云原生开发是一种现代化的应用程序开发方法，旨在充分利用云计算平台的优势，以构建可扩展、高可用性和灵活的应用程序。这一方法将应用程序容器化并采用微服务架构，以便更好地适应云环境的要求。本文将深入探讨云原生开发的各个方面，从容器基础知识到微服务架构，为你提供一份全面的指南。
在科技世界中，Linux犹如一位低调的王者，统治着开源世界的半壁江山。对于许多技术爱好者、系统管理员和开发者来说，Linux不仅仅是一个操作系统，更是一种信仰、一种哲学。
当我们谈论编程语言和框架时，很多人的第一反应往往是Java、Python、JavaScript等。确实，这些语言在全球范围内都有着极高的知名度和应用广泛度。然而，在这些“明星”语言之外，还有一些相对不那么“耀眼”但同样重要的技术，比如.NET。在国内，.NET可能常常被认为是“默默无闻”的，但在国际舞台上，它的影响力和受欢迎程度却不容忽视。
其中，第六次危机——DPDK与SPDK提前征收云数据中心税，霸占大量可售卖CPU资源引起的危机，引发了云计算的一次大革命。
选择基于云计算的集成工具时有几个关键考虑因素。重点关注工具提供的连接器集、服务的可扩展性、解决方案的运行速度，以及提供的安全级别。还需要考虑许多关键的管理功能。
petecheslock在 Twitter 上表达了对无处不在的 Kubernetes 的批评观点：
随着Go语言在云计算、微服务和高性能网络服务中的流行，Python开发者面临是否转向Go开发的选择。这个决定涉及到多方面的考量，包括语言特性、生态系统、性能需求、学习曲线和职业发展等。本文将深入探讨Python开发者转向Go开发的利弊，分析两种语言在不同场景下的适用性，并提供从Python到Go的过渡策略，旨在为Python开发者提供全面的转型指南。
搞IT的都知道CSDN，聚集了众多云计算领域的专业人士，论坛中有大量关于云计算学习的文章以及垂直领域的论文等，可以说是中文最大的技术社区。
学习曲线是一种评估机器学习模型性能的可视化工具，它可以帮助我们理解模型在不同训练数据大小下的表现。在本篇博客中，我们将深入介绍学习曲线的概念，并使用 Scikit-Learn 中的工具绘制学习曲线。
最近读了一些关于『曲线』的文章，挺有意思，搬运翻译几篇外文来，一起欣赏。学习曲线是去年早些时候受某兄之托做过一遍译文校验，后来也不知有无发表。
Chapter 28、Diagnosing bias and variance: Learning curves(诊断偏差和方差：学习曲线)
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。上一小节介绍了模型复杂度曲线，通过这种直观的曲线，可以比较容易的看到模型欠拟合和过拟合的地方，进而选出最合适的模型复杂度。本小节介绍另外一个观察模型欠拟合和过拟合的曲线~"学习曲线"。
AI 科技评论按：在深度学习界，「数据越多，模型表现就越好」是大家公认的规律，不过很多时候我们都不太清楚具体的「增加多少数据，能带来多大提升」。前几个月谷歌的一项大规模实验就有力地（甚至令人害怕地）证
云计算作为互联网黑马，很多人看中了它的高薪和就业发展前景，想入门却苦于没有门道。 之前我给大家更新了两期关于入门云计算的内容： 1️⃣ 2023云计算工程师必看好书（附PDF下载） 2️⃣ 想学云计算，这份入门诀窍请收好 今天准备再给大家更一期学习网站，无论你是不是从事云计算，都能在里面挑到适合你的。 当然，今天安利网站的登录地址/下载方式我也已经为你整理好了。 点击下方卡片关注，在对话框回复暗号“免费学习网站”，即可获取登录/下载方式。 01 CSDN 搞IT的都知道CSDN，聚集了众多云计算领域的专业
虽然很多时候，企业在开始实施云迁移可能会感觉处于停滞状态或速度太慢，但有时候业务迁移实际上可能太快。要确定业务迁移是否以正确的速度进行，企业可能需要考虑几个方面因素，例如预算、业务需求和人员。
大家好！我是开源君，一个热衷于软件开发和运维的工程师。本频道我专注于分享Github和Gitee上的高质量开源项目，并致力于推动前沿技术的分享。
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目，其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流，内容原创为吴恩达博士，学习小组成员只对文献内容进行翻译，对于翻译有误的部分，欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高，共同进步！
两年前，我写了一篇博客，并取得了一些反响。这让我有点受宠若惊。那篇博客写的是我准备将 Emacs 作为我的主办公软件，当时我还是 CEO，现在已经是 CTO 了。现在回想起来，我发现我之前不是做程序员就是做软件架构师，而且那时我也喜欢用 Emacs 写代码。重新考虑使用 Emacs 是一次令我振奋的尝试，但我不太清楚这次行动会造成什么反响。在网上，那篇博客的评论也是褒贬不一，但是还是有数万的阅读量，所以总的来说，我写的是一个蛮有意思的题材。在 Reddit 和 HackerNews 上有些令人哭笑不得的回复，说我的手会变成鸡爪，或者说我会因白色的背景而近视。在这里我可以很高兴地回答，到目前为止并没有出现什么特别糟糕的后果，相反，我的手腕还因此变得更灵活了。还有一些人担心，说使用 Emacs 会耗费一个 CEO 的精力。把 Fugue 从一个在我家后院的灵感变成强大的产品，并有一大批忠实的顾客，我发现在做这种真正复杂之事的时候，Emacs 可以给你带来安慰。还有，我现在仍然在用白色的背景。
越来越多的企业将业务迁移到云端，但其迁移的现实却相当复杂。如今，对于越来越多的企业来说，问题不在于他们是否应该将应用程序和开发平台迁移到云端，而是何时迁移。
企业在为基于容器的应用程序选择云计算架构时需要了解关键问题和注意事项。在考虑要运行的云计算架构时，开发人员、工程师、架构师和IT领导者需要考虑许多平台、性能、法规和其他考虑因素。
