模型部署
-
深度学习模型安全性保障全攻略:如何确保模型安全可靠?
深度学习模型在各个领域的应用越来越广泛,但其安全性问题也日益凸显。本文将全面解析如何确保深度学习模型的安全性,从模型设计、训练、部署到监控,提供全方位的安全保障策略。 模型设计阶段的安全考虑 数据预处理的安全性 :在数据预处...
-
工业物联网边缘AI异常检测:低功耗高效模型训练与部署实战指南
在瞬息万变的工业生产环境中,机器故障或异常行为往往会导致巨大的经济损失和安全隐患。传统的异常检测方式,比如依赖人工巡检或中心化云端分析,时效性与实时性都难以满足工业4.0时代的需求。将人工智能的能力下沉到工业物联网(IIoT)的边缘侧,实...
-
用日志数据预测未来:从销售额到用户流失率的预测模型构建
用日志数据预测未来:从销售额到用户流失率的预测模型构建 日志数据,如同企业运行的“黑匣子”,记录着系统运行的点点滴滴。善用这些数据,我们可以预测未来,有的放矢地进行资源配置和风险管理。本文将以预测未来销售额和用户流失率为例,讲解如何利...
-
AI 测试工具:从入门到精通,助你打造完美 AI 模型
AI 测试工具:从入门到精通,助你打造完美 AI 模型 随着人工智能(AI)技术的快速发展,AI 模型在各个领域都得到了广泛应用。然而,AI 模型的可靠性和安全性至关重要,因此对 AI 模型进行测试变得越来越重要。 什么是 AI...
-
从主动学习到稀疏高斯过程:情感分析实战指南
从主动学习到稀疏高斯过程:情感分析实战指南 嗨,大家好!我是你们的老朋友,一个热爱技术的码农。今天,咱们聊聊一个既有趣又实用的主题—— 主动学习和稀疏高斯过程在情感分析中的应用 。听起来是不是有点高大上?别担心,我会用通俗易懂的方式,...
-
A/B测试中模型训练、验证与部署标准化指南:解决线上效果不一致问题
在A/B测试中,我们经常会遇到一个令人头疼的问题:模型在开发环境中表现出色,但部署到线上后效果却大打折扣。更糟糕的是,当我们尝试回溯训练过程时,很难完全复现当时的结果,这给问题排查带来了极大的挑战。 本文旨在提供一套实用的指南,帮助你...
-
PostgreSQL 负载预测:ARIMA、SARIMA、Prophet 与 LSTM 模型优劣大比拼,你选哪个?
你好,老伙计!作为一名在数据库领域摸爬滚打多年的老兵,我经常被问到:“老王啊,我们 PostgreSQL 的负载预测用什么模型好啊?” 这个问题确实挺有挑战性的,因为这涉及到时间序列分析、机器学习,还有你对 PostgreSQL 的深度理...
-
企业IT部署开源AI模型:供应链安全风险与最小化实战
在企业拥抱人工智能的浪潮中,越来越多的IT团队选择部署开源AI模型到内部生产环境,以加速创新并降低成本。然而,开源AI模型的供应链安全风险不容忽视。一旦供应链中的某个环节出现问题,就可能导致整个AI系统的安全受到威胁,进而影响企业的业务运...
-
巧用eBPF:网络流量分析与恶意攻击识别实战指南
在当今复杂的网络环境中,恶意攻击层出不穷,传统的安全防御手段往往难以有效应对。eBPF(extended Berkeley Packet Filter)作为一种强大的内核技术,为网络流量分析和恶意攻击识别提供了新的思路。本文将深入探讨如何...
-
从业者分享:我的数据处理流程——从爬虫到模型训练的那些事儿
大家好,我是老王,一名数据分析工程师,工作中经常会处理各种各样的数据。今天想跟大家分享一下我的数据处理流程,希望能给大家一些启发。 我的数据处理流程大致可以分为以下几个阶段: 1. 数据获取: 这通常是最耗时也是最关键的一...
