sage为什么和omen是官配
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01:06查看AI文稿AI文稿有的人问做外贸 a、 s、 i 和 c 级赚钱吗？基本上这行就是说越来越越老越值钱嘛，不赚钱的基本上就淘汰掉了，所以剩下来的就是比较精英一点的， 比如说来我办公室这这些业务员呢？嗯，他们还是在公司上班呢，但是他基本上做了五六年了，他每年的收入基本上在五十到一百万之间，比如说上次来做了六年呢，他基本上一年要做八十万美金左右， 然后他很让人羡慕，他每天只干四个小时，而且老板给他分基本上分百分之七十。就是说比如还会给他定目标吗？比如说你假如你做到一百二十万啊，再给你加百分之十，然后呢？对他最好的就是给你五十万去做周转啊，你不用走公司财务了， 这种就根本不是简单的公司业务员了，这种类似合伙人了，然后他要帮公司代人啊，他 基本上老板在他身上赚不到钱呢，他老板给他打工，那老的业务员呢？来我这里呢，他基本比较喜欢 c 区啊，因为很多时候呢，不需要你能力很好，这个平台要好，做过的都懂我在说什么。
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00:47为什么他要从阿里巴巴国际站转型到美国asi和sage外贸平台？因为传统外贸的获客门槛和风险实在太高了，asi和sage竞争小很多#阿里巴巴转型asi #美国asi平台 #美国asi #美国sage平台查看AI文稿AI文稿吴总，他为什么要从阿里巴巴转到美国 asi 平台呢？他可是在义乌有一栋楼啊，他跟我说，你去哪里找一个生意，毛利能达到百分之三十四十，而且是赊账的只有 asi 啊，义乌采购的毛利只有百分之五啊，而且赊账赊的很厉害的， 一夜回到解放前的还少不少，对吧？吴总，他为什么两年能聚拢一百多个合伙人创业呢？第一个， a s i 这行业务员拿百分之五十，他都是自己给自己干的，老板你根本不用操心。第二个，他砸重金变成 a s i。 的 vip 客户，他是第一个义务找白人给自己员工培训 a s i 的老板。 一，美国所有的展会，他送最贵的移动电源，一次展会的成本至少二十个 w。
148美国礼品asi的小叶
01:29查看AI文稿AI文稿今天我们这样讲，美国 aic 和 c 局当中，比如银行里面的支票账户，美国百分之九十都有支票账户，但是只有百分之三十的人开这个储蓄账户。 美国支票账户类似于中国的这种活期的这种账户，但是支票里面的钱是没有任何利息的，开通了支票账户以后呢，就会有一张呃，这个借记卡，这个借记卡是关联你的支票账户里的余额的，就是说你可以用它来消费啊，取现啊， 借机卡不仅在美国可以用来消费，在中国也是可以的消费，刷卡一般他是没有一些额外的费用的， 他取件的费用会比在美国高一点，一般是十到十五美金一比。那既然是支票的账户，那么肯定会有支票本啊，我们在电影里看到了，就是那 有钱的他拿个支票本啊，写多少个零，然后签个字啊，你就可以去银行取钱了，这个就是呃支票账户，所以在美国个人开支票是非常常见的，所以像 a、 s、 i 和 c 具店当中，很多都会客户直接开支票给你， 然后呢你把这个支票给银行，银行就去呃，银行就把你存进去啊，比如或者说你开了 buv 或者气势啊这些，呃，可以直接在手机 app 上面 呃，这个扫描支票就可以存到自己的支票账户了，三天就可以到账的，速度还是非常快的，这种对 asi 帮助还非常大。
01:28查看AI文稿AI文稿经常有朋友问，就是能不能出个 asi 这个操作手册，教我怎么样上传这个产品？这其实是非常简单的东西，他比阿里巴巴可能还要简单。 首先我们你登录这个 a s i 平台，首先你点这个 base 个 dtl 页面上它，比如你填入基础的这个产品信息啊，产品类型，比如你说居家办公挂饰啊，产品的名称、产品的描述、 产品的材质啊、功能啊、 logo 可印刷的位置啊和尺寸啊这些你贴上，但是这些英文这些可能要用英文， 呃，用这个这个，这个美国式的表达，比如夫妇，比如这个，这个，这，呃风湿的啊这种表达。然后关键词啊，其实就是产品的一些，呃属性和特征，比如说有什么颜色可以做啊？ 尺寸是否是支持定制啊？他的材质啊，他的形状啊啊，这第二，第二个，第三个就是产品的这个价格，那价格呢？就是他有这个五 c 的价格啊。最后就上传产品的这个图片了， 产品的图片呢要，必须要是六百乘以六百小于这个图片的可能就上不了了。那做完这些工作呢，基本上你就，你就已经完成了，你就可以，你就可以把这些填好，基本就可以上传掉了，很多东西是不要填的。 那所有这些信息怎么去哪里参考呢？亚马逊就有，亚马逊其实有很完整的参考，但是你不能全部，全部这个照抄。
