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这些分布称为证据分布，直接捕获模型的可信度。这包括基础输入数据中存在的任何不确定性，以及对模型的最终决策的影响。这种区别可以表明是否可以通过调整神经网络本身来减少不确定性，或者输入的数据是否只是噪声。
检查可信度
为了测试他们的方法，研究人员决定从一项具有挑战性的计算机视觉任务开始。
他们训练自己的神经网络来分析单目彩色图像，并估计每个像素的深度值（即距离相机镜头的距离）。无人车辆可能会使用该计算方法来估计它与行人或其他车辆的距离，这并不是一个简单的任务。
他们的神经网络性能与先前最先进的模型不相上下，并且它还拥有估计自身不确定性的能力。正如研究人员所预料的那样，这个神经网络在预测错了的地方输出了高度的不确定性。
阿米尼说: “它是根据网络产生的误差进行校准的，我们认为这是衡量可信度预测器质量的最重要的事情之一。”
为了对他们的校准进行压力测试，研究小组还表明，网络对“分布不均”的数据预测了更高的不确定性——这是训练期间从未遇到过的全新类型的图像。在他们对网络进行了室内家庭场景的训练之后，他们给网络输入了一批室外驾驶场景。
DevEco Studio 2.0 Beta2 版本中，还新增了对 HarmonyOS 车机（Car）设备的支持，开发者在开发车机（Car）应用时，可通过模版一键生成车机应用工程目录，并通过远程模拟器调试车机类应用。
JS UI 预览增强也是 Beta2 版本的一大亮点。在开发鸿蒙应用过程中，开发者可实时预览效果，并且预览界面支持点击、滑动等交互操作，方便开发者在修改代码时预览效果，提升开发效率。
Beta2 版本不仅有以上三大亮点升级，还解决了众多开发者关注的代码编辑、编译构建、调试发布时遇到的痛点问题。关于开发工具升级的更多技术点，在本次活动中，专家也将会为开发者进行深度解读。
为了配合 HarmonyOS 2.0 手机开发者 Beta 版的到来，毋庸置疑DevEco Studio 2.0 还将升级开发者期待的手机模拟器等功能，方便手机开发者开发和调试，快速尝鲜 HarmonyOS 2.0 手机开发者 Beta 版。
从去年 HarmonyOS 正式亮相，到今年 HarmonyOS 2.0 正式发布，再到如今将面向开发者发布手机开发者 Beta 版，HarmonyOS 的研发进程都在目标下有序推动。在迈入万物互联时代的进程中，HarmonyOS 每一步都稳扎稳打，为开发者铺平全场景应用开发的道路，为合作伙伴搭建全场景硬件生态，为共创未来智能全场景体验创造了无限可能。
什么是CAP定理?
CAP定理，是对上述分布式系统的三个特性，进行了归纳：
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一致性(Consistency);
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可用性(Availability);
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分区容忍性(Partition Tolerance);
并且，定理指出，在系统实现时，这三者最多兼顾两点。
一致性，可用性，多节点扩展性三者只能取其二，既然加锁已经加上，常见的最佳工程架构实践是什么呢?
互联网，最常见的实践是这样的：
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节点连通性，多节点扩展性，连通性异常的处理必须保证，满足P;
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一致性C与可用性A一般二选一;
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选择一致性C，举例：传统单库水平切分，就是这类选型的典型;
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选择可用性A，举例：双主库同步高可用，就是这类选型的典型;
强一致很难怎么办?
单点串行化，虽然能保证“强一致”，但对系统的并发性能，以及高可用有较大影响，互联网的玩法，更多的是“最终一致性”，短期内未必读到最新的数据，但在一个可接受的时间窗口之后，能够读到最新的数据。
例如：数据库主从同步，从库上的数据，就是一个最终的一致。
总结
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CAP可以理解为一致性，可用性，联通与扩展性;
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CAP三者只能取其二;
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最常见的实践是AP+最终一致性;
（编辑：宜春站长网）
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