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机器学习微服务物联网
微服务
那些事儿 1.基本概念
第一章
微服务
架构1.不微你就OUT了(类比方式初次介绍
微服务
)类比金刚葫芦娃、活字印刷术。
哆小怪
·
2024-02-13 09:14
点赞人工智能在疫情防控中发挥的重要作用
现在,人类社会正步入智能时代,进入以人工智能发明和广泛使用的智能化的时代,国家提出了支持人工智能技术和产业发展,提出了建设5G、大数据、云计算、工业互联网、
物联网
等新型基础设施的要求。
袁静_15df
·
2024-02-13 09:32
Python
机器学习
之交叉验证
交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法,交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题,也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有:简单交叉验证(HoldOut检验,例如train_test_split)、k折交叉验证(例如KFold)、自助法kfold是将数据集划分为K-折,只是划分数据集;cross_val_score是根据模型进行计算,计算交叉验证的结果,你可以简单认为就是cr
一只怂货小脑斧
·
2024-02-13 09:32
2019-01-15
在
物联网
“江湖”中,低功耗广域网络LPWAN有诸多流派,其中LoRa和NB-IoT却是最受欢迎的两大流派。这不仅源于其有技术上的诸多优势,而且背后有强大的推动力。
流星_23ef
·
2024-02-13 08:41
带你了解软件系统架构的演变
从早期的单体架构到现代的
微服务
架构,软件架构经历了几个主要的演变阶段。以下是对这些演变阶段的概述,以及一些工作实践、项目复盘和职场感悟。
Y T
·
2024-02-13 08:30
架构
09-OpenFeign-令牌中继、透传
因此,需要借助额外的配置,让请求的Header中的参数令牌在
微服务
链路调用中传递下去,保证各个
微服务
能够获取令牌中的用户信息。
宣晨光
·
2024-02-13 08:58
OpenFeign
令牌中继
透传
创建
微服务
项目(入门)
一、创建父项目点击Create删掉其他的文件,留下pom.xml删掉配置二、创建子项目user-service点击create同样方式创建子项目book-service和borrow-service三、在子项目中创建springboot的启动主类importorg.springframework.boot.SpringApplication;importorg.springframework.bo
米开浪
·
2024-02-13 08:53
微服务
spring
boot
java
maven
Go-zero
微服务
个人探究之路(十二)定时任务的选择调研
前言很多时候后台需要做定时任务的需求,笔者的项目采用go-zero框架
微服务
框架,需要做定时任务,于是做了如下方法调研,共有大概三种主要选择方案难度总体由容易到复杂go的timer库通过Go的标准库time
夏目艾拉
·
2024-02-13 08:21
golang
开发语言
后端
微服务
springboot整合nacos集群
目录添加依赖设置nacos信息
微服务
中配置nacosQ&A因为我的springboot项目是多个
微服务
统一调用一个nacos集群的作为配置和服务中心的。
Alex_Drag
·
2024-02-13 08:47
项目搭建
java
spring
boot
java
微服务
服务发现—Asp.net core结合nacos实现服务发现
而client可以用多语言实现,client与
微服务
嵌套在一起,.net版本客户端在github上已经有开源sdk实现:nacos-sdk-cs
啊晚
·
2024-02-13 07:07
微服务架构学习与实践总结
微服务
.net
服务发现
【
机器学习
】卷积和反向传播
一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来,卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets,CNN无处不在。您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么,特别是反向传播在CNN中的工作原理。如果您读过反向传播,您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。(AndrewNg在Coursera上的课程对此做了很好的解释)
无水先生
·
2024-02-13 07:07
机器学习
人工智能
人工智能
神经网络
使用Nacos实现服务注册与发现
前言前几章记录了服务配置中心,使用了Nacos和Zookeeper实现,这章来记录服务的注册与发现Nacos实现
微服务
统一配置中心Zookeeper实现
微服务
统一配置中心什么是注册中心、服务注册、服务发现
HouXinLin_CSDN
·
2024-02-13 07:07
Linux
Java
zookeeper
机器学习
原型聚类
1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”(prototype-basedclustering),原型表示模板的意思,就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程,常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类,混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类。1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法,也叫k均值或k平均。通过迭代的方式,每次迭代都将数据集中的各个点划分到
黄粱梦醒
·
2024-02-13 07:08
微服务
常见面试题解析、问题说明及参考话术,实用干货
一、SpringCloud常见组件有哪些?1.1问题说明这个题目主要考察对SpringCloud的组件基本了解1.2难易程度简单1.3参考话术SpringCloud包含的组件很多,有很多功能是重复的。其中最常用组件包括:注册中心组件:Eureka、Nacos等负载均衡组件:Ribbon远程调用组件:OpenFeign网关组件:Zuul、Gateway服务保护组件:Hystrix、Sentinel服
纵然间
·
2024-02-13 07:02
Java
分布式
微服务
java
面试
AI绘画API:提升艺术创作的效率和品质
它可以通过
机器学习
技术学习艺术家的创作风格和技巧,生成具有相似风格的创作作品。在
API小百科_APISpace
·
2024-02-13 07:25
决策树最骚操作
大家好,最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩
机器学习
!用浏览器玩
机器学习
比Tesorflow还强的
机器学习
库AI黑科技!
