对于各种热门的机器学习、深度学习课程，你一定了解过不少了。 但上课之后，如何把学出来的这些新方法用在你的工作项目？如何让你的移动应用也能具备机器学习、深度学习的能力？ 具体做这事的话： 你是该自己训练模型，还是用现成的模型？ 你是该用自己的电脑训练，还是在云端上训练？ 你是需要深度学习部署在云端，还是移动端？ 本文将对这些问题作出具体的解答。 作者 | Matthijs Hollemans 编译 | AI100 面对时下大热的机器学习和深度学习，是时候来加强你的移动应用了！ 可你有什么好主意吗？
多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了，这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢，传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于，在构建解决方案时，我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架，比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢？从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事，尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory，Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行，最重要的是Colaboratory免费，这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
机器之心报道 作者：李泽南 5 月 3 日，智能芯片公司寒武纪科技在上海举办了 2018 产品发布会。会上，寒武纪正式发布了多个最新一代终端 IP 产品——采用 7nm 工艺的终端芯片 Cambricon 1M、首款云端智能芯片 MLU100 及搭载了 MLU100 的云端智能处理计算卡。 在人工智能技术的发展过程中，神经网络正不断迈向更深、更复杂的方向，而硬件则正朝着机器学习任务处理专用的道路前进。目前，国内已出现十余家人工智能芯片公司，而寒武纪是其中的佼佼者。作为全球唯一一家 AI 芯片独角兽，寒武
11月26日至30日，亚马逊2018 re:Invent 开发者大会在美国拉斯维加斯举行。亚马逊推出首款自研ARM架构云服务器CPU Graviton和首款云端AI推理芯片AWS Inferentia，力图走一条自己的云端芯一体化路线。
王新民 编译自 Google Research Blog 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 传统的机器学习方法需要将训练数据集中到一台机器或一个数据中心里，Google已经有强大的云端服务器设备，来对这些数据进行处理。现在，为了训练用户与移动设备进行互动的定制模型，Google又引入了一种新方法：联合学习（Federated Learning）。 联合学习能够在所有训练数据都保存在移动设备本地的情况下，让手机能够同时学习一个共享的预测模型。这种方法让机器学习的训练过程不再需要将数据存储到云端。 本地模
Go语言在线编辑器: 测试环境：OL.Golang.Ltd:7070 （国内服务器） 正式环境：Go.XYZyun.Com （海外服务器） Go语言在线编辑器后续版本优化： 由于代码在云端，无法和本地测试；所以计划在云端增加代理实现本地和云端数据互通。 增加账号管理后台，个人按照文档就可以配置代理服务器连接环境；实现云端和本地数据连接 最近录制了基础的视频，第二节课的，陆续B站更新： 本期就到这里，下期继续未完讲解。 同学们，兴趣是最好的老师；只争朝夕，不负韶华！加油！ ----
随着物联网（IoT）的快速发展，越来越多的设备正在接入互联网，并形成一个庞大的物联网系统。这些设备可以是传感器、执行器、嵌入式系统或其他智能设备，它们通过网络连接与云平台、移动应用程序或其他设备进行通信。本文将介绍一些物联网设备接入的前沿技术，并展望未来的趋势。
云端Linux服务器比以往来得成本更低、性能更好。 要是你之前还没有启动过云端Linux服务器，眼下也许正是大好时机。原因何在因为你在短短几分钟内就能安装好一台Linux服务器; 因为你在决定使用哪种发行版方面有众多的选择; 因为你可能刚发现，云端Linux服务器为你提供了一种非常便捷的方式，可以处理你平常工作时可能没有时间或机会试一下的命令和应用程序; 因为你可以从基于Unix的系统获得众多价值，成本却异常合理，如果你头次接触这种场景(云服务提供商似乎喜欢新手)，更是如此。 因为安装和管理云端Li
