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机器学习与Docker容器

现在,机器学习(ML)和人工智能(AI)是IT行业中的热门话题,同样,容器也成为其中的热门话题之一。我们将机器学习和容器都引入到图像中,用实验验证是否会相互协同出色的完成分类任务。我们将使用Tenserflow和Kontena来详细阐述。 研究目标 在实验中设定目标会使实验更具有针对性。在此,我设定了以下目标: 1.了解机器学习和TensorFlow; 2.验证机器学习和容器间是否有协同作用; 3.在Kontena上部署正在运行的机器学习方案。 我的最终设想如下,共分为三个部分: 1.有一个简单的API:用户可对JPG图像进行分类; 2.在多个实例上运行机器学习模型,以便按需扩展; 3.遵循微服务(microservice)架构模式。 完整代码获取请点击这里。 TensorFlow简介 TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的

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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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