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火了这么久的 AI,现在怎么样了?

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 阿里妹导读:近年来 AI 发展迅猛,从最初的萌芽到今天非常成功的应用,AI 有很多优秀的实践,同时也遇到了非常多的挑战,需要不断地通过技术革新来解决这些困局。阿里巴巴达摩院高级研究员金榕将通过本文介绍当前 AI 已取得的应用实践,解析 AI 的创新以及可探索的未来。 本文将主要围绕以下四个方面展开: AI 技术背景 自然语言处理 语音技术 机器视觉 一、AI 技术背景介绍 目前的 AI 技术都是以深度学习为基础,而深度学习完成如此复杂的学习过程需要两个条件,首先需要大量的数据,深度学习非常依赖数据挖掘技术,用于产生大量有效的训练数据。此外,深度学习还需要优化算法,因为深度学习要在非常复杂的网络中找到最好的模型,用于匹配数据。在最基础的深度学习模型上,有三个主要的领域,既图像视觉、语音交互和自然语言处理。其中,图像视觉是由图像处理和理解、自然人识别、视频编解码和内容分析、三维视觉等技术组成。语音交互是由语音识别、语音合成、语音硬件技术等组成。自然语言处理包括自然语言应用技术、语义理解计算、...

从零开始入门 K8s:理解容器运行时接口 CRI

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! CRI 是 Kubernetes 体系中跟容器打交道的一个非常重要的部分。本文作者主要分为三个部分来进行:首先会为大家介绍 CRI 接口的一个由来和它的设计;其次会和大家分享目前有哪些 CRI 的实现;最后会给大家介绍一下相关的工具有哪些。 一、CRI 介绍 在 CRI 出现之前(也就是 Kubernetes v1.5 之前),Docker 作为第一个容器运行时,Kubelet 通过内嵌的 dockershim 操作 Docker API 来操作容器,进而达到一个面向终态的效果。在这之后,又出现了一种新的容器运行时 - rkt,它也想要成为 Kubernetes 支持的一个容器运行时,当时它也合到了 Kubelet 的代码之中。这两个容器运行时的加入使得 Kubernetes 的代码越来越复杂、难以维护。之后 hyber.sh 加入社区,也想成为第三个容器运行时。 此时就有人站出来说,我们能不能对容器运行时的操作抽象出一个接口,将 Kubelet 代码与具体的容器运行时的实现代码解耦开,...

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