-
工业控制系统中的联邦学习隐私保护方案 | 针对分布式制造场景,具备MPC基础知识
你好,我是老码农。今天,咱们聊聊一个既硬核又热门的话题:在工业控制系统(ICS)中,如何利用联邦学习(FL)来保护数据隐私,特别是在分布式制造这种场景下,并且得有点MPC(多方安全计算)的基础知识。这绝对是技术前沿,也是未来工业发展的关键...
-
用AI精准揪出恶意代码?安全工程师不可错过的深度指南
作为一名安全工程师,每天与恶意代码斗智斗勇是家常便饭。传统的恶意代码分析方法,例如静态分析、动态分析,虽然有效,但耗时耗力,而且面对不断变异的恶意代码,往往显得力不从心。有没有一种更高效、更智能的方法,能够帮助我们快速识别、分析和防御恶意...
-
Serverless 如何赋能智能家居?成本、体验与案例深度剖析
当“智能家居”的概念逐渐从未来愿景走向日常生活,我们开始思考,如何让这些设备真正“智能”起来,并且易于管理、经济高效?Serverless 架构的出现,为智能家居领域带来了新的可能性。本文将深入探讨 Serverless 在智能家居场景下...
-
如何利用AI进行web应用程序的安全性分析
随着互联网技术的飞速发展,web应用程序的安全问题日益突出。本文将探讨如何利用AI技术进行web应用程序的安全性分析,以提高应用程序的安全性。 1. AI安全分析的优势 与传统的安全分析方法相比,AI在以下方面具有明显优势: ...
-
真实案例:如何利用 AI 技术帮助公司预防欺诈损失
真实案例:如何利用 AI 技术帮助公司预防欺诈损失 随着互联网技术的快速发展,电子商务、金融交易等领域也日益蓬勃发展,但随之而来的则是欺诈风险的不断攀升。传统的欺诈检测方法往往依赖于人工审核,效率低下,且难以应对日益复杂的欺诈手法。近...
-
智能家居边缘计算新范式? Serverless函数应用场景深度剖析
随着物联网技术的飞速发展,智能家居设备日益普及,数据量呈指数级增长。传统的云计算模式在处理海量本地设备数据时,面临着延迟高、带宽压力大、隐私泄露风险增高等挑战。边缘计算应运而生,旨在将计算和数据存储推向网络边缘,更靠近数据源头。而Serv...
-
功耗优化进化史:从随机到自适应,机器学习赋能下的能效革命
你好,我是老码农。在当今这个追求极致性能和便携性的时代,功耗优化已经成为嵌入式系统、服务器、移动设备等领域不可或缺的一环。你是否也曾为设备发热、电池续航短而烦恼?是否好奇过,工程师们是如何在保证性能的同时,最大限度地降低功耗的?今天,我就...
-
Serverless函数在物联网边缘计算中的妙用 - 边缘智能的轻盈跃升
物联网(IoT)设备数量的爆炸式增长,催生了海量数据的产生。这些数据如果全部涌向云端进行处理,无疑会对网络带宽和云计算资源造成巨大压力。边缘计算应运而生,它将计算和数据存储推向网络边缘,更靠近数据源头,从而有效缓解云端压力,降低延迟,并提...
-
基于深度学习的社交应用违规内容识别与过滤:模型与实践
在当前飞速发展的社交网络环境中,内容合规性与用户体验的平衡成为平台运营的基石。海量用户生成内容(UGC)的实时涌入,使得传统的人工审核模式面临效率和成本的巨大挑战。深度学习技术以其强大的模式识别能力,为社交应用中的违规内容(如色情、暴力、...
-
如何将AI模型性能转化为商业价值:写给产品和业务伙伴
在日新月异的AI时代,我们技术团队夜以继日地优化模型、提升指标,期望能将前沿技术转化为实实在在的生产力。然而,一个普遍的挑战是:如何将“准确率提升了2%”或“模型召回率提高了10%”这样的技术指标,清晰地转化为业务部门能理解的“节省了多少...