Z AI1.4
1.0.0
مقدمة موجزة
يمكن الحصول على الإصدار المفتوح المصدر بحرية ، ونمذجة بحرية ، وحل وتحديد المشكلات بأنفسهم. تصميم إطار المشروع ، والقاعدة والمنصة ، والتنفيذ ليس مفتوح المصدر ولا يوفر الوثائق.
يتكون نظام الخوارزمية من دعم خوارزمية خوارزمية API +. يشير دعم الخوارزمية إلى شروط الخوارزمية ، مثل أنظمة النمذجة ، وأفكار تطبيق الخوارزمية ، مثل نظام Thread DNN ، وهو دعم خوارزمية ، فإن قاعدة بيانات العينة هي أيضًا دعم خوارزمية ، وأدوات النمذجة التي تم إنشاؤها بناءً على قاعدة بيانات العينة هي أيضًا دعم.
API الخوارزمية هي جزء من مشاريع المصدر المفتوح مع مختلف خصائص التعرف على السيرة الذاتية في GIT. ستحصل Zai على بعض الابتكارات المستقلة ، وتتوافق الأفكار والاتجاهات الخوارزمية بشكل أساسي مع هذه المشاريع المفتوحة المصدر. بعض المشاريع مفتوحة المصدر أكثر تقدمًا من خوارزميات Zai ولديها معدل اعتراف أعلى. بالنظر إلى المشاريع المفتوحة المصدر ، فإننا ننظر إلى شدة التحديثات. فقط التحديثات القوية المستمرة يمكن أن تتقدم حقًا إلى الإنتاج الاجتماعي والتطبيق ، وإلا فإنها سيتم غسلها بالوقت.
في الإصدارات المبكرة من Zai (1.2/1.3) ، لقد أوليت دائمًا اهتمامًا كبيرًا لبناء نظام الخوارزمية. في الأساس ، في كل مرة أقوم بتحديثها ، سيتم إضافة الكثير من الخوارزميات الجديدة. في وقت لاحق ، بعد اكتمال إصدار الإصدار ، يمكن أن تكون هذه الخوارزميات مكافئة لعشرات المشاريع مفتوحة المصدر ، ولم يتم تطبيق معظم هذه الخوارزميات. هذا محرج! نظرًا لأن معظم التطبيقات هي الكشف المستهدف فقط ، فإن التصنيف المستهدف ، وتصنيف المشهد ، وغيرها من الخوارزميات لن يتم تطبيقه بشكل أساسي. حتى لو تمت إضافة العشرات من الخوارزميات ، فلن يغير أي شيء. على سبيل المثال ، سيكون هو نفسه عند إضافة YOLOV7. لا معنى لها دمج خوارزميات متعددة من نفس الطبقات في محرك الحوسبة. لن يغير هذا نموذج التطبيق ، ولن يغير نتائج النمذجة ونجاح المشروع أو الفشل.
إن المطابقة بين الخوارزميات والمشاريع الفعلية صغيرة جدًا في الواقع ، وحلول الذكاء الاصطناعى التي نستخدمها من خلال Baidu و Hongruan و Assetime ، وما إلى ذلك ، كلها مصنوعة بجهد كبير ، والتي ليست على مستوى الخوارزمية. هذه الشركات لديها أنظمتها التقنية وأفكارها على مستوى التطبيق. الخوارزميات هي مورد ، ويتم فحص مصير الخوارزميات وإعادة بنائها بواسطة النظام الفني. نسبة الخوارزميات صغيرة جدًا. الأنظمة حول الخوارزميات هي جوهر بقاء شركات الذكاء الاصطناعى. بعبارة أخرى ، تعتمد شركات الذكاء الاصطناعي على أرباح العصر ، والخوارزميات هي الطعام الذي تأكله شركات الذكاء الاصطناعى ، ونظام دعم الإطار والخوارزمية هي النظام الهضمي لشركات الذكاء الاصطناعى ، وتنتج أخيرًا حلول تطبيقات مختلفة.
بعد توضيح تحديد المواقع الأساسية للخوارزمية ، العودة إلى نظام خوارزمية Zai ، فإن جوهر الخوارزمية هو نظام دعم الخوارزمية. فقط بعد ذلك يمكن إنشاء إطار طبقة التطبيق.
تم تعميد نظام دعم الخوارزمية من Zai لمدة ثلاث سنوات. الآن ، يسير زاي طريقه الخاص.
لا يمكن استخدام نظام قاعدة بيانات الذكاء الاصطناعي إلا لأنظمة النمذجة. على سبيل المثال ، ستعمل عينات مصنف المشهد على الأقل على عشرات الآلاف من 720 بكسل/1080 بكسل. أكبر قليلاً ، ستجيب هذه العينات على مقياس على مستوى مليون. في هذا الوقت ، لإدارة البيانات الكبيرة والوصول الفعال ، يجب استخدام أجهزة أجهزة الخادم ، مثل الذاكرة الكبيرة ،> 20 وحدة المعالجة المركزية الأساسية. هذا له متطلبات معينة لتكنولوجيا قاعدة البيانات.
