回答:底層的算法很多都是C,C++實現(xiàn)的,效率高。上層調(diào)用很多是Python實現(xiàn)的,主要是Python表達更簡潔,容易。
回答:云原生的容器技術就如同物流體系中的集裝箱標準化原理,集裝箱對于運輸行業(yè)的貨物問題,采用集裝箱進行處理,屏蔽掉運輸本身的特性;容器對應用進行標準化管理進行數(shù)據(jù)封裝、資源納管,從而發(fā)揮其在數(shù)字基礎設施智能大腦的作用。
回答:極空間家庭私有云是家庭數(shù)字資產(chǎn)的大管家,據(jù)ucloud財經(jīng)記者采訪了解到,極空間家庭私有云可以幫助用戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動備份,內(nèi)容智能分類,萬能播放等功能,這都是它智能的體現(xiàn)。
回答:C++屬于研發(fā)工,Python屬于裝配工。你要知道Python調(diào)用的那些庫都應該是C++寫的,沒有C++寫出基礎庫,那Python也無米可炊;當然,你讓研發(fā)工去搞裝配,不是不行,但浪費了,而且Python是個非常優(yōu)秀的膠水語言。尤其在試驗過程中,可以降低成本。說實話,如果不求深入研發(fā),Python用用已有的C++庫,夠了。
回答:非常看好! 一般的云儲存方式不是特別的安全,會在網(wǎng)上看到用戶隱私文件泄露的事情,開始不敢用公有云盤了。本人是十分贊同極空間的家庭數(shù)字資產(chǎn)大管家的定義, 現(xiàn)在我們每個人都會有大量的數(shù)字資產(chǎn)存在,雖然是無形的,但也是我們個人非常重要的資產(chǎn),放在公有云上面安全性得不到保障,家庭私有云就相當于個人的云儲存,滿足存儲需求的同時也非常放心它的安全性,市場上已有的NAS品牌多是針對企業(yè)級用戶,使用起來比較復雜,...
...投多少錢,還有節(jié)奏的控制。采購: 當規(guī)模大了以后,怎么樣合理規(guī)劃資源的數(shù)量和交付節(jié)奏是非常重要的,比如 5 月份采購這批機器和 6 月份采購這批機器,是完全不同的概念。還需要資源的采購,比如 SSD 采購緊張,供應量...
...前的事了。經(jīng)過多年的沉淀,成為阿里新人的他,對人工智能又有何看法?最近,賈揚清在阿里內(nèi)部分享了他的思考與洞察,歡迎共同探討、交流。 賈揚清,浙江上虞人,畢業(yè)于清華大學自動化系,在加州大學 Berkeley 分校...
...的問題。我們現(xiàn)在的容器應用,客戶更多的是考慮我應該怎么樣去進行應用的支撐?怎么去做服務的解耦?我應該怎樣去做改造?怎么去選型微服務架構? 最終客戶經(jīng)過一些建設的路徑之后,我們發(fā)現(xiàn),在合適的領域選擇合適...
如今,人類將自己的未來放到了技術手里,無論是讓人工智能更像人類思考的算法,還是讓機器人大腦運轉更快的芯片,都在向奇點靠近。谷歌工程總監(jiān)、《奇點臨近》的作者庫茲韋爾認為,一旦智能機器跨過奇點,人工智能...
...握了英語,就能成為時代的寵兒;那么在?語義識別?和?人工智能?愈發(fā)成熟的今天,「人和人的溝通」不再是難題,?「人和計算機的溝通」?會顯得越來越重要。 我國將人工智能列為重點發(fā)展目標 2015 年 6 月:將人工智能列...
...的能力;事實上這還只是一個開始,在承接云計算趨勢的人工智能領域,中國企業(yè)甚至有望在部分領域成為全球市場的領導者,到時候,出海已經(jīng)不再是新鮮事,因為很多企業(yè)從一成立就已經(jīng)是一家國際化的企業(yè)。
人工智能已經(jīng)成為越來越火的一個方向。普通程序員,如何轉向人工智能方向,是知乎上的一個問題。本文是對此問題的一個回答的歸檔版。相比原回答有所內(nèi)容增加。 目的 本文的目的是給出一個簡單的,平滑的,易于實現(xiàn)...
近日,外媒報道,繼電信基礎設備與智能手機兩大領域都做到全球前三強后,華為又向第三大目標發(fā)起沖擊:海外擴張云計算市場。 依據(jù)是華為正與思科、惠普與戴爾等競爭,力求提供更多服務器以及其他用于數(shù)據(jù)中心...
...善于在數(shù)據(jù)中找到結構,我們并沒有太多的經(jīng)驗。真正的人工智能,我們已跨越重要的分水嶺?【High】在發(fā)展真正的人工智能上,你怎么看?【Hinton】我認為我們已經(jīng)跨越了一個十分重要的分水嶺。不久之前,AI圈內(nèi)大多數(shù)...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據(jù)訓練、推理能力由高到低做了...