Knative 实践:人脸图片识别
标准 Serverless 框架和人脸识别服务结合会产生怎样的火花?本文介绍如何通过 Knative 实现人脸识别服务,看看能否给你带来不一样的体验。
场景
通过 OSS 控制台上传照片,MnsOss 事件源接收图片上传的事件信息,发送到 Knatvie Eventing,通过Broker/Trigger事件处理模型之后,接着触发 Knative Serving 中的人脸识别服务进行分析。最后把分析之后的图片回传到 OSS。
准备
- 安装 Knative Serving 和 Eventing, 参见部署Knative
- 安装 Knative MnsOssSource 事件源服务
容器服务控制台->市场->应用目录,选择 ack-knative-mnsoss-sources 安装
- 在 OSS 控制台创建 Bucket,参见创建存储空间
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新思联席CEO、FinFET之父、李开复如何看待半导体市场最大的驱动力之一AI
5G和AI这两大目前最受关注的技术正在影响科技的发展,不同的产品,不同的行业都将发生变革。那么,AI对半导体行业意味着什么?新思科技总裁兼联席CEO陈志宽、FinFET之父胡正明、创新工场董事长李开复、清华大学汪玉教授、新思中国董事长兼全球副总裁葛群从不同的角度分享了他们的看法。 一年一度的新思科技(Synopsys)开发者大会本周三在上海举办。新思科技总裁兼联席CEO陈志宽博士在演讲时回顾了从晶体管诞生到现在半导体行业的发展。他总结了当今半导体行业的三大变化:市场格局演变及中国半导体产业的崛起,行业并购持续进行,以及半导体多种工艺同时存在。 新思科技总裁兼联席CEO陈志宽博士 需要指出,驱动半导体发展的动力在不断变化,但陈志宽博士认为AI、汽车电子和5G已成为三大驱动力。他强调,AI是一项能够改变世界的力量,同时,AI
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遵循因果性的可解释AI预测
1弱因果关系的可解释预测 过去(包括现在),我们经常能在很多数据分析或BI产品上看到:在稀稀落落的散点图上,顺势一划,勾勒出一条曲线,再在横向时间轴上延展若干时间跨度,然后有人就告诉你——“喏!这就是你想要的预测!”。 这是一种典型的基于统计学方法的数据预测过程,通常使用线性拟合,高次曲线拟合等方法来做数据的预测。这类预测方法仅凭手头的数据,完全不需要考虑数据背后的业务逻辑。只要曲线阶次足够高,就可以做到历史数据拟合准确度无限逼近100%。 在曲线阶次限定(比如线性拟合)的情况下,这种预测由于方法简单,对预测结果还是具有一定的可解释性。但历史数据拟合的准确度不代表预测准确度,你很难说得清楚到底多少阶次的曲线拟合是更适合你的业务场景的。而且更严重的问题是,这种纯时间序列的趋势预测,只能单纯考虑时间的弱因果关系,根本没法考虑实际业务中因各种外部因素引起的数据变动,因此是一种不可增强的预测。 2.不可解释的黑盒预测 近年来,由机器学习和深度学习驱动的人工智能领域在发生着翻天覆地的变化。特别是深度学习,在各个领域都取得了骄人的成绩,比如人脸识别、语音识别、自然语言处理等领域的发展均深受影响。 ...
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