Z AI1.4
1.0.0
Breve introducción
La versión de código abierto se puede obtener libremente, modelarse libremente e resolver problemas por sí mismos. El diseño, la base y la plataformación del marco del proyecto, y la implementación no son de código abierto y no proporcionan documentación.
El sistema de algoritmo consiste en soporte de algoritmo API + algoritmo. El soporte de algoritmo se refiere a la ejecución de condiciones de algoritmo, como sistemas de modelado, ideas de aplicaciones de algoritmo, como el sistema DNN-Thread, que es un soporte de algoritmo, la base de datos de muestra también es un soporte de algoritmo y las herramientas de modelado construidas en función de la base de datos de muestra también son un soporte.
La API de algoritmo es parte de los proyectos de código abierto con varias propiedades de reconocimiento CV+ en GIT. Zai tendrá algunas innovaciones independientes, y las ideas y direcciones de algoritmos son básicamente consistentes con estos proyectos de código abierto. Algunos proyectos de código abierto son aún más avanzados que los algoritmos de Zai y tienen una tasa de reconocimiento más alta. Mirando proyectos de código abierto, observamos la intensidad de las actualizaciones. Solo las actualizaciones continuas y fuertes pueden avanzar realmente a la producción y aplicación social, de lo contrario, serán arrastradas por el tiempo.
En las primeras versiones de Zai (1.2/1.3), siempre he prestado gran atención a la construcción del sistema de algoritmos. Básicamente, cada vez que actualizo, se agregarán muchos algoritmos nuevos. Más tarde, después de completar la versión de lanzamiento, estos algoritmos pueden ser equivalentes a docenas de proyectos de código abierto, y la mayoría de estos algoritmos no se han aplicado. ¡Esto es vergonzoso! Debido a que la mayoría de las aplicaciones son solo la detección de objetivos, la clasificación de destino, la clasificación de la escena y otros algoritmos básicamente no se aplicarán. Incluso si se agregan docenas de algoritmos, no cambiará nada. Por ejemplo, será lo mismo al agregar yolov7. No tiene sentido integrar múltiples algoritmos de la misma naturaleza en el motor informático. Esto no cambiará el modelo de aplicación, ni cambiará los resultados de modelado y el éxito o el fracaso del proyecto.
La coincidencia entre algoritmos y proyectos reales es en realidad muy pequeño, y las soluciones de IA que utilizamos a través de Baidu, Hongruan, Sensret, etc. están hechas con gran esfuerzo, que no está a nivel de algoritmo. Estas compañías tienen sus propios sistemas técnicos e ideas a nivel de aplicación. Los algoritmos son un recurso, y el destino de los algoritmos es examinado y reconstruido por el sistema técnico. La proporción de algoritmos es muy pequeña. Los sistemas alrededor de los algoritmos son el núcleo de la supervivencia de las compañías de IA. Para decirlo de otra manera, las empresas de IA confían en los dividendos de los tiempos, los algoritmos son los alimentos que comen las compañías de IA, y el sistema de apoyo al marco y los algoritmos son el sistema digestivo de las compañías de IA y finalmente producen diversas soluciones de aplicaciones.
Después de aclarar el posicionamiento esencial del algoritmo, regrese al sistema de algoritmo Zai, el núcleo del algoritmo es el sistema de soporte de algoritmo. Solo después de eso se puede establecer el marco de la capa de aplicación.
El sistema de soporte de algoritmo parte de Zai ha sido bautizado durante tres años. Ahora, Zai está tomando su propia ruta.
El sistema de base de datos AI solo se puede utilizar para modelar sistemas. Por ejemplo, las muestras del clasificador de escena serán al menos decenas de miles de 720p/1080p. Un poco más grande, estas muestras responderán una escala de un millón de niveles. En este momento, para la administración de big data y el acceso eficiente, se deben utilizar dispositivos de hardware del servidor, como memoria grande,> 20 CPU principales. Esto tiene ciertos requisitos para la tecnología de bases de datos.
