谷歌浏览器器已停止工作，求大神解释~！【chrome吧】_百度贴吧
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谷歌浏览器器已停止工作，求大神解释~！收藏
打开一些不存在的网址，比如说UC.COM或服务器异常的网址就直接已停止工作，正常显示的话应该是无法显示此网址，而我这是直接崩溃了，日常使用没有任何问题~！插件和脚本关闭后问题还存在，缓存也全部删除过，还是老问题~！求大神帮忙~！
自己顶一个，求大神帮忙。
再顶一下，大神快快显灵吧。
你信仰太强，扣肉有时也很垃圾的 刀锋上追梦 - 网易博客 -
版本和分支不说么？
备份重装呢？
看看这两个
楼主你的搞好没啊
我的也是这种问题
之前图便宜买的切割设备，用完都后悔了！
我的也是这样的情况。故障模块名称是：chrome.dll求解，怎么破？
登录百度帐号谷歌大神Jeff Dean：谷歌翻译API付费服务已获利_网易科技
谷歌大神Jeff Dean：谷歌翻译API付费服务已获利
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【网易智能讯 9月30日消息】在关于人工智能的大肆宣传中，2016年出现了一件具有变革性的事，预示了人工智能有朝一日将变得多么强大。那就是2016年9月，谷歌发布了一款基于神经网络技术的新版谷歌翻译GNMT。一经推出，就立刻引发了机器翻译领域的强烈关注，几位观察人士立刻意识到，这一更新是自然语言翻译能力的一个令人震惊的标志性进步。据悉，这个项目由Jeff Dean负责，他是谷歌最早也是最著名的员工之一，负责管理谷歌大脑（Google Brain）。近日，据外媒透露，Dean受邀参加10月23日至24日在伯克利举行的VB峰会，并就人工智能尤其是商用机器人发表演讲。此次活动的重点是在商业环境中应用机器智能，尤其是项目获得投资回报。关于人工智能的许多故事都被大肆炒作，虽然对于人工智能的商业落地期望很高，但截至目前还没有产生任何切实的利润或其他好处。由Jeff Dean在Google Brain的团队领导的翻译项目就是一个获得巨大投资回报率的项目的例子。据悉，谷歌翻译现在是一个付费的API服务，产生了切实的收入。不过，更重要的是，谷歌翻译项目帮助谷歌加快了创建通用人工智能平台的速度，可以用于解决除翻译之外的许多其他问题。Dean将详细阐述谷歌在这方面的进展，以及谷歌为帮助其他公司进行机器学习而建立的服务，即便他们没有足够的资源来雇佣数据科学家。另外，Dean还敦促谷歌开发自己的计算机芯片TPU（张量处理器），从谷歌翻译着手，用于处理运行人工智能所需的庞大计算能力。据外媒报道，谷歌首席执行官Sundar Pichai在过去一年里一直强调，他的团队的工作就是将谷歌转变为一家人工智能公司。除此之外，谷歌翻译项目还可能预示着未来人工智能的发展动向。去年12月，《纽约时报》的一篇文章引发了轰动，这篇文章记录了Dean负责的谷歌翻译项目的成功秘诀。该文章最后总结道，机器翻译也许是迈向人类语言通用计算能力的第一步。这对于开发真正的人工智能来说，将是一个重要的转折点。
谷歌翻译项目只花了9个月时间，创造出的进步大致相当于谷歌翻译团队在过去10年取得的总收益。而Dean在谷歌翻译震惊海内外之前就已经成为了业界内的大牛级人物。他也因此被称为谷歌的“大明星”。甚至有同事和粉丝一起为他写了篇名叫《关于Jeff Dean的几个事实》的文章，其中包括：“当贝尔发明电话的时候，他看到了Jeff Dean的一个未接来电”；“Jeff Dean就是那个咬了乔布斯苹果一口的人”；“Jeff Dean在系统中达到了11级，然而最高级别只有10级。”（最后一条是真的）据透露，接下来，Jeff Dean还将会透露更多最新动态。（选自：venturebeat&编译：网易见外翻译机器人&审校：佚名）关注网易智能公众号（smartman163），获取人工智能行业最新报告。
本文来源：网易智能
责任编辑：王超_NT4133
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你好，游客
Google大神在大数据应用上的技术与论文介绍，好神！
来源：科技橘报&
目前的相关应用有不少都是从 MapReduce 衍生而出的，但，若把焦点移到即时资料（Real-Time Data）的需求上时就会发现它的不足之处。
因此，本篇文章将与各位读者分享，从 Google 发佈 GFS、大数据与 MapReduce 这些技术开始，到这些技术发展的现况与其所遭遇到的瓶颈，以及 Google 为了解决这些问题提出了哪些因应的技术。
MapReduce，GFS 与 Bigtable，带动了大数据 应用技术的发展
Google 在 2003 年发表了第一篇论文 〈〉。文中叙述，GFS（Google File System）是一个分散式档案系统，由数百个丛集（Cluster）所组成。简单来说，储存在 GFS 的档案会被切割成 64 MB 左右的资料块（Chunk），其利用重复的方式（Redundant Fashion）储存在丛集中。
2004 年，Google 发表了 MapReduce 论文 〈〉，如今，MapReuce 可以说几乎已经跟 Big Data 划上等号了。
Google 利用 MapReuce 演算法来计算查询索引（Search Index），让使用者能在最短的时间内从 Internet 上找到自己所需要/查询的资料。
2006 年，Google 发表了 Bigtable 论文 〈〉，而 Bigtable 带领了许多 NoSQL 资料库的技术应用发展，像是 Cassandra、HBase 等等。
