AI 的架构 人工智能的架构分为三层:应用层.技术层和基础层. 应用层聚焦在人工智能和各行业各领域的结合.技术层是算法.模型和技术开发.基础层则是计算能力和数据资源. 数据收集:获取什么类型的数据,数据可以通过那些途径获取.常见的数据来源是采集.购买或其他方式获取现有数据. 比如中山大学的资深机器学习研究专家梁浩林就分享到,城市地理学领域的数据采集渠道,可以同步获取一些社交APP,比如Yahoo Flickr.Sina Webo的checkin数据,手机的信号数据,用户GPS的轨迹数据等等. 数…

威盛x86 AI处理器架构.性能公布:媲美Intel 32核心 https://www.cnbeta.com/articles/tech/920559.htm 除了Intel.AMD,宝岛台湾的威盛也会造x86处理器的,不知道还有多少人知道?最近,威盛旗下已有24年历史的处理器研发部门CenTaur开发出了世界上第一个集成AI协处理器的x86处理器,并有了可工作的原型,今年9月份开始芯片测试. 新处理器采用台积电16nm工艺制造,内核面积不超过195平方毫米,内部采用环形总线设计,串联集成八个x…

AI基础架构Pass Infrastructure Operation Pass OperationPass : Op-Specific OperationPass : Op-Agnostic Dependent Dialects Initialization Analysis Management Querying Analyses Preserving Analyses Pass Failure Pass Manager OpPassManager Dynamic Pass Pipeline…

<大型网站技术架构:核心原理与案例分析>[PDF]下载链接: https://u253469.pipipan.com/fs/253469-230062557 内容简介 本书通过梳理大型网站技术发展历程,剖析大型网站技术架构模式,深入讲述大型互联网架构设计的核心原理,并通过一组典型网站技术架构设计案例,为读者呈现一幅包括技术选型.架构设计.性能优化.Web安全.系统发布.运维监控等在内的大型网站开发全景视图. 本书不仅适用于指导网站工程师.架构师进行网站技术架构设计,也可用于指导产品经理.项目经…

大型网站技术架构(四)--核心架构要素   作者:13GitHub:https://github.com/ZHENFENG13版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载.此篇已收录至<大型网站技术架构:核心原理与案例分析>读书笔记系列,点击访问该目录获取完整内容. 前言 所谓架构,一种通俗的说法就是“最高层次的规划,难以改变的决定”,这些规划和决定奠定了事物未来发展的方向和最终的蓝图. 而软件架构即“有关软件整体结构与组件的抽象描述,用于指导大型软件系统各方面的设计”. 一般来说软件架构需要关…

Java生鲜电商平台-SpringCloud微服务架构中核心要点和实现原理 说明:Java生鲜电商平台中,我们将进一步理解微服务架构的核心要点和实现原理,为读者的实践提供微服务的设计模式,以期让微服务在读者正在工作的项目中起到积极的作用. 微服务架构中职能团队的划分 传统单体架构将系统分成具有不同职责的层次,对应的项目管理也倾向于将大的团队分成不同的职能团队,主要包括:用户交互UI团队.后台业务逻辑处理团队与数据存取ORM团队.DBA团队等.每个团队只对自己分层的职责负责,并对使用方提供组件服务…

1 早期的web服务 2 CGI程序的出现.发展.凋零到MVC的兴起 CGI:通用网关接口技术. 随着CGI技术的出现,web服务端可以通过不同的用户请求产生动态页面内容. web服务器将请求数据交给CGI程序,CGI程序进行运算处理,生成HTML输出,通过web服务器返回给浏览器.早期的CGI编程语言是perl,高效便捷的开发特性使其成为当时许多网站开发的首选开发语言. CGI程序的缺点:web服务器通过启动独立进程的方式调用CGI程序,消耗许多不必要的系统资源.而目前流行的java Serv…

这三章主要讲述的是网站的可用性.伸缩性和可扩展性. 首先,网站的可用性描述网站可有效访问的特性,相比于网站的其他非功能特性,网站的可用性更容易引起人们的注意,尤其是大型网站的可用性,如果大公司的网站出现错误或者不能登录上去,不但会影响人们的浏览,而且也会给公司带来不可想象的经济损失.但是要保证一个网站永远完全可用几乎是一件不可能完成的任务.我们通过一个神奇的数字9来度量网站可用性,采用故障分来考核网站可用性.可用性指标是网站架构设计的重要指标,网站可用性看得见,摸得着,跟技术.运营.相关各方的绩…

前面的http及socket两部分内容,主要是为了后面看Tomcat源代码而学习的一些网络基础.从这章開始.就開始实际深入到Tomcat的'内在'去看一看. 在分析Tomcat的源代码之前,准备先看一下Tomcat的架构与一些核心类的简单分析,并简介一下Tomcat是怎样处理一次Http请求的. 这部分内容有相当一部分来源于网络.在此,感谢原作者的贡献. Tomcat的整体架构 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc2hpemlhaXNodW…

1 卷积神经网络:输入层 之前提到多层感知机的参数太多,导致训练耗时长并且对图像处理也不具有优势,因此大神们 就提出了多层神经网络,其中最经典的是卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN). 一般 CNN网络分为输入层.卷积层.池化层.全连接层及输出层.以CNN中最经典的LeNet5网络结构来说明.LeNet5的结构为"输入层--卷积层1--池化层1--卷积层2--池化层2--全连接层1--全连接层2--输出层",如下图所示: 输入层:主要是对输入数…