机器学习云计算集群posix 第7页

云原生：数字化转型的核心引擎

一、云原生：数字化转型的必由之路云原生是一套充分利用云计算优势来构建和运行应用程序的方法论。根据CNCF最新调查，全球已有超过75%的企业在生产环境中使用云原生技术，这一数字还在持续增长。云原生的核

·2025-07-11 07:35

WebLogic 作用，以及漏洞原理，流量特征与防御

WebLogic的核心作用：企业级别的应用服务器，相当于一个高性能的java环境主要功能：应用部署，事务管理，集群与负载均衡，安全控制，资源池化，消息中间件典型的使用场景：银行核心系统，电信计费平台，电商大促平台主要漏洞

Bigliuzi@·2025-07-11 07:31

PM2: 一个强大的Node.js进程管理器

PM2主要特性内建负载均衡：使用Nodecluster集群模块，可以使用服务器上的所有CPU。后台运行：Nodeapp.js这种命令是直接在前台运行的，不稳定，很容易断。0秒停机重载：应该是上线

静安的尾巴·2025-07-11 06:30

AI模型训练新范式：基于同态加密的隐私保护方案

AI模型训练新范式：基于同态加密的隐私保护方案技术解析关键词同态加密（HomomorphicEncryption）、隐私保护机器学习（PPML）、全同态加密（FHE）、安全多方计算（MPC）、加密数据训练摘要本报告系统解析基于同态加密的

AIGC应用创新大全·2025-07-11 06:27

量子机器学习入门：从理论到实践

量子机器学习入门：从理论基石到实践路径元数据框架标题量子机器学习入门：从理论基石到实践路径——连接量子计算与人工智能的未来桥梁关键词量子计算；机器学习；量子算法；量子神经网络；Qiskit；PennyLane

·2025-07-11 06:26

全球人工智能与机器学习大会PPT

a flying bird·2025-07-11 04:46

【ubuntu24.04】k8s 部署6：calico容器正常启动

参考大神以及tigera官方的calico教程：拥有一个带有Calico的单主机Kubernetes集群后，【k8s】配置calico1：镜像拉取【k8s】master节点重新安装docker-ce本文进一步解决容器启动问题

等风来不如迎风去·2025-07-11 04:15

人工智能基础知识PPT课件

方法：包括基于知识、学习和仿生的方法，如专家系统、机器学习、深度学习等。分类与发展分

智慧化智能化数字化方案·2025-07-11 04:45

数据挖掘：从理论到实践的深度探索

它结合了统计学、机器学习、数据库技术和人

代码老y·2025-07-11 03:40

Elasticsearch 高可用实战：架构设计与场景化解决方案

一、高可用架构设计原则1.分布式架构核心要素客户端负载均衡层协调节点数据节点-分片1数据节点-分片2数据节点-分片3副本分片副本分片副本分片2.高可用黄金法则冗余设计：至少3节点集群+1副

辣呼呼的哈哈·2025-07-11 03:09

Elasticsearch RESTful API入门：基础搜索与查询DSL

一、Elasticsearch与RESTfulAPI简介Elasticsearch（ES）作为分布式搜索分析引擎，其RESTfulAPI是与集群交互的核心方式。

辣呼呼的哈哈·2025-07-11 03:38

Elasticsearch入门（二）：document数据格式、简单的es restful api

目录一、document数据格式1.1面向文档的搜索分析引擎1.1.1对象数据存储到数据库中1.1.2对象数据存储到ES中二、电商网站商品管理案例背景介绍2.1简单的集群管理2.1.1快速检查集群的健康状况

m0_50134014·2025-07-11 03:08

用XDR的思路保护API安全

云计算飞速发展的今天，越来越多应用程序已经转为选择云原生架构，这就少不了Serverless、微服务、API等技术的协助。

Akamai中国·2025-07-11 03:37

开发智能化的企业并购风险评估模型

开发智能化的企业并购风险评估模型关键词：企业并购、风险评估、人工智能、机器学习、深度学习、数学建模摘要：本文详细探讨了开发智能化企业并购风险评估模型的背景、核心概念、算法原理、系统架构设计以及项目实战。

