百度智能驾驶事业群组技术委员会 | 文 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 编者按： 百度背叛激光雷达路线了吗？2019年夏的CVPR，纯视觉方案Apollo Lite第一次亮相开始，这种猜疑就没停过。一年后，自动驾驶江湖中的两条路，愈加清晰分明。 一方面，自动驾驶公司纷纷增加车端激光雷达数量，提升雷达扫描密度，传感器“军备竞赛”趋势延续。另一方面，车企基于纯视觉方案的“全自动”驾驶功能交付无期。 而百度Apollo Lite，成为了国内唯一纯视觉L4级城市道路自动驾驶解决方案。并且Apollo Li
百度Apollo，中国自动驾驶的最大玩家，刚刚在AI视觉顶会CVPR上，披露了一套纯视觉城市道路闭环解决方案—百度Apollo Lite.
内容来源：2018 年 3 月22 日，Google软件工程师刘仁杰在“OSCAR云计算开源产业大会”进行《TensorFlow in Deep Learing Applications》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2714 | 7分钟阅读 摘要 本次演讲首先讨论TensorFlow的一些高阶API，然后介绍最新的Eager Execution模式和解决IO瓶颈的tf.data，还有移动端解决方案 TensorFlow
在web服务端开发中，字符的编解码几乎每天都要打交道。编解码一旦处理不当，就会出现令人头疼的乱码问题。
本文作者：IMWeb 陈映平 原文出处：IMWeb社区 未经同意，禁止转载 写在前面 在web服务端开发中，字符的编解码几乎每天都要打交道。编解码一旦处理不当，就会出现令人头疼的乱码问题。
Oculus更新至1.12版本，解决追踪问题 日前，Oculus正式发布1.12版本，新版本将分阶段向每个用户推送。Oculus表示，新版本对1.11版本出现的问题进行修复，应该可以改善追踪质量，特别
SQLite 是一个小型的关系型数据库，它最大的特点在于不需要单独的服务、零配置。我们在之前讲过的两个数据库，不管是 MySQL 还是 MongoDB，都需要我们安装。安装之后，然后运行起来，其实这就相当于已经有一个相应的服务在跑着。
本文由TensorFlow的产品经理Sandeep Gupta代表TensorFlow团队发布。 原文：https://medium.com/tensorflow/highlights-from-tensorflow-developer-summit-2018-cd86615714b2 当地时间3月30日，在加州山景城的计算机历史博物馆举办了第二届TensorFlow开发者峰会。该活动汇集了500多名用户，成千上万的人在世界各地的TensorFlow活动中收听实况直播。这一天充满了新产品的发布，以及来自Te
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdf 预训练模型及代码地址：https://github.com/zihangdai/xlnet 论文原理：XLNet:运行机制及和Bert的异同比较 https://zhuanlan.zhihu.com/p/7025742 融合自回归和自编码模型的优点 解决问题：
任何工具的使用都要结合自身的业务场景，脱落业务场景谈技术选型就是耍流氓。 考虑私有云场景业务量一般，高并发场景很少遇到，同一时间也不会有超大量定时任务同时需要执行，所以考虑自研也未尝不可。 目前自研最急需解决的问题并不是高并发，而是如何避免任务被重复执行； 场景就变成了：
日前，谷歌正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 是一种全新的设计，具有三个重要功能——轻量级（Lightweight）、跨平台（Cross-platform）、快速（Fast）。 下面是来自 Google Developers Blog 的详细信息， AI研习社编译如下。 今天，我们正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 可以在许多平台上
现在业界尚不存在各方面都远超其同类产品的推理框架，不同推理引擎在不同平台，硬件和模式下分别具有各自的优势，比如TensorRT有足够多的灵活性，在GPU执行时可以共享上下文，可以使用外部内存用于推理等，OpenVINO有高吞吐率模式，可以CPU与GPU异构设备同时推理，TNN提供给上层用户直接操作其内部分配的输入输出Blob的能力等，另外其他推理框架也都有其各自的特性，需要足够尊重以及了解这些推理框架，才能不丢失每一个推理框架的特性，并做到统一的使用的体验。但作为模型部署工程师，为了实现最优效率，如果针对不同环境都写一套代码去适配其最优推理框架，其耗费的学习成本和精力及代码量都将极其巨大。
这篇文章将帮助粉丝伙伴们更高效地利用小傅哥构建的DDD（领域驱动设计）脚手架，搭建工程项目，增强使用的便捷性。让👬🏻兄弟们直接在 IntelliJ IDEA 配置个在线的链接，就能直接用上这款脚手架！—— 你就说猛不猛！🤨
