豐田衝刺燃料電池車,傳產能將擴增至 10 倍以上

日刊工業新聞 3 日,豐田汽車(Toyota)計劃於 2020 年將燃料電池車(FCV)月產能提高至 3,000 台,將達現行的 10 倍以上水準。豐田計劃在 2020 年下半推出 FCV 車「MIRAI」的次代車款。

據報導,豐田目前利用元町工廠的專用產線生產「MIRAI」,年產能約 3,000 台,依此換算月產能相當於 250 台左右。

2018 年 MIRAI 全球銷售量約 2,400 台,而豐田目標在 2020 年以後將 FCV 年銷售量提高至 3 萬台以上水準。

截至台灣時間 3 日上午 10 點 21 分為止,豐田下跌 0.84%。

豐田於 2018 年 5 月 24 日宣布,為了因應計劃在 2020 年以後將 FCV 全球年銷售量提高至 3 萬台以上水準的目標,決議將增產 FCV 關鍵零件,計劃在愛知縣豐田市的本社工廠廠區內興建新廠房、增產燃料電池堆(Fuel Cell stack),且也計劃在愛知縣三好市的下山工廠內增設用來儲存氫燃料的高壓氫氣槽專用產線。上述新廠預計於 2020 年左右啟用。

(本文內容由 授權使用。首圖來源: CC BY 2.0)

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搶攻 EV 需求,三菱化學傳倍增美國鋰電池關鍵材料產能

日刊工業新聞 3 日報導,為了搶攻電動車(EV)需求,三菱化學(Mitsubishi Chemical)將擴增鋰離子電池關鍵材料「電解液」產能,計畫於 2019 年度內(2020 年 3 月底前)將美國工廠(位於田納西州曼非斯)電解液年產能提高至 2 萬噸、將達現行的 2 倍水準。

三菱化學計畫於 2020 年度結束前(2021 年 3 月底前)將電解液全球年產能提高至 8.5 萬噸、將較 2017 年度大增 95%,且計畫將另一項鋰電池關鍵材料「負極材」全球年產能提高至 2.9 萬噸(將較 2017 年度增加 61%),目標在 2020 年度將電池材料等新能源部門營收提高至 1,000 億日圓、2025 年度進一步倍增至 2,000 億日圓的規模。

三菱化學 2018 年 12 月 26 日宣布,日本國內外電動車、插電式油電混合車(PHV)、油電混合車(HV)市場呈現急速擴大,因此將擴增日本「電解液」產能,計畫將四日市事業所的電解液年產能自現行的 1.1 萬噸大幅擴產約 5 成至 1.6 萬噸。

日韓企業紛紛擴增鋰離子電池關鍵材料產能

旭化成(Asahi Kasei)3 月 14 日宣布,因鋰離子電池以電動車等車用需求為中心呈現急速增長,故決議投資 300 億日圓對位於日本滋賀縣守山市的守山製造所、以及位於北卡羅萊納州的美國工廠進行增產投資,增產鋰離子電池關鍵材料「分隔膜」,上述增產工程預計於 2021 年度上半年開始商轉,預估 2021 年度旭化成分隔膜全球年產能將擴增至約 15.5 億平方公尺、將較 2018 年度末提高 1 倍。

住友化學(Sumitomo Chemical)日前也傳出將階段性提高南韓工廠產能,目標在 2021 年度將分隔膜總年產能(合併日本工廠產能計算)提高至 6 億平方公尺、將達現行的近 2 倍水準。

全球第 2 大鋰離子電池關鍵材料「分隔膜」廠商南韓 SK Innovation 5 月 27 日表示,計畫在 2025 年結束前將分隔膜產能提高至現行的 5 倍,SK Innovation 社長金俊 27 日在首爾舉行的記者會上表示,「目標藉由大規模增產、搶當全球龍頭」。在全球分隔膜市場上,日本旭化成市佔約 2 成、位居首位,SK Innovation 市佔率超過 1 成居次。

日本民間調查機構矢野經濟研究所公布調查報告指出,因中國自 2019 年起開始實施新能源車規範,加上 2019-2020 年期間日歐車廠將進行車輛電動化,提振車用鋰離子電池材料需求今後將持續擴大,預估 2020 年全球 4 大關鍵材料(正極材、負極材、電解液和分隔膜)市場規模(廠商出貨金額)將擴增至 281.46 億美元、將較 2017 年暴增 9 成(增加 91.3%)。

(本文內容由 授權使用。首圖來源:)

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Chrome OS 80 將可以直接構建 Android 應用

  在近期 Android Dev Summit 上,Chrome OS 團隊宣布 Chrome OS 80 將使 Chromebook 可以直接構建 Android 應用。

  這項特性其實是在 Chrome OS 中引入 Android 應用側加載(sideloading),該功能的具體介紹來自一個非公開 bug 記錄以及相應的代碼更改,根據該記錄,Android 應用的側加載被帶到了 Chromebook 上的 Android 容器中。

  根據內部文件,具體開發時的操作是啟動 Crostini 容器時需要一個特殊命令(從 Chromebook 的命令行啟動 Linux 時),需要添加–enable-features = ArcAdbSideloading

  目前開發人員必須通過 USB 線將 Android 設備連接到 Chromebook,然後將其應用推送到設備上進行測試或使用 Chrome OS 開發人員模式,才能構建 Android 應用,但這兩種都不是理想的選擇。

  這項新特性對於使用 Android Studio 在 Chromebook 上構建其應用的 Android 開發人員來說,是極其方便的功能。具體來看,Chrome OS 80 將為 Android 開發人員添加選項,這樣可以直接在 Chrome OS 設備上安裝和測試其應用。

  消息來源:

  https://www.aboutchromebooks.com/news/chrome-os-80-to-bring-arc-sideloading-of-android-apps-to-chromebooks

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區塊鏈成重要突破口,與幣圈無關卻與5G有關

  幾乎是一夜之間,區塊鏈就成了更熱門的話題,此前,如果我們還在說“物聯網、大數據、雲計算、人工智能和 5G”,那麼,以後這一長串的背後可能就要加上“區塊鏈”。

  誠然,國家將區塊鏈當成戰略來發展,並“要把區塊鏈作為核心技術自主創新的重要突破口,明確主攻方向,加大投入力度,着力攻克一批關鍵核心技術,加快推動區塊鏈技術和產業創新發展”,這對整個區塊鏈產業都是巨大的利好,但是,這種利好卻實實在在與現在網絡上那些頂着區塊鏈帽子實際卻是在搞傳銷的“幣”們,毫無關係。如果有關係,那也一定是負面。

  在國內,區塊鏈技術佔據優勢的公司依然是 BAT,特別是阿里巴巴和螞蟻金服。在 2018 年的世界互聯網大會上,螞蟻金服“自主可控金融級商用區塊鏈平台”與“阿里雲 supET 工業互聯網平台”同時入選 15 項世界互聯網領先科技成果之列。前者的區塊鏈因素顯而易見,後者實際上也在由區塊鏈提供製造生產質量追溯和供應鏈管理服務。

  據全球知名智能信息服務機構科睿唯安公布信息,截至 2019 年 4 月 30 日,阿里巴巴以 290 件區塊鏈專利方案數量穩居全球第一。結合權威知識產權產業媒體 IPRdaily 過去兩年發布的“全球區塊鏈專利企業排行榜”显示,阿里巴巴申請的區塊鏈專利數量已經連續三年全球第一。2019 上半年全球區塊鏈企業發明專利排行榜(TOP100) 中,阿里巴巴以 322 件專利位列第一,中國平安以 274 件專利排名第二,Nchain 以 241 件專利排名第三。此外,百度( 7 名)、騰訊( 13 名)、京東( 14 名)、華為( 28 名)、獵豹( 40 名)、中國移動( 44 名)等均榜上有名。