统计学家
·
2024-02-13 07:20
《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍
1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来,深度学习在很多
机器学习
任务中都有着非常出色的表现,在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用
软工菜鸡
·
2024-02-13 06:35
《零基础实践深度学习》
百度飞桨
人工智能
深度学习
机器学习
AI
语言模型大战:GPT、Bard与文心一言,谁才是王者?
在聊技术原理之前我们来先看看几个产品的团队背景一、团队背景1.1、ChatGPTChatGPT团队的成员大多具有计算机科学、人工智能、自然语言处理、
机器学习
等相关领域的高等教育背景,有些还拥有博士学位。
栈江湖
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2024-02-13 06:27
语言模型
gpt
bard
微服务
多级缓存
多级缓存1.什么是多级缓存传统的缓存策略一般是请求到达Tomcat后,先查询Redis,如果未命中则查询数据库,如图:存在下面的问题:•请求要经过Tomcat处理,Tomcat的性能成为整个系统的瓶颈•Redis缓存失效时,会对数据库产生冲击多级缓存就是充分利用请求处理的每个环节,分别添加缓存,减轻Tomcat压力,提升服务性能:浏览器访问静态资源时,优先读取浏览器本地缓存访问非静态资源(ajax
KYGALYX
·
2024-02-13 06:54
微服务
缓存
架构
使用kotlin编写spring cloud
微服务
创建工程使用idea的springinitializr创建一个项目,语言选择kotlin,类型为gradle。根据需要选择依赖配置文件yml或者properties文件和java是完全一样的,这里不详细说明修改build.gradle.kts中的参数:plugins{//springboot版本id("org.springframework.boot")version"2.3.3.RELEASE"
xiegwei
·
2024-02-13 05:36
spring
cloud
kotlin
kotlin
spring
cloud
Nacos、Eureka、Zookeeper、Consul对比
开发中,经常需要对
微服务
进行管理,所以需要引入一些服务治理的中间件,用于注册、发现服务,常见的服务治理中间件为服务治理中间件【1】Nacos【2】Eureka【3】Zookeeper【4】Consul(
神也在Copy
·
2024-02-13 05:54
架构
eureka
zookeeper
Nacos
探索XGBoost:时间序列数据建模
导言XGBoost是一种强大的
机器学习
算法,广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是,在处理时间序列数据时,需要特别注意数据的特点和模型的选择。
Echo_Wish
·
2024-02-13 05:22
Python
笔记
Python算法
python
算法
开发语言
探索XGBoost:多分类与不平衡数据处理
导言XGBoost是一种强大的
机器学习
算法,广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时,需要特别注意数据的特点和模型的选择。
Echo_Wish
·
2024-02-13 05:19
Python算法
Python
笔记
分类
数据挖掘
人工智能
Flutter大战前夜之Dart语言(上)
Dart预热篇:Dart是由谷歌开发的计算机编程语言,它可以被用于web、服务器、移动应用和
物联网
等领域的开发。Dart诞生于2011年,号称要取代JavaScript。但是过去的几年中一直不温不火。
一巴掌拍出两坨脂肪
·
2024-02-13 03:10
机器学习
之xgboost算法及特征筛选和GridSearchCV
importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmetricsimportpicklefromxgboost.sklearnimportXGBRegressorfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromclean_dataimportpre
Jlan
·
2024-02-13 02:09
传统架构向
微服务
架构迁移思路
改造的第一步不是改梳理业务、重新认知系统、重新建模
微服务
拆分的规划先解决主要矛盾不做过长远的规划(初期不要拆得太细)基础设施(监控、自动化运维等)可以带着弄起来了论改造的复杂改造需要过程好的架构师演进出来的
铁根
·
2024-02-13 02:34
笔记
传统架构向微服务架构迁移思路
2本对
微服务
拆分有帮助的书
迁移到云原生应用架构可在线观看的免费书籍https://pivotal.io/platform-as-a-service/migrating-to-cloud-native-application-architectures-ebook
微服务
架构设计模式世界十大架构师之一
铁根
·
2024-02-13 02:03
笔记
2本对微服务拆分有帮助的书
对微服务拆分有帮助的书
linux命令大全
例如:随着人工智能的不断发展,
机器学习
这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习
机器学习
,本文就介绍了
机器学习
的基础内容。