·2025-07-11 03:36

机器学习手写字体识别系统：技术演进与应用实践

引言：手写字体识别的技术定位与价值在信息处理领域，人工录入手写文本的低效性与机器识别的高效性形成鲜明对比。例如，医疗处方的人工处理需约5分钟/张，而采用手写字体识别技术可将时间缩短至10秒/张，显著提升处理效率。作为计算机视觉与人工智能的重要分支，手写字体识别技术通过将手写文本转换为可编辑电子文本，不仅大幅减少人工输入时间和错误，降低人工处理成本，还能在大量数据处理时保持高于人工录入的准确性，是人

万能小贤哥·2025-07-11 02:05

机器学习算法：核心原理与前沿发展综述

机器学习算法作为人工智能的核心驱动力，正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势，为从业者提供技术参考。

fmvrj34202·2025-07-11 02:34

异构推理系统动态负载调度与资源分配实战：多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析

特别是在GPU/NPU/CPU并存的异构计算集群中，运行

观熵·2025-07-11 02:32

跨集群异构推理系统协同调度实战：边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析

跨集群异构推理系统协同调度实战：边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析关键词跨集群调度、边缘推理、GPU-NPU协同、KubeFed、资源分域、任务下发、多租户隔离、MLOps联邦调度、推理闭环、负载均衡摘要在

观熵·2025-07-11 02:32

「日拱一码」020 机器学习——数据处理

目录数据清洗缺失值处理删除缺失值：填充缺失值：重复值处理检测重复值处理重复值异常值处理Z-score方法IQR方法（四分位距）数据一致性检查数据转换规范化（归一化）Min-Max归一化MaxAbsScaler标准化离散化等宽离散化等频离散化数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，目的是去除噪声数据、处理缺失值和异常值，使数据更加干净、可用缺失值处理删除缺失值：如果数据集中缺失值较少，可以直接删除包含缺

胖达不服输·2025-07-11 01:00

机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据

这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照：燃料类型对照：老规矩，第一步先导入用到的库第二步，读入数据：第三步，数据预处理第四步：对数据的分析第五步：模型建立前的准备工作第六步：多元线性回归模型的建立第七步：随机森林模型的建立问题：背景描述本数据爬取自印度最大的二手车交易平台CARS24，包含8000+该平台上交易车辆的关键评估信息。CARS24成立于2015年，总部位于印度古尔冈，是一个在印度

梦想成为一名机器学习高手·2025-07-11 01:00

Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 8 - 数据建模与分析项目实战预备：项目规划与需求拆解

✅今日目标理解数据分析/建模项目的一般流程练习项目需求理解与目标拆解明确后续模型评估指标与预期交付成果起草项目计划文档（可选写为Markdown）一、项目背景与题目建议（可选方向）项目名称简介学生成绩预测分析系统根据历史表现预测成绩是否达标、学科薄弱点等求职者简历筛选模型根据简历信息预测是否通过初筛电商用户购买预测系统分析用户行为数据预测是否购买公司销售数据趋势分析可视化+聚合分析：月销售趋势、区

蓝婷儿·2025-07-11 00:50

弄清Doris/StarRocks分区partition by和分桶distributed by的区别，以及如何选择对应的字段

数据分布是指数据划分为子集，并按一定规则均衡地分布在不同节点上，能够有效裁剪数据扫描量，最大限度地利用集群的并发性能，从而提升查询性能。

·2025-07-11 00:19

冷冻电镜重构的GPU加速破局：从Relion到CryoSPARC的并行重构算法

传统CPU集群处理百万级粒子数据集需数周时间，成为结构生物学研究的关键瓶颈。本文重点分析Relion和CryoSPARC两大主流软件在GPU并行化方面的技术

九章云极AladdinEdu·2025-07-10 22:33

单点模式与集群

集群：多台服务器集中，实现相同的项目。每台服务器存在的作用缓解高并发，发生故障转移服务到另外的空闲服务器上。1.高可用性

奔跑的鹅鹅鹅·2025-07-10 21:00

java集群实现_JAVA应用服务器实现集群的原理

JAVA应用服务器实现集群的原理。各种应用服务器的集群实现方式一般不同，虽然原理一样，废话，集群的原理都一样，但是具体的实现真的是千差万别。TOMCAT5TOMCAT6的集群方式都不一样。

weixin_39778106·2025-07-10 21:59

Spring Boot：将应用部署到Kubernetes的完整指南

详细介绍如何将一个SpringBoot应用程序部署到Kubernetes集群。从一个基础的SpringBoot应用开始，通过Docker容器化，最后完成Kubernetes集群的部署配置。