  從上面的數據可以看出來,真正在區塊鏈的研究上佔據優勢且不斷應用的,沒有一個是“發幣”的,都是實實在在的在落地。

  當然了,也許與幣有關。此前有消息傳言,央行可能將在未來幾個月內正式推出國家支持的数字貨幣“DCEP”,初期將向中國工商銀行、中國建設銀行、中國銀行、中國農業銀行、阿里巴巴、騰訊以及銀聯七家機構發行。如果成行,那將是世界上是首個法定数字貨幣,意義深遠。

  在官方發布的新聞中,將區塊鏈發展方向定位為四個方面:

  1、要探索“區塊鏈+”在民生領域的運用,积極推動區塊鏈技術在教育、就業、養老、精準脫貧、醫療健康、商品防偽、食品安全、公益、社會救助等領域的應用,為人民群眾提供更加智能、更加便捷、更加優質的公共服務。

  2016 年,螞蟻金服聯合中國紅十字基金會等公益機構上線區塊鏈試驗項目,使捐款人可以追蹤善款的完整流轉情況。2017 年 3 月,支付寶愛心捐贈平台全面引入區塊鏈技術,所有捐贈數據上鏈。實現了實時賬目公示,有助於解決公益財務透明的“痛點”。螞蟻金服公益運用區塊鏈技術追蹤籌款,建立起第三方公示體系區塊鏈資金流公示,為公益機構進行數據統計、項目執行跟蹤提供便利。區塊鏈具有不可篡改的特性,任何寫入區塊鏈的記錄均不能更改,可以供公眾監督及審計。而“區塊鏈+公益”正是利用這一特性,發揮公眾賬本的價值,不論用戶是捐十塊、二十塊還是幾百塊,讓用戶所獻出的每一筆都記錄在區塊鏈上,有跡可循,持續追溯。

  2016 年 10 月,阿里與微軟、小蟻、法大大等合作開發“法鏈”,推出基於阿里雲平台的郵箱存證產品,通過法鏈上備份的电子郵件和雲服務,阿里將使中國法院能大規模採用数字證據郵件。

  2017 年 3 月,阿里巴巴與普華永道合作,打造可追溯的跨境食品供應鏈,用於跟蹤產品從生產者到消費者之間的整個流程。

  2017 年 8 月,阿里健康與江蘇常州市合作推出我國首個基於醫療場景的區塊鏈應用――“醫聯體+區塊鏈”試點項目。

  2017 年 10 月 11 日,螞蟻金服 CTO 程立在螞蟻金服金融科技開放峰會上首度披露未來的技術布局――“BASIC”戰略,其中的B對應的就是區塊鏈(Blockchain),同時,技術實驗室宣布開放區塊鏈技術,支持進口食品安全溯源、商品正品溯源等,第一個落地場景將是海外奶粉品牌的追蹤,先是產自澳洲、新西蘭的 26 個品牌的奶粉。2017 年 11 月 24 日,天貓國際宣布升級全球原產地溯源計劃,未來將覆蓋全球 63 個國家和地區,3700 個品類,14500 個海外品牌,也將向全行業開放,賦能整個行業。2018 年 2 月,菜鳥與天貓國際官方消息,已啟用區塊鏈技術跟蹤、上傳、查證跨境進口商品的物流全鏈路信息,涵蓋生產、運輸、通關、報檢、第三方檢驗等商品進口全流程,為每個跨境進口商品打上獨一無二的“身份證”,供消費者查詢驗證。

  騰訊旗下的微眾銀行於 2016 年 6 月開發出面向金融業的聯盟鏈雲服務 BaaS,並在 2017 年 1 月落地了第一個商業場景,即微黃金項目。微黃金是騰訊的一項在線黃金交易服務,用戶可以在微信低門檻靈活購買黃金,其背後正是由騰訊開發底層基礎架構的聯盟鏈。騰訊、工商銀行等多個節點共同參与記帳。2018 年 4 月底,騰訊發布第一款區塊鏈遊戲《一起來捉妖》,試圖通過區塊鏈技術保障了遊戲稀有內容投放的公開公平性,同時用戶可以將稀有妖怪上鏈永久保存。

  2017 年 12 月,沃爾瑪、京東、IBM、清華大學电子商務交易技術國家工程實驗室共同宣布成立安全食品區塊鏈溯源聯盟,運用區塊鏈技術搭建“京東區塊鏈防偽追溯開放平台”。該平台推出之後,用戶只需打開京東 APP 找到購物訂單,通過“一鍵溯源”或直接掃描產品溯源碼,即可獲取溯源信息。

  2018 年 10 月,百度正式發布自主研發的區塊鏈網絡系統——超級鏈。同時,宣布與海南省政府合作,區塊鏈實驗室及度鏈公司落戶海南,並推出“區塊鏈+大閘蟹溯源”應用。

  2、要推動區塊鏈底層技術服務和新型智慧城市建設相結合,探索在信息基礎設施、智慧交通、能源電力等領域的推廣應用,提升城市管理的智能化、精準化水平。

  5 月 22 日,上海、浙江、江蘇、安徽 4 地法院成立全國首個區域司法鏈,實現從起訴到執行全程上鏈,極大提高了訴訟效率和法院公信力,降低訴訟成本。最早引入區塊鏈技術的杭州互聯網法院,上鏈半年,其知識產權糾紛案件的調撤率上升至 95.3%。

  2017 年 5 月,阿里投資 Symbiont,該公司致力於利用區塊鏈技術打造一個發行和交易智能證券的平台。此外,深圳財富文化集團已經打造了一個文化產權交易的區塊鏈平台,並與螞蟻雙鏈打通,解決文化藝術品流通、交易和一系列金融服務。

  2017 年 11 月 8 日,阿里巴巴集團、螞蟻金服集團與雄安新區簽署了戰略合作協議,阿里巴巴與螞蟻金服將承建数字雄安區塊鏈實施平台。

  另外,國網電商公司已建成國家電網公司系統內首個司法級可信區塊鏈公共服務平台,作為唯一央企與北京互聯網法院“天平鏈”互信互通,掛牌工信部區塊鏈重點實驗室電力應用實驗基地,參与首個區塊鏈國家標準制定,實現了區塊鏈技術在電力積分通兌、光伏簽約、票據繳費、电子發票等多場景落地應用。

  3、要利用區塊鏈技術促進城市間在信息、資金、人才、徵信等方面更大規模的互聯互通,保障生產要素在區域內有序高效流動。

  在 9 月末舉行的雲棲大會·螞蟻區塊鏈生態峰會上,螞蟻金服集團副總裁蔣國飛透露,螞蟻區塊鏈已落地 40 多個應用。含括跨境支付、供應鏈金融、通用溯源、电子票據等多個行業領域。並於同期宣布了與全球最大的種子和農藥公司拜耳合作,應用方向進一步擴展。

  螞蟻金服 8 月份宣布,基於區塊鏈技術的供應鏈協作網絡——螞蟻區塊鏈“雙鏈通”全面升級開放。這一服務運用區塊鏈技術可解決供應鏈金融中的信任難題,同時讓小微商家也能享受高效便捷的金融服務。目前,這一模式已在成都率先應用。通過與成都商業銀行、成都中小企業融資擔保公司的合作,“雙鏈通”完成了供應鏈金融的全鏈路覆蓋。上鏈后,整個融資流轉過程清晰留痕、不可篡改,所有參与方都要通過“雙鏈通”進行身份核實和意願確認,数字簽名實時上鏈,杜絕了資金挪用等風險。

  4、要探索利用區塊鏈數據共享模式,實現政務數據跨部門、跨區域共同維護和利用,促進業務協同辦理,深化“最多跑一次”改革,為人民群眾帶來更好的政務服務體驗。

  3 月,杭州地鐵聯合支付寶、螞蟻區塊鏈推出了區塊鏈电子發票。全程手機操作,耗時不到 10 秒,上班族再也不用前往窗口排隊取票了。支付寶聯合雲南省相關部門,在醫療、教育等多個民生服務場景落地區塊鏈电子票據。從地鐵电子發票到法院訴訟案件,再到电子票據平台,螞蟻區塊鏈在過去近 3 年時間里,相繼落地了 40 多個場景。其中長三角佔比超過一半。“上鏈”后長三角人辦事效率大大提升,不少事項可享受“秒級”服務。

  我們看到,在 5G 時代,無差別計算能力的流通成本會大幅下降,無差別計算能力是 AI 最重要的勞動要素,而區塊鏈就是 AI 最重要的勞動要素。阿里巴巴達摩院在《2019 十大科技趨勢》中提到,5G 和區塊鏈是未來十年的發展方向。《福布斯》發布的《2020 十大科技趨勢》也提到,5G 和區塊鏈都將於 2020 年崛起,未來與人們日常生活相關的每一個行業都會被變革。還是那句話,“誰能把當前的技術和資源用到最充分,誰就是這個時代的最強者”,也許 5G 的流量充沛,正是區塊鏈的黃金歲月。

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6000年前一隻狗的癌症,如何在今天席捲全球?

