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数据科学家、开发者的新神器 Amazon SageMaker正式上线中国区

【51CTO.com原创稿件】 机器学习自诞生至今,已经被应用在很多领域,但目前来看对于从业人员来说仍然存在着一些阻力。 首先是机器学习方向的学习门槛高,人工智能、机器学习这些知识,相对来说比较苦涩难懂,对学习人员的综合素养要求高;想要真正成为一名机器学习工程师。不仅要处理代码中的各种问题,还需要不断学习、与其他部门的人员沟通、了解和学会使用各种新型代码库或模型。 而近期登陆中国区的Amazon SageMaker的目标就是帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型。SageMaker 消除了机器学习过程中大量的繁重琐碎工作,让开发高质量模型变得更加轻松,大幅度降低了开发者和数据科学家的工作难度。 不断加码AI赛道的AWS “亚马逊从电商时代就非常关注机器学习,产品推荐、产品搜索、物流配送、送货机器人、智能助理Amazon Echo、无人值守商店Amazon Go等业务都遍布机器学习的身影。”张侠讲到。 不光是C端产品的历史渊源,亚马逊在面向B端的产品布局也早有规划。 自从主打智能家居的AmazonAlexa系列设备取得大获成功后,亚马逊不断加快在B端AI产品的...

当5G遇到新基建,边缘计算怎么发展?

边缘计算已经成为5G发展最火的技术之一,Gartner 2020年十大技术趋势之一的赋能型边缘(The Empowered Edge)也表明了边缘计算的重要性。 当前,新型基础设施建设(简称“新基建”)正在如火如荼地建设中,边缘计算自然也迎来了新的风口。不同领域、不同视角,不同的技术体系都为了边缘计算这个目标聚在了一起。在云计算市场有边缘云、电信云;在工业互联网领域,AII与ECC产业联盟成立了边缘计算工作组,共享成果;在运营商5G网络建设方面,MEC开始走向开放和全面解耦,从OT到IT,再从IT到CT,最后到OICT。 市场培育需要耐心,运营商面临艰难抉择 从概念上看,边缘计算包括三个阶段:连接、智能、自治。目前大部分应用还是解决连接的问题,所以很难显现出边缘计算的独特价值。边缘计算真正发挥价值的是智能和自治,智能提供了算力的同时降低了延迟,而自治增加了可靠性的同时更降低了成本。 最终用户不会关心运营商采用边缘计算还是集中计算,因此,运营商可以把边缘计算当成云看,卖资源;把边缘计算中的网络能力当服务看,卖服务;移植垂直行业应用到边缘,卖应用。不过这个模式不会一夜建成,市场培育还需要耐...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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