边缘计算与AI的融合：未来智能系统的关键
【5月更文挑战第24天】随着人工智能（AI）和物联网（IoT）技术的迅猛发展，数据的产生和处理需求呈指数级增长。边缘计算作为一种新兴的分布式计算范式，旨在通过在数据生成的源头即边缘设备上进行数据处理，来降低延迟、提高效率并保护隐私。本文探讨了边缘计算与AI技术结合的必要性，分析了其在实现智能化系统方面的优势，并讨论了在融合过程中面临的挑战及潜在的解决方案。
软件测试的未来：自动化与AI的融合
在数字化时代的浪潮中，软件测试作为确保产品质量的关键步骤，正经历着前所未有的变革。随着技术的发展，自动化测试和人工智能(AI)的结合不仅提升了测试的效率和准确性，还极大地扩展了测试的范围和深度。本文将探讨自动化测试的最新趋势、AI如何重塑测试流程，以及未来软件测试可能达到的新高度。
PyTorch 与 ONNX：模型的跨平台部署策略
【8月更文第27天】深度学习模型的训练通常是在具有强大计算能力的平台上完成的，比如配备有高性能 GPU 的服务器。然而，为了将这些模型应用到实际产品中，往往需要将其部署到各种不同的设备上，包括移动设备、边缘计算设备甚至是嵌入式系统。这就需要一种能够在多种平台上运行的模型格式。ONNX（Open Neural Network Exchange）作为一种开放的标准，旨在解决模型的可移植性问题，使得开发者可以在不同的框架之间无缝迁移模型。本文将介绍如何使用 PyTorch 将训练好的模型导出为 ONNX 格式，并进一步探讨如何在不同平台上部署这些模型。