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Tencent Serverless 官方专栏
立即使用 Serverless，只需三步 --> https://serverless.cloud.tencent.com/
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人脸识别、体感测温、图片转文字等 AI 推理函数在许多场景已经得到了成熟应用。从 AI 算法到数据准备、再到训练模型，这一过程已经有成熟的工具支持。但是如何将训练好的 AI 模型带到生产环境，一直是极具挑战的问题。 在服务器上部署 AI 推理软件（比如 Tensorflow 的服务器版，或者使用 AI SaaS 云服务，都可以在一定程度上解决这个问题，但是，部署自己的服务器需要在生产环境中运维复杂的 AI 软件栈，并且需要为闲置资源付费；使用 AI SaaS 云服务则会受到 SaaS 云服务对模型以及数据
腾讯云serverless团队
2021-02-05
991
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权威指南：Serverless 未来十年发展解读 — 伯克利分校实验室分享（下）
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接上篇《权威指南：Serverless 未来十年发展解读 — 伯克利分校实验室分享（上）》 编者按 本文整理自 Johann Schleier-Smith 在 ServerlessDays China 的演讲，是来自加州大学伯克利分校计算机科学 Riselab 团队的研究成果。 ServerlessDays 是由全球 Serverless 开发者发起的国际技术会议。2020 年由腾讯云 Serverless 团队引入中国，并承办了首届 ServerlessDays China 会议。会上 Johann
腾讯云serverless团队
2020-09-28
907
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权威指南：Serverless 未来十年发展解读 — 伯克利分校实验室分享（上）
神经网络
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深度学习
人工智能
云计算
编者按 本文整理自 Johann Schleier-Smith 在 ServerlessDays China 的演讲，是来自加州大学伯克利分校计算机科学 Riselab 团队的研究成果。 ServerlessDays 是由全球 Serverless 开发者发起的国际技术会议。2020 年由腾讯云 Serverless 团队引入中国，并承办了首届 ServerlessDays China 会议。会上 Johann Schleier-Smith 代表伯克利计算机科学 Riselab 实验室进行了主题发言。
腾讯云serverless团队
2020-09-27
971
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Serverless实践系列（九）：“灰常”简单的车牌识别 API 制作
深度学习
serverless
打包
python
API 网关
本文的真正目的，其实并非要做一个完善的车牌识别工具，而是想要通过一些简单的 package 组合（包括深度学习框架等），实现一个简单的对外接口，用它来进行车牌识别。 这个项目的小难点在于 —— 如何打包依赖（包含需要 .so 的依赖）。 包含 .so 的依赖，通常是某些依赖需要编译一些文件（非纯 Python 实现的），此时，「稍有不慎」就会让我们无法执行代码。所以这个时候可以使自己的打包环境与云函数一致：CentOS + Python 3.6。 ---- 本地测试 编写代码： 执行结果： ---
腾讯云serverless团队
2019-09-18
1.3K
1
SCF: 深度学习之目标检测
深度学习
很多小伙伴，可能在使用SCF的时候，需要做一些深度学习的操作，但是SCF能跑起来深度学习么？这是个问题！那么，我们就尝试一下，看看如何让SCF跑起来深度学习！
None-xiaomi
2019-06-12
11.5K
0
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SCF: “灰常”简单的车牌识别API制作
深度学习
打包
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云函数
本文的真正目的，并不是说要做一个完善的车牌识别工具，主要就是说想要通过简单的一些package组合（包括深度学习框架等在哪），实现一个简单的对外接口，用来进行车牌识别，同时，该项目也有一个小难点：如何打包依赖（包含需要.so的依赖）。
None-xiaomi
2019-06-09
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