深度学习之稀疏训练
基于深度学习的稀疏训练（Sparse Training）是一种在训练过程中直接构建和优化稀疏模型的技术，旨在减少深度神经网络中的冗余计算和存储需求，提高训练效率和推理速度，同时保持模型性能。
AI 时代下，操作系统的进化与重构
随着人工智能（AI）的迅猛发展，操作系统面临着前所未有的挑战和机遇。在这个新时代，操作系统需要进行深刻的进化与重构，以适应AI技术的广泛应用和不断变化的需求。
PyTorch 与边缘计算：将深度学习模型部署到嵌入式设备
【8月更文第29天】随着物联网技术的发展，越来越多的数据处理任务开始在边缘设备上执行，以减少网络延迟、降低带宽成本并提高隐私保护水平。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，它不仅支持高效的模型训练，还提供了多种工具帮助开发者将模型部署到边缘设备。本文将探讨如何将PyTorch模型高效地部署到嵌入式设备上，并通过一个具体的示例来展示整个流程。
云原生时代的运维转型之路
【8月更文挑战第29天】 在数字化转型的浪潮中，企业IT部门正面临前所未有的挑战。本文将探讨如何通过拥抱云原生技术，实现运维工作的现代化，提升系统稳定性和效率，同时降低运营成本。我们将分享实际案例，揭示成功转型的关键因素，并展望未来运维的发展趋势。
深度学习之高效模型压缩
基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时，显著减少了模型的存储需求和计算复杂度，从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）并加快推理速度。
AMQP标准的最新进展与未来趋势
【8月更文第28天】高级消息队列协议 (AMQP) 是一种开放标准的应用层协议，主要用于消息队列的异步通信。本文将探讨AMQP标准的最新进展，分析其发展历程，并预测未来的演进方向。