阿里云战略投入边缘计算技术领域发布首款产品Link Edge-低调大师

阿里云战略投入边缘计算技术领域发布首款产品Link Edge

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3月28日，在2018云栖大会·深圳峰会上，阿里云宣布2018年将战略投入边缘计算技术领域。

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同时，推出首个IoT边缘计算产品Link Edge，将阿里云在云计算、大数据、人工智能的优势拓宽到更靠近端的边缘计算上，打造云、边、端一体化的协同计算体系。

IDC数据显示，到2020年将有超过500亿的终端和设备联网，其中超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与存储，边缘计算市场之大可超万亿。

借助Link Edge，开发者能够轻松将阿里云的边缘计算能力部署在各种智能设备和计算节点上，如车载中控、工业流水线控制台、路由器等。此外，Link Edge支持包括Linux、Windows、Raspberry Pi等在内的多种环境。

比如，基于生物识别技术的智能云锁利用本地家庭网关的计算能力，可实现无延时体验，即使在断网的情况也能顺利开锁，避免“被

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自然语言处理中的自注意力机制（Self-Attention Mechanism）

近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理各个任务中，之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结 [1]。随着注意力机制的深入研究，各式各样的 Attention 被研究者们提出。在 2017年 6 月 Google 机器翻译团队在 arXiv 上放出的 Attention is All You Need [2] 论文受到了大家广泛关注，自注意力（self-attention）机制开始成为神经网络 Attention 的研究热点，在各个任务上也取得了不错的效果。本人就这篇论文中的 Self-Attention 以及一些相关工作进行了学习总结，其中也参考借鉴了张俊林博士的博客深度学习中的注意力机制（2017版）[3]"和苏剑林的一文读懂「Attention is All You Need」| 附代码实现，和大家一起分享。背景知识 Attention 机制最早是在视觉图像领域提出来的，应该是在九几年思想就提出来了，但是真正火起来应该算是 2014 年 Google Mind 团队的这篇论文 Recurrent Models of Visual Att...

2018-03-28

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2018-03-29

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