IOT/智能设备日志解决方案（2）：全方位数据采集
LogHub提供[30+种开箱即用的数据采集手段]，包括直接和云产品打通的日志、移动端、服务端、程序、SDK、网页、嵌入端等。在[全方位日志采集](https://yq.aliyun.com/articles/594990)中，我们对于各种方式进行了简要介绍。
Docker的诞生背景与设计初衷，以及发展前景
Docker是一种开源的容器化技术，它使得应用程序可以在任何Docker环境中快速、可靠地运行，而无需进行大量的配置和安装工作。由于其强大的功能和厂
泛的应用，Docker的发展前景非常广阔。其在云计算、边缘计算等领域的应用将会越来越广泛，同时随着技术的不断完善和更新，Docker也将会在未来继......
YOLOv5改进 | 卷积模块 | 用ShuffleNetV2卷积替换Conv【轻量化网络】
本文介绍了如何在YOLOv5中用ShuffleNetV2替换卷积以减少计算量。ShuffleNetV2是一个轻量级网络，采用深度可分离卷积、通道重组和多尺度特征融合技术。文中提供了一个逐步教程，包括ShuffleNetV2模块的代码实现和在YOLOv5配置文件中的添加方法。此外，还分享了完整的代码链接和GFLOPs的比较，显示了GFLOPs的显著减少。该教程适合初学者实践，以提升深度学习目标检测技能。
什么是容器Docker？
什么是容器？容器，也叫Docker，是一个开源的容器化平台，用于开发、测试和部署应用程序。通过将软件打包为标准化的单元（容器），使得应用程序可以在任何地方一致地运行，不论是在开发者的本地机器上，还是在云计算平台上。Docker容器包含了应用程序运行所需的一切，包括代码、运行时、系统工具、系统库等，从而解决了“在我这里可以正常工作，但在服务器上不行”的问题。
深度学习在图像处理中的应用与挑战
本文探讨了深度学习在图像处理领域的应用，特别是在图像识别、分类和分割等方面取得的突破。同时，文章也讨论了当前深度学习模型在这些任务中面临的主要挑战，如数据隐私问题、计算资源消耗以及模型的可解释性等。通过分析具体的案例研究，本文旨在为读者提供对深度学习技术实际应用及其局限性的全面了解。