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“转载” 融云 IM 商用版冰点促销 助程序员的十二时辰躺赢(融云im收费标准)

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对于“转载”融云IM商用版冰点促销助程序员的十二时辰躺赢感兴趣的读者,本文将提供您所需要的所有信息,我们将详细讲解融云im收费标准,并且为您提供关于LiveVideoStack线上分享第三季(九):《

对于“转载” 融云 IM 商用版冰点促销 助程序员的十二时辰躺赢感兴趣的读者,本文将提供您所需要的所有信息,我们将详细讲解融云im收费标准,并且为您提供关于LiveVideoStack线上分享第三季(九):《街舞》《长安十二时辰》背后的文娱大脑、NASA优秀程序员的十项编程原则、“转载” 目录说明、《长安十二时辰》背后的文娱大脑:如何提升爆款的确定性?的宝贵知识。

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“转载” 融云 IM 商用版冰点促销 助程序员的十二时辰躺赢(融云im收费标准)

“转载” 融云 IM 商用版冰点促销 助程序员的十二时辰躺赢(融云im收费标准)

最近《长安十二时辰》网剧火爆了荧屏,各行业人的十二时辰被安排得明明白白的。比如,运营的十二时辰是 @所有人发红包、@不要在群里发广告、@不要在群里发果照、@不要在群里发小程序;街道办事处大妈的十二时辰是防止居民乱扔垃圾、防止游客乱扔垃圾、防止无人机乱扔垃圾;甲方口中财务的十二时辰是休假了、出差了、失联了……

那么,程序员的十二个时辰是什么样子的?据小编暗访发现,程序员除了熬夜加班敲代码改 bug 外,最耗费时间的工作竟然是产品选型和价格对比。所有程序员都希望云服务商提供的产品质量稳定、安全可靠,价格最好是降至冰点瞬间戳中老板的 high 点,不再为价格对比伤神,躺赢获老板手动点赞。

近日,全球互联网通信云头部企业融云为切实满足广大程序员的诉求,开启 “炎热夏,冰点价” 的年中大促活动,让程序员的十二时辰不再为选型比价格而耗费精力。活动自 2019 年 7 月 1 日至 8 月 31 日,为期 2 个月的促销期,融云拿出 IM 商用版回馈新老用户。程序员们都知道,只要集成融云 IM SDK,便可快速实现单群聊、私信、红包、图片、语音和小视频等通讯能力,缩短开发周期和开发成本,并有效提升用户粘性和活跃度,这一广受赞誉的 IM 即时通讯产品,可谓是程序员的十二时辰躺赢之必备装备。

融云冰点促销 500 名额限时抢

融云安全可靠的支持让程序员使用无忧

作为致力于服务广大开发者的全球互联网通信云公司 —— 融云在安全性、可靠性和稳定性上都有不俗表现。小编暗查了今年的艾瑞《全球互联网通信云行业研究报告》,融云不仅再次入选成为报告中的典型案例,还被艾瑞报告重点分析,凭借为全球开发者及企业提供 “IM + 实时音视频” 的互联网通信云能力,尤其是在 IM 上的技术优势与 “全球互联网通信云” 的前瞻布局,占据战略先发位置。

说到 IM 的技术优势,程序员们大可放心的是,融云是业内唯一承诺消息可靠性 100% 的厂商,率先承诺在海量用户并发的情况下消息不丢失、不重复、不乱序。目前,融云平台日活已超 7000 万,SDK 触达用户数在全球累计突破 38 亿,无论是日活量还是用户数均处于全球领先位置。融云消息可靠性 100% 的承诺可以让开发者们使用无忧,酣眠不觉醒。

