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..