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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。 ? 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。 你的第一个 AI 应用就运行起来了!666。 ? 四、理解代码 该文件包括了界面联动、数据预处理两部分的代码,以及一行推理预测的代码。

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docker 怎么部署 php 应用

docker部署php应用的方法:1、创建一个基本的php web项目site1,打包至镜像中;2、在镜像里使用php内置web server来对外提供服务;3、将宿主机上的项目目录挂载到容器的工作目录 docker 怎么部署 php 应用? 使用 docker 打包部署 php 应用 当项目开发逐渐趋于完成时,需要准备大批量集群部署,重复的环境安装、配置和源码上传工作,虽然没有难度,但繁琐无聊又低效,如果将项目发版版本打包成对应的 docker 镜像,我们只需在每台应用服务器上执行拉取镜像、创建容器、启动容器即可(三行超级简单命令,Walle,Jenkins 轻松全自动化搞定)。 图片 vim index.php 图片 以 fpm 模式运行的 php,可以选择 apline OS 图片 以上就是docker 怎么部署 php 应用的详细内容,更多请关注编程笔记其它相关文章

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    quarkus实战之二:应用创建、构建、部署

    quarkus工程的方式 创建quarkus工程 IDE导入 少量编码 用maven启动dev模式,并验证 生成二进制可执行文件,并验证 制作成docker镜像,并验证 接下来,一起实战吧 创建工程的方式 万丈高楼平地起,首先要面对的是如何创建quarkus项目,与SpringBoot类似,quarkus为我们提供了多种辅助方式: IDEA支持创建quarkus项目: 备注:我的mac和ubuntu上的 创建工程 执行以下命令,创建名为hello-quarkus的maven工程 mvn "io.quarkus:quarkus-maven-plugin:create" \ -DprojectGroupId ,这是个基于GraalVM构建的二进制文件,它与传统java应用的对比如下图所示,它是绿色的那个,可见从速度到内存,都比传统java应用有不小的优势: 执行这个文件,如下图,0.016秒的启动时间,优秀 (基于二进制文件) 有时我们需要将服务部署在docker或k8s环境,所以,接下来尝试将这个java工程制作成docker镜像 先来回顾一下,将java工程制作成docker镜像,如果您之前有过这方面的经历

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    【干货书】Pytorch创建部署深度学习应用

    在这本实用的书中,您将加快使用Facebook的开源PyTorch框架的关键思想,并获得您需要创建自己的神经网络的最新技能。 Ian Pointer向您展示了如何在基于云的环境中设置PyTorch,然后带领您完成神经架构的创建,以方便对图像、声音、文本的操作,并深入了解每个元素。 他还涵盖了将迁移学习应用到图像、调试模型和生产中的PyTorch的关键概念。 学习如何将深度学习模型部署到生产中  探索几家领先公司的PyTorch用例  学习如何将转移学习应用到图像  使用在维基百科上训练的模型应用尖端的NLP技术  使用PyTorch的torchaudio库对基于卷积模型的音频数据进行分类   使用TensorBoard和Flame图调试PyTorch模型  将生产中的PyTorch应用部署在Docker容器和运行在谷歌云上的Kubernetes集群中 https://www.oreilly.com

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    创建你的第一个 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。 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。 你的第一个 AI 应用就运行起来了!666。 ? 四、理解代码 该文件包括了界面联动、数据预处理两部分的代码,以及一行推理预测的代码。 在真正应用时还会发现更多的问题,例如,连笔文字,歪斜矫正,梯形校正等。在 AI 应用的开发过程中,所需的软件开发工程量仍然很大,在传统软件开发中遇到的挑战一个也不会少。

