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Apache Pulsar 社区志愿者招募

关于 Apache Pulsar Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目,是下一代云原生分布式消息流平台,集消息、存储、轻量化函数式计算为一体,采用计算与存储分离架构设计,支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制,具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。 GitHub 地址:http://github.com/apache/pulsar/ Pulsar 社区的发展离不开社区小伙伴们的长时间辛苦付出和奉献,在此向所有社区小伙伴表示由衷的感谢! Pulsar 社区希望更多有志于改变技术未来的小伙伴加入我们,一起努力,一起成长!发挥你的才华,支持社区基础设施,让更多人看到 Pulsar 的魅力。现面向社区招募以下志愿者: 翻译贡献者 翻译内容 主要把国外 Pulsar 相关的新闻资讯、技术动态、技术论文、应用技巧、机制原理等文章翻译成中文。(本次主要为 Pulsar 技术文章的翻译 ) 基本要求 具有良好的英语阅读能力,拥有一定的翻译技巧和素质,逻辑思维能力强; 翻译要保证质量,力求准确完整,语法通顺,要达到在 Pulsar 社区发表的水平。 ...

支持边云协同终身学习特性,KubeEdge 子项目 Sedna 0.3.0 版本发布!

Sedna基于KubeEdge提供的边云协同能力,实现AI的跨边云协同训练和协同推理能力。支持现有AI类应用无缝下沉到边缘,快速实现跨边云的增量学习,联邦学习,协同推理等能力,最终达到降低边缘AI服务构建与部署成本、提升模型性能、保护数据隐私等效果。 当前机器学习落地挑战 近二十年来,机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。 在实际业务落地过程中,大部分大型云平台提供商均已提供机器学习算力等资源服务,同时支持多种机器学习框架等以提供开放灵活的部署环境。但是,机器学习模型所需的数据往往并非从云平台中产生,而是从传感器、手机、网关等边缘设备中产生。数据从边侧产生,而云端需从边侧采集数据以训练和不断完善机器学习模型。在实际落地时,当前机器学习需面对以下问题: 1)海量设备数据导致延迟和成本问题 假设即使有100 Mbps的专网连接,将10TB的数据运送到云端也需要10天。 面对大量边缘连接设备每天生成数百兆字节甚至TB数据,带来的延迟和成本对客户和服务提供方...

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