Milvus Lite（https://milvus.io/docs/milvus_lite.md）是一个轻量级向量数据库，支持本地运行，可用于搭建 Python 应用，由 Zilliz 基于全球最受欢迎的开源向量数据库 Milvus（https://milvus.io/intro）研发。从架构上，Milvus Lite 复用了 Milvus 向量索引和查询解析的核心组件，同时移除了 Milvus 中专为分布式系统高扩展性设计的组件。这种架构设计使 Milvus Lite 变为一种紧凑且高效的向量数据库解决方案，非常适用于计算资源有限的环境，如笔记本电脑、Jupyter Notebook 和移动设备等。
11 月 14 日，谷歌正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。在介绍中，谷歌表示，TensorFlow Lite 是一种全新的设计，具有三个重要功能——轻量级（Lightweight）、跨平台（Cross-platform）、快速（Fast）。关于 TensorFlow Lite 的详细介绍，可以参见Google 正式发布 TensorFlow Lite 预览版，针对移动/嵌入设备的轻量级解决方案 而在今天，谷歌宣布与苹果达成合作——TensorF
简单作业类型:我们实现SimpleJob接口中的execute方法，在里面处理自己的业务需求，调度器通过配置的cron表达式进行调度。
翻译 | 刘畅Troy 谷歌今天终于发布了TensorFlow Lite 的开发者预览！该项目是在5月份的I/O开发者大会上宣布的，据Google网站描述，对移动和嵌入式设备来说，TensorFlow是一种轻量级的解决方案，支持多平台运行，从机架式服务器到微小的物联网设备。近几年来，由于其作为机器学习模型的使用已成倍增长，所以移动设备和嵌入式设备也出现了部署需求。Tensorflow Lite使机器学习模型设备能够实现低延迟的推理。 在本文中，Google展示了TensorFlow Lite的框架构成以
本文介绍了TensorFlow Lite的架构设计、功能特性、开发工具包、模型文件格式以及如何在移动和嵌入式设备上部署模型。作为TensorFlow Lite的预览版，它已经支持在Android和iOS平台上运行，并提供了Java API、C++ API和解释器。开发人员可以使用预训练好的模型，例如MobileNet和Inception V3，并将它们应用于自定义的移动和嵌入式设备。
鸡尾酒会问题一直是语音识别领域中的重要研究课题。在一场人声嘈杂的鸡尾酒会上，人们难以专注于眼前正与自己交谈的那个人的声音。而对于语音识别算法而言，重叠语音信号会使识别准确率大幅降低，甚至有时无法识别出任何文字。
AI 科技评论按：11 月 14 日，谷歌正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。在介绍中，谷歌表示，TensorFlow Lite 是一种全新的设计，具有三个重要功能——轻量级（Lightweight）、跨平台（Cross-platform）、快速（Fast）。关于 TensorFlow Lite 的详细介绍，可以参见 AI 科技评论之前报导： Google 正式发布 TensorFlow Lite 预览版，针对移动/嵌入设备的轻量级解决方案 而在
官方没有直接给出AAR，而是让自己用巴泽尔去编译一个，实在是有点坑啊。
如今，诸如计算机视觉、智能语音交互等基于深度学习的AI技术，在满足日常应用层面上已经非常成熟。比如，人脸识别闸机在机场、地铁、办公楼、学校等地方随处可见。什么都不用带，只要刷个脸就行，方便快捷又省事！
原文链接 / https://ai.googleblog.com/2020/11/improving-on-device-speech-recognition.html
作为飞桨开源深度学习平台的重要组成部分，Paddle Lite和EasyEdge通过有机组合，可以快速实现基于FPGA的嵌入式AI解决方案，具有高性能、高通用、低成本、易开发等四大优点，适用于开发验证、产品集成、科研教学、项目落地等应用方向，以及安防监控、工业质检、医疗诊断、农作物生长监控、无人驾驶、无人零售等应用场景。
AI科技评论消息，日前，谷歌正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 是一种全新的设计，具有三个重要特征——轻量级（Lightweight）、跨平台（Cross-platform）、快速（Fast）。 下面是来自 Google Developers Blog 的详细信息，AI科技评论编译如下。 谷歌于今天正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow