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    DCache 分布式存储系统|安装部署应用创建

    本文将对 DCache 的安装和应用创建方式进行介绍。 ? 简介 SQL 与 NoSQL DCache 安装 DCache 环境依赖 编译构建 部署 创建 DCache 应用 总结 ? 安装完 DCache,我们就可以来创建第一个 DCache 应用了。 首先我们需要先添加一个地区,用于标识我们创建的 DCache 应用创建完成后,点击 Tab 栏中的 创建应用,填写应用名,并选择一个 IDC 地区,点击 创建应用。比如我们创建一个 TestDemo 应用,地区选择 深圳,如下 ? 最后,点击 安装发布,即可发布应用 ? 发布完成后,回到 服务管理,刷新即可看到刚刚创建的 DCache 应用 TestDemo ? ? 本文简要介绍了 DCache 的特性,并详细说明了如何安装 DCache 并创建一个 DCache 应用,帮助开发者快速部署、上手 DCache。

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    ServiceFabric: 在Windows上创建容器应用部署到ServiceFabric中

    ,目的是我们希望能把传统的.net应用程序放到service fabric之中,当然你也可以创建.net core,不过那样就可以使用linux docker container了。 创建一个Service Fabric项目 创建此项目的主要目的是将这两个镜像部署到service fabric之中,此项目完全与你具体的应用程序或代码没有啥关系。 部署到Service Fabric中 右击ServiceFabricDemo, 点击Publish, 点击创建一个新Cluster. ? 等待几分钟之后,就会在azure上看到cluster已经创建好了。然后你在点击上面的pubish,这样你的两个镜像就部署上去了。 更你的应用程序、重新打包镜像、推送到私有镜像仓库、部署到service fabric 更你的应用程序、重新打包镜像、推送到私有镜像仓库、部署到service fabric 写到这里,我们前端还没有具体的代码调用后端

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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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    使用SAP Cloud Platform fullstack WebIDE创建SAP UI5应用部署

    1240] [1240] 点击Go to Service打开WebIDE: [1240] 打开WebIDE后,新建一个项目,environment选成CloudFoundry: [1240] 从模板里创建一个 UI5应用,模板选择成SAP UI5 Application: [1240] [1240] A new MTA project called mta_FioriDemo containing the FioriDemo ,右键菜单,用layout editor打开,编辑这个视图: [1240] 从控件库里找到Text控件,将其拖拽到视图区域: [1240] 在项目的workspace preferences里,指定该应用部署到的目标 本地测试可以用Run Configuration菜单实现: [1240] 选择Run as Web Application: [1240] 运行的文件,就选择index.html: [1240] 如果要部署到 CloudFoundry,先对这个项目进行build,得到.mtar文件: [1240] [1240] 然后使用右键菜单部署即可。

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    【前沿】飞入寻常百姓家:DeepCognition.ai教你轻松部署AI应用

    本文带大家领略一下DeepCognition.ai,其致力于克服深度学习向大众化应用中遇到的障碍,利用可视化的“拖拽”方式来构建深度学习应用。 通过使用该公司提供的Deep Learning Studio)来快速的部署深度学习和人工智能产品,扫除了许多机构在应用深度学习上的技术障碍 ▌什么是深度学习? ---- ? 但是有没有更简单的方法,只通过点击按钮的方法就可以创建部署深度学习的解决方案呢? Deep Cognition就是为解决这个问题而生的。 这是一个用于创建部署人工智能的单用户解决方案。简单的拖拽界面就能帮助您轻松设计出深度学习模型。 通过使用预训练的模型或者使用内置辅助功能,可以大大简化和加快模型开发过程。 这个系统建立的目的是让所有人都能方便地使用AI,在创建复杂的AI模型时,不要求你是专家。

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    印度技术学院为AI、ML创建应用程序以解决工程问题

    研究人员将在一个公司中部署其名为“ AISoft”的AI软件,以解决热管理、半导体、汽车、航空航天和电子冷却应用等领域的工程问题。 由IIT Madras机械工程系流体工程实验室教授Vishal Nandigana领导的一组研究人员已经开发了AI和深度学习算法来解决工程问题。 我们的AI适用于任何广义的直线和曲线几何输入。我们的研究节省了工程的计算时间,而这也是大多数工程问题的瓶颈。” 研究人员利用数据驱动的AI和深度学习模型在对AI进行了数据集训练后得出了工程问题的解决方案。这些先前的数据集可以来自相关工程行业中的现有大数据,那里有大量的实验数据。 同样,如果没有数据可用于训练AI,则可以使用商业上可用的CFD(计算流体动力学)软件在全面的小问题上生成这些数据。 ?

