导读：边缘计算虽然可以被看作云计算的延伸，但它的重要意义却远不止于此。...不同于云计算将所有的数据集中汇聚到云计算中心，在边缘计算中，用户数据仅直接上传至边缘服务器。...不仅如此，各类隐私保护的计算方法也因为边缘计算较低的延迟得以具有更广阔的应用前景。...而在边缘计算当中，由于边缘服务器与用户之间的延迟极低，使得这类隐私保护的机器学习算法能够支持更广泛的应用和服务场景。 关于作者：赵志为，电子科技大学计算机学院副教授、博士生导师。...主要研究方向为低功耗物联网与边缘计算。
现在主要的难点是如何将这种能力转移到边缘，解决如今普遍存在的隐私、安全、带宽和延迟问题，Arm 机器学习处理器朝这个方向迈出了一大步。...计算能力和内存的进一步优化大大提高了它们在不同网络中的性能。 其架构包括用于执行卷积层的固定功能引擎以及用于执行非卷积层和实现选定原语和算子的可编程层引擎。...Arm 机器学习处理器架构 为应对多个市场带来的挑战，满足不同的性能需求，从物联网的每秒几 GOP 到服务器的每秒数十 TOP，机器学习处理器采用了全新的可扩展架构。...随着机器学习的工作负载不断增大，计算需求将呈现出多种形式。Arm 已经开始采用拥有不同性能和效率等级的增强型 CPU 和 GPU，运行多种机器学习用例。...我们推出 Arm 机器学习平台的目的在于扩大选择范围，提供异构环境，满足每种用例的选择和灵活性需求，开发出边缘智能系统。 推荐阅读： 移动和嵌入式设备上也能直接玩机器学习？ 一窥ARM的AI处理器
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。几年前，机器学习在边缘领域似乎是一个“白日梦”，而设备的技术创新使它们能够处理计算密集型任务。...然而，它确实说明了云端的机器学习可以处理巨大基础设施和经济需求。边缘的机器学习可以通过减少对基于云计算的机器学习所需的云计算服务和支持基础设施的依赖来减轻这些负担。...开发人员希望机器学习处于边缘 开发人员的需求最适合边缘的机器学习处理。机器学习正在改变开发人员编写算法的方式。...虽然仍然很重要，但边缘的机器学习并不一定是所有基于机器学习的任务的“一刀切”解决方案。所有参与机器学习处理的团队(从开发人员到原始设备制造商)都需要确定设备上的哪些任务能从边缘的机器学习中获益。...边缘的机器学习是未来的需求 利用各种基于机器学习的任务和应用程序的移动设备已经被全世界数十亿人使用。大多数情况下，需要设备上的实时响应，而边缘的机器学习将提供这种响应。
边缘计算是指在接近生成位置的地方处理信息。在现代移动通信中，这样做的原因包括延迟约束、带宽减少和节能。我们将介绍三种特别适合现代gpu边缘计算的机器学习方法，并展示它们之间的相互关系。...将基于内核的在线学习方法、用于快速数据理解的人工神经网络、用于预测的增强学习和硬件加速的射线跟踪结合在一个平台上，是5G gpu上高效、可扩展的边缘计算解决方案的基础。
边缘计算是被高估还是终极武器？ 这些在AI领域时刻被探讨的话题，在今天的2019中国（深圳）IT领袖峰会上，有了一些不一样的答案。...边缘计算：应对海量数据挑战 5G概念的火热，也引发了新一轮对边缘计算的关注和讨论，一直专注于自动驾驶处理架构的地平线，也带来了他们对边缘计算的新思考。...地平线机器人联合创始人、算法副总裁兼研究院院长黄畅分享了《计算为王、共创AI“芯”时代》的演讲。 当前，全球的数据量快速增长，如果全部回传到云端处理，显然不大现实。...黄畅强调边缘计算是应对海量数据挑战的关键，它可以减少反应延迟、满足隐私要求、节省存储运输成本。...去中心化、走向边缘侧的呼声也是此起彼伏。
