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ASRT 后端开发 应用开发 深度学习

深度学习模型最佳部署方式:用Python实现HTTP服务器作API接口

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    当训练和测试完成一个深度学习模型之后,如果我们打算将这个算法模型上线,投入生产环境部署使用,那么我们就需要做一些额外的处理工作。由于深度学习模型对于算力需求较大,在上线过程中,一般有减小网络规模、使用专用硬件和通过C/S架构联网进行云端计算这三种方式。AI柠檬博主推荐使用第三种方式,即模型部署于服务器端,客户端通过网络将输入数据发送至服务器,计算得结果后传递给客户端。5G时代就在眼前,IPv6协议大规模部署,万物即将互联,尤其是无线移动互联网作为重要的基础设施是大势所趋。通过联网,即使是成本最低的低端的硬件,也可以在不损失精度的情况下,能够以更快的速度得到深度学习模型的计算结果。例如,ASRT语音识别系统就是以这种方式进行模型的部署的,已经能够为AI柠檬网站提供语音识别服务,用于语音搜索等任务。

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后端开发 程序设计

基于动态软件体系结构的插件机制原理(C语言实现)

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我们说软件体系结构的时候,常常说的是静态的体系结构。众所周知,静态的体系结构在运行的时候是不会发生结构上的变更的。而每当在结构上有变更的时候,比如给软件增加一个新的功能,新的模块,都需要重新编译相关的组件并部署。由于这个部署常常需要重启软件,这给一些软件的运行维护带来了极大的挑战,比如金融类的软件系统,正常情况下不能停止运行,哪怕数秒时间,否则会产生很多麻烦。而通过动态软件体系结构,使用可以“热插拔”的插件,我们就能够实现“给奔跑的汽车换零件”。

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后端开发

转载:服务端高并发分布式架构演进之路

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本文转载自segmentfault.com

https://segmentfault.com/a/1190000018626163

1. 概述

本文以淘宝作为例子,介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则。

特别说明:本文以淘宝为例仅仅是为了便于说明演进过程可能遇到的问题,并非是淘宝真正的技术演进路径

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后端开发

转载:架构整洁之道, 看这一篇就够了!

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本文转载自微信公众号:阿里技术,作者:韩帅

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzOTU0NTQ0MA==&mid=2247490231&idx=1&sn=b12ac5475855701c7d5ab73bb4d2b8c0

程序的世界飞速发展,今天所掌握的技能可能明年就过时了,但有些知识历久弥新,掌握了它们,你在程序的海洋中就不会迷路,架构思想就是这样的知识。
本文是《架构整洁之道》的读书心得,作者将书中内容拆解后再组织,不仅加入了个人的独到见解,而且用一张详细的知识脉络图帮助大家了解整本书的精华。如果你读过这本书,可以将本文当做一次思想交流,如果你还没看过这本书,更要阅读这篇文章,相信你会得到不同于以往的启发。

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ASRT 后端开发 智能语音技术 模式识别 深度学习

ASRT:一个中文语音识别系统

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ASRT是一套基于深度学习实现的语音识别系统,全称为Auto Speech Recognition Tool,由AI柠檬博主开发并在GitHub上开源(GPL 3.0协议)。本项目声学模型通过采用卷积神经网络(CNN)和连接性时序分类(CTC)方法,使用大量中文语音数据集进行训练,将声音转录为中文拼音,并通过语言模型,将拼音序列转换为中文文本。算法模型在测试集上已经获得了80%的正确率。基于该模型,在Windows平台上实现了一个基于ASRT的语音识别应用软件,取得了较好应用效果。这个应用软件包含Windows 10 UWP商店应用和Windows 版.Net平台桌面应用,也一起开源在GitHub上了。