14:28查看AI文稿AI文稿十分钟实现本地算法快速上运， aws， 与您一起手把手玩转机器学习！ 哈喽，安倍哈喽，听说你们最近很忙，在忙着牵一上云，哎， 对啊，我们打算把所有算法都迁移到全托管的机器学习服务 amazon season maker 上面，来实现工业级 ai 的最佳时间。从此我们就可以全力以赴的开发算法，再也不用考虑底层的韵味，排队等着训练以及后续的部署问题了。 嗯，那这次所有的算法都要迁移的话，这个工作量会不会特别特别大？然后我比较关心的是，我们的脚本是不是都得重写一遍？并没有啊，我们其实主要是补充 一些环境变量和环境路径，以及注意要通过 ag pass 来进行喘餐。嗯，那听起来跟我们自建集群的方式差不多，那能不能给我介绍一下，比如说使用 cctv 卡这个工具，以及说迁移上云之后能给我们带来的一些好处呢？ 好处是非常多的，首先来说 cgmaker 是一个国际公润的一个 ai 的托管服务，他天然就考虑了非常多的方面，比如说数据安全、用户权限、用户审计以及后期的运维管理。 这样子的话，我们可以确保在 ai 工程化当中的每一步都是遵循各个行业的最佳实践的。其次， cgmaker 把 ai 的开发过程明确的结偶合为数据的易处理，模型的训练、超餐调节以及最后的模型部署等诸多 角度啊，每一步呢，都是可以通过容器调度给不同的脊群来做的。通过这种方式呢，我们可以做到全自动以及全程透明。 嗯，那我们像之前所有人都使用一组集群，比如说出现问题的时候，呃，韵味组的同时经常要跟数据组或者数据组要跟韵味组来做很多的沟通和协调去处理这些问题。 特别是说我们在很多任务很紧张的时候，大家还要排排队去使用这个资源。那我想了解一下，就比如说我们这个换了新的工具或者换了新的这个平台之后，这个问题会不会得到一些有效的解决？ 是的，在 aws 上面算例默认是弹性而充足的。在工作过程当中，我们的数据科学家可以根据自己的实际需求灵活进行算 的申请，不再需要和韵味组的同事来进行沟通，而且也天然避免了排队的问题。嗯，那听起来就好像解决了我们大部分的一些问题。哈，那我想了解一下，比如说使用这个工具或者说是上映之后会不会有一些局限， 那这个工具或者这个平台，他跟其他的服务或者工具的接口兼容性怎么样呢？因为你知道我们不能就是顾此失彼吗？ 随着梅考尔默认是和 aws 的非常多服务来进行集成的，比如说和 iam 服务来进行集成，可以做到非常细颗粒度的权限控制。 和 cloud 卧室以及 cloud trail 服务来集成，可以及时的收集我们各个服务以及各个用户的信息，同时还可以和大数据服务来进行集成，月末还可以和 bi 服务来进行集成，自动生成审计报表，每一个用户的行为都可以做到了然于胸，从根本上避免操作的问题。嗯，听起来你找到一个很好很好的工具，像机灵鬼。 对啊，而且 cs maker 还有非常多的小细节，非常贴心，比如说我们提供了非常详细的 logo 来方便我们后期的维护。在训练的时候我们可以使用进价实力最高可以节约百分之九十的训练成本。在部署之后呢，我们可以使用 elastic inference 可以节约高达百分之七十五的推理成本呢。嗯，那听你这个描述的话，我们把这些所有的这个 啊计算，或者说是这个训练的过程结有和到不同的这个机器之上，那岂不是中间会产生大量的这个数据交互的？这个这个情况会不 会带来一些额外的麻烦或者一些问题？嗯，在 cs maker 上面，我们的数据交互是通过 s 三来完成的，通过指定我们在存储在 s 三当中的路径，不同角色的机器，它会自动的获取对应的数据。在传输中可以使用 tls 进行加密， 在呃同时可以使用 kmis 进行静态的数据加密。在训练的过程中，我们还可以灵活选用发酵木的以及 piper 木的，发酵木的会一次性把所有的数据都上传到我们的训练实力当中，而 piper 木的会以数据流的方式来进行数据的上传。 实际训练过程中可以通过训练的实际情况来自由选择，减少我们的磁盘 io 压力。最后我们在内网的环境下，数据传输的效能是非常高， 延迟非常低的。同意，可用区当中数据的传输也不收流量费用。嗯，那听起来就是这个效率其实没有什么太大的影响，或者是产生一些额外的问题，但但是因为节点的数量增多了，万一比如说任何的一个节点发生一些中断，或者一些不可预知的一些故障，那他会 会不会就是我们所有的训练这个过程就白做了？我们要重头再来一遍。我们可以打拆个 pong 呀， 这个和本地是一样的，我们只需要在 s 三上面指定我们拆个 pone 的路径，下一次训练就从对应路径获取拆个 pone 的，然后从这里开始训练就好了。 嗯，听起来就是，好像这个也不是问题哈。嗯，但是我另外还有一个非常关心的点，就是说我们现在用的框架除了腾讯弗罗，还有很多五花八门的东西。 那我们现在就是换这个工具，或者换这个平台之后，他能不能够满足我们现在以及说未来的这个需求？ 是啊， seed make car 目前支持的框架有 tancer， flow， pie， touch， mx， night， china carriers， ruin， however 和 deep graph library。 我们目前正打算统一采用 horror world 来进行分布式的训练，使用 sexameaker 正好简化了本地环境的搭建问题。 