深度学习在微波通信
社区干货
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有广大前景的应用,应该属于下面这一类:**TinyML:** 是指超低功耗的机器学习在物联网各种终端微控制器中... 使用低延迟的通信协议,如WebRTC,确保实时视频流的稳定传输。 - 集成AI模型,在边缘设备上进行实时的视频内容分析,如运动员识别、精彩瞬间检测等。```pythonimport cv2 import numpy as np # 初始化摄像...
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术,火山引擎视频云...
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
> 作者|周强近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术...
MAD,现代安卓开发技术:Android 领域开发方式的重大变革|社区征文
优势以及一些学习建议。**MAD,全称 `Modern Android Development`:是 Google 针对 Android 平台提出的全新开发技术。旨在指导我们利用官方推出的各项技术来进行高效的 App 开发。有的时候 Google 会将其翻译成`现... 先来回顾下 Java 或 Android 如何进行线程间通信?有何痛点? 比如:`AsyncTask`、`Handler`、`HandlerThread`、`IntentService`、`RxJava`、`LiveData` 等。它们都有复杂易错、不简洁、回调冗余的痛点。比如一个请...
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深度学习在微波通信-优选内容
深度学习在微波通信-相关内容
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大的硬件,同时在这些硬件基础上还要提供强大... #### veGiantModel在进行大模型训练时,通讯量大和跨机容易成为 Tensor 并行策略的瓶颈,而流水线并行策略在阶段过多时容易产生气泡,切分不均匀。针对这两个问题,我们研发了 veGiantModel 这个高性能混合并行框架,...
从混合部署到融合调度:字节跳动容器调度技术演进之路
机器学习和大数据服务。在线微服务是指支撑应用的业务逻辑、产品基础功能的后端服务,它包括接口、 RPC 后端服务、数据访问层服务等;推广搜服务是指为抖音、西瓜视频、懂车帝等 Feed 服务和搜索提供内容列表的... 数据面隔离等多方位的深度定制和改造的整体集合。字节跳动基础架构编排调度团队基于数据中心操作系统的视角构建了这一体系,实现整体性资源调度。打一个比方,假设对于一个单机操作系统,比如 Linux,我们需要在它...
火山引擎谭待:数据驱动x敏捷开发,业务高速增长的双引擎
深度解密了字节跳动业务快速发展的两大技术理念——数据驱动、敏捷开发,分享如何构建数据驱动的飞轮,以及如何通过全栈云原生架构,支撑大规模应用实现敏捷开发。 以下为谭待的演讲实录: 大家好,我是谭待,是字节跳动... 服务间通信和治理。 在平台层之上是整个研发体系的构建。这一层我们是希望通过各种各样的工具、流程机制和组织,能够去帮字节跳动灵活地支撑全部业务线的快速开发和开发管理工作。 这中间三层设施的两边是重要的云原...
音视频技术如何为元宇宙提供全真稳的全新体验之漫话腾讯云音视频 | 社区征文
腾讯云音视频在网络资源的多年积累下,具备了RT-ONE™全球网络,实现融合了实时音视频通信网络(TRTC)、即时通信网络(IM)、流媒体分发网络(CDN),为音视频技术传输和并发奠定了最稳固的网络基础。现在,腾讯云音视频提... 通过传统算法和深度学习模型消除片源中的噪点和压缩效应,增强细节去除模糊,提升色彩质量,并解决由于分辨率和帧率低面卡顿不清晰等缺陷。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/08563...
开放的AI基建,让AI普惠更进一步
其次在通信方面,我们也开源了两个通信相关的库,帮助大家加速自己的训练程序,一个是参数同步的通信库BytePS,还有一个是超大模型的模型并行框架veGiantModel;最后是存储方面,在机器学习调研中有可能要处理很大的文件... 部署和扩展最先进的深度学习推荐系统,成本显著降低,同时任务延迟也大大减少。AI 识别引擎:火山拍照识别功能包括了对常见的动植物、地标建筑、商品等 10 万+类事物的识别,训练任务繁重持久,对于推理速度要求也非常高...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
> 项目地址:https://github.com/bytedance/primus 随着机器学习的发展,模型及训练模型所需的数据量越来越大,也都趋向于通过分布式训练实现。而算法工程师通常需要对这些分布式框架涉及到的底层文件存储和调度... 抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练,日均可达上万任务的训练,450W Core资源的使用。# 未来规划1. 开源 Primus 更多能力后续将陆续开放,详见:https://mp.weixin.qq.com/s/uGBy-WpdjTMUy-7MQAZiww1. Primu...
"云原生:构建未来应用的革命性方法" | 社区征文
并通过轻量通讯系统进行交互。 自动化管理:利用自动化工具与平台进行应用程序的自动部署、伸缩、监测和修补,降低手动操作和人为错误。 可观察性:应用软件应具有良好的监管、日志记录和追踪水准,便于系... 并与一个名为 "mydb" 的数据库服务进行通信。代码中包含了三个部分: Deployment 部分定义了应用程序的部署规范,包括副本数量、容器镜像、端口映射、环境变量、资源限制等。这里设置了三个副本,每个副本使用名...
内外统一的边缘原生云基础设施架构——火山引擎边缘云
**节约成本:** 边缘计算可以减少客户端与中心节点通信的数据量,从而帮助客户节约了较多的带宽成本。- **数据安全:** 数据在边缘节点进行预处理和预聚合,无需在整个网络传输,从而降低数据在公网传输被窃取的... 其次是算网的深度融合,当前火山引擎边缘云更依赖于单个节点的弹性能力以及单个节点的算力资源调度。应用需要自己做多机房的容灾能力,未来我们会做算力网络深度融合,统一调度网络资源和CPU算力资源,实现跨节点的弹性...
集简云3月更新合集:新增33款集成应用,更新10款应用
腾讯云图像分析基于深度学习等人工智能技术和海量训练数据,提供综合性的图像智能服务,包含图像理解、图像处理、图像质量评估、图像搜索等。 