将一个系统置于恒定的约束之下可能会导致脆弱性的进化。--C.S.Holling,ecologist成为一个数据驱动的组织是许多公司的战略目标之一，因为数据驱动的好处显而易见:基于数据和个性化提供最好的客户体验;通过数据驱动的优化降低运营成本和时间;给予员工具有趋势分析和商业智能的力量。然而，尽管在构建数据平台方面付出了越来越多的努力和投资，仍然会发现结果并不理想。当前的技术进步解决了数据处理计算的规模问题，但还有问题悬而未决:数据产生场景的变化、数据来源的扩散、数据用例和用户的多样性以及对变化的反应速度。DataMesh或许可以解决这些问题。1.数据是什么？数据到底是什么意思？又是一个“每个人
训练自动驾驶系统需要高精地图，海量的数据和虚拟环境，每家致力于此方向的科技公司都有自己的方法，Waymo有自己的自动驾驶出租车队，英伟达创建了用于大规模训练的虚拟环境NVIDIADRIVESim平台。近日，来自GoogleAI和谷歌自家自动驾驶公司Waymo的研究人员实践了一个新思路，他们尝试用280万张街景照片重建出整片旧金山市区的3D环境。通过大量街景图片，谷歌的研究人员们构建了一个Block-NeRF网格，完成了迄今为止最大的神经网络场景表征，渲染了旧金山的街景。该研究提交到arXiv上之后，JeffDean立即转推介绍：Block-NeRF是一种神经辐射场的变体，可以表征大规模环境。具
训练自动驾驶系统需要高精地图，海量的数据和虚拟环境，每家致力于此方向的科技公司都有自己的方法，Waymo有自己的自动驾驶出租车队，英伟达创建了用于大规模训练的虚拟环境NVIDIADRIVESim平台。近日，来自GoogleAI和谷歌自家自动驾驶公司Waymo的研究人员实践了一个新思路，他们尝试用280万张街景照片重建出整片旧金山市区的3D环境。通过大量街景图片，谷歌的研究人员们构建了一个Block-NeRF网格，完成了迄今为止最大的神经网络场景表征，渲染了旧金山的街景。该研究提交到arXiv上之后，JeffDean立即转推介绍：Block-NeRF是一种神经辐射场的变体，可以表征大规模环境。具
作者简介本文作者佐思、烧鱼、Shirley博，来自于携程CloudContainer团队，主要从事ServiceMesh在携程的落地，负责控制面的可用性及优化建设，以及推进各类基础设施服务的云原生化。该团队负责K8s容器平台的研发和优化工作，专注于推动基础设施云原生架构升级，以及创新产品的研发和落地。一、背景为了支撑业务的高速发展，从17年开始，携程内部逐步推进应用容器化改造与业务上云工作，同期携程技术架构经历了从集中式单体应用到分布式微服务化的演进过程。随着Kubernetes的不断发展和推广，服务网格（ServiceMesh）在近几年也变得很流行。而ServiveMesh之所以越来越受欢迎
作者简介本文作者佐思、烧鱼、Shirley博，来自于携程CloudContainer团队，主要从事ServiceMesh在携程的落地，负责控制面的可用性及优化建设，以及推进各类基础设施服务的云原生化。该团队负责K8s容器平台的研发和优化工作，专注于推动基础设施云原生架构升级，以及创新产品的研发和落地。一、背景为了支撑业务的高速发展，从17年开始，携程内部逐步推进应用容器化改造与业务上云工作，同期携程技术架构经历了从集中式单体应用到分布式微服务化的演进过程。随着Kubernetes的不断发展和推广，服务网格（ServiceMesh）在近几年也变得很流行。而ServiveMesh之所以越来越受欢迎
NeRF（NeuralRadianceFields）又称神经辐射场，自从被提出以来，火速成为最为热门的研究领域之一，效果非常惊艳。然而，NeRF的直接输出只是一个彩色的密度场，对研究者来说可用信息很少，缺乏上下文就是需要面对的问题之一，其效果是直接影响了与3D场景交互界面的构建。但自然语言不同，自然语言与3D场景交互非常直观。我们可以用图1中的厨房场景来解释，通过询问餐具在哪，或者询问用来搅拌的工具在哪，以这种方式就可以在厨房里找到物体。不过完成这项任务不仅需要模型的查询能力，还需要能够在多个尺度上合并语义等。本文中，来自UC伯克利的研究者提出了一种新颖的方法，并命名为LERF（Languag
NeRF（NeuralRadianceFields）又称神经辐射场，自从被提出以来，火速成为最为热门的研究领域之一，效果非常惊艳。然而，NeRF的直接输出只是一个彩色的密度场，对研究者来说可用信息很少，缺乏上下文就是需要面对的问题之一，其效果是直接影响了与3D场景交互界面的构建。但自然语言不同，自然语言与3D场景交互非常直观。我们可以用图1中的厨房场景来解释，通过询问餐具在哪，或者询问用来搅拌的工具在哪，以这种方式就可以在厨房里找到物体。不过完成这项任务不仅需要模型的查询能力，还需要能够在多个尺度上合并语义等。本文中，来自UC伯克利的研究者提出了一种新颖的方法，并命名为LERF（Languag
Part01IEEE1905.1概述 1905.1定义了一个抽象层(AbstractionLayer，AL)。1905.1AL为多种家庭网络技术提供公共的数据与控制访问，如IEEEStd1901-2010，IEEEStd802.11-2012，IEEEStd802.3-2008以及MoCA1.1。图1概述1905.1具有易用性，健壮性，吞吐量大，多路流，负载均衡，QoS，兼容性强，安全性高，可诊断性强等优点。Part02IEEE1905.1框架 1905.1AL位于LLC(LogicalLinkControl，LLC)和MAC(MediaAccessControl)之间。1905.1设备使用E
Part01IEEE1905.1概述 1905.1定义了一个抽象层(AbstractionLayer，AL)。1905.1AL为多种家庭网络技术提供公共的数据与控制访问，如IEEEStd1901-2010，IEEEStd802.11-2012，IEEEStd802.3-2008以及MoCA1.1。图1概述1905.1具有易用性，健壮性，吞吐量大，多路流，负载均衡，QoS，兼容性强，安全性高，可诊断性强等优点。Part02IEEE1905.1框架 1905.1AL位于LLC(LogicalLinkControl，LLC)和MAC(MediaAccessControl)之间。1905.1设备使用E
