一、Windows下开发环境搭建本教程分为五步:  - 安装VS:难度一星  - 安装python:难度一星  - 安装CUDA和cuDNN:这是本教程最繁琐的一步,这一步直接拉高本教程的平均难度。  - 配置机器学习环境:这是本教程最简单的一步,为了方便用户配置环境,微软提供了一键安装工具!没错,一键安装工具!业界良心阿!  - 安装VS Tools For AI插件:难度一星note:本教程对            
                
         
            
            
            
            在当今技术迅速发展的时代,AI(人工智能)已成为各行各业的重要驱动力。构建一个高效的AI应用需要合理的前后端技术架构。本文将深入探讨“AI应用前后端技术架构”这一主题,以帮助开发者理解如何高效地进行架构设计。
### 背景描述
随着AI技术的普及和应用,开发者面临的挑战与日俱增。为了实现AI模型的高效部署,前后端架构的设计变得尤为重要。前端负责用户交互和数据展示,而后端则承担数据处理和业务逻辑            
                
         
            
            
            
            AI应用开发平台架构是现代信息技术发展的重要一环。随着人工智能的不断发展和应用,AI应用开发平台的架构设计变得愈发复杂。合理的架构能够促进AI应用的快速开发和部署,提高整体效率。本文将详细介绍如何解决“AI应用开发平台架构”的问题,涵盖技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及案例分析等内容。
在某个项目中,我们需要构建一套AI应用开发平台,它需要具备弹性扩展、多种算法接入和可视化的监控管理能力            
                
         
            
            
            
            生成式 AI 允许在几分钟内生成新颖逼真的视觉、文本和动画内容。 据 Gartner 称,到 2025 年,生成式 AI 生成的数据将占所有生成数据的 10%。作为 2022 年最重要的战略技术趋势之一,人工智能 (AI) 的这一分支具有广泛的应用,适用于不同行业,包括监控、医疗保健、营销、广告、教育、游戏、通信、播客等。 1、图像生成借助生成式 AI,用户可以将文本转换为图像,并根据他            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            朔悦科技:现在随着移动互联网的高速发展,以及移动设备的普及,APP已经成为科技界炙手可热的话题,并且已经成为普通消费者生活中必不可少的生活元素!可见app发展的速度如此之快,已经渗透到我们生活中的方方面面!那要想在这日益竞争激烈的市场中,获得最大的收益,最需要的还是要精细化用户体验,开发出高性能的APP。那如何才能开发出高性能的APP?高性能APP定制开发还需要掌握哪些技巧和要点?                    
                
         
            
            
            
            本节将主要介绍一下移动开发技术的进化历程,了解一下 Flutter 技术出现的背景。笔者认为,了解一门新技术出现的背景是非常重要的,因为只有了解之前是什么样的,才能理解为什么会是现在这样。
#1.1.1 原生开发与跨平台技术
#1. 原生开发原生应用程序是指某一个移动平台(比如iOS或安卓)所特有的应用,使用相应平台支持的开发工具和语言,并直接调用系统提供的SDK API。比如Android原生应            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            近期一直在梳理做AI框架必懂的知识——AI框架系统知识,希望能够给自己从算法的研究,到AI框架的研究的近3年,做一个系列的总结,也会结合ZOMI酱在MindSpore的开发过程当中用到的一些最新的技术进行总结和梳理。文章会陆续更新,从上层的算法、用户面的表达层、到中间的编译层对神经网络图的优化、最后底层的执行器,当然少不了的有AI加速芯片。可能有时候因为工作原因呐,更新得比较慢,但是未来半年会继续            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、编程模型和硬件架构由于AI应用对巨大算力的极致追求,各种针对AI计算场景的AI芯片架构层出不穷。AI软件栈的复杂性就来自于硬件架构的跨越式发展。而面对这样的复杂度,AI软件编程模型的设计和架构就变得至关重要。编程模型就是对编程共性的抽象,或许可以从两个层面理解:架构上,是对底层硬件架构和对软件的组织、复用、交互方式的抽象工程上,可以是一个或几个软件中间层所提供的上层应用开发接口。是基于硬件的岩            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本篇内容连载自《Serverless 架构下的 AI 应用开发:入门、实战与性能优化》。Serverless架构与CI/CD工具的结合CI/CD 是一种通过在应用开发阶段引入自动化流程以频繁向客户交付应用的方法。如图所示,CI/CD 的核心概念是持续集成、持续交付和持续部署。作为一个面向开发和运营团队的解决方案,CI/CD 主要针对集成新代码时所引发的问题。具体而言,CI/CD 可以让持续自动化和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本篇内容连载自《Serverless 架构下的 AI 应用开发:入门、实战与性能优化》。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 大数据应用开发技术架构
## 概述
在大数据时代,开发者需要了解大数据应用开发技术架构,以便能够有效地处理和分析海量数据。本文将介绍大数据应用开发技术架构的流程和每一步需要做的事情,并提供相应的代码示例。
## 流程图
下表展示了大数据应用开发技术架构的主要步骤。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据采集 | 从各种数据源收集、清洗和转换数据 |
| 2            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-11-12 09:07:11
                            
