版本检测

近日，腾讯微云与腾讯优图实验室OCR识别系统达成技术合作，实现“慧眼识图”，为微云用户提供图片内文字的检测和识别服务。

OCR技术（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工。该技术节省键盘输入的人力与时间，除去在自然场景下提高办公效率，还可应用于互联网内容审核管理，方便平台进行违规处理和风险管控。

微云APP现已开通名片OCR、通用OCR（可以识别文本、表单等）服务。微云APP通过应用手机等移动终端摄像头，即可为用户提供可编辑、可搜索的数字文件。对于个人的学习、办公生活，尤其是对于频繁接触客户、需要将名片信息录入手机的用户，与习惯做阅读笔记的用户而言，微云的OCR服务显得尤为简洁高效。

具体操作步骤：

1， 打开微云APP，点击右上角加号键，选取OCR文本识别。

2， 选择名片识别或文本识别，按下相机键。

3， 点击编辑按键，即可根据需求调整文字。

目前，微云APP的OCR识别服务已开放给安卓用户使用，IOS版本也即将发布。微云目前拥有累计超过四亿的用户量，涵盖白领、学生等各类人群。通过应用腾讯优图的先进技术，微云进一步丰富了自身的应用场景，向各类人群提供高效的办公手段。未来，微云APP也将持续拓展智能化服务，成为用户的智慧个人云存储应用。

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2016-08-10

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2017-08-04

随着互联网的发展，越来越多的业务不仅仅由单一节点（或是单一语言）就可承载，而是趋向多语言分布式协同开发（如接入层由Node.js完成，逻辑（数据）层由C++/GO/Python实现）并由此组成大型异构系统。

我们（现SuperTeam）基于 Tars 体系研发出 Tars.js 以便用户在不改变异构系统整体架构的情况下快速搭建（迁移）Node.js服务，并可非常方便的将原来的单一服务拆分为多个（逻辑）子服务。

Tars.js在腾讯内部经过5年多的沉淀与迭代（Node.js@0.10版本即提供支持），广泛运用于腾讯QQ浏览器、腾讯桌面浏览器、腾讯地图、应用宝、腾讯手机管家、互联网+、腾讯医疗、腾讯觅影、保险、彩票等几十个重要业务中，日承担了上百亿流量。

Tars.js包含下述特性：

l 100%由JavaScript编写，不包含任何C/C++代码。

l 多进程负载均衡与管理。

l 代码异常监控与重启。

l 服务日志搜集与处理。

l HTTP(s)服务监控与用量自动上报，并支持用户自定义维度上报（PP监控）。

l 符合 Tars(IDL)规范的编解码模块。

l 支持 TarsRPC调用与染色（模调自动上报）。

l 支持在线发送管理命令、拉取服务配置。

l 独创 LongStackTrace™异常跟踪机制。

l …… 更多特性可访问 @tars/node-agent 了解

设计理念：

»A．高自由度：

l 兼容所有（≥0.10）官方Node.js版本。

l 对 Node.js源码无侵入无修改。

l 底层对上层完全透明，支持各种上层框架，无需变更。

也就是说：

您可以使用任何您熟悉的框架（如 Express.js/Koa.js等，包括但不仅限于Web框架），也无需对框架进行任何修改（无需引入任何中间件）。即可通过Tars.js运行，享受平台提供的各种监控与管理特性。

与此同时，Tars.js所提供的模块，也可以根据您的需求引入（如未使用到则可不引入）。

»B．高性能：

Tars.js为高性能与大并发量而设计，使用了大量的前端（V8）优化技巧（如FlattenString/FastProperties等）尽量降低所提供的能力对于业务性能的影响。

经过我们测试（WebServer），默认的旁路上报与监控对服务性能的影响≤5%，常用模块（RPC、日志等）性能位于业界前列。

»C．差异化：

Tars.js根据不同的业务类型提供差异化运营方案：

l 高流量业务：尽力降低框架对业务性能的影响。

l 低流量业务：充分利用硬件资源提升开发体验。

HelloWorld

我们来看Node.js官网的 例子 (如下)，无需任何变更，直接通过Tars.js进行部署，它会拥有哪些特性？

✓ 进程管理

默认基于 cluster 模块进行负载均衡，进程数可以配置为1~max（CPU核心数）、还可配置为auto（物理核心数相同）以减小内存压力提升“性价比”。

与此同时，进程僵死检测也会同时启动，实时监控业务进程。

»案例说明

某服务在论坛UBB代码转HTML时，使用未优化的正则表达式进行XSS攻击过滤，但由于用户发帖时图片采用BASE64编码，导致正则表达式计算时间过长，CPU使用率飙涨到100%：

