过去常见的问题是:设计团队先做海报,视频团队再重做一遍视觉,现场执行又要按屏幕比例临时裁切。结果是风格不一致、版本混乱、临场改字困难。现在越来越多团队采
阅读全文这些卡点背后有很现实的原因。第一,训练数据和真实路况天然有时间差,模型学到的是“过去的规律”,但路网每天都在变。第二,极端天气、突发施工、临时管制这类低
查看详情真正可落地的金融风控深度学习解决方案,第一步是把特征工程当成施工总包,而不是数据团队的附属工序。常见做法是先搭统一接入层,把交易、设备、行为、关系等多源
查看详情真正可落地的金融风控深度学习解决方案,第一步是把特征工程当成施工总包,而不是数据团队的附属工序。常见做法是先搭统一接入层,把交易、设备、行为、关系等多源
查看详情真正开工前,最关键的不是先买GPU,而是把业务需求翻译成容量指标。先盘点渲染引擎与软件栈:使用CPU渲染还是GPU渲染、是否混合;DCC链路是以某款三维
查看详情