WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'software-architecture'


Масштабирование хранилища данных, обработки данных и машинного обучения в производственных системах
В этой главе рассматривается содержание лекции Управление и обработка больших наборов данных нашего курса Машинное обучение в производстве . Остальные главы смотрите в содержании . Многие системы превышают ресурсы, предоставляемые одной машиной, и может потребоваться масштабирование с учетом меняющихся требований. Большинство идей о том, как проектировать масштабируемые и распределенные системы, не относятся к машинному обучению — архитекторы программного обеспечения, инженеры..

Объяснение дизайна системы бабушке
Концепции для успешного собеседования по проектированию системы Это был обычный воскресный полдень. Бабушка, как обычно, отдыхала в кресле с откидной спинкой и баловалась своим любимым домашним печеньем. В течение многих лет Мэри была нашим дружелюбным поставщиком печенья по соседству. Ее печенье, хоть и аппетитное, было причиной ухудшения здоровья бабушки. В энный раз бабушка попыталась завязать со мной разговор. Как всегда, все началось с «Итак, внук, чем ты занимаешься в..

Проверенный двухэтапный процесс повышения удобства сопровождения вашего кода
Оптимизируйте согласованность и взаимосвязь, чтобы упростить сопровождение кода. «На уровне программной архитектуры сложность проблемы снижается за счет разделения системы на подсистемы. Людям легче понять несколько простых фрагментов информации, чем одну сложную ». - Стив МакКоннелл Архитектура программного обеспечения часто рассматривается как произведение искусства, и, честно говоря, как и другие дисциплины в этой области, она охватывает творчество, науку и стиль. Это..

Дзен разработки программного обеспечения
Слишком часто можно услышать заявления о том, что какой-то инструмент или техника плохи, а другая — лучшая вещь после нарезанного хлеба. Например.: Процедурный код для динозавров Функциональное программирование — это путь MongoDB — это «дерьмо» Все реляционные базы данных — зло Динамические языки делают вас быстрее Статическая типизация — это просто бесконечные церемонии TDD все вещи ТДД мертв SOLID — карго-культ и Т. Д. Но правда в том, что ни один инструмент не обязательно..

Разработка распределенной транзакции с практическими примерами
Как на самом деле выглядит дизайн-ревью В прошлый раз мы обсуждали, как подготовить обзор дизайна как эксперт . Необходимо подготовить три элемента: модель С4 Пользовательские истории и варианты использования Дизайнерские решения В этой статье я использую практический пример, чтобы показать вам, как выглядит обзор дизайна. Некоторые обсуждения со слишком большим количеством деталей будут пропущены и будут демонстрировать только критически важные проекты. Истории..

Стороны: Основные данные корпоративных систем — Опыт и устойчивость
Ссылка на предыдущую часть Опыт Деловой мир теперь четко осознает ценность Опыта для обеспечения непрерывности и устойчивости бизнеса. Единственным источником опыта по-прежнему остаются вовлеченные люди, которых мы в повседневных делах называем партиями. Клиенты, поставщики, заинтересованные стороны, сотрудники и подрядчики — все могут быть помечены как #Party. И из них мы получаем - Опыт клиентов Опыт сотрудников Опыт выполнения И многое другое, например пользовательский..

Архитектура Kubernetes для развертывания веб-приложений машинного обучения
Осмысление больших данных Архитектура Kubernetes для развертывания веб-приложений машинного обучения Используйте Kubernetes, чтобы снизить затраты на инфраструктуру машинного обучения и легко масштабировать ресурсы. Kubernetes стал эталоном для оркестровки контейнеров. Оркестрация контейнеров означает запуск контейнеров, их выключение, их вертикальное масштабирование (количество памяти и ЦП) и горизонтальное масштабирование (количество контейнеров, работающих параллельно)...

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]