2017阿里开源大事件:技术趋势与实践全览

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《云栖精选12月刊2017年阿里巴巴开源那些事》是一期深入探讨了阿里巴巴在2017年在开源领域的显著成就和技术贡献的专题文章。自2011年启动第一波开源项目以来,阿里巴巴的技术团队积极投身于全球开源社区的建设,开源项目数量逐年增长,截至该刊出版时,已拥有超过150个项目,且部分项目的GitHub星标数已突破万级,显示出公司在国际技术界的重要地位。 在中国GitHub的顶尖贡献者名单中,阿里巴巴作为唯一的中国公司脱颖而出,这体现了其在开源技术上的卓越贡献。在2017年度“最受欢迎中国开源软件Top20”评选中,阿里巴巴更是占据了五个席位,显示出其开源项目的广泛认可和实用性。 文章重点介绍了几项重大开源发布,如阿里云ET航空大脑在首都机场的应用,通过智能化调度显著提高了航班效率;阿里云对精准扶贫的承诺,以及其加入CNCF成为白金会员,反映了公司在云计算技术上的领导力和对社会的贡献。此外,还包括一系列DevOps系列文章,展示了如何将DevOps理念与阿里云服务相结合,以及在容器化、性能优化、服务框架等方面的最佳实践。 在应用实践部分,文中提供了入门RocketMQ的教程,比较了RocketMQ和Kafka在Topic数量对单机性能的影响,以及Weex+HTTPDNS在iOS环境下的解决方案。还有基于Macaca的混合H5应用UI自动化测试的进阶指南,以及阿里巴巴自主研发的Pouch容器技术和Dubbo框架的最新动态。 封面报道聚焦于2017年的阿里巴巴开源项目,包括OpenMessaging的开源发布,这个项目标志着阿里巴巴在分布式消息领域发起的首个国际标准,以及对自研容器技术Pouch和分布式服务框架Dubbo的重大更新。这些举措预示着阿里巴巴在未来将继续在开源技术领域扮演重要角色。 同时,文中还涵盖了阿里云总裁胡晓明对于AI发展的见解,以及对“产业AI”未来的预测,以及对下一代人机语音交互技术专家鄢志杰的专访,展现了公司在人工智能领域的前瞻性思考和实践。 这期《云栖精选》全面展示了阿里巴巴在2017年开源技术领域的活跃度、创新成果以及对未来趋势的洞察,为读者提供了深入了解阿里巴巴开源战略及其在IT行业的影响力的一个窗口。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行