在安全性和稳定性上,融云一直为程序员提供可信赖的支持。其一,融云拥有自主知识产权的私有通信协议”EverSync”,基于此的连接加密技术,可以防止黑客中间人方式进行数据窃听,保障数据在传输过程中不可破解。其二,融云在全球设立了多数据中心,拥有 3000 多个加速点,覆盖全球所有国家及地区(233 个),可为客户随时随地保障至少 3 个就近节点提供接入,有效解决客户跨地域、跨国家的 “网络延迟” 及 “丢包” 等通信稳定性问题。

融云诚意促销折扣优惠只需要心算

此次年中大促,一年仅此一次,折扣力度也是全年最低。具体是按日活峰值范围应付的标准月费来折扣计费的,不同客户按照不同的日活峰值档位,只要预存半年以上,就会得到相应的折扣优惠。这种实实在在的打折,程序员们通过最基本的心算就可以得到答案。以日活峰值范围在 2000 至 1 万的用户为例,标准月费 2000 元,标准年费为 24000 元,2 年预存 7 折优惠后为 33600 元。七折到九折的优惠,对应预存半年到两年的使用时间,这就是融云带给新老用户最实惠的价格,冰点价格一直爽,助力广大程序员清凉度夏日。

目前活动时间过半,开发者热情参与,融云 IM 商用版半年 9 折名额 100 个,已全部抢完;还剩余 “1 年 8 折名额 200 个” 即将满额,“预存 2 年 7 折名额 200 个” 亟需速抢,这波诚意促销简直是手快有手慢无的节奏。本次回馈新老用户的活动当月预存,下月 1 日即可享受优惠啦。程序员们奔走相告,点击预约和购买,即可畅享全年冰点价!这个火热的夏天,融云值得买!

LiveVideoStack线上分享第三季(九):《街舞》《长安十二时辰》背后的文娱大脑

LiveVideoStack线上分享第三季(九):《街舞》《长安十二时辰》背后的文娱大脑

这个夏天,优酷带来了第一个综艺爆款《街舞》,和年度第一个剧集爆款《长安》,内容的制作、播出是件极为复杂的系统工程,而中间又充满了很多不确定性和模糊性。7月18日 19:30,LiveVideoStack线上分享第三季,第九期,阿里巴巴,总监,蔡龙军(牧己)将为大家详细介绍如何在制作和播出阶段,利用AI和大数据来提升重要环节的确定性,进而帮助提升爆款的可能性!



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NASA优秀程序员的十项编程原则

NASA优秀程序员的十项编程原则

nasa顶级程序员编程十大原则

NASA 的开发者是编程界最有挑战性的工作之一。他们编写代码并将开发安全的关键任务应用程序作为其主要关注点。

在这种情形下,遵守一些严格的编码规则是重要的。这些规则覆盖软件开发的多个方面,例如软件应该如何编码、应该使用哪些语言特性等。

尽管很难就一个好的编码标准达成共识,NASA 的喷气推进实验室(JPL)遵守一个编码规则,其名为“十的次方:开发安全的关键代码的规则”。

由于 JPL 长期使用 C 语言,这个规则主要是针对于 C 程序语言编写。但是这些规则也可以很容地应用到其它的程序语言。

该规则由 JPL 的首席科学家 Gerard J. Holzmann 制定,这些严格的编码规则主要是聚焦于安全。

NASA 的 10 条编写关键任务代码的规则:

1.限制所有代码为极为简单的控制流结构 — 不用 goto 语句、setjmp 或 longjmp 结构,不用间接或直接的递归调用。

2.所有循环必须有一个固定的上限值。必须可以被某个检测工具静态证实,该循环不能达到预置的迭代上限值。如果该上限值不能被静态证实,那么可以认为违背该原则。

3.在初始化后不要使用动态内存分配。

4.如果一个语句一行、一个声明一行的标准格式来参考,那么函数的长度不应该比超过一张纸。通常这意味着每个函数的代码行不能超过 60。

5.代码中断言的密度平均低至每个函数 2 个断言。断言被用于检测那些在实际执行中不可能发生的情况。断言必须没有副作用,并应该定义为布尔测试。当一个断言失败时,应该执行一个明确的恢复动作,例如,把错误情况返回给执行该断言失败的函数调用者。对于静态工具来说,任何能被静态工具证实其永远不会失败或永远不能触发的断言违反了该规则(例如,通过增加无用的 assert(true) 语句是不可能满足这个规则的)。

