13、边缘AI团队搭建与人才招聘指南

边缘AI团队搭建与人才招聘指南

1. 边缘AI开发基础建议

对于没有嵌入式开发经验的独立开发者,可以通过在目标硬件上构建一些非AI项目来提升技能。为了更轻松地开展工作,可考虑使用片上系统(SoC)级别的硬件,因为嵌入式Linux开发比裸机开发容易得多。如果使用端到端的边缘AI平台,部署模型相对简单。

此外,决心和一些随机应变的能力会有很大帮助,许多科研人员凭借相对简单的嵌入式技能就打造出了自己的AI硬件。虽然很多问题可以由一个小型团队解决,但最复杂的问题需要更多的人力投入。

2. 领域专业知识的重要性

领域专业知识是团队中至关重要的组成部分。如果团队里没人深入了解要解决的问题,就很难解决问题,甚至可能解决错误的问题或创造出没人需要的解决方案。使用AI进行开发时,领域专业知识几乎是必不可少的,因为边缘AI的目标是将专家知识融入软件以自动化流程。

若自己不是领域专家,首先要找到这样的人,然后让他们验证计划构建的解决方案。可以询问以下问题:
- 想要解决的问题是否真的存在?
- 如果存在,解决这个问题是否有价值?
- 该问题是否已有解决方案?
- 提议的解决方案是否真的有助于解决问题?
- 提议的解决方案是否可行?
- 如果构建出解决方案,该领域是否有人愿意购买?

要重视专家的回答,即使不同意他们的观点。领域专家应是组织的核心和团队的一部分,理想情况下,组织的各个层面都应有领域专业知识。若找不到具备所需专业知识的人,应在项目启动前放弃,因为缺乏相关知识可能会违反该领域的规则,且无法在客户身上测试不合格的功能。如果坚信自己的想法很好,可能需要自己花时间培养所需的专业

内容概要:本文深入探讨了Django REST Framework(DRF)在毕业设计中的高级应用性能优化,围绕智能校园系统案例,系统讲解了DRF的核心进阶技术,包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例,展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限流、自定义分页、聚合统计等实用功能,全面提升API性能安全性。; 适合人群:具备Django和DRF基础,正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者,尤其适合希望提升项目技术深度系统性能的学习者。; 使用场景及目标:①构建高性能、可扩展的RESTful API,应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目;②掌握DRF高级技巧,如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务实时通信,提升项目竞争力;③优化系统响应速度用户体验,应对高并发场景。; 阅读建议:此资源以实战为导向,建议读者结合代码逐项实践,重点理解性能优化架构设计思路,同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能,深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
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