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LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关
IoT设备的结合。 另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题,AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。
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这样做让直播延迟低体验更好
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一是缺乏AI基础知识,做AI开发涉及到Python编程知识、Linux知识,视觉方面要学图像处理等,同时还要有一定的数学基础。 二是学习不系统,很多书籍只介绍了AI发展的基础框架,缺乏专业的学习路径、技术讲解及具体场景的应用。 三是没有专家讲师带领指导,找不到人进行交流。尤其是非计算机专业的同
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