随着 PowerBI 在 2020年2月的更新，增量刷新应该被投票投成了大众货，现在所有小伙伴都可以使用这个功能了。当然，其前提是 PowerBI Pro 帐号，也就是 9.9 美金/月/人的 Level，很合理。这彻底将自助式BI分析推向了成规模级。
懒人阅读：人工智能芯片是人工智能的“大脑”，可以分为终端和云端两个应用方向。目前主流CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC架构。人工智能芯片具有两个突出特点：一是算法与芯片的高度契合，面向终端和云端不同需求提升计算能力；二是专门面向细分应用场景的智能芯片，如语音识别芯片、图像识别芯片、视频监控芯片等。
轻量应用服务器（TencentCloud Lighthouse）是新一代开箱即用、面向轻量应用场景的云服务器产品，助力中小企业和开发者便捷高效的在云端构建网站、小程序/小游戏、电商、云盘/图床以及各类开发测试和学习环境。
VR技术也叫虚拟现实技术，从字面意思我们就可以知道，VR技术的好处是让人的体验更真实，不仅仅局限于视觉和听觉，甚至是触觉扥多维的，能更好的看到实际的效果。比如面对一些疾病，医生需要提前做方案，但实际效果会怎样，不好预测，但使用VR技术可以更直观的模拟实际情况，对各种可能做出预案。医生可以移动人体内的器官，寻找最佳手术方案并提高熟练度。多次模拟后，在实际中可以更从容的面对实际情况，提高手术的成功率。
通常，我们在学习嵌入式的时候，需要在本地搭建一个交叉开发环境，一般就是使用VMware创建一台虚拟机，然后在虚拟机里面安装Ubuntu/Linux系统。但有时我们希望直接使用Ubuntu/Linux系统而不需要经过虚拟机，这该怎么办呢？
任何新技术的发展和普及，是因为其在以下三个方面中的某个或者多个有优异表现：节省成本、提高效率和提升用户体验。成本的降低可以让用户通过更低的价格获得需要的服务，帮助新产品快速地打开市场。而效率的提高，专注的是做事的更快，即使价格有所提升，如果效率提升效果更明显，综合性价比来说也是有利的，因此用户也是会选择。用户体验，是指对用户的友好度，尤其是现在社会知识日新月异，各个领域都在飞速发展，对于普通用户来说跟上在各个领域都做到很熟悉太难。因此产品做到对小白也很友好，会降低用户的试错和学习成本，用户会更喜欢。而3D实时云渲染平台的出现就是极大地提升了效率。依托于3D实时云渲染技术，目前这类平台对于很多设计或者影视特效公司来说，效率得到了极大的提升。
本周在拉斯维加斯举行的AWS re:Invent大会上，亚马逊一口气对外发布了十多个重磅产品与服务，包括机器学习芯片、区块链、存储、数据库、机器学习和混合云等。其中，亚马逊自研的云服务器CPU和云端AI芯片，如同平地惊雷引起了业界的广泛关注。
对于非人工智能行业的人员来讲，一般是很难理解人工智能其中复杂的运行机制和精巧的逻辑结构的，但是这几年经过媒体的报道、业界的推广和企业的投资，人工智能技术已经出现了经典的应用场景和实用产品，如无人驾驶、聊天机器人、语音识别、人脸识别等等，可以说人工智能技术实际上对大部分人来讲已经不再陌生了。 然而人工智能从原理上讲属于一种通用性技术，并且是能够大幅度提高社会生产力的，这就像第一次工业革命的蒸汽机技术、第二次工业革命的电力技术、第三次工业革命的信息与通信技术一样，可以被广泛的应用到各行各业中，所以很多经济学家都
从我们的日常生活中可以发现，许多行业的工作流程已经转变为「无文件模式」，什么是「无文件模式」模式？其实就是各种软件、工具都开始云端化、在线化。例如企业微信在线协作办公、腾讯在线文档、微云在线网盘等等。这一系列的工具使得我们逐渐脱离了硬件设备的限制，只要有网，就可以在线轻松地解决问题。
在今天的年度发布会上，拥有世界级算法优势的依图科技重磅推出云端AI芯片——求索（questcore™）！为AI芯片开辟了一条新道路。
---- 新智元报道 编辑：克雷格、肖琴 【新智元导读】今天，寒武纪发布第三代IP产品Cambricon 1M和最新一代云端AI芯片MLU100和板卡产品。MLU100云端芯片不仅可独立完成各种复杂的云端智能任务，更可以与寒武纪1A/1H/1M系列终端处理器完美适配，让终端和云端在统一的智能生态基础上协同完成复杂的智能处理任务。 今天，寒武纪科技放出两个重磅“炸弹”： 寒武纪最新一代终端IP产品-Cambricon 1M 寒武纪最新一代云端AI芯片MLU100和板卡产品 寒武纪创始人陈天石介绍，这次
经过近几年的发展，虚拟仿真教学在教育行业已经有一定的规模，目前的虚拟仿真程序部署方案多采用了单机版或者结合webgl技术，可以实现电脑安装运行，或者通过WebGL实现网页打开。虽然这些部署方案实现了虚拟仿真教学，但和理想的效果，还存在一定的差距。