6.必须在最小的范围内声明数据对象。

7.非 void 函数的返回值在每次函数调用时都必须检查,且在每个函数内其参数的有效性必须进行检查。

8.预处理器的使用仅限制于包含头文件和简单的宏定义。符号拼接、可变参数列表(省略号)和递归宏调用都是不允许的。所有的宏必须能够扩展为完整的语法单元。条件编译指令的使用通常是晦涩的,但也不总是能够避免。这意味着即使在一个大的软件开发中超过一两个条件编译指令也要有充足的理由,这超出了避免多次包含头文件的标准做法。每次在代码中这样做的时候必须有基于工具的检查器进行标记,并有充足的理由。

9.应该限制指针的使用。特别是不应该有超过一级的解除指针引用。解除指针引用操作不可以隐含在宏定义或类型声明中。还有,不允许使用函数指针。

10.从开发的第一天起,必须在编译器开启最高级别警告选项的条件下对代码进行编译。在此设置之下,代码必须零警告编译通过。代码必须利用源代码静态分析工具每天至少检查一次或更多次,且零警告通过。
关于这些规则,NASA 是这么评价的:

这些规则就像汽车中的安全带一样,刚开始你可能感到有一点不适,但是一段时间后就会养成习惯,你会无法想象不使用它们的日子。

Adarsh Verma 是 Fossbytes 的共同创始人,他是一个令人尊敬的企业家,他一直对开源、技术突破和完全保持密切关注。可以通过邮件联系他 — [email protected]

以上就是NASA优秀程序员的十项编程原则的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

“转载” 目录说明

“转载” 目录说明

经常发现,查过的知识回头又忘了,再从头查比较麻烦,所以建一个这样的目录,目的是把查过的一些知识点,专门做一个转载文章,这样好处是方便自己以后查找,坏处是,别人的 URL 可能失效。

《长安十二时辰》背后的文娱大脑:如何提升爆款的确定性?

《长安十二时辰》背后的文娱大脑:如何提升爆款的确定性?


本文整理自LiveVideoStack线上分享第三季,第九期,由阿里巴巴资深算法专家,蔡龙军(牧己)为大家详细介绍如何在制作和播出阶段,利用AI和大数据来提升重要环节的确定性,进而提升内容爆款的可能性。


文/阿里巴巴资深算法专家蔡龙军(牧己)
整理/LiveVideoStack

大家好,我是来自优酷内容智能团队的资深技术专家牧己,主要负责基于大数据和人工智能去解决内容方面的问题。 接下来,我将以《长安十二时辰》为例,分享优酷在提升“爆款确定性”中的技术实践。


一、如何定义爆款?

 
优酷有个产品叫北斗星,相当于我们的文娱大脑。 一般比较热门的剧集的“北斗星日指数”约50-60W,而《长安十二时辰》的“北斗星日指数”可以达到100W+,并且还带动会员收入的快速攀升。 如果大家对北斗星指数没有概念,我再分享一个有趣的数字: 雷佳音在剧中吃“水晶柿子”的桥段,使西安水晶柿子的销量增长到往年的6倍。
 
综艺的年度爆款《这就是街舞》是同题材类型精品节目热度的2-3倍。 另外,这两档节目除了对18-34岁核心人群有很好的覆盖,对35-49岁的人群上也有一定辐射,可见爆款的影响力有多大。
 
