边缘和云AI之间的常见折衷
开发人员需要在云和边缘AI之间进行权衡的一些最常见的折衷方案包括：
于是，我们就在思考，不管多么高深的算法、多么智能的平台，我们生产的仍然是文案。而文案这个岗位，随着广告行业的发展已经存在了数百年，那么，一定有成熟的方法论和模式。
所以，现在的导航提示不仅会说“前方500米第N个路口右转”，并且会在不该右转的路口提示“正在经过第N-1个路口”，只有做到这样精细，才能保证用户不会走错路。
后来，为了把所有“连接”和“协同”的可能性都穷尽，我们就画了一张系统协同大图和矩阵图，把所有的平台都放进去，全方位地思考平台之间有什么没有打通的，有什么协同创新的可能性。
据我了解，百度搜索的“安全标注是搜索行业通用的响应机制，任何一个网站出现问题，都会进行温馨提示。”
其实，有经验的SEO从业者都知道，“该页面因服务不稳定可能无法正常访问”风险提示的出现，是在对网站运营人员和用户发出的必要的提示，看到这个提示的网站运营人员需要及时检查更新修复网站，以便为用户提供更好的产品体验和提高产品转化率。
随后基于 pix2code 开发的 Screenshot2Code 项目进入 Github 排行榜第一名，该工具能够自动将 UI 截图转成 HTML 代码，该项目作者号称 3 年后人工智能会彻底改变前端开发，对此也有不少用户表示质疑，认为前端技术复杂框架各异，仅 HTML 代码无法满足需求。
:):):):)支持一个:):):)
根据对 UI 信息架构的拆解，我们结合 imgcook 生成代码的技术体系从不同颗粒度对智能化能力进行分级 I0-I5（I 是 Intelligent 的首字母）。
看起来PV抽象就已足够解决K8S存储资源适配各个云厂商的IaaS存储资源，为什么还要再多此一举搞一个PVC资源对象抽象呢？PVC类似OOP中的抽象类。在开发中使用抽象类通常是想解耦对象调用与对象实现。Pod绑定PVC而非PV，是将Pod部署与PV资源分配解耦。
笔者最近在整理K8S入门的基础知识点，本篇做为“从应用开发角度认识K8S”的姐妹篇，从资源管理角度重新认识了K8S。K8S平台的用户一般分为应用开发和集群管理员。集群管理员在掌握K8S的时候，更多时候要从集群层面，资源层面，性能层面多维度认识K8S，这时就需要我们掌握和了解最基本的Pod调度与资源管理，存储与网络资源以及服务与流量管理等知识点。