来源：Google blog 编译：马文 Cecilia 【新智元导读】谷歌宣布推出 TensorFlow Lite，这是 TensorFlow 的针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。这个框架针对机器学习模型的低延迟推理进行了优化，重点是小内存占用和快速性能。利用TensorFlow Lite，即使在半监督的设置下，也可实现在手机端跨平台训练ML模型。 今年早些时候，谷歌推出了 Android Wear 2.0，这是“设备上”（on-device）机器学习技术用于智能通讯的第一款产品。这使得基于云的
作为一名后端开发者，在开发过程中使用可视化工具查看数据库中的数据是我们的基本操作。Navicat作为一款广受欢迎的数据库连接工具，深受我们喜爱和挑战。我们喜爱它强大的功能和直观的操作习惯，但又对它的收费模式感到不满。个人使用可以通过破解解决，然而在公司环境下，由于侵权问题，我们通常被禁止使用，这令我们感到很不便。然而，最近Navicat推出了一款免费的产品——Navicat Premium Lite。
在端侧部署方面，Paddle Lite是飞桨产品栈中用于端侧高性能轻量化AI应用部署的推理引擎，给了移动端等场景更多可能。这款引擎允许我们在很多硬件平台上实现轻量化的高效预测，进行一次预测耗时较短，也不需要太多的计算资源。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 还得从半年前说起。 今年5月的谷歌I/O大会上，安卓工程副总裁Dave Burke宣布将推出一个专门为移动设备优化的TensorFlow，称为T
今天，谷歌在 GitHub 与 TFHub 上同时发布了 EfficientNet-Lite，该模型运行在 TensorFlow Lite 上，且专门针对移动设备 CPU、GPU 以及 EdgeTPU 做了优化。EfficientNet-Lite 为边缘设备带来了 EfficientNet 上强大的性能，并且提供五个不同版本，让用户能够根据自己的应用场景灵活地在低延迟与高精度之间选择。
织云 Lite V1.2 正式发布 新增批量命令功能 兼容 SaltStack 连接方式 来吧，加入织云 Lite 让运维变得简单 ▼▼▼▼▼ 立即下载 扫码进入 织云 Lite V1.2 新特性
2018 年 9 月 21 日 ，凌钰城（Google Brain 软件工程师）带来一场《TensorFlow Lite：TensorFlow在移动设备与嵌入式设备上的轻量级跨平台解决方案》的演讲，本文将对演讲做一个回顾。
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 魏子敏 相隔近半年，谷歌TensorFlow Lite终于正式发布。 11月15日凌晨，谷歌正式发布了TensorFlow Lite开发者预览版（developer preview）。 有了TensorFlow Lite，应用开发者可以在移动设备上部署人工智能。今年5月，谷歌在I/O开发者大会上宣布了TensorFlow Lite项目（见大数据文摘相关报道 Google I/O 2017终于来了：GoogleLens，谷歌云TPU横空出世，Youtube直播打赏受争议） Ten
近日，百度发布了国内首个L4级自动驾驶纯视觉城市道路闭环解决方案——百度Apollo Lite。
手机使用上的“贫富差距”还在持续扩大， Lite-Web 可实现低端手机网页加载速度更快，处理更简单。 作者 | 黄楠 编辑 | 陈彩娴 过去十年中，手机的日益普及促进了互联网接入的显著增加。在全球超35亿移动网络用户中，74% 的人生活在低收入和中等收入国家中，手机成为他们连接到互联网的主要方式。 近日，有研究人员通过对56个国家和地区的实地调研，衡量网络浏览体验的全球差异，研究发现，当前移动数据成本和页面加载时间方面存在着显著不平等问题。 不仅如此，今天的大多数流行网页在设计时，往往只考虑到高处理能力，
上个月，谷歌正式宣布推出针对移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案 TensorFlow Lite。而在此之前，今年 5 月份的谷歌 I/O 大会上他们已经对此进行了预告。承袭 TensorFlow 在服务器、IoT 设备等平台的良好表现，TensorFlow Lite 的推出将使得移动端的机器学习模型部署得以大范围推广。 📷 模型下载：download.tensorflow.org/models/tflite/smartreply_1.0_2017_11_01.zip 项目代码：https://github
Elastic job是当当网架构师张亮,曹昊和江树建基于Zookepper、Quartz开发并开源的一个Java分布式定时任务，解决了Quartz不支持分布式的弊端。Elastic job主要的功能有支持弹性扩容，通过Zookepper集中管理和监控job，支持失效转移等，这些都是Quartz等其他定时任务无法比拟的。