  即使睿智如人類,強壯如猛獸,也無法躲過疾病的侵襲,癌症就是其中尤為嚴重的一種。

  時至今日,我們仍舊深陷於與癌症抗爭的泥潭中苦苦掙扎。目前已有的治療手段有手術、化學療法、放射線療法、癌症疫苗、免疫細胞療法等。但很遺憾,目前除了針對非實體瘤的治療方法效果卓著接近曙光,對大多數癌症仍舊是無計可施。

  究其原因,仍是我們對癌症不夠了解,或者說是無從下手。以人類短短百餘年的壽命極限來抗衡與進化同生的癌症,實在是有些蚍蜉撼樹的意味。癌症的偶然發生,以單一生命個體為單位進行研究,百餘年的度量難以拼接成完整的畫面。

  而今,一種至今已存在了 6000 余年的癌症為我們的研究提供了絕佳的條件。


來源:Ernesto del Aguila III, NHGRI

  CTVT(canine transmissible venereal tumor),即犬類傳染性性病腫瘤。這種癌症最早起源於中亞地區,來自於某條“始祖犬”的生殖器細胞基因突變。隨後,伴隨犬類的交配,生生不息,如今已經幾乎遍布世界的每個角落,至今已有約 6000 年。

  來自 40 多個國家的聯合團隊,通過對來自 43 個國家的 546 個 CTVT 腫瘤樣本和 495 個 CTVT 腫瘤宿主的正常樣本進行了外顯子測序,構建出時間系統發育譜系。同時研究者們對 CTVT 的癌症突變特徵進行了分析,並由此識別出 CTVT 的高度環境特異性突變過程,以及中性遺傳漂變是癌症長期演化的主要特徵,相關的研究細節發表在 Science 雜誌上。

  對 CTVT 的研究,為人類在數千年的時間單位上更好地認識癌症進化上提供了絕佳的機會,這也將是人類未來戰勝癌症的重要參考。

  一、對癌症的認識

  癌症,又名惡性腫瘤,是指細胞不正常的增生,且這些增生的細胞可能隨淋巴或血液系統攻佔身體的每個角落。千萬年間,人們始終沒有放棄與癌症的抗爭,卻屢屢折戟沉沙。因此,癌症在很長時間內都被認為是無法治癒的疾病,神靈的詛咒。

  在人類身上,目前已知的癌症已經超過 100 種。2015 年,約有 880 萬人死於癌症,這幾乎佔到了全球死亡人數的六分之一,其中的 70% 發生在低收入和中等收入國家。

  癌症並非一種源於工業化的人造疾病,而是與演化如影隨形,共同塑造了生命。癌症的存在歷史可以追溯至上萬年,但直到近百年間,人們才開始真正地了解癌症。

  18 世紀,醫生藉助解剖刀開始了與癌症的正式交鋒——腫瘤切除治療。但癌症的複發與轉移,成為橫亘在醫生們面前的又一條門檻。

  那麼,究竟什麼才是癌症背後真正的力量呢?答案是基因

  事實上,癌症是一種依賴基因突變的慢性疾病。一般來說,同一種癌症在不同患者身上,甚至是同一患者的不同器官或組織中,都可能具有不同的基因型。癌症,似乎可以看做是某些邪惡基因隨機發生於宿主個體間的一種“寄生”。

  肉體總有終結之時,但癌症永生。當然,對於絕大多數不具有傳染性的癌症來說,只是在時間跨度下的眾多個體間的廣義永生。事實上,有極少數的癌症的確可以在生命個體間傳播,延續着自己的生命,完成永生。

  但值得一提的是,傳染性癌症區別於感染型癌症,並不是通過病毒感染誘發的。大多數病毒感染誘發的癌症,如人乳頭瘤病毒引起的宮頸癌、乙肝病毒引起的肝癌,都可以通過接種疫苗有效預防。

  二、古老的癌症

  對於大多數癌症來說,他們隨機的發生於單一個體,隨個體的壽命而發生、發展、終結。而其中的極少數癌症,可以在個體間進行傳播,就像“寄生”在宿主中完成自身的演化時間線,CTVT 就是其中一員。

  這種來源於犬類的癌症起源於中亞,遺傳信息穩定且高度相似。對於它開始的時間,研究者們尚存在爭議,一部分人認為約在 1.1 萬年前犬類的馴化時間點上,也有人認為發生於時間稍近的 6000 多年前。

  通過犬類之間的交配、甚至是舔舐,CTVT 在群體間進行傳播。每一顆癌細胞就像是種子,到達下一個宿主體內,等待合適的時機繼續傳播。

  隨着大航海時代的到來,人類的生活半徑增大,而犬類也跟隨人類開始了他們的遷移。時至今日,幾乎在每塊大陸上,都有 CTVT 的痕迹。

  而如今,它居然歪打正着地成為研究癌症的最佳手段,幫助人類追蹤癌症的演化,破解癌症的謎團。

  三、揭開千年疑團

  在此項研究中,研究者們對來自 43 個國家的 546 個 CTVT 腫瘤樣本和 495 個 CTVT 腫瘤宿主的正常樣本進行了外顯子測序,並構建出時間系統發育譜系。分析結果显示,CTVT 細胞大約在 6200 年前首次於亞洲出現,目前廣泛分佈的 CTVT 細胞的源頭可以追溯到約 1900 年前的印度。彼時 CTVT 開始產生亞型,並開始向歐洲、亞洲蔓延擴散。隨着大航海時代的到來,CTVT 的傳播也搭上了“順風船”,跟隨人類的足跡踏上更多的陸地。


來源:Science

  隨後研究者們對 CTVT 的癌症突變特徵進行了分析,並由此識別出 CTVT 的高度環境特異性突變過程。同時,研究者發現了 5 個促進 CTVT 發生和傳播的早期驅動基因:SETD2,CDKN2A,MYC,PTEN 和 RB1。研究者也發現,CTVT 幾乎沒有晚期陽性選擇,解釋了中性遺傳漂變是癌症長期演化的主要特徵。

  殖民、全球化、同質化,共同作用造成了如今的 CTVT。而存活了數千年、從來不能滅亡的 CTVT,同時也像活化石、錄影帶一樣記錄了癌症的進化歷程。管中窺豹,可見一斑。

  對於 CTVT 來說,癌細胞似乎更像是一種獨立的生命體在不同的“宿主”間傳播,雖然來源不同,但卻可以和不同個體的免疫系統都相安無事。儘管目前並未發現可以在人體間傳染的癌症,但足以為器官移植敲響警鐘。如果捐贈者的器官中留有癌症的“種子”,對於接受器官移植的人來說很可能是一場可怕的災難。

  同時,CTVT 的中性進化也為現代癌症的治療提供思路。對於一些進程緩慢的癌症,似乎可以嘗試適應性療法,而非在癌細胞和宿主間,一定要斗個“你死我活”。

  如果承載生命的主體是遺傳物質,那麼毫無疑問,癌症從未死去。如果短期內無法戰勝,找到與它“同生”的方法或許並不是最壞的選擇。

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中國AI獨角獸完成全球競賽三連冠偉業:孫劍帶隊,曠視再刷榜