二、长视频爆款的复杂与挑战:较高不确定性

长视频爆款的复杂和挑战主要来源于不确定性,并且这种不确定性渗透在内容的采集、宣发和投放的所有环节中。
 
第一个不确定叫做延迟满足和信息不完备。 长视频通过组织多个有效的事件序列,形成价值转换,刻画出不同人物,最终体现一个或多个价值观,整个过程需要很多剧集逐渐被用户感知。 每个用户对于内容的偏好点和关注点不同,获取的只是内容片面的信息,信息的不完备性,导致对于内容理解的偏差。



优酷主要通过NLP/CV/语音的语义理解&KG等技术,进行“内容外延的解构”和“内容内核的创作理解”,获取到内容从外到内的各维度数据,保证相对的确定性。
 
第二个不确定是涉及工种极多的复杂系统工程。 需要对复杂过程中的关键点数字化、模式化,对过程进行量化衡量&计算。
 
第三个不确定来自于内容本身的专业技能。 如何与流量商业价值相结合,内容人在内容创作过程中会加入各种专业的技术,如在大场景的还原上,镜头语言的处理上,服化道的配置上,画面的构图上等等。 但是这些技术,哪些是用户关注的? 哪些是用户不在乎的? 这很重要,涉及到最终的流量商业价值。 所以,优酷要在技术上解决用户理解和用户心理学的问题,洞察用户偏好,将用户和内容做关联。
 
内容产业发展背后的趋势思考

商业需要确定性,而内容具有极强的不确定性,如何依靠技术达到平衡? 这是内容产业发展所引发的思考。

 
在崇尚个性化的当下,爆款也从“全民爆款”演进成“圈层爆款”,非圈层受众对某些内容完全没有感知,与之前万人空巷的气势完全不同。
 
三、 如何提升?向算法和数据榨取确定性

1、何为北斗星?
 
从内容的不确定性出发,优酷采取人机结合的系统即北斗星。 北斗星是一个具有思考能力的大脑,解决采、投、制、宣、发、放等内容全生命周期的不确定性,提升爆款能力。
 
 
2、基础能力: 内容创作理解能力
 
繁杂信息处理对于人工智能来说是“小菜一碟”,难点是解决内容创作中的理解、预测和挖掘能力。 内容创作理解能力,是对剧本进行智能化的分析和挖掘,提高这部分的确定性。 主创班子是一个极强的系统化工程,在上图左侧会基于内容理解做分析和挖掘,而右侧会基于数据对左侧内容理解做量化,从而提供类似大脑的思考和决策能力,提高这部分的确定性。
 
 
内容创作有自身规律,内容创作理解就是围绕基于镜头语言和“两千多年的戏剧理论应用价值观”转化为技术能力,即对剧本和视频的智能理解。
 
 
以《长安》剧本分析为例,全剧本共有120多个人物,主创戏份评估如下:
 
1)张小敬的戏份占15%,李必占10%,檀棋、龙波、姚汝能分别占5%、4%、3%;
2)张小敬和李必在全剧分别贡献了90%以上的人物关系;
3)檀棋贡献了80%以上的人物关系,在剧中作为功能性人物推动剧情发展。
 
对《长安十二时辰》剧本的角色交互分析如下:
1) 张小敬与檀棋的交互最多;
2) 李必与檀棋、徐宾交互较多;
3) 相比IP剧本减少了张小敬和李必的交互。
 


对《长安》中人物情绪进行分析发现: 在前16集中,第3集和第10集出现了情绪表达的高峰,为剧情创造紧张情节。
 
 
对于《长安》第一集的成片进行多模态,包括声音与图像。 图像综合了演员表情、场景、动作等分析,预测出一条“用户观影情绪曲线”,后续结合用户真实观看情况对数据进行升级优化。
 
3、 采制阶段: 预测能力建设


 
对于不确定的事情,如果可以计算出不确定性有多强,便可有效提升商业决策效率,提高决策结果的确定性。 基于此,建设识别和理解不确定性的预测模型。
 


预测中会面临数据、模型和应用三方面问题。 数据问题分为数据量不够,数据不干净和信息不完备。 模型的问题包括复杂机制很难通过样本进行覆盖、很难深入理解问题本质和很难跨领域进行举一反三学习。 从优酷的经验出发,是正确识别应用上的不确定性可以在应用上有很好的改观。
 
