16、边缘AI开发工具与技术全解析

边缘AI开发工具与技术全解析

1. 数据管道与算法开发

许多云服务提供商在其分布式基础设施中具备运行数据管道的功能。一些边缘AI的端到端平台将数据管道作为核心特性，并针对传感器数据的特点进行了专门设计。

算法开发是工具使用最为复杂的环节，市面上有大量软件可辅助这一过程，不过部分软件更适合边缘AI开发。

2. 数学与科学计算库

Python社区开发了众多用于数学计算和数据分析的开源库，以下是一些重要的库：
- NumPy (https://numpy.org) ：它自称是“Python科学计算的基础包”，名副其实。它为大多数基于Python的数值计算提供了高性能支持，其API能让用户轻松处理大型数组。NPY文件格式便于存储传感器数据。
- pandas (https://pandas.pydata.org) ：如果说NumPy针对数组，那么pandas则针对数据表。它提供了直观的语法，用于查询和转换可组织成行列的数据。pandas与NumPy协同工作，能快速探索传感器数据。
- SciPy (https://scipy.org) ：提供了一系列科学计算所需算法的快速实现，在开发DSP算法中应用广泛，也是许多其他工具的核心支撑。
- scikit - learn (https://scikit - learn.org/stable) ：基于NumPy和SciPy构建，提供了大量机器学习算法的实现，以及用于处理数据和评估模型性能的工具。其API设计使得组件可互换，方便比较和