  邊策 郭一璞 發自 凹非寺
  量子位 報道 公眾號 QbitAI

  全球 AI 競賽再奪 3 項世界第一,實現 COCO 重頭戲“物體檢測”三連冠。

  新歷史、新紀錄,榮耀屬於中國公司,展示的統治力堪比乒乓球。

  這就是 AI 獨角獸曠視科技,剛剛從全球 AI 頂會 ICCV 2019 傳來的捷報。

  而且 IPO 上市當前,無疑是既有實力的繼續展示。

  全球 AI 競賽再奪 3 項第一

  ICCV,國際計算機視覺大會,英文全稱 International Conference on Computer Vision。

  被譽為計算機視覺領域三大頂級會議之一,與 CVPR 和 ECCV 並列。

  ICCV 兩年舉辦一次,今年 10 月 27 日在韓國首爾開幕。

  不過剛剛開幕,中國力量就捷報頻傳,繼續展現在全球 AI 研發領域的潛力和實力。

  特別是在本屆 ICCV 的 COCO 挑戰賽上,曠視再度問鼎,拿下 COCO 物體檢測(Detection)、人體關鍵點(Keypoint)和全景分割(Panoptic)3 項第一。

  繼 2017、2018 年後再度奪冠,更是在最重要的“物體檢測”完成三連冠偉業,自 2015 年 COCO 開賽以來,前無古人,創下新紀錄。

  此外,曠視還獲得今年新設立的 COCO+Mapillary 挑戰賽的最佳論文獎(Best Paper Award),原因是“最具創新性的算法”。

  COCO 是 ICCV 2019 的重頭戲,也是 AI 視覺領域最具影響力的通用物體檢測挑戰賽。

  今年的 COCO 挑戰賽與往年不同,加入了新的規則:

首先、參加者必須提交一份技術報告,該報告將替代先前要求的簡短描述。只有與報告一起提交的材料才會被考慮參賽,並被放入 COCO 排行榜中。

其次,今年的每個挑戰賽都將設立兩個不同的獎項:最佳結果獎和最具創新獎。最具創新獎根據根據參賽作品的創新而非最佳成績來評定,最終由 COCO 獎項委員會決定,獲獎團隊將受邀參加 Workshop。

最後,今年的大會針對所有挑戰提供最具創新性和成功解決方案的最佳論文獎。獲獎者將由研討會組委會確定。

  物體檢測任務是讓算法輸出邊界框輸出或實例分割,自動駕駛、醫療影像識別中都會用到。另外在 2019 年的挑戰賽中,只有具有目標分割輸出的檢測任務會被重點介紹。

  COCO 全景分割任務目的是生成豐富而完整的連貫場景分割,這是自動駕駛或增強現實等實際應用的中一項重要技術。

  人體關鍵點檢測是在不提供人位置的情況下,定位並返回人體各部位關鍵點坐標位置。關鍵點定位了頭、肩、肘、手、臀、膝、腳等部位,可以用於人的行為識別,對於安防技術有重大意義。

  三連冠偉業

  今年的 MS COCO 總共 7 項比賽,除了曠視的 3 項冠軍,香港中文大學-商湯科技聯合實驗室和南洋理工大學團隊也在 Object Detection 比賽中拿到了不含額外數據集的第一名。

  可以說中國軍團延續傳統,繼續在全球 AI 競技中展現實力。

  而且 COCO 中最被看重的“物體檢測”比賽,孫劍和其帶隊的中國軍團,更是實現了垄斷級的統治力。

  物體檢測項目,從 2015 年第一屆就存在,此後一直延續了下來。

  在第一屆比賽中,孫劍帶隊的 MSRA 團隊斬獲冠軍,成員包括何愷明(現 FAIR)、任少卿(現 Momenta)、代季峰(現商湯)和張祥雨(現曠視),所用的算法,是何愷明和 RBG 大神第一次合作的 Faster R-CNN。

  不過 2016 年,冠軍被谷歌研究院的G-RMI 隊拿下,只是所用的算法依然是 Faster R-CNN。

  2015 年第一屆 MS COCO 大賽中除了物體檢測,還有個生成圖片說明(Captioning Challenge)項目,當時奪冠的谷歌團隊,與人類 baseline 相比依然差了一大截,這個比賽項目也沒能繼續下去。

  在 2016 年,物體檢測之外的比賽項目變成了人體關鍵點檢測,當時奪冠的團隊來自 CMU。

  而從 2017 年開始,COCO 的各項比賽,就真正進入了中國時間——甚至可以更具體說“曠視時間”。

  這家中國 AI 獨角獸在孫劍加盟擔當研究院院長后,如虎添翼,在 COCO 競賽中展現出的實力,就像中國乒乓球、女排在奧運會展現的一樣。

  2017 年,MS COCO 的 6 個比賽項目中,曠視拿下了邊界檢測(Detection: Bounding Box)、人體關鍵點檢測(Keypoints)和地點實例分割(Places Instance Segmentation)3 個項目的冠軍,以及檢測分割(Detection: Segmentation)的亞軍。

  而在 2018 年的 6 個項目中,曠視拿下了物體檢測(Detection)、全景分割(Panoptic)、人體關鍵點檢測(Keypoints)和 Mapillary Panoptic4 個項目的冠軍。

  另外的兩個項目 DensePose 和 Mapillary 街景檢測則分別由北京郵電大學自動化學院模式識別與測控技術實驗室(BUTP-PRIV)和滴滴獲得——這一整屆比賽的冠軍都被中國團隊包了。

  所以算下來,曠視已經在三年 MS COCO 的比賽上拿到了累計 10 個冠軍。

  最重頭的“物體檢測”,更是完成三連冠偉業,前無古人。

  更加值得一提的是,之前我們也揭秘過,曠視在 COCO 上的統治力,去往年開始就啟用大牛老將帶實習生參賽的機制,於是諸多名不見經傳的本科實習生,早早就成為了 AI 世界冠軍。

  而且刷榜奪冠,不僅是鍛煉隊伍,而且對曠視自研的 Brain++,也是一次次最佳說明。

  在今年 ICCV 奪冠后,曠視研究院院長孫劍再次感謝曠視算法工具平台 Brain++,稱一連串成績的取得,離不開背後強大的 Brain++。

  曠視介紹,一方面 Brain++ 具備多機訓練方案,支持完備的底層算法,確保算法的高效實現與快速驗證。

  比如,在 COCO Detection 任務中,曠視重新設計了 RPN 匹配策略和 Proposal 採樣策略,使用兩階段檢測器即可直接獲得很好的高 IoU 檢測結果,甚至超過了使用更多階段的 Cascade R-CNN,最終大幅領先,取得 test-challenge 52.5 的冠軍成績。

  另一方面 Brain++ 針對計算機視覺定製優化,適合工業界的產品開發,為競賽技術的應用轉化鋪平道路。

  還集成了新一代 AutoML 技術,降低算法試錯成本,實現技術創新和產品落地齊頭並進。Brain++從算法設計、算法框架和算法平台三個方面為 AI 競賽保駕護航。

  在剛剛舉行的烏鎮世界互聯網大會上,Brain++還為曠視斬獲了“世界互聯網領先科技成果”。

  於是也有更多注意力開始關注起這個基礎算法研發平台,曠視聯合創始人及 CTO 唐文斌還比喻說,如果說曠視各種各樣的算法是“雞蛋”,那 Brain++ 就是出產“所有雞蛋”的“母雞”。