小马不敲代码·2025-07-10 21:55

【机器学习&深度学习】为什么分类任务中类别比例应接近 1:1？

目录前言一、什么是类别不平衡？二、为什么类别比例应接近1:1？2.1⚠模型容易“偏科”2.2精确率、召回率失真2.3模型训练失衡，梯度方向偏移三、现实案例中的“灾难性后果”四、如何应对类别不平衡问题？4.1数据层面处理4.2模型训练层面优化4.3评估指标替代五、实际场景举例六、模拟场景：银行信用卡欺诈检测6.1场景描述6.2数据集情况6.3模型训练结果（未处理不平衡）6.4模型做了什么？6.5实际

一叶千舟·2025-07-10 20:24

TensorBase开发者快速入门指南

适合用于大规模数据分析和机器学习。

宗隆裙·2025-07-10 20:22

量子机器学习：当量子计算遇上人工智能，颠覆即将来临？

当这两大前沿领域相互碰撞、深度融合，量子机器学习应运而生，犹如一场科技风暴在学界与产业界悄然酝酿。这不仅让人满心期待，更引发了对未来科技格局的深刻思考：量子机器学习所承诺的颠覆，真的即将来临吗？

·2025-07-10 20:21

【机器学习笔记Ⅰ】10 特征工程

特征工程（FeatureEngineering）详解特征工程是机器学习和数据科学中的核心环节，旨在通过对原始数据的转换、组合和提取，构建更适合模型的高质量特征。

·2025-07-10 20:49

机器学习-K近邻算法

k-近邻分类算法，即物以类聚的思想，通过已知分类中的点和未知分类的点距离最近的前k个点的分类来预测未知点的分类。kNN.pyfromnumpyimport*importoperatordefcreateDataSet():group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,label

shy_snow·2025-07-10 19:46

《破局节点失效：Erlang分布式容错系统的自愈机制与恢复逻辑》

节点故障是无法根除的常态——硬件老化、网络波动、资源耗尽等因素，随时可能让某个节点从集群中“消失”。Erlang语言凭借其面向并发的设计哲学与原生分布式支持，成为构建容错系统的优选工具。

·2025-07-10 19:23

运维工程师发展路线

2.云计算运维侧重点是开源技术方案的使用，为云服务的稳定提供保证。随着业务不断发展，服务器规模扩大，就需要具备大规模服务器的批量管理能力。要求对开源技

SZHCI·2025-07-10 18:42

脑电分析入门指南：信号处理、特征提取与机器学习

脑电分析入门指南一、为什么要研究脑电1.课题目标（解决什么问题）2.输入与输出二、脑电分析的整体流程三、每一步详解1.数据采集2.预处理3.特征提取4.特征选择/降维5.分类与识别四、研究过程中遇到的挑战与解决方法五、学习感受一、为什么要研究脑电1.课题目标（解决什么问题）本课题旨在通过对脑电（EEG）的采集与分析，提取有用的神经信息，实现对某类脑状或行为的识别/预测/评估。例如：情绪识别、疾病诊

Ao000000·2025-07-10 18:39

【机器学习-08】参数调优宝典：网格搜索与贝叶斯搜索等攻略

博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。

云天徽上·2025-07-10 18:07

NLP-D7-李宏毅机器学习---X-Attention&&GAN&BERT&GPT

—0521今天4:30就起床了！真的是迫不及待想看新的课程！！！昨天做人脸识别系统的demo查资料的时候，发现一个北理的大四做cv的同学，差距好大！！！我也要努力呀！！不是比较，只是别人可以做到这个程度，我也一定可以！！！要向他学习！！！开始看课程啦！-----0753看完了各种attention，由于attention自己计算的限制，当N很大的时候会产生计算速度问题，从各种不同角度（人工知识输入