 
常规解法也分为数据、模型和应用三方面解法。 数据量由数据采样和数据生成解决,数据不干净由数据清洗解决,数据不完备由Domain Knowledge&KG解决。 应用解法中不确定分析模型有Belief Network等解法。
 
 
根据之前解决的问题,解法可以分为四层:

第一层是基础层。 分为KG&Domain Knowledge/Feature Engineering和学习加速;

第二层是数据层。 分为数据生成(SMOTE),隶属度变换(高斯隶属度)和半监督学习;

第三层是模型层。 通过DNN和Relation Net以及MTL相结合,降低过拟合,提高模型的学习能力;

第四层是Uncertainty Learning,基于变分推断的框架进行内容不确定性的预测。
 
 
SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少数类过采样技术。


它是基于随机过采样算法的一种改进方案。 由于随机过采样,采取简单复制样本的策略来增加少数类样本,这样容易产生模型过拟合的问题,使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)。 SMOTE算法是对少数类样本进行分析,并人工合成新样本添加到数据集中,新样本的公式为xnew=x+rand(0,1)∗|x−xn|,生成的样本可直接应用到项目中,但提升效果不稳定。
 
优酷得到的结论是: 在生成新样本后引入隶属度变换,来计算新样本与真实样本的接近程度。 经验证,加入隶属度变换后,效率提升约5%。

 
所有模型 都会面临过拟合问题,优酷的基本思路是分析预测事件的基本特点,对于不同的特点建立不同的模型,分别有生命周期模型、竞争博弈模型和复杂影响因子。
 


对于复杂模型的逻辑: 把前面的模型各部分的因素都拆开,复杂因素用DNN去拟合,外部竞争的关系去Relation Net做推理去解决,最后用MTL整合模型,根据实际情况也会加入其它模型。
 
 
Relation Net是2016年发表的CNN模型。 基本思路是将包含各种圆柱、椭圆等形状的图片,经由CNN网络输出生成feature maps,把图中涉及到形状的object通过通道取出,每两个object配对形成一个对比串,然后与LSTM编码question的embedding向量叠加到一起,输入到一个深度网络中进行学习,最后softmax分类到某个答案词上面,进行正确与否的判断。
 
Uncertainty Learning这块,从2016年开始它逐步热起来,我们也用变分去做了一些事情。


 
这一部分可以在网上参考“贝叶斯Network”,重点看它如何利用“变分”得到最后结果。
 
4、宣发阶段: 挖掘能力建设
 
 
挖掘能力更多应用于已经发生的事件,使其更具有确定性。 上图是《长安》播出后,每一分钟用户的收视状况、复看状况和弹幕状况,再结合每一时间段的剧情内容对用户喜好做更精准的分析,以此来做更好的宣推和挖掘。
 
内容产业是个不确定性非常高的产业,越是爆款就越有不确定性。 互联网下半场我们积累了特别多的数据,AI能力也得到了前所未有的发展,我们建立了“文娱大脑”北斗星、AI剧本等内容形式的挖掘能力,和采买不确定性预测的评估能力,以及对于宣发挖掘的能力,都在业务应用上取得了不错的成绩。
 
传统的内容制作领域,依然依赖人的经验,在强人工智能尚遥远的情形下,如何结合机器AI和人工经验是个永恒的主题,例如结合符号主义(计算机学派)和连接主义(仿生学派)的智能。 因此,我们将在两个方向发力: 1)决策引擎的建设,包括结合人工逻辑规则和机器学习,不确定性分析框架和经久不衰的贝叶斯因果决策,以及神经元化的混合智能计算框架。 2)量化的心理学研究也越来越重要,我们也会推进这部分探索。

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