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用 Serverless 优雅地实现图片艺术化应用

本文将会分享,如何从零开始搭建一个基于腾讯云 Serverless 的图片艺术化应用!作者 @蒋启钲 线上 demo 预览:https://art.x96.xyz/ ,项目已开源,完整代码见文末。 在完整阅读文章后,读者应该能够实现并部署一个相同的应用,这也是本篇文章的目标。 项目看点概览: 前端 react(Next.js)、后端 node(koa2) 全面使用 ts 进行开发,极致开发体验(后端运行时 ts 的方案,虽然性能差点,不过胜在无需编译,适合写 demo) 突破云函数代码 500mb 限制(提供解决方案) TensorFlow2 + Serverless 扩展想象力边际 高性能,轻松应对万级高并发,实现高可用(自信的表情,反正是平台干的活) 秒级部署,十秒部署上线 开发周期短(本文就能带你完成开发) 本项目部署借助了 Serverless component,因此当前开发环境需先全局安装 Serverless 命令行工具 npm install -g serverless 需求与架构 本应用的整体需求很简单:图片上传与展示。 模块概览 上传图片 浏览图片 用对象存储提供存...

23张图,带你入门推荐系统

做广告业务1年多时间了,但是平时的工作主要和 广告工程 有关,核心的广告算法由 AI 部门支持,对我们而言可以说是「黑盒般」的存在,只需要对训练好的模型进行调用即可。 近期,我打算系统性地学习下广告中的搜索和推荐算法,当然更多是从工程的视角去弄清楚:算法的基本原理、以及面对线上海量数据时算法是如何解决性能问题的?整个过程,我会将有价值的技术点输出成系列文章。 这篇文章属于推荐系统的入门篇,本文暂不考虑线上环境的海量数据,目的是先了解清楚推荐系统的基本构成,我会通过图解推荐算法以及程序demo的形式展开,内容包括: 01 走进推荐系统的世界 “啤酒与尿布” 的故事相信很多人都听过,年轻爸爸去超市购买尿布时,经常会买点啤酒犒劳自己。因此,沃尔玛将这两种商品进行了捆绑销售,最终获得了更好的销量。 这个故事背后的理论依据就是 “推荐算法”, 因为尿布和啤酒经常出现在同一个购物车中,那么向购买尿布的年轻爸爸推荐啤酒确实有一定道理。 1、推荐系统到底解决的是什么问题? 推荐系统从20世纪90年代就被提出来了,但是真正进入大众视野以及在各大互联网公司中流行起来,还是最近几年的事情。 随着移动互联...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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