，使得边缘计算快速发展起来。...MEC不仅仅是在边缘的“计算” 产业数字化是互联网下半场的焦点，垂直行业、云商、运营商都把边缘计算作为布局的重点。边缘计算除了算力，还具备哪些能力呢？...边缘计算架构如图1所示。 ?...－配网自动化：差动保护、PMU测量、精准负荷等，通过边缘计算本地分流提供低时延、组播等能力； －智能巡检和应急指挥：机器人、无人机等搭载高清摄像头或环境传感器，实现对变电站、配电房、输电线路的巡检和应急指挥...从行业客户角度，除了直接买资源、买能力、买应用，也希望间接方式，如投资盈利的分成模式。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。...虽然市面上有不少大数据之类的书籍，但是真正专业电商技术解密和实践案例分享的书籍还真是独此一家，我马上去买几本送给我的程序猿朋友们。...怎么这么多人买肥皂和手纸?是啊，这就是趋势变化，一方面说明京东商城百货化成绩不俗，购物篮丰富度大大提升，另一方面也说明年轻网民们的生活必需品消费也呈现出电商化的趋势。 ?...按道理讲朝阳区北京夜生活最丰富的地区了，曾经的天上人间，灯红酒绿的三里屯都在这里，双十一朝阳区的青年们都跑哪里去了。...比如，虽然网友在早上和深夜下单已经成为习惯，但是移动电商还是带来了不同的东西，数据显示移动端购物呈现出“随看随买”的特点，这样的消费特征让每一个时段的购物频次相当扁平化。
虽然这种中央控制似乎与边缘计算的概念相悖，但它们拥有这种控制有充分理由。 虽然边缘计算意味着在边缘存在独立的处理，但实际情况是向边缘移动处理并不总是一个好主意。...一个典型的例子是处理器和I/ o密集型的深度分析服务;它不可能发生在墙上的恒温器上，不可能发生在工厂地板上的机器人上，甚至不可能发生在你自己的汽车上。...因此，数据是集中的，处理也是集中的，结果返回到边缘。在这种情况下，在哪里进行处理实际上并不重要。 另外，请记住，您需要维护这些流程的虚拟化，无论是在边缘还是在中央。...所以，事情在哪里处理应该无关紧要，只要有技术可以跟踪在哪里做什么和做什么。将跟踪技术放在本质上集中的公有云平台上更有意义。...边缘计算的能力实际上不在于数据和处理驻留在哪里，而是在需要时可以将处理分离并集中管理。我不信奉宗教，我认为你也不应该这样做。
在选人和互相改造团队上是一种权衡和取舍 没有过多接触商业的研发，常常沉浸在如何高效写出一段代码，如何运行效率到极致上，这无可厚非，因为可以升职加薪，在码农职场领域，这是一条当之无愧的道路 然而，人的精力在哪里...，成就就会在哪里，花了更多时间去研究代码高效，那么对外部世界就不那么敏感，对人就不那么敏感，往往掌握技术的同学很难把技术变现 每一种商业的变现无不是和为他人提供价值有关，而这种提供的价值又是建立在信任的基础上...为什么别人会买你的？商业世界里往往有产品有Idea不重要，而是在一个如此人口众多，科技高度发达的社会里，你的产品如何有不同或者不可替代的价值？...，构建渠道，客服都变机器人了，各种编辑也变机器人了，各种传播渠道也便机器人了，连沙漠种树都变机器人了，无数个机器就相当于无数个人，千军万马，这便是科技的力量，代码的力量，所以我们看到了淘宝天猫是如此的赚钱...所以，现在让小孩子学少儿编程不吃亏，因为未来可能真的会是一个编码的世界，科技的世界;其他行业可能会被逐步边缘化，享受科技带来的共享成果就可以了。
然而，人们所面临的一个巨大挑战是，所有这些数据将在哪里处理和存储? 袭击数据中心的数据海啸 计算设备的快速增长并不是导致中央云计算模式面临数据爆炸挑战的唯一驱动因素。...在机器应用中，也有类似的趋势。边缘设备配备了许多嵌入式传感器，还有产生大量数据的摄像机。...将边缘处生成的所有数据传输到中央云端，在远程数据中心的服务器上处理并分析数据，然后将其传输回边缘设备(无论智能手机，冰箱，汽车还是机器人)，这些都是不可行的，并且规模越来越大。...互联网时代最初始于服务器架构这个集中的客户端，后来成为当前的中央云计算模式。问题是，下一步要去哪里? 人们显然需要一种模式转变，将数以百亿计的设备面临的挑战转变为机遇，将计算设备的力量释放到边缘。...但是，中央云(数据中心中的服务器)应该被视为与所有边缘设备一起工作的计算节点，以构建分布式边缘云架构。
很多资深股票玩家一般都是买跌不买涨，在人工智能的炒作期又有多少泡沫和陷阱等着那些奋不顾身的人呢？...《黑镜》中“小狗”截图 波士顿机械狗室在国防高等研究计划署（DARPA）出资下替美国军方开发的四足机器人。...而在类似的影片中，人类研发了人工智能机器人，而后自取灭亡的故事并不少见。...吴恩达先生是人工智能和机器学习领域的权威专家之一，其去向也一直是科技圈最关注的新闻。...神经网络算法 相关调查显示，在中国熟悉熟悉神经网络算法的企业占60.61%；混合蛙跳算法的企业占18.18%;熟悉蜂群算法的企业占9.09%;熟悉蚁群算法的企业占12.12%。
