这两者相加可以得到非常明显的性能增益。

???? 原文链接:

https://ucidatascienceinitiative.github.io/IntroToJulia/Html/WhyJulia

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BigGAN变身DeepGAN?

去年引起热议、能够生成逼真图像的 BigGAN 声名鹊起,相关论文后被 ICLR 2019 收录为 Oral 论文。今天论文一作 Andrew Brock 发推称:论文更新版已上传,模型架构有所更新——网络深度是原来的 4 倍、模型参数仅为原来的一半。Andrew Brock 还表示新版 BigGAN(BigGAN-deep)相比原版训练速度更快、FID 和 IS 均优于原版,且新版 BigGAN 在一些较难类别上的表现也优于原版,如人群和人脸,尤其是在 128x128 分辨率图像上。

???? 原文链接:

https://openreview.net/pdf?id=B1xsqj09Fm

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机器学习

RL算法由于奖励不明确,智能体可能会收到“利用环境中的虚假模式”的正反馈,这就有可能导致奖励黑客攻击。谷歌提出了使用开发元奖励学习(MeRL)来解决未指定奖励的问题,通过优化辅助奖励函数向智能体提供更精确的反馈。 在“学习从稀疏和未指定的奖励中进行概括”中,使用开发元奖励学习(MeRL)来解决未指定奖励的问题,通过优化辅助奖励函数向智能体提供更精确的反馈。 

???? 原文链接:

https://ai.googleblog.com/

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