因为从2019年Google I/O展现的新进展来看，谷歌几乎没有新推出什么软硬一体的AI新产品，反倒是各种基于手机的AI应用解决现实挑战。 而在最近的谷歌AI东京座谈会现场，两位谷歌AI产品经理也集中表达了这样一种产品开发之道： 尽可能手机就能用，而且最便宜的智能手机都能使用。 Julie说5G的进展是很好，但对于谷歌AI的应用打造来说，“帮助有限”。 因为她们希望每一款AI应用，基本标准都是完全无网络、纯本地的，这样任何情况下，都不影响正常使用。 所谓联邦学习，简而言之就是本地化训练和学习AI模型，对于小数据学习的要求非常高，但这样也能最大化保证用户的隐私安全——毕竟数据不用离开终端。 Julie也多次谈到AI应用开发中的数据挑战。 Julie说，类似AI应用开发过程中，数据样本非常重要，一方面数据本身很特别，另一方面还要考虑到这类人群的隐私需求。
泛前端视角下企业AI落地的趋势和痛点 AI行业应用将由单点能力比拼进入方案和产品整体能力比拼阶段 你有我有全都有： 拥有头部AI能力和资源的服务商在相对成熟场景的单点技术能力日趋同质化 人才同质化 AI 应用场景和业务同质化 相对成熟的AI应用场景，普遍适用于各AI服务商的业务，日趋于迁移复制。 能力同质化 面向相似的业务场景，同一批人研发出类似的能力和服务。 面向行业的无代码搭建方案Aladdin及应用案例介绍 面向非编码角色：提供交互式可视化的，无代码前端系统原型设计。 面向编码角色：提供面向行业场景的规范组件，以及低代码的开发方案。 设计即代码，方便对设计代码进行二次开发 4. 提供大量优秀案例，方便二次开发。 同步生成开发友好的代码。 支持交互式搭建和调整参数。
2核2G云服务器首年95元，GPU云服务器低至9.93元/天，还有更多云产品低至0.1折…
AI智能网关，专为边缘端的智能识别、智能管控应用设计，能够充分发挥边缘数据采集—边缘端计算处理的快速高效优势，减少数据传输量和云端计算量，提高物联网设施的响应效率。 AI网关可以与智慧路灯杆相结合，进一步提升智慧杆的自主感知与设备本地管理能力，并开发多种智慧、高效、便捷的应用功能。 AI网关结合智慧路灯杆应用1、智慧杆智能监控：基于AI网关的视觉图像分析处理技术，可以识别出视频中的人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等，并对照预设策略实现自主抓拍、比对、智能预警、自主响应等服务，实现视频安防网络的无人化 可应用于生产/施工监控、交通监控、防疫监控、园区/社区/校园安防监控、火灾/坠物智能监控、无人值守监控等。2、智慧杆智能联动告警：AI网关可统一接入并管理杆载设备，并实现多设备的协同工作。 3、智慧杆离线自治：搭载AI智能网关的智慧杆系统，可实现离线自主管控，使用杆载AI网关计算资源执行本地数据处理、分析、分发，即使离线状态也保持正常功能运行。
这也使我深深意识到，今后 AI 应用不仅仅是算法工程师和机器学习研究人员的专利了，而是变成了每个工程师都可以快速学习并参与开发的领域。 为什么人人都应该学习 如何开发新一代 AI 应用？ 能够预料的，AI 时代巨头做大模型，而普通程序员在应用方面的机会无限，而且在未来几年 AI 领域的应用开发也将会是就业市场中最火热的岗位。 说了这么多，到底该如何快速跟上时代节奏，掌握新一代的 AI 应用开发技术呢？我从去年 12 月份就开始筹备《AI 大模型之美》，希望能够把新一代的 AI 应用开发的方法和机会介绍给你。 扫码免费试读 如果你也想以最快的速度跟上 AI 大模型时代潮流，掌握 AI 应用开发最核心的技能，一定不要错过这个专栏。 当然也正是有了这次 AI 聊天机器人的创业经历，可以说在 AI 应用开发领域算是有比较丰富的前沿实战经验，所以我更加有信心能带给你一手的实战经验。
上篇文章我们介绍了如何快速在安卓上跑通OCR应用，本文以Android Studio 自带的C++ Native模板项目为例，详细讲解如何将OCR模型代码集成到您自己的项目中。
前端开发根据自己的审美或者请人设计，想自己弄得可以参考material design的规范，或者去GitHub使用现成的UI组件。 建议自己动手写写前端，个人经验，写过后会对数据结构设计，前后端分离有个很直观的印象，关键是能提高个人审美（手动围笑） 这里还需要的是对数据的持久化处理，可以选用云开发的数据库，也可以去别的平台，建议是找接口封装简单易用的