（比个喻吧，现在都5G时代了，可是我用的是小灵通，但是我又想享受5G，怎么办呢，买5G手机啊！！啊哈哈哈哈。。）...边缘计算可以应用在不同的学科与领域，因此他并没有一个严格统一的概念。 我们可以把他理解成在网络边缘执行计算的一种新型的计算模式，他的核心理念是“计算应该更靠近数据的源头！！”...所以啊，前面说的太笼统，说道这里，也该提提边缘计算好在哪里： 1. 极大的缓解网络带宽与数据中心压力。...（边缘计算的关键行隐私数据的存储与使用提供基础设施，将隐私数据的操作限制在防火墙内，是提高安全性的有效手段。） 三 . 边缘计算和云计算的比较 ?...二者相比，边缘计算并不是为了取代云计算，而是对云计算的补充和延伸，为移动计算、物联网等提供更好的计算平台，边缘计算模型需要云计算中心的强大计算能力和海量存储的支持，而云计算也同样需要边缘计算中边缘设备对海量数据及隐私数据的处理
随着近年来互联网产生数据量前所未有的增加，各种计算也是层出不穷，什么网格计算、边缘计算、云计算、雾计算、霾计算等，还TM有霾计算，即使身在IT行业，也很容易被这些“计算”弄得云山雾罩。...服务器越来越吃不消，为了让服务器稳定，你只能多开几张支票去买更好的服务器，然后开始弄系统架构，越来越复杂。 过度繁重的结构加大了网站设计和构架的难度，而且越是复杂的系统越是不稳定。...随后很多公司把所有计算资源集结起来看成是一个整体（云），每个操作请求都可以按照一定的规则分割成一小片云，分发给不同的机器同时运算，每个机器其实只要做很小的计算就可以，哪怕是很落后的机器都能轻松完成。...二、边缘计算 边缘计算(Edge computing)是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务，边缘计算整个体系中包含了四个关键部分：智能设备...因此，通过边缘计算,可以在局域网上的单个机器、工作站和移动设备上进行更智能的分析。
他对许多行业的边缘计算应用感兴趣，特别是自动驾驶汽车。 他说，边缘计算是指在网络边缘执行计算的技术：既可以进入云存储，也可以不进入云存储。...边缘是一个连续体，包含任何计算和网络资源——数据源和云数据中心之间的路径。 ? 但边缘在哪里——这是最棘手的问题。Shi认为，你不能轻易说边缘在哪里？边缘的位置取决于应用程序。...现在很多此类操作都是手动执行，由“人”决定哪个部分在哪里运行。在理想情况下，系统应该能够自动适应。 我认为第五个挑战是垂直应用领域。例如，如果您正在从事车联网行业，则需要与该领域专家合作。...另一个相关的应用是协作边缘。目前，许多医院都有大量数据的系统。例如，亨利福特健康系统公司在底特律地铁区有六家医院，每家医院都有数据存储。我的一位学生正在医学图像上使用机器学习来检测前列腺癌。...然后，您可以使用协作机器学习（有时称为联合机器学习）来使用多个站点上的所有相关数据。 我认为最后一个与健康有关的应用是实时紧急医疗服务（EMS）。
很多厂商都在提边缘计算，但很重要的一个问题是，首先得搞清大家说的边缘在哪里？我们在哪里做边缘计算？...而云的环境主要是做中心化、计算密集型的负载。 以机器学习为例，李文涛认为，机器学习并不是一个靠边缘可以百分百解决的问题。...机器学习有两部分，第一部分是构建机器学习模型，这个模型需要在云端、在超大型的数据中心里构建。它是一个高度计算密集型的负载。...总而言之，机器学习建模是在云端，因为需要中心化、计算密集型的计算；机器学习推理可以部署在边缘，因为需要靠近用户去做服务。因此，李文涛认为，未来边缘和云将是互补的关系，各有分工、各有专长。...“边缘计算是一个非常大的市场，厂商一定要讲清楚自己是做什么样的边缘计算、在哪里做边缘计算。避免泛泛地谈边缘计算。
