AI与物理

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这篇文章讲述了一名普通嵌入式算法应用工程师的工作经验和心得。他建议首先要理解AI的基本概念和应用，然后根据自己的业务需求选择合适的深度学习框架，如tensorflow、caffe、pyTorch等。同时，重点掌握C/C++编程，以便在嵌入式环境中高效地进行模型部署和执行。此外，他还强调了数据的重要性，认为数据的积累和处理是实现有效AI应用的关键。最后，他认为团队的构成应包括既有丰富经验的嵌入式工程师，也有AI领域的专家，以及负责数据采集和标注的专职人员。

这篇文章介绍了如何使用PyCharm插件配合华为云的一站式AI开发平台ModelArts进行AI模型开发。 ModelArts能够支持各种异构计算资源和主流AI开发框架，同时也允许开发者使用自研的算法框架。用户可以使用ModelCharm插件，并在ide中直接进行Modelarts的安装和credential的获取。获取训练数据并上传至OBS，然后使用PyCharm提交训练作业即可。

这篇文章强调了进行AI开发的技术转型的过程和步骤，并指出了不同类型的工作所需的知识和技能。作者建议读者在决定进行技术转型之前，应根据自身情况考虑并制定计划，并在执行过程中严监督自己。此外，作者还强调了技术创新的价值不仅在于技术本身，更在于如何将其应用于实际业务中，以实现更大的价值。