Z AI1.4
1.0.0
簡単な紹介
オープンソースバージョンは、自由にモデル化され、自由にモデル化され、自分で問題を解決および特定できます。プロジェクトフレームワークの設計、ベースとプラットフォーム化、および実装はオープンソースではなく、ドキュメントを提供しません。
アルゴリズムシステムは、アルゴリズムAPI +アルゴリズムサポートで構成されています。アルゴリズムサポートとは、モデリングシステム、アルゴリズムのアプリケーションアイデアなどのアルゴリズム条件を実行することを指します。これは、アルゴリズムサポートであるDNN-Threadシステムなど、サンプルデータベースもアルゴリズムサポートであり、サンプルデータベースに基づいて構築されたモデリングツールもサポートです。
アルゴリズムAPIは、GITのさまざまなCV+認識特性を備えたオープンソースプロジェクトの一部です。 Zaiにはいくつかの独立した革新があり、アルゴリズムのアイデアと方向性は基本的にこれらのオープンソースプロジェクトと一致しています。一部のオープンソースプロジェクトは、Zaiのアルゴリズムよりもさらに高度であり、認識率が高くなっています。オープンソースプロジェクトを見ると、更新の強度を調べます。継続的な強力な更新のみが、ソーシャルプロダクションとアプリケーションに真に進むことができます。そうしないと、時間は洗い流されます。
ZAIの初期バージョン（1.2/1.3）では、アルゴリズムシステムの構築に常に大きな注意を払ってきました。基本的に、更新するたびに、多くの新しいアルゴリズムが追加されます。その後、リリースバージョンが完了した後、これらのアルゴリズムは数十のオープンソースプロジェクトに相当する可能性があり、これらのアルゴリズムのほとんどは適用されていません。これは恥ずかしいです！ほとんどのアプリケーションはターゲット検出のみであるため、ターゲット分類、シーン分類、およびその他のアルゴリズムは基本的に適用されません。多数のアルゴリズムが追加されていても、何も変更しません。たとえば、Yolov7を追加すると同じになります。コンピューティングエンジンに複数の同性アルゴリズムを統合することは意味がありません。これはアプリケーションモデルを変更することはなく、モデリングの結果やプロジェクトの成功または失敗を変更することもありません。
アルゴリズムと実際のプロジェクトの一致は実際には非常に少なく、Baidu、Hongruan、Sensetimeなどを通じて使用するAIソリューションはすべて、アルゴリズムレベルではない多大な努力で作られています。これらの企業には、独自の技術システムとアプリケーションレベルのアイデアがあります。アルゴリズムはリソースであり、アルゴリズムの運命はスクリーニングされ、技術システムによって再構築されます。アルゴリズムの割合は非常に少ないです。アルゴリズムの周りのシステムは、AI企業の生存の中核です。別の言い方をすれば、AI企業は時代の配当に依存しているため、アルゴリズムはAI企業が食べる食品であり、フレームワークとアルゴリズムサポートシステムはAI企業の消化器系であり、最終的にさまざまなアプリケーションソリューションを生成します。
アルゴリズムの本質的な位置決めを明確にした後、Zaiアルゴリズムシステムに戻ると、アルゴリズムのコアはアルゴリズムサポートシステムです。その後のみ、アプリケーションレイヤーフレームワークを確立できます。
ZAIのアルゴリズムサポートシステムの一部は、3年間洗礼を受けています。現在、ザイは独自のルートを取っています。
AIデータベースシステムは、モデリングシステムにのみ使用できます。たとえば、シーン分類子サンプルは、少なくとも数万720p/1080pになります。少し大きく、これらのサンプルは100万レベルのスケールに答えます。現時点では、ビッグデータ管理と効率的なアクセスのために、大きなメモリ、20のコアCPUなどのサーバーハードウェアデバイスを使用する必要があります。これには、データベーステクノロジーの特定の要件があります。
AIデータベースシステムは、従来のデータベースではなく、プログラムレベルのデータ構造です。これらのデータ構造はすべて、マルチスレッドアクセラレーションと大規模（TBレベルのビッグデータサポートシステム）をサポートしています。従来のMIS/ERP開発で使用されているPCはAIデータベースに適応できません。サンプルサイズが大きくなると、メモリが不十分であるため、大規模な方法を合理化または使用してデータベースを管理する必要があります。
AIデータベース構造= +サンプルチェーン構造 +すべてのモデルのデータ要件に適応するサンプルチェーンマトリックス構造
AIデータベースシステム= Z.AI.COMMON（AIデータベース） + Z.Ai.Editor（AI ToolChain Copy Database） +*。DProj（モデリングツールチェーンシステム全体、約20〜30モデリングサポートツール）。これらのデータベースは、ストレージレイヤーの下部にあるDFE、ZDB1、およびZDB2ツールサポートライブラリを使用します。
AIデータベースシステムは、ターゲットモデルを区別しません。モデルで必要なデータは、AIデータベースシステムでそれに応じてサポートされます。これらのサポートには、APIサポート、標準化されたサポート、およびツールチェーンサポートが含まれます。
プロジェクトの開発により、AIツールチェーンは内部バージョンとして更新されました。
執筆時点で、ツールチェーンは150近くのバージョンを構築しており、多数の修理と更新が行われています。
バージョンカウントの履歴は1.4 eval1..Eval9（バージョンの数の90％がここになくなっています）
その後、beta1..beta3（この時点で、2023年6月のリリース時間計画）
ヒント：オープンソースバージョンにはプラットフォームサポートテクノロジーは含まれていません
簡単に言えば： AIモデリングと認識のみを使用でき、アプリケーションの実装はあなた自身に依存します
まず、ZDB2の将来の使用ルートを明確にする：ビッグデータの基礎
