疫情让大家的生活蒙上一层沉重，

使整个城市陷入一种格外的安静。

#4
Rihanna

AF1 JESTER XX（左）AJ1 JESTER XX（右）

注意大底是发泡橡胶，耐用度存疑，我很少到户外穿皮鞋，所以图它轻，就收了。

优衣库 水洗茄克 419959

每个男生的衣柜里总归少不了有一件这样浅蓝色的衬衫。

或许运动鞋市场在过去很长一段时间内都是由男性「主导」，但性别的桎梏正在被打破，天平也逐渐开始向女性一方平衡，随着越来越多女性合作企划获得认可，我们有理由相信未来会有更多女性创意人士在这个舞台上发光发热，而大众对于球鞋世界的理解也不再只是「IT’S A MAN’S WORLD」。

这是一首关于失恋的歌，是自我发泄，亦是自我安慰。

最奇幻的体验是，当我意识到有线能给自己带来稳定感，就买了一根网线（估计有很多读者都没见过网线实物）直连路由器，发现网速意外的稳定（当然也可能是安慰剂效应）。

谁是第四范式？

在人工智能行业之外，第四范式的面目尚有些模糊。特别是在“视觉识别”几乎成为 AI 代名词的当下，人们惊叹于商汤、旷视等“AI 四小龙”超强的融资能力，也多少听闻 AI 在摄像头、芯片、机器人等场景的落地。

而第四范式所做的 AI 平台，是想将 AI 应用全生命周期的模块“软件化”，让更多科学家以外的角色，实现诸如今日头条“千人千面”推荐机制、百度凤巢营销系统这样的效果。

不过，由于第四范式特殊的技术门槛，加之其效果被隐藏在业务之下，所谓的“AI 平台”，并不容易为人所知。

8 月 20 日，第四范式发布多款 AI 产品，当中核心产品为企业级 AI 操作系统 Sage AIOS，第四范式将其定位于 AI 时代的Windows（操作系统），以实现标准化数据规范、高可用资源管理以及更低门槛的桌面式 AI 管理。

如何理解桌面式的 AI 管理？简言之，就是第四范式想让用户能像使用Office 软件那样使用 AI。在操作页面上，Sage AIOS 以 Windows 桌面式的管理，承接起第四范式数据中台、自动化AI生产力平台Sage HyperCycle ML 等应用，让用户对 AI 平台有更具象的感知。

此前，第四范式已经推出过AI 平台“先知系列”，创始人&CEO戴文渊曾告诉 36 氪，通过“先知”产品，即使是公司前台行政，都可以将人脸信息灌入系统，自动生成一套智能人脸识别考勤应用。

这样的理念也是戴文渊提倡的“ AI FOR EVERYONE”（让每个人都能使用 AI），在第四范式的员工手册中，“实现 AI FOR EVERYONE”作为公司愿景被写了进去。

在接受 36 氪专访时，第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强将 AI 落地需要的数据特性归纳为三点：即时序、闭环和一致（chronological、closed loop、consistent）。

而在资源调度层面，要管理一个人工智能任务需要占用多少内存 CPU，对于业务人员来说是复杂的技术问题，而没有资源调度则会导致算力利用率不高或者过载宕机等问题。第四范式推出的Sage AIOS拥有和Windows类似的资源管理器——HyperScheduler，使AI 集群自动化实现资源配置，让用户不用去操心“打开一个 Word 要占用多少内存”。

这就是第四范式Sage AIOS产品诞生的原因。向上，第四范式数据中台的第一任务是做3C（时序、闭环、一致）的数据治理，陈雨强将这个过程称为“定义好数据形式”，数据形式是对数据治理环节提出的标准，可以供Sage AIOS上的App使用；向下，Sage AIOS通过资源调度提高性能，让算力利用率最大化。最终是为了确保传统企业应用AI的效率和效果。

如今，成立五年的第四范式，已经将 AI 产品化的范围，从算法延伸到底层算力与上层应用，此次与Sage AIOS同时发布的新品，还有第四范式自动化AI生产力平台Sage HyperCycle ML、线上化智能运营系统天枢以及AI算力平台SageOne。

简言之，第四范式要做的事情，就是将 AI 能力进行高度封装（这个能力包括底层算力、中层算法与上层业务），使之达到低门槛的产品化。

以线上化智能运营系统“天枢”为例，第四范式与肯德基合作了一个名为“Trade Up”的场景，让用户在 App 点餐时快速收到餐品推荐，比如“点了汉堡薯条的话，再加一对鸡翅更实惠”。

“这种算法是基于用户画像做出来的，响应在毫秒级，最终能清楚地看到店面能有多少销售额的增长。”第四范式总裁裴沵思曾告诉 36 氪。

目前，除了最早进入的金融领域以外，第四范式已经将行业范围扩展至零售、制造、民航、能源、政府等传统行业，今年4 月，第四范式宣布完成C轮总计2.3亿美元融资，新战略股东包括思科、中信银行、联想，投后估值约20亿美元。

再早一点，第四范式拿过“中国五大行”及其所属基金的投资，成为迄今为止五大行联合投资的唯一创业公司。金融曾是第四范式最重要的领域之一，而根据戴文渊透露，行业营收占比方面，金融领域目前占第四范式不超过50%的营收，与此同时，新零售和制造业则增长迅速。

还有，新手机已下单，下个穿搭贴，图片应该会好一点，见谅。

应用新处理器的云服务实例是 Hpc7g，与当前的 C6gn 相比，其浮点性能提高了两倍，与 Hpc6a 相比性能提高了 20%，这为 HPC 工作负载提供了超高的性价比。

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就在盐滩和大海之间

而像《和平精英》这类开放世界游戏甚至能够实现不同文化载体的与玩法的融合，比如此前《和平精英》就与电影《哥斯拉大战金刚》进行了联动，结合电影中的情节设定，将哥斯拉、金刚的经典荧幕形象搬进了游戏地图中，甚至还能重现二者的强强对决。游戏开放世界的设计，使得这些桥段植入的平滑自然，同时还能与玩法进行结合。

以往是稚气未脱，脸上还有一些婴儿肥，如今的她到哪儿都是一副泰然自若的沉稳相，偶尔耍宝卖萌，但正经凹造型的时候，永远都气场十足。

VEJA SDU系列复古运动鞋

一、分析场景和数据准备

1. 分析场景

 

 

2. 业务场景

 

 

3. 数据来源

 

 

4. 数据集定义

 

二、测评体验步骤和数据分析结构

1. 登陆账号

 

 

2. 导入和管理数据

 

在S3里新建储存桶，导入数据。导入格式注意是.csv，文档内不能有中文，刚开始体验时没注意格式规范，导入失败了几次。整体体验还是比较流畅的，第一次登陆和设置时需要多读指引文档和留意页面提示。

 

3. 启动应用程序

 

 

4. 部署

 

 

5. 新建模型

 

 

6. 导入数据

 

 

7. 选择目标列

 

为什么选【demand case】为目标列呢，因为【demand case】是要货箱数，所有的物流作业，都基于【demand case】才有后续的过程、耗时、质量的分析。再例如，如果你的分析是广告投放、市场推广类的，目标列的可以是营销漏斗的第一层。

 

8. 选择有效字段进行分析

 

字段【NO.】是序号，与数据不相关，不勾选该字段，不然会影响预测；其他字段相关性较高，进行保留。

 

9. 构建模型

我们来个简单的，点击【Preview model】，可查看模型的预测准确率。我这个模型准确率算蛮高的，达到了96.154%。

 

 

10. 模型评估

 

 

11. 做出预测

 

三、总结一下