  總之,Brain++可以視為曠視面向 AI 時代的生產工具,而再配以優秀的人才,連續在全球 AI 競技中奪魁,自然也不是意料之外。

  One more thing

  最後,新冠軍、新紀錄和三連冠偉業之外,今年 COCO 的冠軍對曠視而言還有更多意義。

  一方面,這家 AI 獨角獸已經向港交所提交了招股書,IPO 上市只是時間問題,也將成為 AI 創業上市第一股。

  另一方面,就在不久前,曠視也突發遭遇偷襲,被美國列入了“實體名單”,成為“川普優選”的又一家公司。

  因為衝刺上市當前,還引發了更多關注。

  但 Brain++ 獲國家認證,COCO 比賽三連冠,毫無疑問就是最好回應。

  還是那句話,如果美國拉黑了你,不要悲傷,不要氣餒。

  猝不及防的日子,最好的回擊就是業績和人心。

  並且 ICCV 2019 這才剛剛開幕,聽說曠視的三連冠,還不是中國 AI 新榮譽的全部。

  讓我們保持關注,繼續期待~

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JVM 問題排查和性能優化常用的 JDK 工具

JDK 提供了一系列用於監控、診斷 Java 進程的工具,它們在 JDK 安裝目錄的 bin 目錄下,有 jps、jcmd、jstack、jinfo、jmap 等。其中jmc、jconsole、jvisualvm 是 GUI 工具,其他大部分都是命令行工具。

cd $JAVA_HOME/bin
ls

本篇只是個入門介紹,不涉及深入分析。每一個工具都有它專門的作用,掌握使用方法只是很簡單的入門階段,更重要的是根據工具得到的信息去分析系統存在的問題以及性能瓶頸,每一個工具的使用和分析都可以單獨成文。

jps

如果你用過 Linux,那肯定熟悉 ps 命令,用來查看進程列表的。jps 就好比是 ps 命令的子集,它查詢的是當前用戶下已經啟動的 Java 進程。這是進行線上問題排查的大門鑰匙,有了它才能下手後面的動作。

下面是 jps 的幫助文檔

usage: jps [-help]
       jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]

Definitions:
    <hostid>:      <hostname>[:<port>]

一般的用法是 jps -l,前面一列显示 pid,後面一列显示進程名稱。

還可以用下列參數查看更具體的 Java 進程信息,用法為 jps -lv

jstack

查看 Java 進程內當前時刻的線程快照,也就是每條線程正在執行的方法棧情況,用於定位線程停頓、死鎖等長時間等待的問題。

以下是 jstack 的幫助文檔。

Usage:
    jstack [-l] <pid>
        (to connect to running process)
    jstack -F [-m] [-l] <pid>
        (to connect to a hung process)
    jstack [-m] [-l] <executable> <core>
        (to connect to a core file)
    jstack [-m] [-l] [server_id@]<remote server IP or hostname>
        (to connect to a remote debug server)

Options:
    -F  to force a thread dump. Use when jstack <pid> does not respond (process is hung)
    -m  to print both java and native frames (mixed mode)
    -l  long listing. Prints additional information about locks
    -h or -help to print this help message

最常用的就是 jstack -pid 或者 jstack -l pid,打印線程狀態、棧使用情況。

如果是線上查看不方便的話,可以用命令 jstack -l pid > stack.log,輸出到文件中下載到本地查看。

jstack -m pid,打印 Java 和 Native 棧信息

如果 -l 和 -m 都不起作用的時候,可以使用 java -F pid 強制 dump。

jinfo

它的主要作用是查看 JVM 配置參數,還可以動態設置部分參數值。jinfo 使用時需要 attach 到目標 JVM 上。關於 attach jvm 可以點擊查看

使用 jinfo -h查看幫助文檔

Usage:
    jinfo [option] <pid>
        (to connect to running process)
    jinfo [option] <executable <core>
        (to connect to a core file)
    jinfo [option] [server_id@]<remote server IP or hostname>
        (to connect to remote debug server)

where <option> is one of:
    -flag <name>         to print the value of the named VM flag
    -flag [+|-]<name>    to enable or disable the named VM flag
    -flag <name>=<value> to set the named VM flag to the given value
    -flags               to print VM flags
    -sysprops            to print Java system properties
    <no option>          to print both of the above
    -h | -help           to print this help message

jinfo -flags pid

查看 JVM 參數,其中 Non-default VM flags 是虛擬機默認設置的參數,Command line 是用戶指定的參數,比如命令行啟動 jar 包的時候加上的參數。

jinfo -flag 參數名 pid

可以查看指定參數的值,比如查看堆的最大值(-XX:MaxHeapSize 也就是 -Xmx ):

jinfo -flag MaxHeapSize 92041

-XX:MaxHeapSize=20971520

jinfo -sysprops pid

查看系統參數

jinfo pid

查看 jvm 參數和系統參數

以上信息,如果我們用過 visualVM 等監控工具,一定非常熟悉。另外,我之前做過一個 ,也實現了這個功能。

另外,還可以修改部分參數值。

jinfo -flag [+|-] pid

jinfo -flag = pid

可以修改部分 JVM 參數。

前者可以修改布爾值參數,比如開啟簡單 GC 日誌

jinfo -flag +PrintGC 92041

後者是設置非布爾值參數的,比如設置 HeapDumpPath

jinfo -flag HeapDumpPath=/users/fengzheng/jvmlog

哪些參數是允許動態修改的呢,用下面這個命令可以查看

#Linux 和 Mac 
java -XX:+PrintFlagsInitial | grep manageable

#windows
java -XX:+PrintFlagsInitial | findstr manageable

jmap

jmap 查看給定進程、核心文件、遠程調試服務器的共享對象內存映射和堆內存細節的工具,可查看堆使用情況、堆內對象直方圖、加載類、生成堆快照等。

Usage:
    jmap [option] <pid>
        (to connect to running process)
    jmap [option] <executable <core>
        (to connect to a core file)
    jmap [option] [server_id@]<remote server IP or hostname>
        (to connect to remote debug server)

where <option> is one of:
    <none>               to print same info as Solaris pmap
    -heap                to print java heap summary
    -histo[:live]        to print histogram of java object heap; if the "live"
                         suboption is specified, only count live objects
    -clstats             to print class loader statistics
    -finalizerinfo       to print information on objects awaiting finalization
    -dump:<dump-options> to dump java heap in hprof binary format
                         dump-options:
                           live         dump only live objects; if not specified,
                                        all objects in the heap are dumped.
                           format=b     binary format
                           file=<file>  dump heap to <file>
                         Example: jmap -dump:live,format=b,file=heap.bin <pid>
    -F                   force. Use with -dump:<dump-options> <pid> or -histo
                         to force a heap dump or histogram when <pid> does not
                         respond. The "live" suboption is not supported
                         in this mode.
    -h | -help           to print this help message
    -J<flag>             to pass <flag> directly to the runtime system

jmap -heap pid

打印 JVM 堆概要信息,包括堆配置、新生代、老生代信息

jmap -histo pid

打印類的直方圖,也就是各個類實例的個數和空間佔用情況。

如果加 :live,jamp -histo:live pid 則只打印活動類的信息。這個命令會出發 GC 動作,會導致 JVM 停頓,所以在線上環境要慎用。

jmap -dump

dump 當前 JVM 堆,一般用法如下:

#dump 所有對象在堆中的分佈情況
jmap -dump:format=b,file=/Users/fengzheng/jvmlog/jamp_dump.hprof 95463

#加:live 參數 dump 存活對象在隊中的分佈情況
jmap -dump:live,format=b,file=/Users/fengzheng/jvmlog/jamp_dump.hprof 95463

之後再用堆分析工具,比如 visualVM、JProfile、MAT 等進行分析。和我們設置

-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 參數后,在發生 OOM 的時候 dump 的堆信息是一樣的。

注意,dump 的過程會比較慢,在這個過程中會發生 JVM 停頓,而且在使用 :live 參數后,會觸發 GC 操作。

jmap -clstats pid

Java 類加載器(ClassLoader)信息,包括加載器名稱、已加載類個數、佔用空間、父加載器、是否存活、類型信息。

jmap -finalizerinfo pid

查看等待被回收的對象。

jstat

jstat 主要用來通過垃圾回收相關信息來判斷 JVM 性能問題,也可以查看類加載、編譯的情況,主要的用法是通過持續的固定時間間隔的輸出來觀察。比如每 3 秒打印一次 GC 回收次數,連續打印 10 次,通過動態的變化來觀察 GC 是否過於密集。

下面是 jstat 的幫助手冊。

Usage: jstat -help|-options
       jstat -<option> [-t] [-h<lines>] <vmid> [<interval> [<count>]]

Definitions:
  <option>      An option reported by the -options option
  <vmid>        Virtual Machine Identifier. A vmid takes the following form:
                     <lvmid>[@<hostname>[:<port>]]
                Where <lvmid> is the local vm identifier for the target
                Java virtual machine, typically a process id; <hostname> is
                the name of the host running the target Java virtual machine;
                and <port> is the port number for the rmiregistry on the
                target host. See the jvmstat documentation for a more complete
                description of the Virtual Machine Identifier.
  <lines>       Number of samples between header lines.
  <interval>    Sampling interval. The following forms are allowed:
                    <n>["ms"|"s"]
                Where <n> is an integer and the suffix specifies the units as 
                milliseconds("ms") or seconds("s"). The default units are "ms".
  <count>       Number of samples to take before terminating.
  -J<flag>      Pass <flag> directly to the runtime system.