默默编码的Fxdll
·
2024-02-13 02:31
linux
运维
服务器
如何交付
机器学习
项目:一份
机器学习
工程开发流程指南
摘要:本文描述
机器学习
任务的“OODA环”的概念,迭代地执行四个过程:分析、选择方法、实现、测量步骤,循环此过程以提升开发效率。
城市中迷途小书童
·
2024-02-13 02:44
架构师面试
正在做的项目,
微服务
,对业务的分析,业务怎么使用中间件,springcloud,boot关系怎么看,注册中心eureka,zookeepereureka是基于ap的。zookeeper是基于cp的。
lpfasd123
·
2024-02-12 23:52
数据库
分布式
python
redis
java
Taurus: 面向
机器学习
的数据面架构
日益复杂的网络和多样化的工作负载要求网络内置更多的自动化决策能力,通过可编程网络设备在用户面支持
机器学习
工作负载就是一个可能的选项,本文提出了一种支持用户面推理的架构设计,相对控制面
机器学习
的性能有数量级的提升
DeepNoMind
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2024-02-12 23:01
ChatGPT的背后原理:大模型、注意力机制、强化学习
微信搜索关注《Python学研大本营》,加入读者群,分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的
机器学习
模型,将从大型语言模型的介绍开始,深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制,然后深入到从人类反馈强化学习
Python学研大本营
·
2024-02-12 23:17
chatgpt
这次理解透彻了!用代码从零实现大模型的自注意力、多头注意力。。。
近日,AheadofAI杂志运营者、
机器学习
和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章,介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。
Python算法实战
·
2024-02-12 23:47
大模型算法岗面试
自然语言处理
人工智能
大模型
算法
葫芦书第一章——特征工程
葫芦书是
机器学习
岗位面试的必读书,第一遍读,就当作对自己这四个月以来入门
机器学习
的知识测验,顺便查漏补缺。
单调不减
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2024-02-12 22:08
LeetCode、62.不同路径的数目(一)【简单,动态规划或递归】
涵盖技术内容:Java后端、算法、分布式
微服务
、中间件、前端、运维、ROS等。博主所有博客文件
长路 ㅤ
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2024-02-12 21:14
#
LeetCode
算法刷题
leetcode
动态规划
算法
第七届核磁
机器学习
班(训练营:2023.9.4~9.16)
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行
茗创科技
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2024-02-12 21:08
[韩顺平]python笔记
python对大数据分析、人工智能中关键的
机器学习
、深度学习都提供有力的支持Python支持最庞大的代码库,功能超强数据分析:numpy/pandas/os
机器学习
:tensorflow/scikit-learn
超级用户 root
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2024-02-12 20:54
Python
python
笔记
开发语言
《统计学简易速速上手小册》第9章:统计学在现代科技中的应用(2024 最新版)
文章目录9.1统计学与大数据9.1.1基础知识9.1.2主要案例:社交媒体情感分析9.1.3拓展案例1:电商销售预测9.1.4拓展案例2:实时交通流量分析9.2统计学在
机器学习
和人工智能中的应用9.2.1
江帅帅
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2024-02-12 20:54
《统计学简易速速上手小册》
python
统计学
概率论
人工智能
机器学习
web3
深度视觉
产品经理内容分享(六):AI产品经理需必备那些能力
目录必备的AI技术知识第一章:AI产品经理是否需要懂技术及其程度第二章:AI产品经理必备的AI技术基础知识——基础算法与
机器学习
方法第三章:AI产品经理必须要懂的AI技术知识——场景应用第四章:AI算法与模型的关系第五章
之乎者也·
·
2024-02-12 20:45
产品经理
内容分享
产品经理
人工智能
2020-12-22
调整一下记录的时间准备把时间放到早晨经过一晚上的沉淀也是昨天的一个回忆同时也可以对今天的任务做一个规划短暂的停歇也是可以原谅的但是不可以原谅的是一蹶不振要知道自己是干嘛的每个阶段以及每个时期的任务一点点的向目标靠近走很长的路要记得最初的目的不是为了锻炼身体就要记得自己的目标沿途的风景交往的人都是生活一个是对老梁昨天讲的关于情商的课程的一个回顾以及自己的一个看法收获不足与提升的方面还有就是
机器学习
接
QuietRG
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2024-02-12 20:20