直播时间：4月27日，下午15:00-16:00 演讲简介 NVIDIA Metropolis SDK - 提供一套端到端的应用开发工具和框架，从数据中心到边缘端，实现应用的高效开发和加速部署。 基于 Metropolis 工具链，如何实现端到端的应用开发流程 3. 基于 EGX 平台，如何实现应用的高效云边协同和轻松部署 演讲嘉宾 崔晓楠 NVIDIA开发者发展经理 毕业于北京航空航天大学，软件工程硕士，2018年加入英伟达，负责开发者生态和行业解决方案的落地 ，聚焦于 Metropolis SDK 和 EGX 企业加速平台在视频分析领域，智能制造及泛交通等行业的应用和推广。 扫描二维码报名： 参考资料： NVIDIA Metropolis 如何帮助企业部署AI解决方案
本文帮你入门 AI 应用开发，写出第一个 AI 程序 -- 手写识别（见下图）。同时会穿插着讲一些必备的 AI 知识和背景，带你走入 AI 新世界的大门。 通常一个多小时即可完成环境搭建和 AI 应用。 1. 配置 AI 开发环境 1. 安装要求 Windows 64 位版本 强烈推荐升级到 Windows 10 的最新发行版，并安装上所有更新。 数据预处理 数据预处理是 AI 应用的重要一环。 在大部分 AI 应用中，特别是本文的图片分类应用中，通过监督学习来训练模型。 但迈出这小小的一步，就进了 AI 应用开发的门槛。这里先抛砖引玉，再提出一些实际中会遇到的问题，并给出部分解决方案供参考。 在真正应用时还会发现更多的问题，如连笔文字，歪斜矫正，梯形校正等等。 因此，加入 AI 模型后，能将不可能变为可能，但所需要的软件开发工程量仍然很大，传统软件开发中的挑战一样也不会少。 在思考实际场景的同时，也会逐渐培养出 AI 的应用意识。
摘要：本文将探讨GPU开发实践，重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。 首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用，然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。 本文将聚焦于GPU开发实践，介绍使用GPU的AI技术场景应用与开发实践，以期为相关领域的研究者和开发者提供有益参考。图片2. 因此，DPU在物联网、5G通信、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。4. GPU加速技术的应用GPU加速技术在AI领域具有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景： 1. 图片总之，GPU加速技术在AI领域具有广泛的应用前景，可以帮助研究人员和开发者更高效地完成各种计算密集型任务。
【新智元导读】为了应对AI人才不足，以谷歌为首的企业正在想方设法，开发能够取代AI研究员的AI系统，让创建AI软件变得容易。 开发出能够自己编写程序的AI，是AI研究者的梦想，也可能是众多计算机程序员的噩梦。 现在，以谷歌为首的各大公司，在AI人才严重不足的情况下，开始把目光投向另一个更为强大的目标——开发能够自己创建AI的AI。 不止是谷歌，微软、亚马逊、Facebook这些巨头纷纷都在开发能够自己开发AI的AI上面投注努力，这正在形成一种趋势。 同时，为了让这种方法应用于ImageNet这样的大规模数据集，就在上周，谷歌大脑的研究人员对AutoML做了升级：重新设计搜索空间，让AutoML找到最好的层，然后多次堆叠，创建最终的网络；并将在CIFAR
从本篇文章开始，边学边练开发一个秒表应用，本文是本系列的第一篇：绘制表盘。先看演示视频： 准备布局 内容很简单，一个Text组件加上自定义的秒表组件。 <? 这样一方面可以使读者了解真实的软件开发工作中每个设计模式的运用场景和想要解决的问题；另一方面通过对这些问题的解决过程进行说明，让读者明白在编写代码时如何判断使用设计模式的利弊，并合理运用设计模式。 对设计模式感兴趣而且希望随学随用的读者通过本书可以快速跨越从理解到运用的门槛；希望学习Python GUI 编程的读者可以将本书中的示例作为设计和开发的参考；使用Python 语言进行图像分析、数据处理工作的读者可以直接以本书中的示例为基础
