边缘计算场景下,边缘侧部署的应用多以AI应用为主,下面我们来思考几个关于边缘计算与AI的核心问题:
- 为什么边缘计算大多提供的是AI推理服务?
- AI应用与传统的应用有什么本质上的区别?
- 边缘AI应用与传统AI应用有什么本质上的区别?
- 借助KubeEdge框架,能为边缘AI应用带来怎样的便利?
关键提炼:
- AI应用相比于传统应用,所需要的运算资源有什么不同? 软件设计方式有什么不同?
- 将AI应用部署在云端提供服务,会面临怎样的问题?
- KubeEdge是如何管理边缘AI应用的?
边缘计算场景下,边缘侧部署的应用多以AI应用为主,下面我们来思考几个关于边缘计算与AI的核心问题:
关键提炼:
字符集(Character Set)
字符集是一个用于表示文本字符的符号集合。它定义了所有可能的字符,包括字母、数字、标点符号和特殊符号等。例如,ASCII(美国信息交换标准代码)是一个字符集,它包含了128个字符,用于表示英文文本和一些基本的控制字符。而Unicode则是一个更为广泛的字符集,它旨在涵盖世界上所有书写系统的字符,包括各种语言的字母、符号、标点符号等。
编码(Encoding)
编码是将字符集中的字符映射到计算机可以处理(存储和传输)的数字代码的过程。每个字符在编码方案中都有一个唯一的数字表示。例如,在ASCII编码中,大写字母A的编码是65,小写字母z的编码是122。而在Unicode编码中,字符被映射到一个更大的数字空间,以便能够表示更多的字符。
为什么需要编码?
计算机内部处理:计算机内部使用二进制数字(0和1)进行运算和存储。编码是将人类可读的字符转换为计算机可处理的二进制形式的关键步骤。
数据存储:通过将字符编码为数字,我们可以将文本信息存储在计算机的内存、硬盘或其他存储介质中。
数据传输:编码允许字符数据通过计算机网络进行传输。例如,当我们在网页上输入文本时,这些文本字符会被编码为二进制数据,然后通过互联网发送到服务器。
多语言支持:不同的字符集支持不同的语言和字符。Unicode等广泛字符集和相应的编码方案(如UTF-8、UTF-16)使得计算机能够处理和显示多种语言的文本,促进了全球化交流和信息共享。
数据一致性:使用统一的编码标准可以确保在不同系统和平台之间传输和显示文本时的一致性和准确性。
总之,字符集定义了可以使用的字符,而编码则是将这些字符转换为计算机可以理解和处理的数字形式。编码的存在使得文本数据能够在计算机系统中被有效地存储、处理和传输。
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