ProductAI:定制化AI应用是怎么做的?
机器如何懂时尚?这是码隆科技上一款产品希望解决的问题,那一次他们推出了StyleAI,希望用图像识别结合深度学习来破解时尚密码。
10月24日,该公司更进一步,推出ProductAI,将AI做成一项云服务,希望让没有AI技术能力的公司也能利用这一全新技术。同时还宣布获得6200万A轮融资,目前该公司员工人数还不到30人。
ProductAI:定制化AI云服务
StyleAI是一项AI的具体应用,而此次推出的ProductAI则是一款企业端产品,具体来说它是一项PaaS(Platform-as-a-Service)服务,开发者可通过调用其接口来获得人工智能服务。
ProductAI背后的两项核心技术分别是“以图搜图”和“图像识别”,它可以理解图片“表达了什么意思”,还可以对图片进行分类、处理、标注,实现更多应用。
在发布会现场,码隆的程序员演

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《VMware Virtual SAN权威指南(原书第2版)》一导读
前言 说到虚拟化及其依赖的底层基础架构,经常会提起一个组件——存储。原因相当简单:在很多环境中,存储是痛点。尽管存储市场已经因为闪存技术的引入发生了变化,很多传统的存储问题得到了缓解,但是很多机构还没能采纳这些新的架构,因而仍然会遇到挑战。存储问题的范围包括运营上的复杂性到性能问题甚至是可用性的限制。这些问题中的大部分都起因于同样的根本问题:老旧的系统架构。这是因为大多数存储平台架构是在虚拟化技术出现之前开发出来的,而虚拟化已经改变了使用这些共享存储平台的方法。某种程度上,可以说是虚拟化迫使存储业界去寻找新的方法来构建存储系统。不再是通过单台服务器连接到单台存储设备(也称为逻辑单元或简写为LUN),虚拟化通常由一台(或多台)物理服务器承载很多虚拟机连接到一个或多个存储设备上。这不仅仅增加了这些存储系统的负载,也改变了工作负载的模
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YARN:下一代 Hadoop计算平台
Apache Hadoop 是最流行的大数据处理工具之一。它多年来被许多公司成功部署在生产中。尽管 Hadoop 被视为可靠的、可扩展的、富有成本效益的解决方案,但大型开发人员社区仍在不断改进它。最终,2.0 版提供了多项革命性功能,其中包括 Yet Another Resource Negotiator (YARN)、HDFS Federation 和一个高度可用的 NameNode,它使得 Hadoop 集群更加高效、强大和可靠。在本文中,将对 YARN 与 Hadoop 中的分布式处理层的以前版本进行比较,了解 YARN 所带来的优势。 简介 Apache Hadoop 2.0 包含 YARN,它将资源管理和处理组件分开。基于 YARN 的架构不受 MapReduce 约束。本文将介绍 YARN,以及它相对于 Hadoop 中以前的分布式处理层的一些优势。本文将了解如何使用 YARN 的可伸缩性、效率和灵活性增强您的集群。 Apache Hadoop 简介 Apache Hadoop 是一个开源软件框架,可安装在一个商用机器集群中,使机器可彼此通信并协同工作,以高度分布式的方式共...
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