其中，Cassandra 的架构就整合了 Bigtable（资料模型、SSTables 及 Write-Through-Logs）与 Amazon 的 Dynamo 资料库（Peer-to-Peer Clustering Model）。
Percolator，能够解决 MapReduce 无法处理个别更新的问题
随着 Internet 的网页呈现指数增加，MapReduce 每次都要全面地重新计算查询索引是非常不切实际的。因此，Google 为了提升系统的效能，开发了一个更有价值的分散式计算系统：Percolator。
Google 在 2010 年发表了相关的论文 〈〉，文中叙述 Google 如何在网路搜寻索引（Web Search Index）的技术持续地维持精进。例如，MapReduce 做计算时无法处理局部的更新，因此，在效能的改善部份是很有限的，而 Percolator 则弥补了这个弱点。
但是，各位读者千万不要误以为 Percolator 是用来取代 MapReduce 的。
Percolator 是建立于 Bigtable 之上的应用，它加入了对表（Table）与纪录（Row）的交易（Transaction）与锁定（Lock）机制，也就是当 GFS 做表的扫描时，一旦发现有更新过的纪录，就会透过触发程序（Trigger）告知这个改变，再依据读取（Read）或写入（Write）的请求，在不同阶段的工作过程中，针对资料表或记录做锁定或释放的管理机制。透过这样子的方式，来完成局部个体的更新。
Pregel：用来处理网络社交关係的图型结构计算
Google 为了做网路社交关係的图型结构分析，开始针对图型结构探勘做相关的研究与发展，并在 2010 年发表了相关的论文 〈〉。
由于针对大型的图型结构做处理是非常复杂也具有挑战性的，尤其是网路的分散式处理让难度又提高了许多，因此，Pregel 的计算要比MapReduce 的计算要复杂许多，其主要是利用BSP（Bluk Synchronous Parallell）、PageRank、Bipartite Matching 等演算法来做计算的实践。而在论文中你也可以看到上述这些方法的实践。
Dremel：只要花几秒鐘时间就可以分析 PB 等级的数据
在 2010 年，Google 还同时发表了一篇关于
的论文，内容叙述 Dremel 是一个利用 SQL-like Language 的互动式资料库系统，用来储存结构化资料。
Dremel 的特色是，以列储存为主，以减少 CPU 与磁碟的读取，进而达到快速读取局部资料的目的；将查询的任务切割成多个小任务，以达到平行处理的目的；支援 Nested 数据模型，但只提供唯读功能。
大数据的相关应用，需要的不只是 MapReduce
Google 并没有在提出 MapReduce 之后，就停止了查询技术的发展，他们不断地发展新的技术以补强 MapReduce 的不足之处，这对 Big Data 的发展是有益的。
毕竟，MapReduce 不是万能的，以目前的状况来说，还是有许多的问题尚待解决，不过，Google 所发展出来的技术，带领了许多其他自由软体的发展，像 Apache Drill、Apache Giraph 以及 Stanford&s GPS 等等，这或许是身为使用者的我们最乐于见到的发展。
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嘘！悄悄告诉你我们每天发布的美国头条只占咕噜 APP 里的 1/10 哦！
求职者的福音来咯，从今天开始求职者可以在Google上搜索职位，输入关键词，所有求职网站的信息都会出来，比如Linkedin，Monster，WayUp，DirectEmployers，CareerBuilder以及Facebook等等。除此之外，Google还会显示他们从雇主网站上找到的招聘信息。这个新功能旨在让求职者有更方便的一站式入口，他们就不用登录多个求职网站去寻找职位了。
目前这个功能在台式机和移动端都有，用户只需要输入简单的关键词“Job Near Me", "Writing Jobs"或是其他相关的词语，就会有搜索结果页面出现。从那个页面，你可以做进一步的筛选，比如只看全职工作。如果你看到一个你感兴趣的工作点进去会有更详细的信息，包括Glassdoor或者是Indeed对这家公司的评价等。你当然也可以用行业，地域，雇主等条件来做进一步删选。等你选完之后，你可以把通知功能打开，这样在有匹配你的筛选条件的工作出现的时候，你就会收到通知。
谷歌的产品经理表示，找工作就跟谈恋爱一样，每个人都有独特的需求，而每个岗位也只会找一个人。
为了完成最后的综合列表，谷歌要在后台做很多处理，包括删除求职网站上重复的信息，给工作进行分类等。当你找到一个适合你的招聘岗位的时候，你就会被带到求职网站上去申请。如果有一个岗位同时在多个求职网站上出现，谷歌会把你带到相对信息最全的那个网站。由此，谷歌也鼓励求职网站在张贴招聘信息的时候尽可能多放相关信息上去。
谷歌表示，他们不会介入后续的申请流程，因为他们并没有想要跟Monster这类的求职网站直接竞争。所以，谷歌目前也并没有开放让雇主直接张贴招聘信息的功能。对此，Monster的CTO也表示，谷歌的新功能和Monster的核心战略是一致的。
平时就很喜欢用谷歌的小编表示，这对求职者来说是个再好不过的新功能了！
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表示本人的VPN是买的。。。没有这种情况，，你应该是用免费VPN的吧？
号能借我一下吗
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