甄小胖·2025-07-10 17:34

TDengine 集群节点管理

简介组成TDengine集群的物理实体是dnode(datanode的缩写)，它是一个运行在操作系统之上的进程。

TDengine （老段）·2025-07-10 16:59

TDengine 集群部署及启动、扩容、缩容常见问题与解决方案

一、部署阶段常见问题及解决方案1.dockerentrypoint.sh相关bug问题描述：在特定docker-compose.yaml文件下无法自动建立集群，原因是Docker镜像entrypoint

TDengine （老段）·2025-07-10 16:56

微服务世界的“导航仪”！Spring Cloud五大注册中心选型指南，从此不再迷路！

想象一下，你走进一座巨大的迷宫（微服务集群），里面有成百上千个房间（服务实例），每个房间都在动态变化位置（服务扩缩容）。注册中心就像迷宫里的导航仪，实时记录所有房间的位置，告诉你怎么最快找到目标。

码农技术栈·2025-07-10 15:24

HCIE数通认证难不难？通过率如何？

，HCIE-Datacom专为培养数据通信领域专家设计2.能力要求，掌握大中型复杂网络的规划、部署、运维及优化能力，支持云、存储、语音等融合业务3.技术深度，覆盖VXLAN、EVPN、SRv6、堆叠/集群等前沿技术

·2025-07-10 15:22

k8s深度讲解----宏观架构与集群之脑 - API Server 和 etcd

宏观架构与集群之脑-APIServer和etcd宏观架构：数据中心的操作系统在开始之前，让我们先建立一个高层视角。你可以将Kubernetes想象成一个管理整个数据中心的分布式操作系统。

weixin_42587823·2025-07-10 15:21

板凳-------Mysql cookbook学习（十一--------4)

唐宇迪机器学习实战课程笔记https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/128818007?

·2025-07-10 14:12

AAAI—24—Main—paper（关于Multi—Modal的全部文章摘要）

我们生活在一个由多种模态（Multimodal）信息构成的世界，包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等，当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态学习多模态机器学习旨在处理学习

·2025-07-10 14:11

Kafka浅学

Kafka持久化消息：这些消息日志可以被重复读取和永久保留可以运行时动态扩展伸缩：Kafka是分布式系统：它以集群的方式运行，早期依赖Zookeeper对于Kafka的作用是什么？

文文Tao·2025-07-10 13:09

达梦数据库（集群）使用命令行开启定时备份：

达梦数据库（集群）使用命令行开启定时备份：登录需要自动备份的数据库进行备份任务创建（分为全量备份和增量备份）（1）定时自动全量备份初始化代理环境SP_INIT_JOB_SYS(1);每天全量备份callSP_CREATE_JOB

除祢以外·2025-07-10 13:36

神经网络初步学习3——数据与损失

一、传统机器学习与神经网络前言：该部分需要一定的机器学习与数学基础（很浅的基础），如果有不理解的地方可以自行查阅。

X Y O·2025-07-10 12:33

[3-02-01].第14节：三方整合 - SpringData整合Redis集群

Redis大纲一、SpringBoot整合主从架构的Redis：1.1.问题说明：1.在Sentinel集群监管下的Redis哨兵架构中，其节点会因为自动故障转移而发生变化，Redis的客户端必须感知这种变化

1.01^1000·2025-07-10 09:43

探秘阿里云消息队列：解锁分布式系统的异步通信奥秘

阿里云作为云计算领域的领军者，其推出的阿里云消息队列凭借着卓越的性能、高可靠性以及丰富的功能，成为了众多

云资源服务商·2025-07-10 09:09

如何让AI真正理解你的意图（自适应Prompt实战指南）

相信很多人都遇到过这样的情况：你问：“帮我写一个Python爬虫”AI答：给你一堆理论知识和完整教程（你只想要简单代码）你问：“推荐一部电影”AI答：推荐了《教父》（你想看轻松喜剧）你问：“解释一下机器学习

nine是个工程师·2025-07-10 08:33

AI人工智能与机器学习的大数据融合应用

AI人工智能与机器学习的大数据融合应用关键词：AI人工智能、机器学习、大数据、融合应用、数据挖掘摘要：本文深入探讨了AI人工智能与机器学习在大数据融合应用方面的相关内容。

AI智能探索者·2025-07-10 07:29

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