AIstudio https://aistudio.baidu.com/aistudio/index 关于AI Studio AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的一站式AI开发平台,提供在线编程环境.免费GPU算力.海量开源算法和开放数据,帮助开发者快速创建和部署模型. EasyEdge 可基于多种深度学习框架.网络结构的模型,快捷生成端计算模型及封装SDK,适配多种AI芯片与操作系统. 基于Paddle Lite研发的端计算模型生成平台,能够帮助深度学习开发者将自建模型快速部署到设备…

AoE( AI on Edge , https://github.com/didi/AoE ) 是滴滴近期开源的终端侧 AI 集成运行时环境 ( IRE ). 随着人工智能技术快速发展,近几年涌现出了许多运行在终端的高性能推理框架,例如 TensorFlow Lite,在实时性.安全性上给开发者带来更多支持和选择,极大的优化了用户的使用体验,但当我们想要在终端侧落地一些具体的 AI 业务时,会发现有些不得不面对的问题: 除了要做推理框架选型,还需要关注数据预 / 后处理逻辑的稳定性,模型分发使用…

废话不多说,直接上代码... IdCardDemo.java package com.wulss.baidubce; import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStreamReader; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.net.URLEncoder; import java.util.Map; import com.wulss.uti…

原文发表于我的技术博客 我在慕课网的「React.js 入门与实战之开发适配PC端及移动端新闻头条平台」课程已经上线了,文章中是目前整个课程的大纲,以后此课程还会保持持续更新,此大纲文档也会保持更新,备查. 原文发表于我的技术博客 1. 课程简介 在此 React 入门与实战课程中,主要使用的课程结构是 React 基本概念与实战结合.课程从 React 的简介讲起,在正式开始学习 React 前将对目前火热的前端知识点进行了梳理,包括基础的 JS.ES5 / ES6.CSS.HTML5,也包含…

此版本重点升级了 Online 代码生成器,支持更多的控件生成,所见即所得,极大的提高开发效率:同时做了数据库兼容专项工作,让 Online 开发兼容更多数据库:Mysql.SqlServer.Oracle.Postgresql等 !!! 一.项目介绍 JeecgBoot 是一款基于 SpringBoot+代码生成器的快速开发平台!采用前后端分离架构:SpringBoot,Ant-Design-Vue,Mybatis-plus,Shiro,JWT.强大的代码生成器让前端和后台代码一键生成,不需要…

随着云计算.人工智能.物联网.大数据.5G等新一代技术的快速发展,越来越多的企业希望借助技术的力量加速数智化转型,期许通过更加敏捷和强大的应用系统推动企业的商业创新速度.但传统软件开发周期长.开发成本大.开发环境要求高等问题,与企业"敏捷创新"的需求成为一对主要矛盾,时代呼吁应用构建更为便捷的低代码开发平台的出现. 坚持"用创想和技术推动社会和商业进步"的用友,正是在如此背景下,基于商业创新平台YonBIP,推出了低代码开发平台YonBuilder,将沉淀了32年的…

JNPF平台架构介绍 JNPF快速开发平台采用前后端分离技术.采用B/S架构开发,形成一站式开发多端(APP+PC)使用. PC端版本介绍 第一个当然是当下热门的.net core了,运行环境为Visual Studio 2017,也可以在IIS上分开部署. 主要技术栈 前端 JS框架:jquery, bootstrap, vue UI框架:bootstrap.ElementUI 富文本编辑:UEditor 文件上传:webuploader 客户端验证:jquery-validate Socke…

ORihard KCU116E: 经济实惠的 100Gbps 网络和存储 FPGA 开发平台   ORihard KCU116E: 经济实惠的 100Gbps 网络和存储 FPGA 开发平台 Kintex UltraScale+ 系列被认为是 Xilinx 基于 TSMC 16 nm FinFET 技术构建的.具有"价格/性能/瓦特"平衡比的 FPGA 器件.结合皆为新的 UltraRAM 和互连优化技术 (SmartConnect),该器件为需要通过高端功能收发器实现 100 Gbp…

阿里妹导读:近日,阿里正式开源轻量级深度学习端侧推理引擎“MNN”. AI科学家贾扬清如此评价道:“与 Tensorflow.Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相比,MNN 更注重在推理时的加速和优化,解决在模型部署的阶段的效率问题,从而在移动端更高效地实现模型背后的业务.这和服务器端 TensorRT 等推理引擎的想法不谋而合.在大规模机器学习应用中,考虑到大规模的模型部署,机器学习的推理侧计算量往往是训练侧计算量的十倍以上,所以推理侧的优化尤其重要.” MNN背后的技术框架如何设计…

Paddle Lite端侧部署 端侧推理引擎的由来 随着深度学习的快速发展.特别是小型网络模型的不断成熟,原本应用到云端的深度学习推理,就可以放到终端上来做,比如手机.手表.摄像头.传感器.音响,也就是端智能.此外,可用于深度学习计算的硬件也有井喷之势,从Intel到Nvidia.ARM.Mali,再到国产的寒武纪等等. 相比服务端智能,端智能具有低延时.省云端资源.保护数据隐私等优势.目前端智能正逐渐变为趋势,从业界来看,它已经在AI摄像.视觉特效等场景发挥了巨大价值.深度学习推理场景中,多样…