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脚把脚教你利用PAI训练出自己的CNN手写识别模型并部署为可用的服务

虽然已经 9102 年了MNIST手写数据集也早已经被各路神仙玩出了各种花样,比如其中比较秀的有用MINST训练手写日语字体的。但是目前还是很少有整体的将训练完之后的结果部署为一个可使用的服务的。大多数还是停留在最终Print出一个Accuracy。 这一次我们就借助阿里云的PAI平台来快速构建训练一个手写模型并且部署出一个生产可用级别的服务的教程让大家可以在其他的产品中调用这个服务作出更加有意思的项目。 整个部分会分为3篇文章分别对应机器学习中: 构建训练以及导出模型 模型的部署以及模型的调用。这篇文章里我们先讲讲如何构建训练并导出这个手写字体识别的模型。整个教程的代码基于Snapchat的ML大佬 Aymeric Damien 的Tensorflow 入门教程系列 Step 1: 下载代码 首先我们可以把代码Clone到本地或

Spring Boot 整合 rabbitmq

一、消息中间件的应用场景 异步处理 场景:用户注册,信息写入数据库后,需要给用户发送注册成功的邮件,再发送注册成功的邮件。 1.同步调用:注册成功后,顺序执行发送邮件方法,发送短信方法,最后响应用户 2.并行调用:注册成功后,用多线程的方式并发执行发邮件和发短信方法,最后响应用户 3.消息队列:注册成功后,将要发送的消息用很短的时间写入消息队列中,之后响应用户;发送邮件的服务和发送短息的服务就可以从消息队列中异步读去,然后发送任务。 应用解耦 场景:购物下单后,调用库存系统,更新库存。 1.耦合的方式:订单系统,写调用库存系统的逻辑。 2.解耦的方式:订单系统,将下达的消息写入消息队列,库存系统从消息队列中读取消息,更新库存。 流量削峰 秒杀场景中,我们可以设置一个定长的消息队列,秒杀开始,谁快谁先进入队列,然后快速返回用户是否秒到 ,之后在平稳的处理秒杀后的业务。 二、消息服务中间件概述 大多应用中,可通过消息服务中间件来提升系统异步通信、扩展解耦能力 消息服务中两个重要概念:消息代理(message broker)和目的地(destination) 当消息发送者发送消息以后,将由消...

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