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预告:如何用 Tensorflow 搭建一套图像识别模块? | AI 研习社

自 2015 年 11 月首次发布以来,TensorFlow 凭借谷歌的强力支持,快速的更新和迭代,齐全的官方文档和教程,以及上手快速且简单易用等诸多优点,已经在图像识别、自然语言处理、语音识别、数据挖掘和预测等 AI 场景中得到了十分广泛的应用。 源于视觉对人类的重要性,在所有这些 AI 应用场景中,图像识别或许是最直观和受瞩目的一个。目前,通过众多 AI 从业者的共同努力,图像识别技术已经逐渐趋于成熟,在人脸和情绪识别、安防、医疗筛查和汽车壁障等诸多领域都取得了重大成功。 在这种情况下,对于绝大部分的 AI 开发者而言,利用 TensorFlow 自己亲手搭建一个图像识别模块,就成了一项最顺理成章的挑战。 为了帮助有志于此的开发者实现目标,也为了向那些亲手搭建过图像识别模块的技术达人提供一个与行业大牛交流、学习的机会,雷锋网 AI

Netflix基于云的“防故障”系统怎样顶住了AWS故障

尽管在线流媒体巨头Netflix运作的业务完全依赖亚马逊网络服务(AWS)的云平台,不过它声称,AWS周日爆出服务停运事件后,自己的服务很快恢复了正常――这表明了其构建基于云的“防故障”系统这种做法的重要性。 AWS在周日遇到重大故障后,构建可以抵御故障的云服务具有的重要性体现了出来。 AWS平台上的20多种服务开始出现故障后,互联网上的一些最大网站和应用系统随之间歇性地无法使用。 这起停运事件影响了弗吉尼亚州北部数据中心(亚马逊称之为US-EAST-1地区)负责运行的AWS服务。 Netflix、Tinder、Airbnb和IMDb等知名在线网站及服务的客户声称,服务受到影响的六到八个小时这段期间,访问出现了问题。这些问题还影响了亚马逊的产品,比如Echo,亚马逊的这个智能语音助理使用了名叫Alexa的基于云的语音识别系统。 问题似乎最早出现在周日太平洋夏令时凌晨3点,当时用户就开始遇到了AWS的NoSQL数据库DynamoDB出错率增加的现象。 然而,出错率增加和网络延迟这些问题随后开始扩大到另外大约22个服务:包括亚马逊的几大知名服务,比如AWS弹性计算云(EC2)、虚拟桌面服务...

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