Публикации по теме 'storage'
Оптимальное решение для 100% загрузки процессора базами данных
   
  От  ApsaraDB   
 1. Введение 
 В этой статье представлена AutoScale, инновационная функция Alibaba Cloud  Служба автономии базы данных  (DAS).  Основываясь на данных о производительности экземпляров базы данных в режиме реального времени, DAS AutoScale обнаруживает аномальный трафик и дает рекомендации по подходящему типу экземпляра базы данных и емкости диска.  Эта служба позволяет автоматически масштабировать хранилище и вычислительные ресурсы вашей базы данных.  В этой статье мы..
        Начало работы с Azure Data Lake Storage
   
 Что такое озера данных? 
 21 век открыл множество новых способов хранения данных в больших масштабах на уровне предприятия.  Не только физически, но и в облаке.  Хранилища данных, объектное хранилище, хранилище файлов, блочное хранилище и многие другие — это множество способов эффективного хранения данных. 
  Озера данных  позволяют пользователям хранить данные без определенной схемы.  Эти данные можно анализировать для выявления закономерностей и другой значимой информации.  Предприятиям..
        Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
   Просто начните и учитесь самостоятельно   
 Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его.  Это в основном инструмент..
                            Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
   
 В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом.  В основе..
                            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..