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    二手车价格预测 | 构建AI模型并部署Web应用

    在本篇内容中,ShowMeAI 会完整构建用于二手车价格预估的模型,并部署成web应用。 实战数据集下载(百度网盘):点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用,预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub:https: 下面我们把上面得到的模型部署到网页端,形成一个可以实时预估的应用,我们这里使用 gradio 库来开发 Web 应用程序,实际的web应用预估包含下面的步骤: 用户在网页表单中输入数据 处理数据(特征编码 ② 部署 下面我们把上面得到应用部署一下,首先我们对于应用的 ip 和端口做一点设定 export GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 export GRADIO_SERVER_PORT 图片 参考资料 实战数据集下载(百度网盘):点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用,预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub

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    为企业内部部署应用程序创建一个云开发环境

    即使您企业在短期内不会将内部部署应用程序迁移到云计算,您仍然也可以享受一个云开发环境的好处。许多企业组织正在采取一种混合云的方法:在公共云中运行开发和测试环境,而将生产应用程序保持在企业内部环境。 一款单一的应用程序编程接口调用将为开发人员或测试工程师们提供一台虚拟机,以通过一系列的测试来部署和验证应用程序。但并不是所有的应用程序都这么简单。 原生云的DevOps工具 AWS和微软均已经创建了简单的原生云软件生命周期管理工具,以实现在混合云使用企业内部部署的基础设施和公共云服务对于应用程序的灵活管理。 AWS CodeDeploy将应用程序代码自动部署到亚马逊弹性计算云实例或企业用户自有的服务器。 其所发布的管理功能使得企业组织的IT团队能够创建一个自动发布的管道,以便使得应用程序团队可以将代码部署到任何服务器上。 一款CI服务器既可以运行在企业内部部署环境,也可以运行在云中。

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    手把手教你移动端AI应用开发(三)——部署环节关键代码最详解读

    前几天给大家推送过如何快速在安卓上跑通OCR应用、如何将AI模型集成到安卓应用中,本章将对部署过程中的关键代码进行解读。 AI应用的核心包括以下两大块:如何开发一个模型、以及如何将模型部署到项目进行应用。 本文将为大家详细解读将模型集成到移动端应用的核心代码。其他部署详解后续会陆续推出,敬请期待哦! 集成流程 对所有模型来说,将模型集成到移动端应用的流程是相同的: ? 具体实现方法 移动端的AI应用开发具体实现,包含以下操作: ? 生成和优化模型。 看到这里,是不是觉得开发一个移动端AI应用也没那么难呢?飞桨提供了很多的开源模型,有兴趣的朋友可以参考本教程,发挥自己的想象力,开发更多有趣、有意义的应用哈。

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    如何在 SAP Business Application Studio 里创建 SAP UI5 应用部署到 BTP 平台上

    上述向导会创建一个默认的工程,其名称为 project1: 打开 workspace,编辑 webapp 文件夹下的 view 文件夹里的 View1.view.xml: 编辑如下内容: <mvc: 下一步就是将其部署到 SAP BTP 上。 选中该 mtar 文件,右键选择 Deploy MTA Archive: 部署成功之后,我们还不能马上使用这个应用,必须先订阅 Launchpad service 或者 cloud portal. SAP Launchpad 右边的 subscribe 超链接即可: 在 Service marketplace 下面,选择 Launchpad Service,然后点击 Create 按钮: 创建一个新的实例 ,Plan 选择为 Standard: 使用如下命令行,获取部署在 SAP BTP 上的 SAP UI5 应用的 url: cf html5-list -di sap-btp-project1-dest-srv

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