而且 csmake 还可以自定义容器镜像，镜像上传到 ecr 服务当中以后就可以使用自定义的镜像来进行模型训练和部署了。 最后 cgmaker 针对每一种情况都有非常丰富的扣的三 po， 遇到问题照着扣的三 po 来就好了。嗯，那听起来这个平台 功能非常非常的丰富，那这个费用怎么样啊？你懂的。其实我们发现使用 csmaker 后反而支出降低了，之前在本地进行训练的时候，仅仅 gpu 的固定支出就非常高，现在通过封装 stmater， 我们只有在实际训练的时候 gpu 集群才会打开，训练结束之后集群会自动关闭，而且我们也不再需要分配人手来进行管理。集群啊，安全运维啊，大大降低了不同部门之间的沟通成本，而且月末还可以出无服务器的审计报表，人力的节省才是最重要的呢。嗯， 听起来我已经很心动了，你可不可以现在就给我呆萌一下。当然可以了，现在我们在 cgmaker 的控制面板上可以看到，主要是两个部分， 左边的侧栏呢是 cs maker 一些常用的功能，这个包括我们自动打标签的不忘的处子，包括我们在呃机器学习全程的 idecs makers， 丢丢，包括我们的笔记本。然后我们可以进行一件啊训练，一件超餐调节，一件 啊中端节点的配置和一件中端节点的部署，以及批量转换啊人工的增强， ai 和第三方算法的 marketplace。 在右边这一栏呢是我们控制面板的主栏。嗯，首先是一个 cc maker 的概述，讲述了在机器学习 办法开发的各个流程当中，我们可以用到 cgmake 的哪些功能。下边是我们近期活动的资源的一些列表，可以看 到现在有一个笔记本实力正在服务啊，近期创建了十五个训练任务，其中十个是已经完成了。啊创建了一个模型包啊，创建了一个终端节点，而且这个终端节点现在正在服务 在左侧，我们在笔记本下面的笔记本实力点击之后，我们可以看到啊，正在服务的这个笔记本实力点击右侧打开猪皮头或者打开猪皮头儿，来吧，我们就可以跳到猪皮头下的一个路径， 嗯，在这个路径当中呢，我们有数据，呃，有原始的这个拍神的脚本和我们猪皮头自己的一些命脚本。我们首先来看一下原始脚本，这个原始脚本是从滴踏步上面摘录下来的， 嗯，这里呢我们主要要确认两点改动，第一就是确认我们的超餐调节都是要通过二个怕死来进行传递的。 第二就是要修改我们对应的这个数据 input 和 autoput 的，呃，这个位置的环境变量，嗯，就是 input 呢，我们需要啊，把它指定在啊 segemaker input directory 下， autoput 是在 segemaker model directory 下。 在确认完了这两件事情之后，我们就可以打开随着迈克尔的一个闷脚本。首先我们可以看到就是原来的触印点 py 是直接可以通过拍摄来运行的。 在修改了系统的环境变量之后，我们要在面角本当中引 pot 相关的包，然后 设置随着麦克的一些相关的参数，将我们本地的数据上传到 s 三的对应路径之下。 同时我们也可以看一下原始的图像和标签是什么样的啊，这是我们外力得审，就是我们测试数据级的一个样本，嗯，可以看到这是一个心脏的一个 ct 图， 我们需要标注的，或者说我们需要进行羽翼分割的是心脏左动脉，也就是中间这个血管的横截面。 这个是我们的标签啊，我们的标签的原来是零和一两个分类，嗯，在经过相乘二五五之后，呃，可以看到中间血管的横界面被高量显示了出来。接下 来从 cgmaker 拍套尺这里赢 pot 拍套尺的功能模块。在封装 stmater 的时候，我们需要指定啊拍套尺的框架版本这里呢，我选择的是一点三点一，将刚才的春联 py 设置成 entry point 设置。我们的训练实力就是 p 三点二 x 拉着啊，他是使用英伟达的特斯拉 v 一百的一个 gpu 的实力，同时指定实力的个数是一。 在这里呢，我也使用了 spot instance， 也就是进价实力啊，因为使用进价实力最高可以节省百分之九十的训练成本。之前通过 ag pass 来指定的超餐，可以通过害怕 primate 特词 这个命令来进行传递。接下来就可以进行一键的 fit 操作。可以看到我们是有非常详细的 log 的，这个包括了一些时间戳，呃，就是在 某个时间点我们的特定的动作或者说任务的一个呃运行的情况。同时也有一些系统或者手动指定的产超餐的记录， 以及和本地一样我们训练过程当中的一些实时 log 这里我们回到 csmake 的主控制面板。 在培训训练任务这里，可以非常清晰的看到我们历史的训练任务以及他们现在所处的状态。在每一个任务这里，点击可以看到更细致的 一些作业设置啊，算法吹拧当中的数据配置啊， check pony 的配置，输出的 s 三路径是否加密，以及啊我们指定的超级参数等等。 在监控面板这里，如果您是在训练的时候点击到监控面板，可以看到当前的实力的 cpu 的使用量，内存的使用量，磁盘和 gpu 的使用量， 输出结果会存在 s 三的对应路径之下，我们点击这个链接就可以看到对应的模型文件。 好的，现在我们已经有了 s 三当中的一个模型了，我们可以非常方便的啊一件事的对模型来进行布 数，在部署之后我们就可以通过靠这个安的 point 来实现实时的推理，在推理结束之后，你也可以一件事的非常方便的删除这个安的 point。 同时您也可以从 s 三上面直接把这个数据呃把模型下载下来，然后在本地或者非常灵活的在您需要进行这个呃加载模型的地方，按照呃这个太拍套尺的这种开源的方法来加载模型的参数。 这里我们可以看一下我们的模型的基本结构，接下来我们就可以进行在外列得审数据几下的推理。可以看到啊，我们的这个血管横截面非常清晰的啊，被高亮 标识了出来，谢谢大家。 aws 与您一起实现十分钟本地算法快速上云，下一期将为您带来一件事机器学习的训练和推理。
