一、前言

边缘计算可以利用靠近终端用户的分析计算资源，提高应用程序的吞吐量和响应速度。它的应用场景包括智能医疗、自动驾驶、公共安全、人机交互、农业和紧急应用。物联网是边缘计算的一个实例。通过传感器、边缘设备和云设施的协作，物联网可以将计算从云端转移到网络边缘，提供数据持久性、内容缓存、更好的服务交付和质量的物联网数据管理，同时增强隐私和安全性。然而，边缘硬件受到资源限制，导致其无法提供高端和复杂的服务。机器学习工具集依赖于复杂的硬件芯片，需要大量的功率和内存容量才能运行深度神经网络模型。因此，对于嵌入式物联网来说，TinyML成为一个新兴的研究课题。本文旨在讨论TinyML的现有发展情况，主要包括：TinyML的基本定义、现有的TinyML工具集、TinyML的关技术方向、TinyML的应用以及面临的问题与挑战

服务流量限制

计算机程序可依据其瓶颈分为磁盘IO瓶颈型，CPU计算瓶颈型，网络带宽瓶颈型，分布式场景下有时候也会外部系统而导致自身瓶颈。

瑞芯微作为国内的芯片制造商，2014年的时候，与英特尔展开了“低于150美元的平板电脑”方面的合作。近日外媒Notebook Italia展示了一款瑞芯微ARM架构RK3288W处理器的Windows 10 Mobile平板新品——品铂 U8t。

品铂推出U8t Windows 10 Mobile平板

品铂 U8t采用了7.85英寸1024x768分辨率的屏幕，1GB RAM + 16GB ROM。运行Windows 10 Mobile操作系统。另一款标明为“Best Buy”的型号，则配备了2GB RAM + 32GB ROM，以及“Retina”显示屏，不过两款平板均采用了瑞芯微（Rockchip）的芯片。不过，这款平板只支持Wi-Fi，不知道厂家后期是否会推出支持移动数据的版本。

ZDNET至顶网 3月6日 北京消息 对于 Mac 用户来说，今天是一个好日子——全新的 Office 2016 for Mac 预览版现在正式发布了!

Office 2016 for Mac 由云服务驱动，用户可以在任何时间、任何地点、用任何设备访问你的文档。这与微软近期发布的 Office for Windows 10 相似，Office 2016 for Mac 为用户带来了熟悉的 Office 体验，同时又针对 Mac 的界面设计与系统特性进行了精心地适配。新的应用完美支持 Retina 显示屏(包括上千个高清图标)，提供了适配 Mac 系统的全屏显示，甚至还支持文档滚动的弹性效果这样的细节场景。由于有太多新功能，无法在这个博客中一一列举，下面将重点展示一些亮点功能的概览。

作者：钱雨沉/产品观察家

我是一个爱喵的文身胡子男。

[核心提示]Pocket 推出付费版，让阅读更加随身，让内容永久存在你自己的账号中。“把我装进口袋，就有了全世界。”

编辑说：上周其实写了每周产品更新，但是一次意外的浏览器崩溃导致已经写完但是没有保存的数据都丢了，伤心到不能重来。诸位见谅。

Pocket

本周 Pocket 宣布推出收费服务，iOS与Android双版本均得到了更新。

编辑：CV君

基于世界权威的人脸检测公开评测集 WIDER FACE『http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/WiderFace_Results.html』的两张性能测试图，以 RetinaFace 为标杆，寻找所谓的比它性能更好的人脸检测算法。

首先先介绍 RetinaFace，出自论文『

[发布资源] 我只是来发壁纸的！！！400张精选Retina高清壁纸下载 3840*2400分辨率！ 只看楼主

本帖最后由 tian_sweet 于 2016-3-19 11:12 编辑

喜欢的朋友求加分~

支持一下哦。。。。

引用: 对tian_sweet于2016-03-19 10:33:50在楼主发表的内容评分：人气:+1;
本帖最后由 tian_sweet 于 2016-3-19 11:12 编辑

大家好，我是Echa。

视频会议，是指位于两个或多个地点的人们，通过通信设备和网络，进行面对面交谈的会议。根据参会地点数目不同，视频会议可分为点对点会议和多点会议。

日常生活中的个人，对谈话内容安全性、会议质量、会议规模没有要求，可以采用如腾讯QQ这样的视频软件来进行视频聊天。

而政府机关、企业事业单位的商务视频会议，要求有稳定安全的网络、可靠的会议质量、正式的会议环境等条件，则需要使用专业的视频会议设备，组建专门的视频会议系统。由于这样的视频会议系统都要用到电视来显示，也被称为电视会议、视讯会议。

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，主要目的是识别图像中的多个目标并给出它们的位置。以下是一些目标检测领域的经典和流行算法：

1. R-CNN：区域卷积神经网络（R-CNN）是目标检测的一种经典方法。它首先使用选择性搜索（selective search）提取图像中的区域建议，然后使用卷积神经网络（CNN）对每个提议进行特征提取和分类。

Spring Cloud OpenFeign熔断

前面讲述了服务之间的相互通信，通过注解的形式，OpenFeign 的声明式HTTP客户端很容易做到不同服务之间的相互调用。

我们的服务最终会部署在服务器上，由于各种原因，服务难免会发生故障，这时其他服务将无法调用故障服务，可能会一直卡在那里，导致用户体验差。针对这个问题，我们需要对服务接口进行错误处理,一旦发现无法访问,立即返回并报错,即捕捉到异常后立刻以可读化的字符串的形式返回到前端。

基于以上问题，业界提出了熔断器模型。在Spring Cloud 中，我们可以采用SpringCloud NetflixHystrix实现熔断器。在OpenFeign集成熔断器之前，我们应对Hystrix有一定了解，因此本节先介绍Hystrix，并将其集成到OpenFeign 中。