开启僵死检测后，Tars.js监控到业务进程僵死时，自动重启业务进程，从而缩短了业务无响应时间：

Tars.js虽然无法解决业务代码的问题（BUG），但会尽最大努力保证业务的可用性。

✓ 服务监控

以服务名、接口名（URL-PATH节）为纬度，统计总流量、平均耗时、超时率、异常率：

其中返回码大于400（可配置）作为异常进行上报。

»监控说明

Web服务一般由静态与动态资源（接口）组成，由于静态资源（本地文件）的请求耗时远低于动态资源（业务逻辑），请求量往往又很高，拉低了服务整体耗时。

基于此，Tars.js将请求URL中的PATH节作为接口，每个接口均可查看其总流量、平均耗时、异常率，便于用户全面了解服务性能。

✓ 特性监控

无论您服务的类型是什么，总是会上报下述特性，便于回溯问题与评估性能：

l memUsage：内存用量，将会上报rss、heapUsed、heapTotal这三个用量（单位为字节）

l cpuUsage：CPU用量，将会上报CPU使用率，数据汇总为逻辑单核（单位为百分比）

l eventloopLag：（任务）队列延迟，每隔2秒采样（单位为毫秒）

l libuv：I/O用量，将会上报activeHandles、activeRequests这两个用量

各策略以平均值（Avg）、最大值（Max）、最小值（Min）分节点进行统计：

✓ 日志输出

所有通过Console模块（如console.log）输出的日志，都会输出到服务本地文件内。并附加相关信息（如下），方便定位问题。

日志格式：日期时间|进程PID|日志级别|输出文件名与行号|日志内容

2018-07-0112:00:00|332|DEBUG|app.js:13|Serverrunningathttp://127.0.0.1:3000/

✓ LongStackTrace™

由于Node.js采用异步机制，在发生异常时堆栈不完整，导致定位问题复杂。

鉴于此，我们提供了长链路跟踪技术在产生异常时自动附加前序调用堆栈，同时还支持在异常堆栈中过滤出用户代码部分。

由于开启此特性时会造成性能损耗，故默认关闭，管理平台等性能不敏感业务可直接通过配置开启。

»案例说明

执行上述代码会抛出下述异常：

ReferenceError:ThisMayThrowErrorisnotdefined

atTimeout.setTimeoutas_onTimeout

at_disibledevent="http://superzheng.com/">@SuperZheng 创立于2017年。团队成员均为全栈架构师（Super寓意Superman——无所不能），熟知Web(3D)、终端、后端与大数据计算，并由传统前端向互联网从业者方向发展。欢迎前端牛人加入，共创前端美好未来。

中新网杭州7月24日电(赵小燕)正泰新能源近日正式宣布，与阿里云ET工业大脑合作的AI质检已经可以实现单、多晶电池片EL缺陷的毫秒级自动判定，识别隐裂、黑斑等20余种瑕疵，相比人工检测速度提升2倍以上。

中新网

浙江正泰新能源是国内规模最大的民营光伏发电投资企业，并在全球如泰国、西班牙、印度、罗马尼亚等国家建设了光伏发电站，年产能可达2500兆瓦。

市场对电池片质量的要求不断提高，以及组件设备升级、自动化水平提升，实现电池片全检、提高质检水平是市场普遍诉求。

一块标准的电池片尺寸为156.75mm*6.75mm，只有0.18-0.2mm厚，薄如纸片。瑕疵肉眼无法判断，必须依靠红外线扫描，黑灰色的扫描图上分布着不规律的团状、线状、散点状图案，只有出现特定的图形才是瑕疵片。

传统的人工质检需要工人时刻盯着机器屏幕，从红外线扫描图中发现电池片EL缺陷，速度大约保持在2秒一张。如果一张电池片的瑕疵难以判断，可能还要再花上几秒思考，一天最多看1-2万张电池片。一个新工人还要学习1-2个月才能熟练上手。

阿里云ET工业大脑通过深度学习和图像识别算法，集中学习了40000多张样片，将图像转换为机器能读懂的二进制语言，从而能让质检机器实时、自动判断电池片的缺陷。

记者在现场看到，装上ET工业大脑的质检机器快速地吞吐着电池片，机器屏幕上不断闪烁着机器的判断结果，绿灯表示通过、红灯则表示有瑕疵，随后电池片就被机械臂分门别类地放到对应位置。

正泰新能源副总裁黄海燕介绍：“这是光伏行业首次实现单多晶电池片的自动检测，目前AI质检的速度、准确度已经超过预期，正在推广到其他产线。未来，这一套质检方法还将用于组件生产。”

据悉，AI质检不仅能提高正泰新能源的质检水平、提升经济效益，还能大大节省人力成本，未来一个工人就能同时负责多台质检机器。

阿里云一直致力推动产业AI的落地，并且拥有从底层硬件基础设施到行业解决方案的丰富人工智能产品家族，是国内最全的人工智能解决方案商。ET工业大脑已经帮助工业制造企业创造利润数十亿元。(完)