加强学习等机器学习技术不依赖于训练大数据集的大型模型，与其相反，可以直接由汽车的计算机自行进行处理，这实质上是边缘计算。 “其数据并不在云端，也不在数据中心进行处理，而是在汽车的计算机中进行处理。...2.工业自动化 Bittman说，边缘计算可以帮助创建能够感知、检测和学习东西的机器，而无需编程。例如，如果阳光透过窗户照射到机器上，机器最终将能够判断出其温度变化会不会产生问题。...“它必须扫描服务所在世界的物理状态，并保留一个内部模型，说明你在哪里以及你在正在查看的内容。”Hughes说，“你可以把它推向云端，但是能够做到这一点是非常本地化的事情。...通过边缘计算，它们可以近乎实时地发生。 6.预测性维护 Hughes说，边缘计算可以帮助检测具有危险的机器，并在它们发生危险之前找到正确的解决方案。...10.雾计算 Hughes说，雾计算是一种使用边缘设备连接到分布式计算模型的架构。他补充说，分布式计算系统能够利用边缘计算不足和循环的连续性。
CDN 就近配送 全球有那么多的数据中心，无论在哪里上网，临近不远的地方基本上都有数据中心。...可以在每个数据中心里部署几台机器，形成一个缓存集群来缓存部分热数据，这样用户访问数据的是，就可以就近访问了。 这些分布在各个地方的各个数据中心的节点，我们一般称为边缘节点。 ...动态 CDN 主要有两种模式： 1）“生鲜超市模式”，也就是边缘计算模式。 既然数据是动态生成的，所以数据的逻辑计算和存储，也相应的放在边缘的节点。...其中定时从源数据那里同步存储的数据，然后在边缘节点进行计算得到结果。 这种方式很像现在的生鲜超市。...这就是边缘计算的一种体现。 2）“冷链运输模式”，也就是路径优化模式。数据不是在边缘计算生成的，而是在源站生成的，但是数据的下发则可以通过 CDN 的网络，对路径进行优化。
通常在机器学习面试中，问完常见基础知识的技术问题之后会有具体的项目问题的讨论，所以这里准备了一些项目相关的话题，以可以帮助你准备和通过计算机视觉相关的面试。...计算机视觉的主要任务 分类：模型学习图片包含了什么物体 目标检测：模型查找对象位置，并且它周围画一个包围框 目标跟踪：模型定位对象并查看对象下一步的去向 人脸识别：模型知道图像中的人是谁 边缘检测：模型知道物体边缘的位置...机器学习模型常用的评价指标(不仅仅是图像)是:准确率，精度和召回率，F1分数，对于分类来说，与一般的机器学习模型时相同的，但是对于目标检测则有一些特殊的指标: IoU (Intersection over...高斯滤波器模糊图像并再次锐化它，中值滤波器用周围像素的平均值替换图像中的每个像素 6、如何检测图像中物体的边缘? 为了知道边缘在哪里，必须寻找亮度不连续性或图像梯度。...边缘检测操作可以通过计算来实现: 基于高斯的(Canny边缘检测器，高斯拉普拉斯算子) 基于梯度的(Sobel算子，Prewitt算子，Robert算子) 在这些算法中，Canny边缘检测算子可能是最流行也是最有效的一种
主要把腾讯的计算存储网络和核心的中间件、数据库以独立产品形式交付到客户现场。...第二IaaS和PaaS解耦，我们经常说不把鸡蛋装在一个篮子里，很多客户要把IaaS和PaaS分开买，买A厂商的IaaS产品，买B厂商的PaaS产品，要让两者能很好的结合这就是IaaS和PaaS解耦。...如交通行业有边缘计算的需求，中心在一个栈里，边缘节点分布在各个地铁站中，平时靠中心做计算，边缘节点上报数据，中心下达一些指令等。...如教育行业一个学校需求几台服务器而且是封闭环境的，和公有云不相连，既要提供计算能力，又需要PaaS产品支持学校和培训机构的业务等。...04 新的挑战思考 未来往哪里走？
哪里有海量数据，哪里就有机器学习。因此，边缘设备和边缘计算与机器学习有着密切的关系。例如，一个监视摄像头不断地生成它所覆盖的区域的图像。...自动驾驶汽车需要根据从传感器和摄像机接收到的数据来计算其下一个动作，所有这些因素都必须通过机器学习模型进行适当的推理。一个有趣的用例是Chang等人关于使用机器学习进行网络边缘缓存的工作。...三、边缘计算与机器学习的复杂性 一种用于在边缘计算环境中进行机器学习的示例模型 （来源http://t.cn/Ez2sDRQ ) 与中心云服务器或雾节点相比，边缘设备的内存要小得多，计算能力也要小得多。...在这种情况下，有几种边缘计算的方案可供选择： 方案一：将训练好的模型放在边缘设备 模型在远程机器中训练并部署到边缘设备上，这样，智能手机等移动设备具有足够的计算能力和内存来执行模型和推理。...因此，建立一定的约束条件，机器学习可以很好的集成到边缘计算中，以获得更快、更低成本的推理能力。
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