风河Ido Sarig:嵌入式软件技术 加速
物联网
变革
联网设备的与日俱增是目前全球的发展趋势,不仅仅在IT行业,甚至在我们生活工作的方方面面。如今,智能早已不是PC所独有,从手机到家电到窗帘,从自行车到咖啡杯,所有的东西都在走向互联,变得智能。无处不在的联网设备正在给我们带来翻天覆地的变化。有数据显示,2015年世界将有150亿的智能互联设备,2020年将产生35万亿的Gigabite(十亿字节)数据。这意味着当计算机和互联网成为了人类获取信息的主要
weixin_34392906
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2024-02-12 20:11
后端
嵌入式
大数据
物联网
平台-工业4.0应用程序的边缘处理
随着工业4.0的蓬勃发展,制造业逐渐向数字化转变,但是旧设备通常不具备数字化功能,虹科Gembo
物联网
平台能够保留旧设备,将新旧设备同时连入工业
物联网
,使制造商能够无缝地过渡到工业4.0,挖掘实时访问传感器数据的潜力
宏集科技工业物联网
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2024-02-12 20:41
宏集工业物联网
边缘计算
物联网平台
工业4.0
一文剖析2020年最火十大
物联网
应用|IoT Analytics 年度重磅报告出炉!
来源:北京
物联网
智能技术应用协会知名
物联网
研究机构IoTAnalytics2020年的最新报告显示,与往年相比,当前大多数
物联网
项目仍然落地于工业/制造业领域,另外,交通、能源、零售及医疗保健等垂直领域的市场份额也相对增加
人工智能学家
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2024-02-12 20:41
传感器
大数据
人工智能
微软
编程语言
探索嵌入式系统的未来发展趋势
1.人工智能与
机器学习
的融合随着人工智能和
机器学习
技术的快速发展,嵌入式系统将更多地融合这些先进技术。未来的嵌入式系统将具备更强大的智能和
迷璃学妹
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2024-02-12 20:40
人工智能
挖掘嵌入式系统在
物联网
和智能设备中的应用潜力
1.
物联网
的发展和嵌入式系统介绍
物联网
的定义和特点,以及其在各个领域中的应用。探讨
物联网
对嵌入式系统的需求,包括低功耗、小型化、实时性等特性,以及对嵌入式系统的数据处理和通信能力的要求。
迷璃学妹
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2024-02-12 20:10
物联网
机器学习
:过拟合和欠拟合的介绍与解决方法
过拟合和欠拟合的表现和解决方法。其实除了欠拟合和过拟合,还有一种是适度拟合,适度拟合就是我们模型训练想要达到的状态,不过适度拟合这个词平时真的好少见。过拟合过拟合的表现模型在训练集上的表现非常好,但是在测试集、验证集以及新数据上的表现很差,损失曲线呈现一种高方差,低偏差状态。(高方差指的是训练集误差较低,而测试集误差比训练集大较多)过拟合的原因从两个角度去分析:模型的复杂度:模型过于复杂,把噪声数
是Dream呀
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2024-02-12 19:05
机器学习笔记
神经网络
机器学习
人工智能
图解word2vec,入门自然语言处理必看
图解word2vec精翻版,加入了自己的理解,和稍微有点出入,http://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/image词嵌入(embedding)是
机器学习
中最惊人的创造
学术Fun
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2024-02-12 19:42
书单
已完成:2020年5月《
微服务
设计》(5.2)《redis开发与运维》(5.4)2019年《我们台湾这些年》《GoWeb编程》(12.14)《Go高级编程》(1.4)《Go语言实战》《MySQL入门很简单
boo_
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2024-02-12 19:19
使用Java+Springboot+Mysql开发个性化新能源汽车推荐系统 在线新能源电动车辆推荐平台 汽车购物商城 基于
机器学习
、深度学习、人工智能推荐 基于协同过滤推荐算法 爬虫 可视化数据分析
使用Java+Springboot+Mysql开发个性化新能源汽车推荐系统在线新能源电动车辆推荐平台汽车购物商城基于
机器学习
、深度学习、人工智能推荐基于协同过滤推荐算法爬虫可视化数据分析CarRecommendWebEx
linge511873822
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2024-02-12 18:21
网站模板
基于项目的协同过滤推荐算法
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机器学习
、深度学习、人工智能推荐算法协同过滤推荐算法爬虫可视化数据分析PositionRecommendSys
linge511873822
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2024-02-12 18:20
网站模板
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