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谷歌的AI应用开发之道

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。

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低代码开发AI行业应用前端UI,全景低代码开发

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。

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    一大波轻量级工具升级重磅来袭

    代码传递思想,技术创造回响!Techo Day热忱欢迎每一位开发者的参与!

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    php微信公众号开发秒杀

    本文实例为大家分享了php微信公众号秒杀功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下 ? 数据库小知识点: strtotime:将字符串转换成时间 time():时间函数,调用系统当前时间 ? ? ? [CDATA[%s]] </Content <FuncFlag 0</FuncFlag </xml "; if($keyword=="<em>秒杀</em>") { //用 户 名 : $user //密  码 : query=mysql_query($sql); $rs=mysql_fetch_array($query); $b= $rs['num']; if ($b 0) { $contentStr = "恭喜你<em>秒杀</em>成功 b--; $sql="UPDATE `shuzi` SET `num`={$b} WHERE 1"; mysql_query($sql); }else{ $contentStr = "很遗憾,你没有<em>秒杀</em>成功 [CDATA[%s]] </Content <FuncFlag 0</FuncFlag </xml "; if($keyword=="<em>秒杀</em>") { //用 户 名 : $user //密  码 :

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    手把手教你移动端AI应用开发(二)——将AI模型集成到安卓应用

    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。

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    一文带你了解Redis秒杀应用场景

    在大流量程序开发中,必然会遇到高并发的应用的场景。 解决方案大致分为两个方向,消息队列、锁 redis 实现消息队列核心简单版本 $key = 'quque'; /** * 秒杀商品数量有限,预先存储到消息队列 */ public function Redis 乐观锁实现秒杀功能 它的优点如下: 消息队列对内存消耗较大,10000个请求,需要操作10000 出队列。

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    AI人脸应用

    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

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    拥有AI「变声术」,秒杀了多年苦练的模仿艺能

    作者 | Daniel Chen,爱奇艺资深研发工程师 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 【导读】什么是Voice Conversion(VC)?它有什么用? 这一技术主要有以下应用场景,第一个是在医学上的应用,主要用来帮助丧失发言器官的人,这是因为医学界会进行舌头或是喉管等器官的切除手术,手术后病人说话的声音就不是很清晰,手术造成病人的发言器官不完善,发音不标准 介绍VC的进展以VC主要的三种应用方式进行说明,而这三种方式都通过模型来实现。一种是one to one,也就是将一个人的音色转成另外一种方式,这是模型的限制所造成的。 从历史上来看,平行语料研究的时间比较早,其相对而言携带的信息更多,比较简单,但是平行语料有一个很大的问题——在实际应用中,我们不可能要求用户说这么多相同的内容,这不太现实,所以这方面的应用都需要做非平行语料 (*本文为AI科技大本营投稿文章,转载请微信联系1092722531)

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    【讲座预告】利用 Metropolis SDK,快速开发和部署 AI 应用

    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

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    SpringBoot开发案例之整合ActiveMQ实现秒杀队列

    前言 在实际生产环境中中,通常生产者和消费者会是两个独立的应用,这样才能通过消息队列实现了服务解耦和广播。因为此项目仅是一个案例,为了方便期间,生产和消费定义在了同一个项目中。 (destination = "seckill.queue") public void receiveQueue(String message) { //收到通道的消息之后执行秒杀操作 redisUtil.cacheValue(array[0], "ok");//秒杀结束 } } } 测试案例: @ApiOperation(value="秒杀五(ActiveMQ seckillService.deleteSeckill(seckillId); final long killId = seckillId; LOGGER.info("开始秒杀五 null); Long seckillCount = seckillService.getSeckillCount(seckillId); LOGGER.info("一共秒杀

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    实战:从0搭建完整 AI 开发环境写出第一个 AI 应用

    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应用意识。

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    SpringBoot开发案例之整合ActiveMQ实现秒杀队列

    前言 在实际生产环境中中,通常生产者和消费者会是两个独立的应用,这样才能通过消息队列实现了服务解耦和广播。因为此项目仅是一个案例,为了方便期间,生产和消费定义在了同一个项目中。 (destination = "seckill.queue") public void receiveQueue(String message) { //收到通道的消息之后执行秒杀操作 redisUtil.cacheValue(array[0], "ok");//秒杀结束 } } } 测试案例: @ApiOperation(value="秒杀五(ActiveMQ seckillService.deleteSeckill(seckillId); final long killId = seckillId; LOGGER.info("开始秒杀五 null); Long seckillCount = seckillService.getSeckillCount(seckillId); LOGGER.info("一共秒杀

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    【探索AI开发】谷歌、微软用AI开发AI,特定任务超越人类AI专家

    【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AIAI。 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AIAI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

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    Reality AI -面向工业应用的语音AI

    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

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    (三)Java高并发秒杀系统API之Web层开发

    * * @param model 模型数据,里面放置有秒杀商品的信息 * @return 秒杀列表详情页面 */ @RequestMapping(value * * @param seckillId 秒杀商品的id * @return 根据用户秒杀的商品id进行业务逻辑判断,返回不同的json实体结果 */ 参与秒杀用户的额手机号码,当做账号密码使用 * @return 参与秒杀的结果,为json数据 */ @RequestMapping(value = "/{seckillId ", 错误消息='" + error + '\'' + '}'; } } 页面的编写 因为项目的前端页面都是由Bootstrap开发的 ("秒杀已经结束了,当前时间为:" + nowTime + ",秒杀结束时间为" + endTime); seckillBox.html("秒杀结束"); } else

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    开发双十一惊喜秒杀,19:00开抢!

    为感谢您对云开发的一贯支持,腾讯云 11.11 云上盛惠云开发专场震撼来袭!今晚 19:00 秒杀场次,购买云开发基础版2套餐包,低至1元/月。 秒杀场专享 ? 企业用户专享 ? 产品介绍 云开发(Tencent CloudBase,TCB)是腾讯云提供的云原生一体化开发环境和工具平台,为开发者提供高可用、自动弹性扩缩的后端云服务,包含计算、存储、托管等serverless化能力 ,可用于云端一体化开发多种端应用(小程序,公众号,Web 应用,Flutter 客户端等),帮助开发者统一构建和管理后端服务和云资源,避免了应用开发过程中繁琐的服务器搭建及运维,开发者可以专注于业务逻辑的实现 ,开发门槛更低,效率更高。 开通云开发:<https://console.cloud.tencent.com/tcb?

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    开发AI可是个大工程 脸书想让AI自己开发AI

    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。

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    自学鸿蒙应用开发(43)- 秒表应用开发(1)

    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

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    自学鸿蒙应用开发(44)- 秒表应用开发(2)

    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

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    创建你的 AI 应用

    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 AIAI 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。

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    Fabric应用开发

    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)

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