作为互联网公司，网站监测日志当然是数据的最大来源。我们目前的规模也不大，每天的日志量大约1TB。后续90%以上的业务都是需要基于日志来完 成，之前，业务中对实时的要求并不高，最多也就是准实时（延迟半小时以上），因此，我们使用Flume将数据收集到HDFS，然后进行清洗和分析。

今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第十四篇，本篇内容目录简介如下：

导读：火灾已经爆发后才知道救火，交通已经阻塞后才知道疏通，羊毛已经被“羊毛党”薅光后才知道堵上漏洞，股价已经拉升后才知道后悔……为什么我们不能在这些事情发生之前，或者至少是刚刚发生的时候就提前收到预警和通知，并且及时采取应对措施呢？

作为互联网公司，网站监测日志当然是数据的最大来源。我们目前的规模也不大，每天的日志量大约1TB。后续90%以上的业务都是需要基于日志来完 成，之前，业务中对实时的要求并不高，最多也就是准实时（延迟半小时以上），因此，我们使用Flume将数据收集到HDFS，然后进行清洗和分析。

9 月 20 日，据《财富》、《金融时报》等多家外媒报道，谷歌已经利用一台 53 量子比特的量子计算机实现了传统架构计算机无法完成的任务，即在世界第一超算需要计算 1 万年的实验中，谷歌的量子计算机只用了 3 分 20 秒。

量子计算机的潜力，是经典计算机无法匹敌的，未来，它或许可以模拟复杂的分子运动，实现不能破解的加密通信。 然而，量子计算机的研发正在处于并可能长期处于初级阶段，现有的这些原型机十分脆弱、能耗极高，用途

今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第十四篇，本篇内容目录简介如下：

导读：火灾已经爆发后才知道救火，交通已经阻塞后才知道疏通，羊毛已经被“羊毛党”薅光后才知道堵上漏洞，股价已经拉升后才知道后悔……为什么我们不能在这些事情发生之前，或者至少是刚刚发生的时候就提前收到预警和通知，并且及时采取应对措施呢？

作为互联网公司，网站监测日志当然是数据的最大来源。我们目前的规模也不大，每天的日志量大约1TB。后续90%以上的业务都是需要基于日志来完 成，之前，业务中对实时的要求并不高，最多也就是准实时（延迟半小时以上），因此，我们使用Flume将数据收集到HDFS，然后进行清洗和分析。

【AI世代编者按】据外媒报道，通过部分基于人脑模型的算法，麻省理工学院的研究员让计算机可以通过分析照片去预测下一时刻的未来。 麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的一个项目学习了200万小时的在线视频，分析了不同画面之间的承接关系：行人穿过高尔夫球场，海浪冲刷海岸，诸如此类。目前，在观察一幅静态画面时，这一系统能生成约1.5秒钟长的短视频，对瞬时的未来做出预测。 CSAIL研究生、论文第一作者卡尔·冯德里克(Carl Vondrick)表示：“这一系统试图学习，什么样的视频是可信的，你可能会

将AI视觉技术以更低门槛普及给大众。 11月1日上午9:30，阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品。此次发布会以“繁星璀璨”为主题，完美诠释了阅面科技希望将AI视觉技术以更低门槛普及大众的愿景。另外，到场嘉宾还能先睹为快，在现场亲自体验繁星新品。 图 | 新品体验区人气爆棚 本次发布会受到了各界人士的高度重视，阅面科技CEO赵京雷，英特尔业务推广负责人Mansour Behrooz等行业重要人物都纷纷出席本次发布会。同时，有超过20家的专业媒体在现场进行体验与报道，数十家合作伙伴为新品站台，充分表达了

上篇《SSR 它到底香不香？细数 SSR 的利与弊》列举了 SSR 渲染模式的 6 大难题：

【新智元导读】麦克阿瑟“天才奖”获得者Trevor Paglen训练AI算法，他的展览项目“看不见的图像的研究”（A Study of Invisible Images），反向展示AI如何认识世界。在此过程中，他注意到一些问题，比如作为业界标准的ImageNet数据集中，有很多图像带有奇怪的标签，如今计算机视觉界中使用最多的一张女性图像来自《花花公子》，类似这样的数据问题以不显眼但深刻的方式影响着AI研究、应用和AI元素越来越多的整个社会。 日前，一系列令人着迷的图像显示了计算机在被输入西方文学、哲学和历史

【AI世代编者按】据外媒报道，通过部分基于人脑模型的算法，麻省理工学院的研究员让计算机可以通过分析照片去预测下一时刻的未来。 麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的一个项目学习了200万小时的在线视频，分析了不同画面之间的承接关系：行人穿过高尔夫球场，海浪冲刷海岸，诸如此类。目前，在观察一幅静态画面时，这一系统能生成约1.5秒钟长的短视频，对瞬时的未来做出预测。 CSAIL研究生、论文第一作者卡尔·冯德里克(Carl Vondrick)表示：“这一系统试图学习，什么样的视频是可信的，你可能会

将AI视觉技术以更低门槛普及给大众。 11月1日上午9:30，阅面科技携手英特尔重磅发布“繁星”系列产品。此次发布会以“繁星璀璨”为主题，完美诠释了阅面科技希望将AI视觉技术以更低门槛普及大众的愿景。另外，到场嘉宾还能先睹为快，在现场亲自体验繁星新品。 图 | 新品体验区人气爆棚 本次发布会受到了各界人士的高度重视，阅面科技CEO赵京雷，英特尔业务推广负责人Mansour Behrooz等行业重要人物都纷纷出席本次发布会。同时，有超过20家的专业媒体在现场进行体验与报道，数十家合作伙伴为新品站台，充分表达了

上篇《SSR 它到底香不香？细数 SSR 的利与弊》列举了 SSR 渲染模式的 6 大难题：

LOAM[1]是Ji Zhang于2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的算法，即Lidar Odometry and Mapping。之后许多激光SLAM算法借鉴了LOAM中的一些思想，可以说学习LOAM对学习3D激光SLAM很有帮助。本文对LOAM算法，以及简化版的开源代码A-LOAM进行简单介绍。

由于互联网的飞速发展，传统安防摄像头的视频监控直播与互联网直播相结合是大势所趋。传统安防的直播大多在一个局域网内，在播放的客户端上也是有所限制，一般都需要OCX Web插件进行直播。对于安防监控的视频直播需求，根据不同的业务需求，对视频直播需求也不尽相同。针对这样的行业大环境背景，立足于开源社区的EasyDarwin团队推出了EasyNVR、EasyDSS等系列产品。而对于安防监控的视频直播需求，对延时要求都比较高。

如何才能成为一名真正的“全栈（full-stack）”数据科学家？需要了解哪些知识？掌握哪些技能？

作者 | 曾响铃 文 | 响铃说（xiangling0815） 对蓬勃发展的计算产业而言，开发者的重要性不言而喻，而用全面的赋能和支持让开发者更好地生长、迈向广阔的未来，已经成为产业生态必须要有的动作。 这一点，以“创未来、享非凡”为主题的鲲鹏开发者创享日成为典型，这个由华为推出的面向鲲鹏计算产业全栈开发者的系列活动，旨在汇聚区域伙伴、客户、高校及科研院所的开发人员，通过前沿的技术思考、纯粹的技术分享、以及真实的动手体验，为开发者提供一个深度探讨与交流的平台，与开发者共创鲲鹏计算产业的未来，共享非凡成长、