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AI平台-NeuronBlocks【NLP工具】

NeuronBlocks是一个模块化NLP深度学习建模工具包,可以帮助工程师/研究者们快速构建NLP任务的神经网络模型。 该工具包的主要目标是将NLP中深度神经网络模型构建的开发成本降到最低,包括训练阶段和推断阶段。在构建自然语言理解深度学习模型时,工程师们经常需要在编程细节和代码调试上花费大量精力,而不是专注于模型架构设计与参数调节。为提升构建深度模型的效率,微软推出了开源项目NeuronBlocks,一个用于自然语言处理任务的深度学习工具包。NeuronBlocks将各种神经网络层封装为模块,通过配置简单的JSON文件,就可以轻松地构建复杂的深度神经网络模型。NeuronBlocks能使工程师们在几秒钟内构建和训练各种自然语言处理模型,而无需写一行代码。NeuronBlocks包括 Block Zoo 和 Model Zoo

Knative Tracing 介绍

前言 为了实现系统组件的水平扩展、敏捷开发、CD(持续集成)、解耦等各种诉求,现代的大型软件架构往往都是微服务架构。 微服务架构本身会面临一系列诸如:后台错误原因分析、各个微服务组件的调用情况诊断等。所以需要有一个 Tracing 系统解决这些问题。 除了微服务以外 Serverless 应用也面临同样的问题。一个完整的业务实现想要基于 Serverless 模型来开发的话可能会分解成多个 Serverless 模块,每一个模块单独通过 Knative 的 Serving 部署,那么这些不同的 Serving 之间就需要调用链进行事务的串联。 而 Knative 本身没有 Tracing 的设计,需要借助 ServiceMesh 层来实现 tracing。对于开源的 Knative 来说 ServiceMesh 层其实就是 Istio。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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