作者 | Ajay Ohri 翻译 | 丁雪 校对 | ValaWong 如今，几乎所有领域或业务活动正在通过SMAC进行数据转换。SMAC指的是社交（Socia）、移动（Mobile）、分析（Analytics）和云服务（Cloud）。这个改变的影响已经涉及到包括组织、人员与产品在内的范围。在本文中，我们将通过使用云计算让你提高数据分析能力。 我们已经使用R语言和RStudio由浅入深地解释了云计算的相关概念（请参考大数据文章2015年9月21日发布的文章《如何在云计算平台使用R语言编程的快速入门指南
轻量应用服务器是新一代开箱即用、面向轻量应用场景的云服务器产品，助力中小企业和开发者便捷高效的在云端构建网站、小程序/小游戏、电商、云盘/图床以及各类开发测试和学习环境。
人工智能云服务（AI as a Service ）是目前主流的人工智能平台的服务方式，它会把几个常见的人工智能服务进行准确划分，并通过云端提供单独或者打包的服务。模式类似于WordPress中的博客有很多在线的插件，用户可以根据自己的需要免费或者付费的方式下载并安装自己需要的博客插件。国内常见的案例有阿里云、华为云、腾讯云、百度云都有自己的人工智能服务平台。
跟大家想的一样，GN8型的服务器有P40的显卡，每天到时间就被抢光了，基本抢不到，手速好的可以试试。我们就买GN7型号的，自Tesla-T4显卡，也是个不错的选择。点击“立即购买”按钮 https://cloud.tencent.com/act/pro/gpu-study
前言 如今，数据科学变得越来越复杂。这种复杂性由下面三个因素导致： 增长的数据生产能力 —— 环视四周，数的出多少个能产生数据的设备呢？如果你用笔记本电脑来浏览本文的话算一个，如果身边有智能手机（以及安装的APPs）的话再加一个，如果带了健身手环的话还要加一个，驾驶的汽车（有些情况下）也算一个 —— 它们都在持续不断地生产数据。现在设想今后几 年内的情景，你所使用的冰箱、家里的温度调节器、穿戴的衣物、兜内的钢笔以及喝水的水壶都会嵌入传感器，不断向数据科学家（和数据库）传输数据用来分析。 低廉的数据存储成本
文件是现代组织的主要资产。混合云文件服务通过结合云计算和内部部署的文件系统的优势，将在全球范围内越来越多地用于管理和共享文件。
2、2核2G 轻量应用服务器（开箱即用，高带宽），100%CPU性能，40元一年，200元三年。
|受访者简介：李文强，心莱科技CEO/CTO，长沙.NET技术社区执行主席，腾讯云最具价值专家（TVP），荣获“2019 TVP社区突出贡献奖”。加入腾讯云TVP以来，建立了长沙本土技术社区，致力容器教程编写等技术分享，辅助云加社区举办长沙开发者大会，给腾讯云产品团队提出多个有效反馈建议。
这几年毕业的大学生有多苦都不必我们说了。大学才4年，疫情占3年，好不容易熬到毕业，找工作又进入了炼狱模式。
AI 科技评论按：如今，基于深度学习的 AI 系统日趋产业化，如何有效地在云端和雾端进行落地成为一个核心问题。相对于传统机器学习，深度学习无论是训练还是部署都对计算和通信等提出了很大的挑战。在云端（如 Google Cloud、Amazon AWS、Microsoft Azure、Facebook Big Basin），深度神经网络的训练依赖于分布式系统，其可扩展性受限于通信带宽。 在雾端（Fog Computing，如移动手机的 Face ID、无人机、去中心化自动驾驶系统等），便携设备的计算等资源有限，深度神经网络的高效部署依赖于模型压缩与加速技术，以完成轻量级部署。
轻量应用服务器:有可视化的管理页面，可以一键安装环境，网站源码等，如宝塔面板、wordpress博客、dz论坛等等，如下图
10月17日，在北京举行的媒体沟通会上，比特大陆正式发布了终端人工智能芯片BM1880。此次一同发布的还有基于云端人工智能芯片BM1682 的算丰智能服务器SA3、嵌入式AI迷你机SE3、3D人脸识别智能终端以及基于BM1880的开发板、AI模块、算力棒等产品。
故:http://47.92.31.46/MqttDebugWeb 这是我的,
根据安恒APT云端在对来自北美的流量监控过程中，发现一封来自美国的可疑邮件，该邮件的主题是《您收到的优惠券》，发件人名称显示为“天猫”。 但进一步对发件人的邮箱链接分析，发现实际发件人邮箱并非来自阿里
【加州纽瓦克电 2022年11月10日】隶属神达集团，神雲科技旗下的服务器通路领导品牌TYAN®（泰安）今天宣布推出基于AMD EPYC™ 9004系列处理器架构，在产品能源使用效率以及运算性能方面全面提升，且专为下一代数据中心而打造的一系列服务器平台。
