要想红先整容?小心“整容贷”的坑

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但其实你要明白的是,你不爱他了,这是重点,你不爱他了,如果再继续跟他在一起,这才是真正的浪费他的时间。

笔者对 “不让孩子输在起跑线上”的旗帜反感久矣。本质上,这句口号就是提倡应试教育的新瓶旧酒,说极端一点,则是沿袭了科举这一“国粹”传统,目的其实和“学而优则仕”也差不多。“虎爸”“虎妈”让子女在学校辛苦学习之余,还在双休日节假日安排了读不完的班,也不问孩子对此是否有兴趣,是否反感,是否真有收益。诚如丁老师所言,在这面旗帜之下,许多孩子“没有自由、没有空间、没有自我、没有尊重、没有爱”,我再加一句,也没有了童年。他们学会的只是死记硬背知识,人云亦云,养成了极坏的学习习惯,读坏了脑筋;却缺少好奇心,以及理性思考、自学和解决问题的能力,变成了一台不断往里面输数据的计算机!

“云原生与 AI 是绝佳搭档,两者是相互赋能的。”在提及 AI 与容器的融合时叔同强调。首先 AI 是新兴领域,架构上没有那么多历史包袱,另外 AI 计算本身对弹性、资源效率和部署效率有所要求,容器技术可以解决上述问题。GPU、FPGA、专有的 ASIC 芯片等新架构,带来巨大算力提升的同时也带来管理维护的难度,利用 Kubernetes 提供对异构资源的统一管理和高效调度,提升弹性支持细粒度共享,可以提升资源利用率 3 到 5 倍。 AI 对于容器云原生技术同样帮助巨大,AI 往往代表着业务场景,这对于云原生技术如何更为普适通用提供了丰富的验证空间,从而提升了云原生技术的成熟度。

此外,这些模型的部署(或者运营)方式也有所区别。某些模型在云端或自有服务器内,也有一些模型被部署在边缘设备中,或者采用脱机批处理模式。数据科学家、数据工程师以及机器学习开发人员等群体在机器学习的应用、部署与需求等方面的差异,使得单一机器学习平台的概念几乎不具备实际可行性,这最终带来了<strong>“十八般武艺,样样稀松”</strong>的结果。

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同时企业在运营效率、研发效率、运行成本以及系统容错性、可维护性等方面,也提出了更高的要求。阿里云在整个容器产品的研发过程中,致力于解决企业痛点,尽管各个企业对于上云的诉求有诸多不同,但容器和云原生作为一种普适技术,可以满足不同企业不同层次的需求。

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