经过几天的开发，秒表应用终于初具规模了，先看执行效果： 指针式秒表组件 下面是自定义指针式模拟秒表组件的实现代码。具体内容参见注释。 初始化 private void Initialize(AttrSet attrSet){ addDrawTask(this); } } 在布局中布置指针式秒表组件 在本应用的布局中 这样一方面可以使读者了解真实的软件开发工作中每个设计模式的运用场景和想要解决的问题；另一方面通过对这些问题的解决过程进行说明，让读者明白在编写代码时如何判断使用设计模式的利弊，并合理运用设计模式。 对设计模式感兴趣而且希望随学随用的读者通过本书可以快速跨越从理解到运用的门槛；希望学习Python GUI 编程的读者可以将本书中的示例作为设计和开发的参考；使用Python 语言进行图像分析、数据处理工作的读者可以直接以本书中的示例为基础
互联网巨头正在开发计算系统，让它们代表工程师测试无尽的机器学习算法，它们自己就可以循环测试许多的可能性。更棒的是企业正在开发一套AI算法，让算法来编写AI算法。没有开玩笑。 但Facebook的最终目标是开发一套新的AI模式，让人类从事的单调乏味工作尽可能少。 有了新工具，别人开发的算法工程师可以拿来重新利用，十分轻松，修改算法应用在其它任务上也会简单许多。 ? 很快，米汉那与团队就将Flow应用到整个公司。 以前在Facebook社交网上推出一个新AI模型需要60天左右的时间，现在每周就可以发布几个新的模型。 事实上，深度学习的应用前景远不止如此。 更有趣的地方在于：AutoML也许可以利用AI来开发AI。 正如米汉那所说的，每个月Facebook要训练和测试大约30万个机器学习模型。
Reality AI 面向工业场景的嵌入式AI应用，如加速度传感器和震动传感器数据，环境音识别等，极大的扩展了 AI On-edge的应用领域。 ? 对于AI的工业级应用，有效的数据搜集和标记是AI模型训练和预测的关键，Reality.ai更可以提供详细的工具和指引 - ? 可通过如下链接了解更多内容，更可以下载白皮书 -- https://reality.ai/successful-data-collection-for-machine-learning-with-sensors-part
本文介绍fabric的应用开发模型，Node SDK的使用以及运行一个简单的fabric应用示例。 而在实际开发中，fabric区块链应用应该拥有一个完整的应用程序来处理前端发起的请求，调用SDK与各节点进行交互，最终利用fabric底层特性将数据存入区块链中。 应用模型 [架构图] Fabric应用可以分为三层，App层，SDK层，Fabric底层。开发人员需要开发的包括app应用和链码chaincode。 应用程序一般运行于客户端节点上，负责处理请求并调用相应SDK与Peer节点，Orderer节点，CA节点进行通信。chiancode负责业务逻辑的执行，从账本查询数据或更新数据到账本。 /runApp.sh 该脚本完成： 启动fabric网络节点（docker-compose up） 下载所需node模块（npm install） 启动应用程序监听4000端口（node app.js）
本篇篇幅较长，涵盖了Mybatis开发中所有的应用技巧。 1. Dao层实现 1.1 传统开发方式 1.1.1 编写UserDao接口 public interface UserDao { List<User> findAll() throws IOException 1.2.1 代理开发方式（重要） 采用 Mybatis 的代理开发方式实现 DAO 层的开发，这种方式是我们后面进入企业的主流。 Mapper 接口开发方法只需要程序员编写Mapper 接口（相当于Dao 接口），由Mybatis 框架根据接口定义创建接口的动态代理对象，代理对象的方法体同上边Dao接口实现类方法。 开发步骤： ① 导入通用PageHelper的坐标 ② 在mybatis核心配置文件中配置PageHelper插件 ③ 测试分页数据获取 3.2.1 导入通用PageHelper依赖 <!