文 /TensorFlow 团队 11 月 14 日，我们宣布了 TensorFlow Lite 的开发者预览版，TensorFlow Lite 是 TensorFlow 面向移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。此框架针对机器学习模型的低延迟推理进行优化，占用内存小，并具有快速性能。 📷 在与 Apple 的协作下，我们高兴地宣布对 Core ML 的支持！此次宣布之后，iOS 开发者可以利用 Core ML 的优势来部署 TensorFlow 模型。此外，如最初宣布中介绍的一样，TensorFlow Lit
在这篇技术博客中，我们将深入探讨从IPv4向IPv6过渡的各种解决方案。文章内容涵盖双栈技术、隧道技术、协议转换、NAT-PT、DS-Lite和464XLAT等多种策略。无论你是网络技术的小白还是行业大佬，这篇文章都能为你提供宝贵的信息。关键词：IPv4, IPv6, 双栈技术, 隧道技术, 协议转换, NAT-PT, DS-Lite, 464XLAT, 网络技术。
终于，Google于昨天推出了TensorFlow Lite，为应用程序开发人员提供了在移动设备上部署AI的平台。Google开源AI程序的移动版本首次在I / O开发者大会上公布。 图:Androi
2019年，当百度自动驾驶工程师为Mobileye纯视觉DEMO效果惊叹不已时，不会想到一切来得这么快。
Android P上介绍了那么多有关AI的功能，但是真正看起来，Android上AI还处于初级阶段，Android 8.0之后的源码中有一个新增目录：frameworks/ml，ml是机器学习的缩写，这个目录的级别非常高，等同于frameworks/base
在技术革新的浪潮下，智能硬件结合人工智能越来越广地进入了我们的生活。小到智能手机、手表，大到智能交通系统、工业自动检测平台等，无不渗透了人工智能的威力。此外，为人工智能深度学习定制的硬件近年来也有井喷之势。人工智能在多种服务平台，多种硬件下得到了越来越多的应用。这里的应用一般指的是深度学习模型在实际场景中的推理计算。虽然硬件的快速发展带来了计算性能的提升，但多样化的硬件平台也给应用开发带来了挑战。同时，对深度学习任务而言，实际应用中的算力和内存的限制仍然显得非常苛刻。
今年 5 月，谷歌曾在 I/O 大会上宣布即将推出 TensorFlow Lite，今日，谷歌终于发布了新工具的开发者预览版本，这是一款 TensorFlow 用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 可以在多个平台上运行，从机架式服务器到小型 IoT 设备。但是随着近年来机器学习模型的广泛使用，出现了在移动和嵌入式设备上部署它们的需求。而 TensorFlow Lite 允许设备端的机器学习模型的低延迟推断。在本文中，TensorFlow 团队将向我们介绍 TensorFlow Li
前文中提到，我做的第二个项目是个可视化的项目，名字叫 deneb。deneb 是天鹅座的一等星，也是夏季大三角和北十字两个星群的端点之一。deneb 是对 vega-lite 的封装，受 同样封装了 vega-ltie，深得我喜爱的 Python 的库 altair 的启发。嗯，deneb - vega - altair，聪明的你一定想到了我为什么起这样一个名字：
选自Google 机器之心编译 机器之心编辑部 今年 5 月，谷歌曾在 I/O 大会上宣布即将推出 TensorFlow Lite，今日，谷歌终于发布了新工具的开发者预览版本，这是一款 TensorFlow 用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 可以在多个平台上运行，从机架式服务器到小型 IoT 设备。但是随着近年来机器学习模型的广泛使用，出现了在移动和嵌入式设备上部署它们的需求。而 TensorFlow Lite 允许设备端的机器学习模型的低延迟推断。在本文中，TensorFlo
昨天，有群友反应根据之前这篇《使用Elastic Job实现定时任务》(https://blog.didispace.com/spring-boot-learning-2-7-2/)文章编写测试定时任务的时候，报了类似下面的这个错误： Caused by: org.apache.shardingsphere.elasticjob.infra.exception.JobConfigurationException: Job conflict with register center. The job 'my-
导语：边缘计算模式下，云端的控制中心和边缘端的设备之间网络环境较复杂，网络质量差次不齐没有保障。用户往往希望在弱网环境下，边缘容器能提供高可用的业务能力。TKE 边缘容器团队在弱网环境下提出了边缘自治功能。本文着重介绍了边缘容器在弱网环境下为了保证业务高可用而做的工作。
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