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说一说Web端侧AI

前言 AI 正在不断拓展前端的技术边界, 算法的加持也为前端研发注入了全新的力量。本文为大家介绍什么是端智能,端智能的应用场景以及 Web 端侧实现 AI 的基本原理概念。 什么是端智能 首先,回顾一个AI应用的开发流程,具体步骤包括了 数据的采集与预处理 模型的选取与训练 模型的评估 模型服务部署 模型训练的中间产物为一个模型文件,通过加载模型文件,部署为可调用的服务,然后就可以调用进行推理预测了。 在传统流程中,模型服务会部署在高性能的服务器上,由客户端发起请求,由服务器端进行推理,将预测结果返回给客户端,而端智能则是在客户端上完成推理的过程。 端智能的应用场景 端智能现在已经有非常多的应用场景,涵盖视觉类的 AR 、互动游戏,推荐类的信息流推荐,触达类的智能Push等,语音类的直播、智能降噪等多个领域。算法逐渐从服务端覆盖到用户实时感知更强的移动终端。 典型应用包括了 AR 应用、游戏。由 AI 提供理解视觉信息的能力,由 AR 根据视觉信息来实现虚实结合的交互,带来更沉浸式的购物、互动体验。比如美颜相机、虚拟试妆,即是通过检测人脸面部的关键点,在特定区域使用 AR 增强、渲染妆...

Kubernetes 必备工具:2021

有别于前些天的文章 - 常用的几款工具让 Kubernetes 集群上的工作更容易 偏重于工具类来提升工作效率,今天这篇文章更加适合用来做选型时的参考。 文档翻译自 Kubernetes Essential Tools: 2021,篇幅较长,做了部分增删。 介绍 在本文中,我将尝试总结我最喜欢的 Kubernetes 工具,并特别强调最新的和鲜为人知但我认为会非常流行的工具。 这只是我根据我的经验得出的个人清单,但为了避免偏见,我还将尝试提及每种工具的替代方案,以便你可以根据自己的需要进行比较和决定。我将尽可能缩短这篇文章并提供链接,以便你可以自行探索更多内容。我的目标是回答这个问题:“我如何在 Kubernetes 中做 X?” 通过描述不同软件开发任务的工具。 K3D K3D 是我最喜欢的在笔记本电脑上运行 Kubernetes (K8s) 集群的方式。它非常轻巧且速度非常快。它是使用 Docker 围绕 K3S 的包装器。所以,你只需要 Docker 来运行它并且资源使用率非常低。唯一的问题是它不完全符合 K8s 标准,但这不应该是本地开发的问题。对于测试环境,你可以使用其他解决...

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