传统机器学习方法，需要把训练数据集中于某一台机器或是单个数据中心里。谷歌等云服务巨头还建设了规模庞大的云计算基础设施，来对数据进行处理。现在，为利用移动设备上的人机交互来训练模型，谷歌发明了一个新名词——Federated Learning。 谷歌表示，这会是机器学习的另一大未来发展方向。 那么，什么是 Federated Learning？ 它意为“联合学习”——能使多台智能手机以协作的形式，学习共享的预测模型。与此同时，所有的训练数据保存在终端设备。这意味着在 Federated Learning
2016年中国网络空间安全年报 4.3 C&C服务器分布情况分析 C&C服务器，其全称为command and control server。攻击者通过各种途径传播恶意代码程序感染互联网上的大量主机，而被感染的主机将通过一个控制信道接收攻击者的指令。C&C服务器通常是被黑客利用建立控制通道，对被攻击方实施控制的重要跳板。 本节通过对APT云端中2016年互联网上传播恶意代码程序的C&C IP/URL进行分析，发现大量了仍然在活跃的C&C服务器。 4.3.1 大多C&C服务器活跃时间较短 根据安恒对截止到
本文是 【十分钟轻松搞定云架构】的第一节：从上云开始，从这节开始，我们来一起学习云端架构。
AI科技评论按：如果您觉得，是时候给自己的手机应用添加一些热门的机器学习或深度学习算法.....这是个好想法！但您会怎么选择？致力于提供算法服务及小白科普的咨询师 Matthijs Hollemans 近期在博客上分享了他的一些心得体会，AI科技评论独家编译，未经许可不得转载。 绝大多数机器学习实现方法的步骤不外乎如下三点： 采集数据 利用采集的数据来训练一个模型 使用该模型进行预测 假设想做一个“名人匹配 （celebrity match） ”的应用程序，告诉用户他们和哪位名人最相似。首先收集众多名人
他们正式对外发布了终端人工智能芯片BM1880，以及基于云端人工智能芯片BM1682 的算丰智能服务器SA3、嵌入式AI迷你机SE3、3D人脸识别智能终端以及基于BM1880的开发板、AI模块、算力棒等产品。
回顾 2016 年，我们迎来了许多科技上的突破，从 Google 人工智能围棋程序 AlphaGo 击败棋王，到任天堂发表的“宝可梦 Go”与韩国自拍 app“SNOW”的脸部滤镜使用扩增实境（Augmented Reality）技术席卷全球，我们的生活正剧烈且迅速地被各种窜起的新技术和概念大幅改变。 2017 年，这个现象只会更加明显。无论是人工智能、机器学习，或是虚拟实境、扩增实境，甚至是我们似乎已经习以为常的云端服务，都将影响我们的个人生活和产业的商业管理。我们的现况将越来越“未来化”，而 2017
疫情之下，居家办公的你被远程会议邀请吵醒，孩子正在网课课堂中跟老师斗智斗勇，家人们在直播间里频频下单……这一切都在说明，我们已经进入了一个「万物皆可在云上」的时代。 轻量应用服务器 Lighthouse 作为新一代开箱即用、面向轻量应用场景的云服务器产品，正在助力中小企业和开发者便捷高效地在云端工作与学习：「轻云」之上，开发者构建云端开发与学习环境、企业IT人员搭建论坛网站、商家搭建私人直播间带货…. 为此，轻量应用服务器团队联合云+社区发起「玩转Lighthouse」有奖征文活动，想听听你在「轻云」之上的
选自Google Blog 作者：Brendan McMahan、Daniel Ramage 机器之心编译 参与：微胖、韩天哲 标准的机器学习方法要求在一个机器或者数据中心集中训练数据。谷歌已经打造出用于数据处理的最安全、最强健的云基础架构之一。现在，为了通过用户与移动设备交互来训练模型，我们推出了另一种办法：联合学习（federated learning）。 联合学习可以让移动手机协同（collaboratively）学习一个共享的预测模型，与此同时所有训练数据仍保留在设备上，将机器学习与数据储存在云端的
传统机器学习方法，需要把训练数据集中于某一台机器或是单个数据中心里。谷歌等云服务巨头还建设了规模庞大的云计算基础设施，来对数据进行处理。现在，为利用移动设备上的人机交互来训练模型，谷歌发明了一个新名词
过去的几年中，Python 已成为机器学习和深度学习的首选编程语言。与机器学习和深度学习相关的大多数书籍和在线课程要么只用 Python，要么再带上 R 语言。Python 有着丰富的机器学习和深度学习库、专门优化的实现，具备可伸缩性和大量功能，因而广受欢迎。
云计算创新可以提供更直接的好处，并解决内部部署数据中心长期存在的问题。本文介绍了16种引人注目的云计算创新功能。
本周一，亚马逊推出首款自研Arm架构云服务器CPU Graviton，目标直指英特尔；
能够在设备或边缘上执行基于机器学习的任务，而不是将其发送到云端进行处理，许多人将其描述为“机器学习演进的下一个阶段”。有许多重要的限制，功耗、成本、延迟、隐私等限制因素使得在云端和设备之间来回传输的机器学习数据不切实际。
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