文中带有大量链接，点击阅读原文，查看文中所附资源 阅读本教程后，你将能够独立构建一个用于图像分类的 Serverless 应用，比如这个能识别食物的网页 。你也可以在腾讯云上试试更多 TensorFlow 函数。 人工智能（AI）正在改变我们的生活。但是，AI 应用所需要的，远远不止算法、数据科学和大数据训练模型。据估计，在生产环境中，95% 的人工智能计算都是用于推理的。使用人工智能推理服务的最佳平台是公共云或边缘云 ，因为云能够提供丰富的计算能力、高效安全的模型管理，以及更快的 5G 互联网连接。

10月25日，第一届中国云计算基础架构开发者大会在长沙召开，星环科技与众多国内外厂商共同就“云原生”、“安全与容错”和“管理与优化”等云计算领域话题进行了深入交流和探讨。星环科技容器云研发工程师关于"基于Kubernetes的复杂工作负载混合调度器思考与实践"相关内容进行了分享，本文是对会议上内容的整理。

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Google 推出 TensorFlow.js 已有多年，JavaScript 也不知不觉成为了世界上最好的语言。相信对于大多数没接触过机器学习的前端工程师来说，都有一个共同的疑惑：TensorFlow.js 到底能做些什么？

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今日，TensorFlow 宣布推出 TensorFlow Graphics，该工具结合计算机图形系统和计算机视觉系统，可利用大量无标注数据，解决复杂 3D 视觉任务的数据标注难题，助力自监督训练。

为何别人用得好好的人脸识别、目标检测开源模型，到了初学者手中，效果却惨不忍睹？其中原因可能很多，有时候这个原因很“愚蠢”。

【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响，并补充完整视频。谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示，到2024年，深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测，神经网络将催生出新的价值链，全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文，介绍了2

公有云中的 Serverless TensorFlow 函数 对于软件开发者和学生来说，人工智能是有偿的。2021年，最流行的 AI 框架 Tensorflow 开发者的平均年薪为148508 美元，换算成人民币将近百万。现在，即使是入门级编程工作，开发者也必须具备人工智能技能。实际上，遵循在线教程并为图像识别和自然语言处理等任务训练自己的 Tensorflow 模型非常容易。只需要一些基本的 Python 知识即可进行培训，然后运行该模型进行演示。 仅仅知道如何使用简单的 Python 来训练模型并不

本文简要介绍了机器学习中拓扑数据分析的力量并展示如何配合三个Python库：Gudhi，Scikit-Learn和Tensorflow进行实践。

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导读：据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。

每周为您推送最有价值的开源技术内参！ 一周热门资讯回顾 1、GitLab 8.17 发布，社区版也支持 GitLab Pages 了 GitLab 8.17 允许任何人通过 GitLab Pages

故障诊断和预测的关键是实现从故障征兆到故障识别的映射。传统的方式是基于推理的专家系统，但专家系统用于故障诊断，存在知识获取困难，组合爆炸和匹配冲突等问题，学习应用达不到预期效果。

TinyML最近几年才提出，TinyML的书去年才见到，中文版今年在国内才买到。TFLite micro技术也就今年左右才成熟。之前所有的依靠动物身上传感器进行姿态识别的，有一说一，应该都是经典的特征抽取，加上随机森林之类的经典算法实现的。实现起来，需要领域专家进行特征抽取，选择特征反复迭代；部署嵌入式由于实现困难有可能返回去修改模型，重新搞一套；解决完一个问题，新问题又得再来一次流程....

我知道，基于GPU的高端的深度学习系统构建起来非常昂贵，并且不容易获得，除非你……

本文介绍了动态图计算在深度学习框架中的实现和优势，包括TensorFlow Fold、动态图计算和总结。

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英特尔推出了一个名为OpenVINO的工具包，该工具包旨在促进计算可视化和深度学习推理能力在边缘计算中的应用。 OpenVINO工具包使开发人员能够在云上构建人工智能模型（如TensorFlow，MX

英特尔推出了一个名为OpenVINO的工具包，该工具包旨在促进计算可视化和深度学习推理能力在边缘计算中的应用。 OpenVINO工具包使开发人员能够在云上构建人工智能模型（如TensorFlow，MX