نظام قاعدة بيانات الذكاء الاصطناعى ليس قاعدة بيانات تقليدية ، ولكنه بنية بيانات على مستوى البرنامج. تدعم هياكل البيانات هذه التسارع متعدد الخيوط ونطاق كبير (نظام دعم البيانات الضخمة على مستوى السل). لا يمكن أن يتكيف الكمبيوتر الشخصي المستخدم في تطوير MIS/ERP التقليدي مع قواعد بيانات الذكاء الاصطناعي: بمجرد أن يكون حجم العينة كبيرًا ، تكون الذاكرة غير كافية ، ويجب تبسيطها أو استخدامها للطريقة الواسعة النطاق لإدارة قاعدة البيانات ، والتي ستضيع الكثير من الوقت في القيام بعمل لا معنى له والذي يتنافس مع الجهاز.
بنية قاعدة بيانات الذكاء الاصطناعي = + هيكل سلسلة عينة + بنية مصفوفة سلسلة عينة تتكيف مع متطلبات البيانات لجميع النماذج
نظام قاعدة بيانات AI = Z.AI.Common (قاعدة بيانات AI) + Z.AI.Editor (قاعدة بيانات نسخة أدوات AI) +* تستخدم قواعد البيانات هذه DFE و ZDB1 و ZDB2 لدعم المكتبات في أسفل طبقة التخزين.
لا يميز نظام قاعدة بيانات الذكاء الاصطناعي بين النموذج الهدف. سيتم دعم أي بيانات تتطلبها النموذج وفقًا لذلك في نظام قاعدة بيانات الذكاء الاصطناعي. يتضمن هذا الدعم دعم API والدعم الموحد ودعم أدوات الأدوات.
بسبب تطوير المشروع ، تم تحديث مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي كنسخة داخلية.
في وقت كتابة هذا التقرير ، قامت مجموعة الأدوات ببناء ما يقرب من 150 نسخة ، والتي خضعت للعديد من الإصلاحات والتحديثات.
كان تاريخ عدد الإصدار 1.4 eval1..eval9 (90 ٪ من عدد الإصدارات قد ولت هنا)
بعد ذلك ، beta1..beta3 (في هذا الوقت ، خطة وقت الإصدار لعام 2023-يونيو)
نصيحة: لا يتضمن الإصدار المفتوح المصدر تقنية دعم النظام الأساسي
ببساطة: يمكن استخدام نمذجة الذكاء الاصطناعى والاعتراف فقط ، ويعتمد تنفيذ التطبيق على ذلك
أولاً ، توضيح مسار الاستخدام المستقبلي لـ ZDB2: أساس البيانات الضخمة
ثانياً ، توضيح حل مشكلة البيانات الضخمة: يجب أن يتوافق محرك قاعدة البيانات لآلية الكمبيوتر ، وسيناريو تطبيق قاعدة البيانات ليس مؤكدًا أبدًا ، ولن تكون قاعدة البيانات نظامًا لحل جميع مشاكل البيانات. يعتقد ZDB2 أنه لحل مشكلة قاعدة البيانات ، يجب عليك تصميم محرك قاعدة البيانات بنفسك ، واستخدام محرك قاعدة بيانات تصميم فريد ومستقل في جميع المشاريع.
مراجعة ترويج المسار الفني لنظام ZDB2
لم يتم وضعها في خطة الترويج المقدمة في الوقت الحالي ، لكنها ستفتح ZDB2 المصدر وستوفر أيضًا بعض العروض التوضيحية ذات الصلة. المنطق الأساسي هو أنني مبرمج ، وعلاقتي بالعالم هي أن العالم يحتاج إلى مساهمتي. في الوقت نفسه ، يقوم العالم أيضًا بحساب لي وينتحلني في أي وقت ، لكن لا يمكن للعالم إيقاف سلوك مساهمتي. لفترة طويلة ، كنت أنا والعالم علاقة بالتجول بشكل متبادل على شعاع التوازن. هذه هي أيضًا النية الأصلية لتكنولوجيا المصادر المفتوحة فقط ولكن ليس مشاريع المصادر المفتوحة: احتضان التكنولوجيا وإنشاء آلية تصفية المصادر المفتوحة.
نظرًا لأن ZDB2 لديه قدرات دعم البيانات الكبيرة ، فإن الاحتمال الكبير في المستقبل سيعطي أساس بيانات جيد للغاية في الأسفل عند استيفاء شروط معينة. يمكن لمحرك بيانات مخصص فقط تلبية جميع المتطلبات.
يمثل ZNET نظام خادم الواجهة الخلفية بأكملها ، وهي بنية المستوى العلوي تعتمد على ZNET.
من منظور الماكرو ، نظام C4 + ZDB2 System + System BigList + نظام أساسي
لا يمكن استخدام هذه المجموعة من اللكمات إلا في 1.4 أو إصدارات مستقبلية.
محرك بيانات نظام ZDB2 الخلفي فريد من نوعه. تعمل جميع خوادم Znet الخلفية تقريبًا في نموذج الخيط (يتم سحب كل طلبات مع تأخير أكثر من 100 مللي ثانية بواسطة مؤشرات ترابط). يجلب نظام القائمة الكبيرة تحسينات كبيرة في السعة على رابط البيانات ، ويوفر C4 بنية متقدمة للواجهة الخلفية للخادم.
