基于AI的前端全链路开发工作流

DevOps是什么？ 对于传统的软件研发而言，开发，测试，运维，运营，有不同的岗位进行分工协作，以保证质量和专业度，同一件事情，依赖不同岗位的排期、沟通、协调，效率难免会有打折。而对于互联网业务来说，快速的迭代，对人力的需求非常强烈，不大可能有足够的人力支撑这么多岗位。同时跨部门的沟通，强烈影响了项

注册登录 AI工程提效平台研发实践 发布于 2020-12-25   TiD2020质量竞争力大会邀请了好未来AI中台质量与工程效率部负责人赵明为参会者带来《AI工程提效平台研发实践》精彩演讲。 赵明从准、快、稳三个关键词分享了AI算法指标与评测平台架构与实践、AI微服务性能测试平台架构与实践、数据

本文内容整理自「智能媒体生产」系列课程第二讲：视频AI与智能生产制作，由阿里云智能视频云高级技术专家分享视频AI原理，AI辅助媒体生产，音视频智能化能力和底层原理，以及如何利用阿里云现有资源使用音视频AI能力。课程回放见文末。 01 算法演进：视频AI原理 在媒体生产的全生命周期中，AI算法辅助提升

武毅 开源搬砖工 21 人赞同了该文章 本文整理自OSC的分享：https://live.oschina.net/detail/l_5ef88039d3207_5e91qnyE/4?fromH5=true SQLFlow (https://github.com/sql-machine-learnin

简介：前端智能化战役，我们在路上。 作者 | 缺月 随着深度学习的发展，智能化已经开始赋能各行各业，前端作为互联网中离用户最近的一环，也希望借助 AI 的能力大幅提高效率，减少人力成本，给用户创建更好的体验。因此，前端智能化也被看作是前端的未来的重要发展方向。 然而，在这条道路上，有几个问题一直阻碍

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AI 应用对存储系统的挑战是全面的，从离应用最近的数据计算如何加速，到离应用最远的数据存储如何管理，到数据存储和数据计算之间如何高效流通，再到不同应用之间的资源调度如何协调 …… 这其中每一个环节的低效，都有可能拖累最终的 AI 任务的最终完成时间，让 AI 应用在一直等待数据，多个 AI 应用之间

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