第二に、ビッグデータの問題解決を明確にします。データベースエンジンはコンピューターメカニズムに準拠する必要があり、データベースアプリケーションのシナリオは決して確実ではなく、データベースはすべてのデータ問題を解決するシステムではありません。 ZDB2は、データベースの問題を解決するには、データベースエンジンを自分で設計し、すべてのプロジェクトで独自の独立したデザインデータベースエンジンを使用する必要があると考えています。
ZDB2システムの技術的なルートプロモーションのレビュー
当面は前景プロモーション計画には載っていませんが、ZDB2をオープンソースにし、関連するデモも提供します。根底にある論理は、私がプログラマーであるためであり、世界との関係は、世界が私の貢献を必要としているということです。同時に、世界はいつでも私を計算し、盗用していますが、世界は私の貢献行動を止めることはできません。長い間、私と世界はバランスビームに相互に踏み込む関係でした。これは、オープンソーステクノロジーのみの元の意図でもありますが、オープンソースプロジェクトではありません。テクノロジーを採用し、オープンソースフィルタリングメカニズムを確立します。
ZDB2にはビッグデータサポート機能があるため、将来の高い確率は、特定の条件が満たされたときに非常に優れたデータファンデーションを提供します。カスタムデータエンジンのみがすべての要件を満たすことができます。
ZNETは、ZNETに基づく上位レベルのアーキテクチャであるバックエンドサーバーシステム全体を表します。
マクロの観点から、C4システム + ZDB2システム +ビッグリストシステム +コアシステム
この組み合わせパンチのセットは、1.4または将来のバージョンでのみ使用できます。
ZDB2バックエンドシステムのデータエンジンは一意です。ほぼすべてのZNETバックエンドサーバーは、スレッドモデルで動作します（100msを超える遅延があるすべての要求は、スレッドで引っ張られます）。 BigListシステムは、データリンクに大容量の改善をもたらし、C4はサーバーバックエンドの高度なアーキテクチャを提供します。
PASサークルには、作業ルートとしてデザインパターンを取るプログラマがたくさんいます。彼らは初心者の大半に愚か者のようなバックエンドフレームワークをもたらし、非常に深いコンピューター理論の基盤を持っています。これは状況を生み出しました。ユーザーとデザイナーは依存しており、完全に相互依存していないことであり、デザイナーが自分自身を改善できない場合、ユーザーは受動的になります。実際の生活と仕事を反映することは、世界に新しいものが登場する兆候です。多くの人がそれを発見しましたが、デザイナーはそれを制御できないため、デザイナーの下流に位置するユーザーが開始できません。
Delphiメーカーのプログラマーやデザイナーをいくつかの例として、彼らの仕事はDelphiを維持して開発することです。 2016年、私は彼らがまだOpenGLを始めようとしているのを見て、明らかにOpen1.x（Solid Tube） - > Open2.0（プログラム可能なパイプライン）の歴史的なアップグレード時代を逃しました。 Delphiは商業用ルートを通じてDXSceneを取得し、FMXが前面に持ち込まれました。これは受動的な行動であり、先駆的な慣行ではありません。デザイナーが途中で自己制限を受け、プロジェクトが標準を満たすことができない場合、ユーザーは非常に受動的になります。
概要：Znetは、将来的にはバックエンドサーバーシステム全体を表し、オープンと更新を維持します。
DrawEngineはDEと略され、その位置は軽量 +標準化されており、レンダリングと出力インターフェイスが必要です。フロントエンドユーザーレイヤーにあります。
グラフィックスのAPI標準はクロノスに由来し、ソフトウェアおよびハードウェアメーカーにも独自の仕様があります。これらの仕様のほとんどは、ピクセル配置、ピクセル最適化、およびAPI最適化のメカニズムに反映されています。
同時に、グラフィックスAPIには、金属、OpenGL、Gles、Vulkan、D3Dなどの多くの標準もあり、状況を作成します。レンダラーはさまざまなプラットフォームとAPIと互換性があり、多数のインターフェイスが必要であり、これらのインターフェイスは非常に迅速にアップグレードおよび更新され、レンディングエンジンの開発とメンテナンスが非常に迅速になります。 DEは、設計のポジショニングにおける以前の標準インターフェイスとプラットフォーム化を直接回避し、ミドルウェアを作成します。レンダラーを差別化することは問題ありません。レンダラーがターゲットプラットフォームで少なくとも1つのAPIシステムをサポートできることは問題ありません。
FMXの基礎となる層はレンダラーです。マルチプラットフォームAPIサポートの場合、実際にそれを行うことが可能です。ゲームを設計するために使用され、VRは問題ありません。 DEはFMXを出力インターフェイスとして使用しますが、FMXに限定されません。 DEはレンダラーのポジショニングではありません。
レンダリングにはビデオ、写真、さまざまなビジュアルフレームなどのデータソースが必要であるため、DrawEngineの適用により、プログラムがプロセスを完了することはできません。ほとんどの場合、これにはツールチェーン、バックエンド、コンテンツの生産などのシステムが必要です。純粋なコードルートを制御することはできません。
一方、DEには、コンピューターグラフィックスの特定のグローバルな視点があります。独自のルートが必要です。
1.4アップデートでは、DrawEngineのレンダリングスケジューリング機能が大幅に最適化されました。
コンピューターグラフィックスのコンポーネントは解決します
読んでください：1.34古いバージョンドキュメント
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FPCコンパイラは、ソースディレクトリ内のすべてのライブラリをテストします。ソースディレクトリサブディレクトリはプラットフォーム相関です。 FPCはそれをサポートしていません。
以上
2023-7-26