只要你掌握 AI 程序开发，还怕老板不追着你加工资？！ 所以，本文将教你写出第一个 AI 程序 – 手写识别（见下图），入门 AI 应用开发。 ? 注意：安装过程建议在网速稳定且较快的环境下进行。 Visual Studio Community 版是完全免费的，包含有 Visual Studio 的大部分基础功能，也能全面的支持 AI 应用开发。只需要用微软账户登录后，就可以一直使用。 ? 安装 Visual Studio Tools for AI Visual Studio Tools for AI 是 AI 集成开发环境中较核心的部分，包含了训练任务管理、模型推理等功能。 二、训练第一个模型 下载的 samples-for-ai 中包含了大量的机器学习训练和应用的示例。 三、创建第一个 AI 应用 克隆代码，并导入训练好的模型，就可以试试自己的第一个 AI 应用了！接下来分析一下核心的代码。 把程序跑通 克隆代码 使用下面的命令来克隆 AI 应用的代码。
原文链接地址：后台开发 vs App应用开发？ 最近很多老铁从app转做后台了，说app招聘的太少了，基本混合开发一出，app原生开发需求越来越少。 [1240] App应用开发成果显著，能够激励自己进步，比较好玩。优势是能够自己独立开发应用，有更多的机会接触需求/客户，更懂产品。由于我不是做这方面的，所以它的苦逼之处我也太清楚，跨平台？ 开发上说iOS或者android做得好，基本上指的是，框架/系统接口用着熟练，进一步是了解内部实现原理。而这两个货的系统，一个闭源一个碎片化严重，深入研究难度不小。 应用开发好‘玩’，会有“所见即所得”的看得见、摸得着的成就感，而且上手快，有项目的话很快就能积累起经验。 后台开发修炼内功，需要沉得下心，但是知识体系比较稳定，以不变应万变。优势是对系统底层比较熟悉，能够更好的胜任架构方面的工作。
内核中执行代码后需要将结果动态显示给应用层的用户，DeviceIoControl 是直接发送控制代码到指定的设备驱动程序，使相应的移动设备以执行相应的操作的函数，如下代码是一个经典的驱动开发模板框架，在开发经典驱动时会用到的一个通用案例 驱动程序开发通用模板代码如下: #include <ntifs.h> #include <windef.h> // 控制器 #define IOCTL_IO_LyShark CTL_CODE(FILE_DEVICE_UNKNOWN IRP_MJ_DEVICE_CONTROL] = DispatchIoctl; // 分发函数 DbgPrint("By:LyShark ..."); return STATUS_SUCCESS; } 应用层通用测试模板代码如下
内核中执行代码后需要将结果动态显示给应用层的用户，DeviceIoControl 是直接发送控制代码到指定的设备驱动程序，使相应的移动设备以执行相应的操作的函数，如下代码是一个经典的驱动开发模板框架，在开发经典驱动时会用到的一个通用案例 驱动程序开发通用模板代码如下:#include <ntifs.h>#include <windef.h>// 控制器#define IOCTL_IO_LyShark CTL_CODE(FILE_DEVICE_UNKNOWN ;return STATUS_SUCCESS;}应用层通用测试模板代码如下:#include <iostream>#include <Windows.h>#include <winioctl.h>#define
人工智能服务平台（云智天枢）支持快速接入各种数据、算法和智能设备，并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度，进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。
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