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🤵‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍🏻作者简介：Python学习者🐋希望大家多多支持，我们一起进步！😄如果文章对你有帮助的话，欢迎评论💬点赞👍🏻收藏📂加关注+ 一、交叉验证简介        

    一、神经网络模型    神经网络（NeuralNetworks）是从微观结构与功能上对人脑神经系统进行模拟而建立起来的数学模型，它具有模拟人脑思维的能力，其特点主要是具有非线性特性、学习能力和自适应性等，是模拟人

NetApp公司首席传播官MattWatts表示，多云采用的演变、数据保护的网络弹性、对数据支持的可持续性的关注以及不断加剧的技能差距是影响云战略的最重要因素。持续的地缘政治和气候不确定性导致行业专家试图看到转折，并预测下一个挑战将是什么，以帮助企业在其云战略中提出支点和积极变化的建议。但我们必须从

随着现代技术的不断进步，满足了人类对即时满足的渴望，消费者在选择产品供应商时，越来越重视速度这一关键特征。归根结底，对速度的需求对企业和组织的影响是前所未有的。但是，这种需求也意味着企业和组织必须加快他们的运作，以跟上竞争。能够使企业加快速度并以更快的速度完成流程的软件解决方案是非常受欢迎的，这一特

随着互联网类新兴业务的激增、业务数据快速增长，云存储技术应运而生。本文深入剖析了云存储通用框架、硬件架构以及其底层原理这三个技术层面的差异性，为云存储架构框架设计提供了理论依据；再结合细分行业及其业务应用场景的差异性需求，最终确定了满足企业需求的云存储总体架构，并详细介绍了架构设计评估和技术选型过程

随着越来越多的科技企业寻找更简单的方法来优化其解决方案并降低运行成本，对边缘计算的需求也在不断增长。边缘计算有助于促进数据处理，而不仅仅依赖于集中式数据中心，而物联网设备似乎处于这种计算范式应用的最前沿。《2022年全球边缘计算市场报告》的最新统计数据预测，边缘计算市场将出现巨大增长，预计到2030

锁的原理：任何时间都只能有一个线程持有锁，只有持有锁的线程才能访问被锁保护的资源。我们接下来看一下在锁的使用上有什么最佳实践。避免滥用锁如果能不用锁，就不用锁；如果你不确定是不是应该用锁，那也不要锁。使用锁后带来的代价：加锁和解锁过程都需要CPU时间的，这是一个性能的损失。使用锁还可能导致线程等待锁

前言：6年前，微软推出智能聊天机器人Tay，因她从不良用户那里“学坏”，小姑娘只好被下线结束了短暂的生命。最近，微软投资OpenAI推出了ChatGPT，它在安全性上一定大有改善，但是人工智能带来的安全风险有很多未知数，在这篇文章中提出了他对ChatGPT安全问题的见解，这对用户、厂商、监管部门都很

Web3.0是最近非常火的一个概念了，就算你不知道他具体是什么，但是你也一定听说过这个名词。但是Web3.0中又夹杂着很多其他的概念，比如币、DeFi、DeApps、NFT、元宇宙，等等更多其他的概念，所以很多人就更难理解了。这篇文章我们站在工程师的角度来谈一谈什么是Web3.0，为什么他广受争议，

大家经常会遇到一些需要预测的场景，比如预测品牌销售额，预测产品销量。今天给大家分享一波使用LSTM进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。我们先来了解两个主题： 什么是时间序列分析？ 什么是LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、

01 流之源以终为始–源了解流计算之源，我们需要看一些自然现象，我们从左往右看，第一个词斗转星移，描述的是地球绕太阳旋转和地球自转的自然现象。后面的改朝换代，生老病死，四季变化，日月交替也是被大家共识的客观事实。这些词语虽然不同，但这些现象都包括了很核心的几个共性：那就是这里面都是有时间属

数据库->Excel我们首先看一下数据库里面有一个department这个部门表。这个表里有六条数据，分别代表不同的部门。接下来看一下这个Python代码，首先导入需要用到的库SQLAlchemy，这是Python中最有名的ORM工具。全称ObjectRelationalMapping（对象关

本文转载自微信公众号「yes的练级攻略」，作者是Yes呀。转载本文请联系yes的练级攻略公众号。你好，我是yes。在深入Netty之前，我觉得有必要先对齐一下JavaNIO的基础知识，因为Netty对底层网络I/O的操作就是基于JavaNIO的，所以有必要了解一下。到时候看源码，会有很多概念，例如C

在执行I/O操作(例如数据提取)时，要先发送网络请求，然后等待响应，接着将响应数据保存到组件的状态，最后进行渲染。在React中生命周期方法、Hooks和Suspense是获取数据的方法。接下用事例演示一下如何使用它们并说明每种方法的优点和缺点，以便咱们更好的编写异步操作代码。1.使用生命周期方法请

  我们面对的是日益增多和复杂的各种业务系统，我们面对的是不断增加的系统用户，我们面对的是即将迎来每天百亿级的高并发流量。给大家先说下当时的系统部署情况，数据库那块一共部署了8主8从，也就是16台数据库服务器，每个库都是部署在独立的数据库服务器上的，而且全部用的是物理机，机器的配

近期秋招进入高峰期，28号学校有一个秋招大型招聘会，本来想在网上爬一下自己专业的招聘岗位，结果检索结果寥寥无几(摊手)，于是我就无奈的爬取并分析了一波我准备转行的大数据行业的就业行情。爬虫的基本思路在前程无忧官网检索“大数据”的结果中，每条检索结果详情对应的URL存在a标签的href属性中，通过组合

说实话，这一期起的有点标题党了。用到的Python知识并不多，只是利用Python对数据进行规整。最多的应该是用大佬造的轮子，基于D3.js的数据可视化项目。附上大佬的GitHub地址，有兴趣的小伙伴可以自行去围观。https://github.com/Jannchie/Historical-ran

前几天看到强哥(“纯洁的微笑”)转载的一篇文章《如何判断一个元素是否在亿级数据是否存在》。对其中的解决思路有一些不一样的想法，先阐述一下问题：现在有一个非常庞大的数据，假设全是int类型。给出一个数，判断这个数是否在其中(尽可能的高效)。题目要求文章给出了思路：首先想到的是Hash算法，它的时间复杂

大数据文摘出品编译：罗然、雪清、Aileen这篇文章的主要内容来自作者的自身经验和一些在线资源(如最出名的斯坦福大学的CS231n课程讲义)，是关于如何调试卷积神经网络从而提升其性能的。文章主要关注深度神经网络架构下的有监督学习方式。虽然这个指南基于Python3.6坏境使用tensorflow(T