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什么是 Serverless 架构?

随着时间的推移,Serverless 架构变得越来越火热,凭借着极致弹性、按量付费、低成本运维等特性,在很多领域发挥着越来越重要的作用;机器学习领域在近些年也非常火热,并在越来越多的行业中得到应用。 实际上,机器学习项目中一直存在两大难题: 资源占用率高、利用率低,尤其在流量波峰和波谷差值较大的项目中,资源浪费更为显著; 部署、更新、维护复杂度高; 而 Serverless 具有极致弹性、按量付费、低成本运维等特性,若将 Serverless 架构应用在机器学习项目中,在保证机器学习项目性能的同时,降低成本,又能提高资源利用率,是非常值得研究和探索的课题。 基于此,由阿里云官方出品,来自阿里云、蚂蚁集团的 4 位专家刘宇、田初东、卢萌凯、王仁达(排名不分先后)系统梳理阿里在 Serverless 架构下的 AI 经验,联袂推出新书**《Serverless 架构下的 AI 应用开发:入门、实战与性能优化》 **。 新书将在免费在 Serverless (serverlessdevs)公众号连载,欢迎大家订阅关注! 前言 本书是一本关于 Serverless 架构下机器学习实战的技术书,...

vivo前端智能化实践:机器学习在自动网页布局中的应用

作者:vivo 互联网前端团队- Su Ning 在设计稿转网页中运用基于self-attention机制设计的机器学习模型进行设计稿的布局,能够结合dom节点的上下文得出合理的方案。 一、背景 切图作为前端的传统手艺却是大多数前端开发者都不愿面对的工作。 为了解决切图的各种问题,人们绞尽脑汁开发了各种各样的设计稿转代码(D2C)工具,这些D2C工具随着设计师使用的软件的变更又在不断地迭代。 从Photoshop时代,前端需要手动标记节点进行单独的样式导出(如图1),到sketch measure,可以整体页面输出(如图2),其效率、结果都已经有了一个质的提升。 但是还是未能彻底解决切图的问题,因为设计稿所包含的信息只负责输出样式,而没有办法输出网页布局,我们还是没有办法直接copy生成的代码到我们的项目中直接使用。 图1 图2 在学习现有的D2C案例的过程中,我们发现很多成熟的方案中引用了机器学习辅助代码的生成,其中绝大多数的工作是用于视觉识别和语义识别,于是我们想,机器学习是否能够应用到网页的布局中呢? 为了验证我们的猜想,也为了解决我们工作中的实际痛点,我们决定自己开发一个D2C...

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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