机器学习是一门专业性很强的技术，它大量地应用了数学、统计学上的知识，因此总会有一些蹩脚的词汇，这些词汇就像“拦路虎”一样阻碍着我们前进，甚至把我们吓跑。因此认识，并理解这些词汇是首当其冲的任务。本节将介绍机器学习中常用的基本概念，为后续的知识学习打下坚实的基础。

边缘协同推理具有极大的应用价值，目前，正处于快速发展期，但清晰而又统一的处理方法尚未形成，值得我们重点研究. 本文对边缘协同智能的发展历史进行了简要回顾，对推理过程中涉及到的关键技术进行了归纳整理. 通过对不同关键技术的纵向总结、适用场景分析以及技术间的对比等，重点从动态场景角度提出了边缘协同推理存在的挑战与值得发展的方向. 整体来看，边缘协同推理目前还有极大的发展空间，我们未来的研究工作重点将放

mmyolo训练模型报错：ValueError: Key img_path is not in available keys解决办法执行：pip install albumentations==1.3.1，即可解决

通信技术正在经历一场新的革命。第五代蜂窝无线系统(5G)的出现，带来了增强型移动宽带(eMBB)、超可靠低延迟通信(URLLC)和大规模机器类型通信(mMTC)。随着物联网(IoT)的普及，广泛分布的移动和物联网设备产生了更多的数据，可能比超大规模云数据中心产生的数据还要多。具体来说，根据爱立信的预测，45%到2024年，全球互联网数据的40ZB将由物联网设备产生。将如此庞大的数据从边缘转移到云端

５Ｇ和物联网时代的到来，海量数据的产生与任务计算对现有网络产生极大的冲击，基于Internet的云计算虽然提供了对虚拟共享的可配置计算和存储资源的广泛访问和按需访问，是处理海量数据与计算任务的绝佳平台，但是对于５Ｇ时代的诸如在线游戏、虚拟现实和超高清视频流等高速访问超低延时的应用和海量终端互联来说，云计算是无法满足其要求的。与此同时，下一代互联网的关键特征之一是信息越来越多地在本地生成并在本地消费

通信技术正在经历一场新的革命。第五代蜂窝无线系统(5G)的出现，带来了增强型移动宽带(eMBB)、超可靠低延迟通信(URLLC)和大规模机器类型通信(mMTC)。随着物联网(IoT)的普及，广泛分布的移动和物联网设备产生了更多的数据，可能比超大规模云数据中心产生的数据还要多。具体来说，根据爱立信的预测，45%到2024年，全球互联网数据的40ZB将由物联网设备产生。将如此庞大的数据从边缘转移到云端

到这里就执行不动了，提示网络出错，请重试。。。。

今天做项目引入一个maven之后项目启动报错，很是无奈。碰到这种引入jar包导致的启动问题很可能是就是引入的依赖冲突，或者是版本问题，一般情况下版本问题可能性会更大。但是我这里明显不是版本冲突问题，就是jar包冲突问题，如果是maven项目之间排除掉所冲突的依赖包即可，maven依赖问题冲突解决办法：https://blog.csdn.net/kingwinstar/article/details

知识图谱通常应用于自然语言处理和人工智能领域，常用于提高机器学习模型的准确性和效率。它还可以用于数据挖掘、信息检索、问答系统和语义搜索等领域。近年来知识图谱在电子商务、金融、公安、医疗等行业逐步开始落地，在这些行业的渗透、深入中，知识图谱愈来显现其基础性作用。

大多数情况下，无需更改模型或训练设置即可获得良好的结果，**前提是数据集足够大且标记良好**。如果一开始没有得到好的结果，你可以采取一些步骤来改进，但我们始终建议用户在考虑任何更改之前**先使用所有默认设置进行训练**。这有助于建立性能基线baseline并发现需要改进的领域。