El sistema de base de datos AI no es una base de datos tradicional, sino una estructura de datos a nivel de programa. Todas estas estructuras de datos admiten aceleración de subprocesos múltiples y sistema de soporte de big data a gran escala (TB a nivel de TB). La PC utilizada en el desarrollo tradicional de MIS/ERP no puede adaptarse a las bases de datos de IA: una vez que el tamaño de la muestra es grande, la memoria es insuficiente y debe simplificarse o usarse el método a gran escala para administrar la base de datos, lo que perderá mucho tiempo haciendo un trabajo sin sentido que compite con el hardware.
Estructura de base de datos de IA = + estructura de cadena de muestra + estructura de matriz de cadena de muestra que se adapta a los requisitos de datos de todos los modelos
AI Database System = Z.AI.common (base de datos AI) + Z.AI.Editor (base de datos de copia de AI Toolchain) +*. Dproj (todo el sistema de cadena de herramientas de modelado, alrededor de 20-30 herramientas de soporte de modelado). Estas bases de datos utilizan bibliotecas de soporte de herramientas DFE, ZDB1 y ZDB2 en la parte inferior de la capa de almacenamiento.
El sistema de base de datos AI no distingue entre el modelo de destino. Cualquier datos requeridos por el modelo se admitirán en consecuencia en el sistema de base de datos AI. Este soporte incluye soporte de API, soporte estandarizado y soporte de cadena de herramientas.
Debido al desarrollo del proyecto, la AI Toolchain se ha actualizado como una versión interna.
Al momento de escribir, la cadena de herramientas ha creado casi 150 versiones, que han sufrido numerosas reparaciones y actualizaciones.
El historial de recuento de versiones ha sido 1.4 Eval1..Eval9 (90% del número de versiones se ha ido aquí)
Después de eso, beta1..beta3 (en este momento, el plan de tiempo de lanzamiento para 2023-junio)
Consejo: La versión de código abierto no incluye la tecnología de soporte de la plataforma
En pocas palabras: solo se puede utilizar el modelado y el reconocimiento de IA, y la implementación de la aplicación depende de la suya
Primero, aclare la ruta de uso futuro de ZDB2: la base de Big Data
En segundo lugar, aclare la resolución de problemas de Big Data: el motor de la base de datos debe cumplir con el mecanismo de la computadora, el escenario de la aplicación de la base de datos nunca es seguro, y la base de datos no será un sistema para resolver todos los problemas de datos. ZDB2 cree que para resolver el problema de la base de datos, debe diseñar el motor de la base de datos tú mismo y usar un motor de base de datos de diseño único e independiente en todos los proyectos.
Revisión de la promoción de ruta técnica del sistema ZDB2
No se ha puesto en el plan de promoción en primer plano por el momento, pero abrirá Source ZDB2 y también proporcionará algunas demostraciones relacionadas. La lógica subyacente es porque soy un programador, y mi relación con el mundo es que el mundo necesita mi contribución. Al mismo tiempo, el mundo también me está calculando y plagiando en cualquier momento, pero el mundo no puede detener mi comportamiento de contribución. Durante mucho tiempo, yo y el mundo hemos sido una relación de paso mutuamente en un rayo de equilibrio. Esta es también la intención original de solo tecnología de código abierto pero no proyectos de código abierto: adoptar la tecnología y establecer un mecanismo de filtrado de código abierto.
Debido a que ZDB2 tiene capacidades de soporte de Big Data, la alta probabilidad en el futuro ofrece una base de datos muy buena en la parte inferior cuando se cumplan ciertas condiciones. Solo un motor de datos personalizado puede cumplir con todos los requisitos.
ZNET representa todo el sistema de servidor de backend, una arquitectura de nivel superior basada en ZNET.
Desde una perspectiva macro, sistema C4 + Sistema ZDB2 + Sistema BigList + Sistema Core
Este conjunto de golpes combinados solo se puede usar en 1.4 o futuras versiones.
