混合云成本的5个误解

DK 15 一次发布了 14 个新特性，下面栈长带大家来解读下这些新特性！

339:Edwards-Curve Digital Signature Algorithm (EdDSA)

Edwards-Curve 数据签名算法（EdDSA），一种根据 RFC 8032 规范所描述的 Edwards-Curve 数字签名算法（EdDSA）实现加密签名，实现了一种 RFC 8032 标准化方案，但它不能代替 ECDSA。

EdDSA 是一种现代的椭圆曲线签名方案，与 JDK 中现有的签名方案相比，它有很多优势。

360:Sealed Classes (Preview)

封闭类（预览特性），可以是封闭类和或者封闭接口，用来增强 Java 编程语言，防止其他类或接口扩展或实现它们。

这个牛逼啊，有了这个特性，意味着以后不是你想继承就继承，想实现就实现了，你得经过允许才行。

来看这个示例：
 

但是，如果我们深入研究卷积的计算(图2)，编码器-解码器架构的局限性就会浮出表面。例如，在3x3卷积中，卷积滤波器有9个像素，目标像素的值仅参照自身和周围的8个像素计算。这意味着卷积只能利用局部信息来计算目标像素，这可能会带来一些偏差，因为看不到全局信息。也有一些朴素的方法来缓解这个问题：使用更大的卷积滤波器或有更多卷积层的更深的网络。然而，计算开销越来越大，结果并没有得到显著的改善。

理解方差和协方差

方差和协方差都是统计学和机器学习中的重要概念。它们是为随机变量定义的。顾名思义，方差描述的是单个随机变量与其均值之间的偏差，而协方差描述的是两个随机变量之间的相似性。如果两个随机变量的分布相似，它们的协方差很大。否则，它们的协方差很小。如果我们将feature map中的每个像素作为一个随机变量，计算所有像素之间的配对协方差，我们可以根据每个预测像素在图像中与其他像素之间的相似性来增强或减弱每个预测像素的值。在训练和预测时使用相似的像素，忽略不相似的像素。这种机制叫做自注意力。
 

新技术是云栖大会的重要议题之一，也是阿里巴巴“五新”战略的重要组成部分。就在大会开幕前一天，“五新”之中”新制造”的一号工程犀牛智造正式亮相。它通过小单起订、快速反应的柔性制造模式实现了“按需生产，以销定产”，有效降低了中小企业创业的供应链门槛。这正是新技术与制造业结合、产生新生产力的又一例证。

连续三年的云栖大会上，张勇都在探讨新技术的价值。这三年里，随着阿里自身的成长，新技术对社会产生的影响更加广泛和深入。2018年，阿里巴巴“五新”战略全面加速，张勇指出，新技术是“五新”的引擎，新能源和新技术完美结合，才能真正驱动数字中国的发展，走向波澜壮阔的物联网世界。一年后的云栖，张勇提出，“五新”正在走向“百新”“万新”，阿里巴巴的数字化能力不仅能服务于数字商业和生活，也开始为更广泛的数字公共服务提供助力。

在不确定性陡增的当下，新技术的意义也愈发不同。数字化、智能化产生的动能，既是经济的韧性所在，也是社会的信心所在。分享完三个小故事后，张勇说：“这些故事让我们看到了今天在疫情影响的社会背景下、但同时又在全面走向云智能的大时代面前，我们所面临的共同挑战和共同机遇。而新技术代表的新生产力，一定是我们全速地战胜疫情、开创未来最好的原动力。”

（编辑：周口站长网）

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