هناك العديد من المبرمجين في PAS Circle الذين يأخذون نمط التصميم كطريق عملهم. لقد جلبوا أطر الواجهة الخلفية التي تشبه الأحمق إلى غالبية المبتدئين ، ولديهم مؤسسة نظرية كمبيوتر عميقة للغاية. لقد خلق هذا موقفًا: يعتمد المستخدمون والمصممين ، وليس مترابطًا تمامًا ، وعندما لا يستطيع المصممون تحسين أنفسهم ، سيكون المستخدمون سلبيين. التفكير في الحياة الحقيقية والعمل هو علامة على أن الأشياء الجديدة تظهر في العالم. لقد اكتشف الكثير من الناس ذلك ، لكن لا يمكن للمصممين التحكم فيه ، مما يجعل المستخدمين الموجودين في اتجاه مجرى المصممين غير قادرين على البدء.
أخذ بعض المبرمجين ومصممي مصنعي Delphi كمثال ، وظيفتهم هي الحفاظ على وتطوير Delphi. في عام 2016 ، رأيتهم ما زالوا يحاولون البدء في OpenGL ، ومن الواضح أن عصر الترقية التاريخي لـ Open1.x (Solid Tube) -> Open2.0 (خط أنابيب قابل للبرمجة). حصلت Delphi على DXSCENE من خلال الطرق التجارية ، وتم إحضار FMX إلى المقدمة. هذا سلوك سلبي ، وهو ليس ممارسة رائدة. إذا كان المصمم لديه حدود ذاتية في الطريق ولم يتمكن المشروع من تلبية المعايير ، فسيكون المستخدم سلبيًا للغاية.
ملخص: يمثل ZNET نظام خادم الواجهة الخلفية بأكملها في المستقبل ، مما يجعله مفتوحًا وتحديثًا.
يتم اختصار DrawEngine كـ DE ، ووضعه خفيف الوزن + موحد ، ويتطلب واجهة عرض وإخراج. يقع في طبقة المستخدم الأمامية.
تنشأ معايير API للرسومات من Khronos ، وسيكون لمصنعي البرمجيات والأجهزة مواصفاتها الخاصة. تنعكس معظم هذه المواصفات في آليات ترتيب البكسل ، وتحسين البكسل ، وتحسين API.
في الوقت نفسه ، تحتوي واجهة برمجة تطبيقات الرسومات أيضًا على العديد من المعايير ، والمعادن ، أو OpenGL ، و GLES ، و Vulkan ، و D3D ، والتي تخلق موقفًا: يحتاج العارض إلى أن يكون متوافقًا مع منصات وواجهة برمجة التطبيقات المختلفة ، ويتطلب عددًا كبيرًا من الواجهات ، ويتم ترقية هذه الواجهات وتحديثها بسرعة كبيرة ، مما يجعل تطوير وصيانة المحرك التقويم صعبًا. تتجنب DE مباشرة الواجهات القياسية السابقة والمنصة في وضع التصميم ، ويجعل البرامج الوسيطة: لا بأس في جعل العارض يفرق ، وليس من مشكلة أن العارض يمكن أن يدعم نظام API واحد على الأقل على النظام الأساسي المستهدف.
الطبقة الأساسية من FMX هي عارض. لدعم واجهة برمجة تطبيقات متعددة المنصات ، من الممكن بالفعل القيام بذلك. يتم استخدامه لتصميم الألعاب و VR على ما يرام. يستخدم DE FMX كواجهة إخراج ، ولكن لن يقتصر على FMX. DE ليس مواقع العارض.
لا يسمح تطبيق DrawEngine مباشرة للبرنامج بإكمال العملية ، لأن التقديم يتطلب مصادر بيانات ، مثل مقاطع الفيديو والصور والإطارات المرئية المختلفة. في معظم الأوقات ، يتطلب هذا نظامًا مثل سلسلة الأدوات والواجهة الخلفية وإنتاج المحتوى. لا يمكن التحكم في مسار الكود النقي.
من ناحية أخرى ، لدى DE منظور عالمي معين لرسومات الكمبيوتر. يأخذ طريقه الخاص.
في التحديث 1.4 ، تم تحسين إمكانية جدولة عرض DrawEngine بشكل كبير.
مكونات حل رسومات الكمبيوتر
يرجى قراءة: 1.34 وثيقة الإصدار القديم
يرجى قراءة: التفاصيل
| بنيان | منظمة العفو الدولية | أدوات | الأدوات الصافية | صافي الغيوم | Net-C4-Demo | صافي ديمو |
|---|---|---|---|---|---|---|
| x86 | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز |
| x64 | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز |
| MKL64 | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز |
| CUDA10 | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز |
| CUDA11 | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز |
| CUDA12 | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز | اجتاز |
يختبر برنامج التحويل البرمجي FPC جميع المكتبات في دليل المصدر. دليل الدليل الفرعي هو ارتباط النظام الأساسي. FPC لا يدعمه.
زيادة
2023-7-26