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            AI框架的分布式并行能力的分析和MindSpore的实践一混合并行和自动并行背景本文是AI框架分析专栏的第三篇,总体目录参见:AI框架的演进趋势和MindSpore的构想:https://zhuanlan.zhihu.com/p/225392622这次文章顺序并没有按照原来规划的目录来写,原因是前期在分布式并行这一块分析的素材多一些,工作量小一点,所以就偷懒先写分布式并行这个主题。AI框架的分布式            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 序 作为深耕AI应用开发平台、未来大模型架构与智能体系统的研究者,本文有必要将深入剖析字节跳动旗下 Coze平台的 space.coze.cn(扣子空间)、coze.cn(扣子开发平台)、Coze 罗盘、Coze-Studio(开源项目)的技术差异与应用场景。 这一系列的 Coze 平台下细分产 ...            
                
         
            
            
            
            文章目录前言1. 效果展示2. 应用设计3. 实现3.1. lac分词模型的服务化部署3.2 使用Flask构建app4. 小结 前言内容纯属个人经验,若有不当或错误之处,还请见谅,欢迎指出。文中大致介绍了,如何快捷地使用PaddleHub服务化部署一个简单的AI模型,并简单包装成一个Web应用的过程。主要工具:Flask(python的Web框架)PaddleHub(飞桨的预训练模型库)1.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            [中国,上海,2019年9月19日] 在HUAWEI CONNECT 2019期间,华为"引领智能网络"峰会隆重召开,发布了面向AI时代的华为智能IP网络三层AI架构及全系列新品(包括四大引擎 AI Turbo系列产品、iMaster NCE自动驾驶网络管理与控制系统,以及iMaster NAIE业界首个网络人工智能平台)。峰会上首次阐述了智能IP网络所需的三大特征,展示了华为已经将AI能力应用于            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我们都知道,AI技术正在以可见的速度被应用于各行各业,然而绝大部分业务场景想应用AI技术,都需要算法工程师根据自身业务的标注数据,来进行单独训练,才能打磨出合适的AI模型。如此一来,如何以最低的门槛和成本,实现AI技术落地变成了行业急需解决的问题。市场上的AI服务非常多,但是在视觉领域,通用的AI服务主要是基于图像的架构来做的,视频时代已经到来,基于图像的AI架构是否还能被广泛应用?阿里云视频云团            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            关于C#开发GIS应用简明教程的说明 
Web上的GIS,我个人觉得C#+MAPX并不是一个好的解决办法,因为有许多的GIS工具更适合于WEB环境和C#语言,只是我自己在这方面也没什么研究。所以只能对大家说抱歉了。
第一章   准备
使用C#开发GIS应用,你应该首先在系统中安装Visual Studio .Net(建议使用2003版本),然后还需要安装MapInfo公司开发的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            后端开发介绍1 .  前后端开发模式xadmin
	前端的后台管理模板,layui+jquery
admin-lte
	前端的后台管理模板,bootstrap+jquery
	
# 前后端混合开发
	-前端,后端都是一个人来完成
	-自己写前端,调试
	-自己写后端,调试
# 前后端分离
	- 后端人员只负责写接口(API接口),可以使用postman等接口测试工具测试
		- postman            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            人工智能,英文缩写:AI,所以现在我们说的AI技术其实就是人工智能技术。他是一种新型科学,也是计算机领域的一个分支,它是用于让机器模拟人的一种方式,代替人工。37号仓小编专门为大家总结了一般来说人工智能技术包括哪些,下面我们就来看一下吧!人工智能是计算机科学的一个分支,它试图理解智能的本质,并产生一种新的智能机器,其响应方式与人类智能类似。该领域的研究包括机器人技术,语音识别,图像识别,自然语言处            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              工作了快一个月了,今天简单说一下大数据开发的整个流程。假设就以自己这个公众号为例,这样不会抽象,比较直观。1.数据源前端会对用户行为进行埋点,并上报后端服务器。埋点会记录一些信息,比如:用户 id:标记一个用户,后面可以根据这个算一段时间的 UV(独立访客),也就是 selecct count(distinct uid) from table_name where date >= t1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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