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03:12查看AI文稿AI文稿you read a set of ten tell me more about you you have asian？ which country？ which country？ china？ ten assolia ten she's seventeen oh god how are you？ how are you？ i'm i'm eighteen he's twelve years old twelve years old who said he was fourteen you're recorded okay let me see your friend one by one yeah one by one one by one wow what wait what？ what what i like her voice？ hmmm？ ooh ooh he's a he's a player？ he said you're a player what do i mean what would you bring him out of town？ would you bring him out of town？ um i guess let me see are you asian have asian？ nope？ nope yeah？ no no i'm fully fully asian he's fully right oh my gosh i'll give you what about him？ what about all your hip in the blue shirt？ 哇哈哈哈！ nine point five？ nine point five？ what am i in nine point five？ because i want to know you guys more？ so do you want to be in my video？ then yes you're what you know what？ yes how old？ are you？ oh no they're they're about fourteen？ i'm thirteen ah god try pretty young huh do you guys seeing our dads or something？ yes if we sing or dance？ yes i didn't say dance you dance is 啊啊啊！ 哎呦 呵呵 yeah like you think that was good wow i like that i like your energy thank you very much do you like your energy？ okay？ so do you guys want to drop your instagram？ um do you have stops it yeah？ but what if our followers want to follow you on instagram？ is it okay cool all right？ do you want to give her a year instagram？ no you don't want people to follow you ray i'm not i mean do you want people follows？ no no no okay okay okay？ are you tough chinese for you？ yes my mom is from china？ really？ so can you speak chinese？ i can't i can't speak chinese because i was born in。
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