Публикации по теме 'edge-computing'
Тенденции 2019 года в ЦОД
Центр обработки данных мертв… по крайней мере, так утверждали эксперты еще два года назад, называя чемпиона по облачным технологиям и короля современной ИТ-среды. Однако эти прогнозы не сбылись полностью. Хотя поставщики облачных услуг, безусловно, добились большого успеха, центры обработки данных также остаются ключевыми для многих сред. Только не в ранее принятых формах. Поскольку организации продолжают использовать резервные источники своих приложений из облака и продвигаются к..
Развертывание моделей машинного обучения на периферии с помощью Microk8s, Seldon и Istio
Пограничные вычисления определяются как решения, которые перемещают обработку данных в точку генерации данных или рядом с ней. Это означает, что результаты вывода модели машинного обучения могут быть доставлены клиентам быстрее и создать ощущение вывода в реальном времени. Это идеальное место для ваших моделей.
Глядя на прогноз Gartner: «Около 10% корпоративных данных создается и обрабатывается за пределами традиционного централизованного центра обработки данных или облака. К 2025 году..
Формирование инженеров встраиваемых систем завтрашнего дня: адаптация к постоянно меняющимся…
В первые дни моей карьеры инженеры встраиваемых систем были тихими героями, вооруженными логическими анализаторами и паяльниками, способными создавать сердце устройств, от простых цифровых часов до сложных систем управления космическими кораблями. Они овладели искусством выжимания производительности из минимальных ресурсов, их гениальность проявляется в каждой технологии, тихо жужжащей, невидимой, но незаменимой. Тем не менее, фокус инженерии претерпел сдвиг парадигмы. Сегодня инженеры..
Превращение Raspberry Pi 3B + в сервер распознавания объектов с помощью Intel Movidius NCS2
Мы превращаем raspberry PI 3B + в сервер распознавания объектов, разворачивая архитектуру MobileNet-SSD для полноценного решения на платформе Intel OpenVINO .
В этой части мы собираемся использовать легко скомпилированную нейронную сеть в Intel Neural Compute Stick, чтобы она могла получать изображения в кодировке Base64 и превращать их в предсказания ограничивающей рамки. Кроме того, будет предоставлен пример внешнего интерфейса, который отправляет данные с камеры в PI. Не..
Хоно, «Сверхбыстрая» веб-платформа для Edge
Hono — это облегченная веб-инфраструктура, которая выполняет пограничные среды, такие как Cloudflare Workers и Bun, Deno и Node.js. Он поставляется со встроенной поддержкой TypeScript, не зависит от внешних зависимостей и использует технику «умной маршрутизации», которая обещает «сверхбыструю» производительность на всех платформах.
Что такое Хоно
Hono рекламируется как сверхбыстрая веб-инфраструктура, которую можно развернуть на периферии и во всех основных средах JavaScript...
Узнайте об экосистеме Edge AI
Обзор различных сред глубокого обучения, аппаратных процессоров и плат для разработки
Успешное внедрение Edge AI требует понимания и интеграции различных элементов таким образом, чтобы этот стек можно было беспрепятственно развернуть в целевой среде. Внедрение приложения Edge AI требует понимания таких аспектов, как выполняемые задачи, оборудование, платформы и модели.
Чтобы глубокие нейронные сети работали на периферии; оборудование, фреймворки и инструменты должны работать..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..