伺服器充當專業和私人用途的數據處理器。無論你是從事 IT 職位,還是為行銷公司管理社交媒體,了解伺服器的工作方式都很重要,這樣你就可以透過網路的應用訪問數據。
一旦你了解了伺服器的基本工作原理,你就可以透過本地網路或虛擬雲計算平台,利用其處理能力。在本文中,我們將解釋伺服器的類型,及其運作方式…
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智慧製造:安控 X 生態 X 成像
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隨著智慧機械深入各類智慧應用,對於功能&資訊安全的規範也更趨謹慎;考慮到人身和機器安全,這種風險控管概念還必須追溯至設計源頭!當然,從感測、連接、閘道器/邊緣伺服器、SCADA/MES 到雲端平台 (工廠產線到企業應用),各環節的妥適整合更是成敗關鍵。
與此同時,「機器視覺」在智慧生產、製造、物流乃至終端零售的應用越來越廣,而影像感測器 (Image Sensor) 對於標的物形狀、顏色、材積、特徵/瑕疵的判讀至關重要,更是工業自動化不可或缺的要素;想最大限度減少機器視覺誤差,就不能不了解它的成像原理。
免費報名:http://compotechasia.com/event/webinar/202104/index.html
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在本課程中,你將發現一種利用無伺服器運算原理,將各種機器學習模型部署到營運環境中的可擴充、成本效益高且快速的方法。
一旦你將訓練有素的機器學習模型部署到雲端,服務供應商(本課程中的 AWS)將負責管理伺服器基礎設施、做自動化擴充、監視、安全更新和日誌記錄。
你將使用免費的 AWS 資源,這些資源足夠你完成整個課程。
通過接下來的課程講座,你將瞭解亞馬遜網路服務,特別是 Lambda、API Gateway、S3、CloudWatch 和其他。
課程將介紹各種現實生活中的用例,這些用例部署了不同種類的機器學習模型,如 NLP、深度學習電腦視覺或迴歸模型。將使用不同的 ML 框架 – scikit-learn、 spaCy、 Keras/Tensorflow – 並展示如何為 AWS Lambda 準備這些框架。你還將學習易於使用和有效的無伺服器框架,這使得 Lambda 的建立和部署非常容易。
雖然這個課程並沒有太多關於訓練和微調機器學習模型的技術,但是在 Jupyter Notebook 中會有一些訓練模型和使用預先訓練過的模型的例子。
https://softnshare.com/deploy-serverless-machine-learning-models-to-aws-lambda/
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