El motor de datos del sistema de backend ZDB2 es único. Casi todos los servidores de backend de ZNET funcionan en el modelo de subprocesos (cada solicitud con un retraso de más de 100 ms se extrae mediante hilos). El sistema BigList aporta mejoras de gran capacidad al enlace de datos, y C4 proporciona una arquitectura avanzada para el backend del servidor.
Hay muchos programadores en el círculo PAS que toman el patrón de diseño como su ruta de trabajo. Han traído marcos de backend tontos a la mayoría de los principiantes, y tienen una base de teoría de computadoras muy profunda. Esto ha creado una situación: los usuarios y los diseñadores dependen, no son completamente interdependientes, y cuando los diseñadores no pueden mejorarse, los usuarios serán pasivos. Reflexionar en la vida y el trabajo real es una señal de que aparecen cosas nuevas en el mundo. Muchas personas lo han descubierto, pero los diseñadores no pueden controlarlo, lo que hace que los usuarios se encuentren aguas abajo de los diseñadores que no pueden comenzar.
Tomando a algunos programadores y diseñadores de fabricantes de Delphi como ejemplo, su trabajo es mantener y desarrollar Delphi. En 2016, los vi todavía tratando de comenzar con OpenGL, y obviamente me perdí la era histórica de actualización de Open1.x (tubo sólido) -> Open2.0 (tubería programable). Delphi adquirió DXScene a través de rutas comerciales, y FMX fue llevado al frente. Este es un comportamiento pasivo, que no es una práctica pionera. Si el diseñador tiene autosuguridad en el camino y el proyecto no puede cumplir con los estándares, el usuario será muy, muy pasivo.
Resumen: ZNET representa todo el sistema de servidor de backend en el futuro, manteniéndolo abierto y actualizado.
DrawEngine se abrevia como DE, y su posicionamiento es liviano + estandarizado, y requiere una interfaz de representación y salida. Se encuentra en la capa de usuario front-end.
Los estándares de API gráficos se originan en Khronos, y los fabricantes de software y hardware también tendrán sus propias especificaciones. La mayoría de estas especificaciones se reflejan en los mecanismos de disposición de píxeles, optimización de píxeles y optimización de API.
Al mismo tiempo, la API de gráficos también tiene muchos estándares, metal, OpenGL, GLES, Vulkan, D3D, que crea una situación: el renderizador debe ser compatible con varias plataformas y API, y requiere una gran cantidad de interfaces, y estas interfaces se actualizan y se actualizan muy rápidamente, lo que dificulta el desarrollo y el mantenimiento del motor de renderización. DES directamente evita las interfaces y la plataformación estándar anteriores en el posicionamiento del diseño, y hace un middleware: está bien hacer que el renderizador se diferencie, y no es un problema que el renderizador pueda admitir al menos un sistema API en la plataforma de destino.
La capa subyacente de FMX es un renderizador. Para el soporte de API multiplataforma, en realidad es posible hacerlo. Se usa para diseñar juegos y la realidad virtual está bien. De usa FMX como interfaz de salida, pero no se limitará a FMX. De no es un posicionamiento de renderizador.
La aplicación de DrawEngine no permite que el programa complete el proceso, porque la representación requiere fuentes de datos, como videos, imágenes y varios marcos visuales. La mayoría de las veces, esto requiere un sistema como la cadena de herramientas, el backend y la producción de contenido. La ruta del código puro no se puede controlar.
Por otro lado, DE tiene una cierta perspectiva global de gráficos por computadora. Toma su propia ruta.
En la actualización 1.4, la capacidad de programación de renderizado de DrawEngine se optimizó en gran medida.
Los componentes de los gráficos de la computadora resuelven
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El compilador FPC prueba todas las bibliotecas en el directorio de origen. El subdirectorio de directorio de origen es la correlación de la plataforma. FPC no lo admite.
encima
2023-7-26