通過 jstat -options 可以看到 jstat 支持查看哪些信息。

$ jstat -options
-class  #類加載情況 加載個數和空間使用
-compiler #即時編譯器信息
-gc  # GC情況 包括 young gc、full gc 次數、時間等
-gccapacity #年輕代、老年代的使用情況
-gccause #GC 統計信息和回收原因
-gcmetacapacity #显示有關metaspace大小的統計信息
-gcnew #新生代 GC 統計
-gcnewcapacity #新生代內存統計
-gcold #老年代 GC 統計
-gcoldcapacity #老年代內存使用情況
-gcutil #GC 匯總信息
-printcompilation #編譯方法統計

上述這些大多數可以對應到 visualVM 的這一部分显示

示例用法,如下是打印 5301 進程下的垃圾回收情況,-h 3 表示每 3 行輸出一次標題信息,3s 5 表示每 3s 輸出一次,一共輸出 5 次

jstat -gcutil -h 3 5301 3s 5

最後輸出的內容如下:

jstat -gcutil -h 3 5301 3s 5
  S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
 99.92   0.00  11.90  35.29  94.96  94.08     34   12.675     3    1.946   14.621
 99.92   0.00  11.90  35.29  94.96  94.08     34   12.675     3    1.946   14.621
 99.92   0.00  11.90  35.29  94.96  94.08     34   12.675     3    1.946   14.621
  S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT   
 99.92   0.00  11.94  35.29  94.96  94.08     34   12.675     3    1.946   14.621
 99.92   0.00  11.94  35.29  94.96  94.08     34   12.675     3    1.946   14.621

jcmd

jcmd 會將命令發送給 JVM。這些命令包括用於控制 Java Flight Recording(飛行記錄)、診斷命令等。 必須運行在 JVM 本地,不能遠程使用,並且必須用 JVM 啟動用戶執行。

通過 jps 命令找到一個 JVM 進程,然後使用下面的代碼可以看到 jcmd 支持的命令

#進程 5173 
jcmd 5173 help 

5173:
The following commands are available:
JFR.stop
JFR.start
JFR.dump
JFR.check
VM.native_memory
VM.check_commercial_features
VM.unlock_commercial_features
ManagementAgent.stop
ManagementAgent.start_local
ManagementAgent.start
GC.rotate_log
Thread.print
GC.class_stats
GC.class_histogram
GC.heap_dump
GC.run_finalization
GC.run
VM.uptime
VM.flags
VM.system_properties
VM.command_line
VM.version
help

基本包含了問題排查的常用命令,並且和上面介紹的幾個工具有部分重合。

通過命令 jcmd 5173 help GC.heap_dump 可以查詢到 GC.heap_dump 命令的使用方法,其他命令都可以通過這個方法找到使用說明

jcmd 5173 help GC.heap_dump
5173:
GC.heap_dump
Generate a HPROF format dump of the Java heap.

Impact: High: Depends on Java heap size and content. Request a full GC unless the '-all' option is specified.

Permission: java.lang.management.ManagementPermission(monitor)

Syntax : GC.heap_dump [options] <filename>

Arguments:
    filename :  Name of the dump file (STRING, no default value)

Options: (options must be specified using the <key> or <key>=<value> syntax)
    -all : [optional] Dump all objects, including unreachable objects (BOOLEAN, false)

然後通過如下代碼就可以 dump 堆信息下來了,和 jmap -dump 的作用一樣

jcmd 5173 GC.heap_dump /Users/fengzheng/jvmlog/jcmd_heap_dump.hprof

拋磚引玉就到此了,之後會對 jinfo、jmap、jstack、jstat、jcmd 做詳細說明,記得關注啊。

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Python 命令行之旅:深入 click 之子命令篇

作者:HelloGitHub-Prodesire

HelloGitHub 的《講解開源項目》系列,項目地址:https://github.com/HelloGitHub-Team/Article

一、前言

在上兩篇文章中,我們介紹了 click 中的”參數“和“選項”,本文將繼續深入了解 click,着重講解它的“命令”和”組“。

本系列文章默認使用 Python 3 作為解釋器進行講解。
若你仍在使用 Python 2,請注意兩者之間語法和庫的使用差異哦~

二、命令和組

Click 中非常重要的特性就是任意嵌套命令行工具的概念,通過 和 (實際上是 )來實現。

所謂命令組就是若干個命令(或叫子命令)的集合,也成為多命令。

2.1 回調調用

對於一個普通的命令來說,回調發生在命令被執行的時候。如果這個程序的實現中只有命令,那麼回調總是會被觸發,就像我們在上一篇文章中舉出的所有示例一樣。不過像 --help 這類選項則會阻止進入回調。

對於組和多個子命令來說,情況略有不同。回調通常發生在子命令被執行的時候:

@click.group()
@click.option('--debug/--no-debug', default=False)
def cli(debug):
    click.echo('Debug mode is %s' % ('on' if debug else 'off'))

@cli.command()  # @cli, not @click!
def sync():
    click.echo('Syncing')

執行效果如下:

Usage: tool.py [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

Options:
  --debug / --no-debug
  --help                Show this message and exit.

Commands:
  sync

$ tool.py --debug sync
Debug mode is on
Syncing

在上面的示例中,我們將函數 cli 定義為一個組,把函數 sync 定義為這個組內的子命令。當我們調用 tool.py --debug sync 命令時,會依次觸發 clisync 的處理邏輯(也就是命令的回調)。

2.2 嵌套處理和上下文

從上面的例子可以看到,命令組 cli 接收的參數和子命令 sync 彼此獨立。但是有時我們希望在子命令中能獲取到命令組的參數,這就可以用 來實現。

每當命令被調用時,click 會創建新的上下文,並鏈接到父上下文。通常,我們是看不到上下文信息的。但我們可以通過 裝飾器來顯式讓 click 傳遞上下文,此變量會作為第一個參數進行傳遞。

@click.group()
@click.option('--debug/--no-debug', default=False)
@click.pass_context
def cli(ctx, debug):
    # 確保 ctx.obj 存在並且是個 dict。 (以防 `cli()` 指定 obj 為其他類型
    ctx.ensure_object(dict)

    ctx.obj['DEBUG'] = debug

@cli.command()
@click.pass_context
def sync(ctx):
    click.echo('Debug is %s' % (ctx.obj['DEBUG'] and 'on' or 'off'))

if __name__ == '__main__':
    cli(obj={})

在上面的示例中:

  • 通過為命令組 cli 和子命令 sync 指定裝飾器 click.pass_context,兩個函數的第一個參數都是 ctx 上下文
  • 在命令組 cli 中,給上下文的 obj 變量(字典)賦值
  • 在子命令 sync 中通過 ctx.obj['DEBUG'] 獲得上一步的參數
  • 通過這種方式完成了從命令組到子命令的參數傳遞

2.3 不使用命令來調用命令組

默認情況下,調用子命令的時候才會調用命令組。而有時你可能想直接調用命令組,通過指定 click.groupinvoke_without_command=True 來實現:

@click.group(invoke_without_command=True)
@click.pass_context
def cli(ctx):
    if ctx.invoked_subcommand is None:
        click.echo('I was invoked without subcommand')
    else:
        click.echo('I am about to invoke %s' % ctx.invoked_subcommand)

@cli.command()
def sync():
    click.echo('The subcommand')

調用命令有:

$ tool
I was invoked without subcommand
$ tool sync
I am about to invoke sync
The subcommand

在上面的示例中,通過 ctx.invoked_subcommand 來判斷是否由子命令觸發,針對兩種情況打印日誌。

2.4 自定義命令組/多命令

除了使用 來定義命令組外,你還可以自定義命令組(也就是多命令),這樣你就可以延遲加載子命令,這會很有用。

自定義多命令需要實現 list_commandsget_command 方法:

import click
import os

plugin_folder = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'commands')

class MyCLI(click.MultiCommand):

    def list_commands(self, ctx):
        rv = []  # 命令名稱列表
        for filename in os.listdir(plugin_folder):
            if filename.endswith('.py'):
                rv.append(filename[:-3])
        rv.sort()
        return rv

    def get_command(self, ctx, name):
        ns = {}
        fn = os.path.join(plugin_folder, name + '.py')  # 命令對應的 Python 文件
        with open(fn) as f:
            code = compile(f.read(), fn, 'exec')
            eval(code, ns, ns)
        return ns['cli']

cli = MyCLI(help='This tool\'s subcommands are loaded from a '
            'plugin folder dynamically.')

# 等價方式是通過 click.command 裝飾器,指定 cls=MyCLI
# @click.command(cls=MyCLI)
# def cli():
#     pass

if __name__ == '__main__':
    cli()

2.5 合併命令組/多命令

當有多個命令組,每個命令組中有一些命令,你想把所有的命令合併在一個集合中時,click.CommandCollection 就派上了用場:


@click.group()
def cli1():
    pass

@cli1.command()
def cmd1():
    """Command on cli1"""

@click.group()
def cli2():
    pass

@cli2.command()
def cmd2():
    """Command on cli2"""

cli = click.CommandCollection(sources=[cli1, cli2])

if __name__ == '__main__':
    cli()

調用命令有:

$ cli --help
Usage: cli [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

Options:
  --help  Show this message and exit.

Commands:
  cmd1  Command on cli1
  cmd2  Command on cli2

從上面的示例可以看出,cmd1cmd2 分別屬於 cli1cli2,通過 click.CommandCollection 可以將這些子命令合併在一起,將其能力提供個同一個命令程序。

Tips:如果多個命令組中定義了同樣的子命令,那麼取第一個命令組中的子命令。

2.6 鏈式命令組/多命令

有時單級子命令可能滿足不了你的需求,你甚至希望能有多級子命令。典型地,setuptools 包中就支持多級/鏈式子命令: setup.py sdist bdist_wheel upload。在 click 3.0 之後,實現鏈式命令組變得非常簡單,只需在 click.group 中指定 chain=True

@click.group(chain=True)
def cli():
    pass


@cli.command('sdist')
def sdist():
    click.echo('sdist called')


@cli.command('bdist_wheel')
def bdist_wheel():
    click.echo('bdist_wheel called')

調用命令則有:

$ setup.py sdist bdist_wheel
sdist called
bdist_wheel called

2.7 命令組/多命令管道

鏈式命令組中一個常見的場景就是實現管道,這樣在上一個命令處理好后,可將結果傳給下一個命令處理。

實現命令組管道的要點是讓每個命令返回一個處理函數,然後編寫一個總的管道調度函數(並由 MultiCommand.resultcallback() 裝飾):

@click.group(chain=True, invoke_without_command=True)
@click.option('-i', '--input', type=click.File('r'))
def cli(input):
    pass

@cli.resultcallback()
def process_pipeline(processors, input):
    iterator = (x.rstrip('\r\n') for x in input)
    for processor in processors:
        iterator = processor(iterator)
    for item in iterator:
        click.echo(item)

@cli.command('uppercase')
def make_uppercase():
    def processor(iterator):
        for line in iterator:
            yield line.upper()
    return processor

@cli.command('lowercase')
def make_lowercase():
    def processor(iterator):
        for line in iterator:
            yield line.lower()
    return processor

@cli.command('strip')
def make_strip():
    def processor(iterator):
        for line in iterator:
            yield line.strip()
    return processor

在上面的示例中:

  • cli 定義為了鏈式命令組,並且指定 invoke_without_command=True,也就意味着可以不傳子命令來觸發命令組
  • 定義了三個命令處理函數,分別對應 uppercaselowercasestrip 命令
  • 在管道調度函數 process_pipeline 中,將輸入 input 變成生成器,然後調用處理函數(實際輸入幾個命令,就有幾個處理函數)進行處理

2.8 覆蓋默認值

默認情況下,參數的默認值是從通過裝飾器參數 default 定義。我們還可以通過 Context.default_map 上下文字典來覆蓋默認值:

@click.group()
def cli():
    pass

@cli.command()
@click.option('--port', default=8000)
def runserver(port):
    click.echo('Serving on http://127.0.0.1:%d/' % port)

if __name__ == '__main__':
    cli(default_map={
        'runserver': {
            'port': 5000
        }
    })

在上面的示例中,通過在 cli 中指定 default_map 變可覆蓋命令(一級鍵)的選項(二級鍵)默認值(二級鍵的值)。

我們還可以在 click.group 中指定 context_settings 來達到同樣的目的:


CONTEXT_SETTINGS = dict(
    default_map={'runserver': {'port': 5000}}
)

@click.group(context_settings=CONTEXT_SETTINGS)
def cli():
    pass

@cli.command()
@click.option('--port', default=8000)
def runserver(port):
    click.echo('Serving on http://127.0.0.1:%d/' % port)

if __name__ == '__main__':
    cli()

調用命令則有:

$ cli runserver
Serving on http://127.0.0.1:5000/

三、總結

本文首先介紹了命令的回調調用、上下文,再進一步介紹命令組的自定義、合併、鏈接、管道等功能,了解到了 click 的強大。而命令組中更加高階的能力()則可看官方文檔進一步了解。

我們通過介紹 click 的參數、選項和命令已經能夠完全實現命令行程序的所有功能。而 click 還為我們提供了許多錦上添花的功能,比如實用工具、參數自動補全等,我們將在下節詳細介紹。

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天啦!竟然從來沒有人講過 SpringBoot 支持配置如此平滑的遷移

SpringBoot 是原生支持配置遷移的,但是官方文檔沒有看到這方面描述,在源碼中才看到此模塊,spring-boot-properties-migrator,幸虧我沒有跳過。看到這篇文章的各位,可算是撿到寶了,相信你繼續往下看下去,定會忍不住點贊、收藏、關注。

效果

先放個效果吸引你 🙂

從 SpringBoot 2.0.0 版本開始,配置服務上下文,不支持 server.context-path,而需要server.servlet.context-path配置。但是只要加上以下一個官方依賴,就可以支持使用 server.context-path

    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-properties-migrator</artifactId>
    </dependency>

server.context-path 所對應的屬性 ServerProperties#contextPath 在 Java 代碼中已不存在,server.servlet.context-path 所對應的的屬性在內部類 Servlet 中才有,為何加了此依賴就能實現如此神奇的效果呢。

原理

SpringBoot 對外部化配置原生支持遷移功能,所謂遷移,具體是指對應配置的屬性名變動,仍可以使用原來的屬性名配置。
spring-configuration-metadata.json 的信息可以輔助 IDE 進行配置的提示,也可以用來完成配置的遷移。非常的簡單。

相關文章:

通過閱讀代碼,獲得以下信息:

