物联网需要一个开放的生态系统

应用程序中进程在发起IO调用后至内核执行IO操作返回结果之前，若发起系统调用的线程不会等待而是立即返回，则此次IO操作为非阻塞IO模型。非阻塞IO简称NIO，Non-Blocking IO。

然而，非阻塞IO虽然相对于阻塞IO大幅提升了性能，但依旧不是完美的解决方案，其依然存在性能问题，也就是频繁的轮询导致频繁的系统调用，会耗费大量的CPU资源。比如当并发很高时，假设有1000个并发，那么单位时间循环内将会有1000次系统调用去轮询执行结果，而实际上可能只有2个请求结果执行完毕，这就会有998次无效的系统调用，造成严重的性能浪费。有问题就要解决，那NIO问题的本质就是频繁轮询导致的无效系统调用。

5. IO模型之IO多路复用

解决NIO的思路就是降解无效的系统调用，如何降解呢?我们一起来看看以下几种IO多路复用的解决思路。

5.1. IO多路复用之select/poll

Select是内核提供的系统调用，它支持一次查询多个系统调用的可用状态，当任意一个结果状态可用时就会返回，用户进程再发起一次系统调用进行数据读取。换句话说，就是NIO中N次的系统调用，借助Select，只需要发起一次系统调用就够了。其IO流程如下所示：


 

数据如何标注?

如今，大多数数据都没有标注。带标签的数据，意味着标注或注释目标模型的数据，以便可以预测。通常，数据标注包括数据标注，注释，审核，分类，转录和处理。

标注的数据突出显示某些特征，并根据这些特征对其进行分类，可以通过模型分析其模式以预测新的目标。例如，对于自动驾驶汽车中的计算机视觉，AI专业人员或数据标注者可以使用视频标注工具来指示路牌的位置，并通过行人和其他车辆的位置来训练模型。


 

数据标注是大多数人工智能的基础，它决定了机器学习和深度学习模型的质量。今天的数据呈现指数级的爆发，比如仅在2018年，就产生了超过30 ZB的数据。而在在任何人工智能项目中，对于数据科学家而言，数据问题都是其中的症结所在。

什么是数据标注?

训练机器学习和深度学习模型，需要丰富的数据，以便将其用于部署，训练和调整模型。训练机器学习和深度学习模型需要大量经过仔细标注的数据。标注原始数据并准备将其应用于机器学习模型和其他AI工作流，被称为数据标注。根据相关统计，数据整理在AI项目中消耗了80%以上的时间。

（编辑：宜春站长网）

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