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您是否厌倦了传统云计算带来的滞后和延迟问题?那么，准备好迎接正在重塑数字格局的革命性趋势——边缘计算边缘计算以其闪电般的速度和卓越的效率席卷了科技界。在这篇博文中，我们深入探讨边缘计算的上升趋势，并探索其令人难以置信的优势和改变游戏规则的应用程序。因此，请系好安全带，让我们踏上边缘计算前沿领域的激动

近日，博云与LinkTimeCloud智领云达成战略合作伙伴关系，基于此前坚实合作基础，全面拓宽合作广度与深度，共同推出基于Kubernetes的企业级容器云+云原生大数据技术融合的新型数字化IT底座，并且在某国家级创新中心首次落地。以Hadoop为中心的大数据生态系统从2006年开源以来，一直是大

常见的统计图表1、折线图😃图形介绍折线图常用于显示随时间）而变化的连续数据，适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势，根据这些图来判断和预测变量的发展趋势。importmatplotlib.pyplotasplt##matplotlib包存在中文显示的问题，需要先设置中文参数plt.rcParams[

围绕着边缘有很多炒作，这是有充分理由的。由于消费者和员工都希望获得更好、更可靠的体验，将内容尽可能地推向用户，这是提供优质用户体验的新领域。边缘技术与无服务器计算、网络功能、人工智能和机器学习等趋势的交叉可能会促进进一步的创新。即便如此，接受边缘技术并代表自动获胜。仍需要有一个有效的计划来充分利用边

12月9日，友盟在北京发布了全新数据战略“友盟数据工场”以及两款数据产品“用户评级”和“友盟微社区”。友盟经过四年多发展积累的移动互联网数据也逐渐呈现出它的价值。2014年，移动开发非常火热。不管是移动开发者的服务，还是第三方的工具，整个生态圈的搭建非常完善。友盟作为移动开发者的服务平台，在移动生态

目录【实验目标】【实验内容】【数据集介绍】【代码要求】定义模型结构初始化模型的参数循环计算当前损失（前向传播），请使用Relu激活函数。计算当前梯度（反向传播）更新参数（梯度下降）【文档要求】1.对比使用逻辑回归和使用具有1层隐藏层神经网络的分类效果（请粘贴2种方法分类效果图），哪种效果更好，分析原

前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。正在更新中~✨🚨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.

如果 JupyterLab和PyCharm有一个孩子，那么他一定是DataSpell，一个面向专业数据科学家的专业IDE。虽然Pycharm这样的IDE非常强大，但它并不适用于数据科学，因此大部分数据科学家都会选择使用富有交互性的 JupyterLab或JupyterNotebo

一个前端项目上线后的各种指标监控是极其重要的，通过各种指标数据可以知道项目存在的问题及未来优化的方向，在各种维度监控中的异常监控是必不可少的，通过异常数据可以及时发现用户遇到的问题，而异常上报中的各种数据指标可以给解决问题提供参考及方向。文章内所有异常上报及异常分析都是基于异常处理开源平台&nbsp

一、背景阿里云日志服务作为云原生可观测与分析平台。提供了一站式的数据采集、加工、查询分析、可视化、告警、消费与投递等功能。全面提升用户的研发、运维、运营、安全场景的数字化能力。日志服务平台作为可观测性平台提供了数据导入、数据加工、聚集加工、告警、智能巡检、导出等功能，这些功能在日志服务被称为任务，并

首先一起来画个图，回顾一下HadoopHDFS中的超大数据文件上传的原理。其实说出来也很简单，比如有个十亿数据量级的超大数据文件，可能都达到TB级了，此时这个文件实在是太大了。此时，HDFS客户端会给拆成很多block，一个block就128MB。这个HDFS客户端你可以理解为是云盘系统、日志采集系

​Web开发中最常用的两种数据结构是堆栈和队列。许多Internet用户，包括Web开发人员，都没有意识到这一惊人的事实。如果您是这些开发人员中的一员，那么请准备好两个具有启发性的示例：文本编辑器的撤消操作使用堆栈来组织数据，以及Web浏览器的事件循环，它处理事件（单击、悬停等）,使用队列来处理数据

前言我们开发中经常用到Redis作为缓存，将高频数据放在Redis中能够提高业务性能，降低MySQL等关系型数据库压力，甚至一些系统使用Redis进行数据持久化，Redis松散的文档结构非常适合业务系统开发，在精确查询，数据统计业务有着很大的优势。但是高频数据流处理系统中，Redis的压力也会很大，

SpringBatch是spring提供的一个数据处理框架。企业域中的许多应用程序需要批量处理才能在关键任务环境中执行业务操作。这些业务运营包括：无需用户交互即可最有效地处理大量信息的自动化，复杂处理。这些操作通常包括基于时间的事件（例如月末计算，通知或通信）。在非常大的数据集中重复处理复杂业务规则

前言最近在持续优化之前编写的 JSON 解析库xjson，主要是两个方面的优化。第一个是支持将一个 JSONObject 对象输出为 JSON 字符串。这点在上个版本中只是利用自带的 Print 函数打印数据：复制fun

大家好，我是Peter~网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。这里有个GitHub项目整理了使用Python实现了11种经典的数据抽取(数据降维)算法，包括：PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等，并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴。

1介绍在Golang语言中，仅有for一种循环语句，但是可以模拟while(condition){}和while(true){}。除此之外，Golang语言还引入了另外一个关键字range，我们也可以配合for关键字，使用for-range循环遍历数据。本文我们介绍一下使用for和for-range

你也许用过Redis，Cassandra，AmazonS3,BitTorrent等著名的软件，但是也许你不知道，它们在底层通信时都采用了一个叫做Gossip(流言蜚语)的协议。我一直以来都想写一下这个Gossip，但是苦于找不到合适的方式，今天看到这Gossip模拟器(点阅读原文查看)，我就知道不用

大数据文摘出品编译：蒋宝尚今年9月份举办的深度学习Indaba2018峰会的干货确实不少，昨天文摘菌给大家整理了27位大咖关于自然语言处理的精彩问答。今天文摘菌再给大家整理一份关于强化学习的10个原则，不仅在强化学习中有用，在机器学习研究中也能够提供一些参考。这10个原则是一位来自Insight数据

大数据文摘出品编译：大芏、彭耀辉、茶西、汤圆、夏雅薇在金融领域，机器学习可能会产生神奇的效果，尽管它本身并没有什么神奇之处(嗯，也许只是一点点)。然而，机器学习项目的成功更多依赖于构建高效的基础结构、收集适当的数据集和应用正确的算法。机器学习正在对金融服务业产生重大影响。让我们来看看为什么金融公司会