  1. 監聽 ApplicationPreparedEvent 事件(即:環境已準備事件),執行以下操作並收集信息
  2. classpath*:/META-INF/spring-configuration-metadata.json 中載入所有配置
  3. 從上下文的 environment 中過濾出提示的配置(滿足條件:1. deprecation 不為 null,且提示 level 為 error)
  4. 判斷是否兼容(兼容條件見下一節),提取出兼容的屬性
  5. 將 value 對應到 replacement 的 key,並將其屬性源命名為:migrate-原名
  6. 將配置遷移的新屬性源添加到 environment 中,且添加到原屬性源之前(優先級高)。
  7. 監聽事件:ApplicationReadyEvent(應用上下文已準備) 或 ApplicationFailedEvent(應用啟動失敗),打印以上步驟收集的遺留配置信息。以 warn 級別打印兼容的配置,以 error 級別打印不兼容的配置

配置兼容條件

根據元數據中定義的 type 判斷

  1. 如果舊類型、新類型其中之一為 null(元數據中未指定),則不兼容
  2. 如果兩個類型一樣,兼容
  3. 如果新類型是 Duration,而舊類型是 Long 或 Integer,則兼容
  4. 其他情況視為不兼容
  5. environment 中取配置信息,理論上支持 SpringBoot 所有的配置方式

效果

兼容效果:
棄用屬性(如果還存在)與替換后的屬性都會使用配置文件中的棄用的屬性名所對應的的值。

總結

使用配置遷移功能,需要以下步驟:

  1. 引入依賴:spring-boot-properties-migrator(支持配置遷移)、spring-boot-configuration-processor(生成元數據文件,如果已經有完整的,不需要此依賴)
  2. 元數據文件spring-configuration-metadata.json 中棄用屬性名對應的 properties 中必須有 deprecation(在additional-spring-configuration-metadata.json 中添加,相關文章: )
  3. deprecation 中需指定 levelerror
  4. deprecation 中需指定 replacement
  5. replacement 對應的屬性配置在元數據文件中存在,與棄用屬性兼容

經典示例之配置上下文

再說回一開始展示的配置上下文示例。

# 配置 servlet 服務上下文
server:
  context-path: test

從 SpringBoot 2.0.0 版本開始,以上配置不支持,點到配置元數據文件中(spring-configuration-metadata.json),發現如下信息:

{
  "properties": [
    {
      "name": "server.context-path",
      "type": "java.lang.String",
      "description": "Context path of the application.",
      "deprecated": true,
      "deprecation": {
        "level": "error",
        "replacement": "server.servlet.context-path"
      }
    },
    {
      "name": "server.servlet.context-path",
      "type": "java.lang.String",
      "description": "Context path of the application.",
      "sourceType": "org.springframework.boot.autoconfigure.web.ServerProperties$Servlet"
    }

替換屬性名為:server.servlet.context-path,此屬性在org.springframework.boot.autoconfigure.web.ServerProperties 中,且在類中可以發現,server.context-path 所對應的屬性 ServerProperties#contextPath 在代碼中已不存在,而是在內部類 Servlet 中有,也就是對應 server.servlet.context-path 的屬性才有。

但是其滿足配置兼容的條件,為什麼實際上使用卻好像不兼容呢?
其實是因為沒有引入依賴,當引入依賴,就會發現此方式配置可以起作用。

示例之兩種屬性都存在

代碼示例見

1、引入依賴

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-properties-migrator</artifactId>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
  <optional>true</optional>
</dependency>

2、Java 配置
此處故意保留棄用屬性

@Data
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "my")
public class MyProperties {
  /** the project name */
  private String name;

  private App app;

  @Data
  public static class App {
    private String name;
  }
}

3、元數據配置,spring-configuration-metadata.json 由程序生成,自定義配置放在 additional-spring-configuration-metadata.json

{
  "properties": [
    {
      "name": "my.name",
      "type": "java.lang.String",
      "description": "the project name.",
      "deprecation": {
        "reason": "test the properties-migrator feature.",
        "replacement": "my.app.name",
        "level": "error"
      }
    },
    {
      "name": "my.app.name",
      "type": "java.lang.String",
      "sourceType": "com.lw.properties.migrator.config.MyProperties$App",
      "description": "the project name."
    }
  ]
}

4、在 properties 或 yml 文件中配置

my:
  name: lw
  app:
    name: app

5、打印配置信息

@Slf4j
@SpringBootApplication
public class PropertiesMigratorApplication {

  public static void main(String[] args) {
    ConfigurableApplicationContext context =
        SpringApplication.run(PropertiesMigratorApplication.class, args);
    MyProperties myProperties = context.getBean(MyProperties.class);
    log.info("myProperties.name:{}", myProperties.getName());
    log.info(
        "myProperties$app.name:{}",
        Optional.ofNullable(myProperties.getApp()).orElse(new App()).getName());
  }
}

6、打印信息如下:

2019-11-23 21:42:09.580 WARN 109408 — [ main] o.s.b.c.p.m.PropertiesMigrationListener :
The use of configuration keys that have been renamed was found in the environment:

Property source ‘applicationConfig: [classpath:/application.yml]’:
Key: my.name
Line: 4
Replacement: my.app.name
Key: server.context-path
Line: 2
Replacement: server.servlet.context-path

Each configuration key has been temporarily mapped to its replacement for your convenience. To silence this warning, please update your configuration to use the new keys.
……… myProperties.name:lw
……… myProperties\(app.name:lw ……… serverProperties\)servlet.contextPath:/app

7、效果解析
在 yml 中棄用屬性名優先級更高,棄用屬性與新屬性都使用此棄用屬性名對應的值。

參考資料

SpringBoot 2.2.1.RELEASE 源碼
公眾號:逸飛兮(專註於 Java 領域知識的深入學習,從源碼到原理,系統有序的學習)

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Facebook改進換臉術:無需“投喂”圖片,從視頻里直接變臉

  曉查 發自 凹非寺 
  量子位 報道 公眾號 QbitAI

  近兩年來,Deepfakes 讓許多歐美明星吃盡了苦頭,面對自己的頭像被替換到各種視頻中,卻無能為力。

  比如黑寡婦就對自己的臉被替換到小電影中感到很無奈,呼籲大家停止用 AI 作惡。

  而最近,Facebook 人工智能研究院讓換臉技術再次進化。

  過去 Deepfakes 這項技術需要很多準備材料:一是被替換人臉的原視頻,二是來自換臉人面部各個角度的照片。有這兩樣東西才能造出完美無暇的換臉視頻。

  而來自 Facebook 的技術不需要照片,可以從原視頻直接生成換臉視頻,甚至能對實時視頻進行換臉。

  它讓“大表姐”變得不再熟悉。 

  這項技術的換臉實際上是毫無違和感地修改五官特徵,好讓 AI 無法識別出,因此也就不需要照片了。

  而且 Facebook 的研究人員還表示,這項技術修改后的明星臉仍然可以被人識別出來,但是 AI 卻不行。 

  Facebook 研發這項技術可不是為了換臉好玩,最近因使用人臉識別技術飽受爭議,這家公司希望通過這項新技術來保護用戶的隱私。

  人臉識別和換臉技術對普通民眾的隱私也造成了很大的威脅。比如前一陣大熱的換臉應用 ZAO,讓每個人都享受到換臉帶來的樂趣,但同時也會收集用戶圖片。

  研究人員在論文摘要中說:“人臉識別可能會導致隱私丟失,而換臉技術可能會被用於製作誤導性視頻。”Facebook 用後者來去除視頻中的隱私信息。

  Facebook 聲稱,該技術屬於業內首創,足以抵禦複雜的人臉識別系統。

  Facebook 將在下周韓國首爾舉行的國際計算機視覺國際會議(ICCV)上介紹該工作。

  本周,Facebook 還聯合微軟和亞馬遜,提供 Deepfakes 換臉挑戰數據集,希望能夠提高識別換臉視頻算法的魯棒性,以控制假視頻的傳播。

  此舉頗有些以彼之矛攻彼之盾的意味。

  原文鏈接:

  https://venturebeat.com/2019/10/25/facebook-alters-video-to-make-people-invisible-to-facial-recognition/

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