在机器学习领域，选择合适的框架对于项目的成功至关重要。TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn是三个备受欢迎的机器学习框架，本文将深入比较它们的优缺点，并为读者提供在不同场景下的选择建议。
C#（C Sharp）是由微软开发的一种通用、面向对象的编程语言。它最初于2000年发布，自那时以来逐渐成为开发者的首选之一。C#的设计目标是提供一种简单、现代、可靠且安全的编程语言，使开发者能够轻松构建各种类型的应用程序。
2018年8月8日，雄心勃勃的DeepBrain Chain项目启动了AI培训网络，实现了为人工智能计算能力和算法创建完全分散的市场的重要里程碑。
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html
选自dataquest 作者：Alex Olteanu 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 学习曲线是监督学习算法中诊断模型 bias 和 variance 的很好工具。本文将介绍如何使用 scikit-learn 和 matplotlib 来生成学习曲线，以及如何使用学习曲线来诊断模型的 bias 和 variance，引导进一步的优化策略。 在构建机器学习模型的时候，我们希望尽可能地保持最低的误差。误差的两个主要来源是 bias（偏差）和 variance（方差）。如果成功地将这两者
AI科技评论按：本文由图普科技工程师翻译自《Methodology of Human-Level Artificial Intelligence Research》。 每项具有学习能力的技术在一个阶段
【导读】对于机器学习而言，获取数据的成本有时会非常昂贵，因此为模型选择一个合理的训练数据规模，对于机器学习是至关重要的。在本文中，作者针对线性回归模型和深度学习模型，分别介绍了确定训练数据集规模的方法。
image.png 价格分析Price Analysis 为检验供货商所提供的报价与合理的基准做比较，而不检验及评估个别成本架构及利润构成要素。 主要适用于低单价，一般标准产品及简单制程产品的采购作业 方法简单 采购人员需要较少的训练 不需深入了解成本构成要素 价格分析的方法 主要比价方法 比较分析各供货商竞标之价格(Competitive bidding) 比较市场或目录价格(Published Price) 次要比价方法 比较之前的合约价 比较供货商之前的报价 比较类似产品的价格
我们如今所在的时代中，云计算无疑是当下最为热门的技术：各大中小企业都在纷纷将自己的业务迁移到公有云上，大企业都在忙着搭建自己的私有云架构，再通过私有云架构日后演进到混合云计算架构。
前言 1998年，Netsuite成立，1999年，Salesforce成立。当时，许多技术专家都认为云计算只是一种时尚。就连拉里·埃里森(Larry Ellison)和史蒂夫·鲍尔默(Steve Ballmer)这样的领导者也是早期的怀疑者：一个前期有巨大的开发和销售成本，后期才有收费款项的公司，怎么可能工作呢2000年开始，公有云和私有云市场开始经历指数级增长。许多公司都制定了云战略，但它们当时正处于数字化转型中。我们相信，技术的未来一定是在云计算中打造的，经过20年的发展，云计算才刚刚开始。 在目前创
“Advice for applying machine learning:——Learning curves”
现在企业正逐渐转移到更为分散和日益虚拟化的运营模式，这对IT产生了深远的影响。而企业资产数字化以及对企业资源的灵活的访问更是突出了这一趋势。随着传统物理界限逐渐模糊，最终用户开始从几乎任何设备任何地方
本文通过对微软合作伙伴的询问，了解到他们不想升级到Windows 10的原因。下面，我们将详细讲解用户不该升级到Windows 10的十大理由。
导语 机器学习算法性能很差怎么办？过拟合和欠拟合是什么？调优方法有哪些？如何高效运用trick？ 大家知道最近 A.I 非常火，经常看到各种相关技术介绍，像什么论坛啊、牛人讲座啊，当然网上也有很多非常好的大牛的教程，像最近公司刚跟优达学城合作，提供了很多免费的课程。相信大家或多或少都了解到一些机器学习的相关技术和算法了，有些同学可能也用过一些算法，然后就感觉自己可以称之为"懂机器学习"了。我曾经也是这么认为的，但是后来发现真正懂机器学习的人是确实知道如何高效运用的，而另一些人，像我这种，其实并没有完全理解，
Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bi
云计算，Go，中国程序员 上个月，Go 语言的创始人之一，Unix 老牌黑客罗勃·派克（Rob Pike）在新文章中提到，Go 语言这十年的迅猛发展大到连他们自己都没有想到，并且还成为了云计算领域中新一代的开发语言，中国程序员对 Go 语言的热爱完全超出了他们的想象。 虚拟化，Docker，中国技术人 Docker 负责人也有类似的感叹感叹，完全没有想到中国居然有那么多技术人喜欢 Docker，有这么多人在为 Docker 做贡献。中国是除了美国本土之外的另一个如此喜欢 Docker 技术的国家。 Go
本文通过对微软合作伙伴的询问，了解到他们不想升级到Windows 10的原因。下面，我们将详细讲解用户不该升级到Windows 10的十大理由。 在佛罗里达州多拉尔的Sabio信息科技公司，许多客户符合微软免费升级到Windows 10的条件。但是微软的这个合作伙伴打算不理睬7月29日这个升级最后期限。首席执行官马里奥·圣地亚哥(Mario Santiago)说：“我们仍没有让客户升级到Windows 10，原因是仍存在几个不兼容的地方，而且面临一条学习曲线。”没错，用户免不了会从之前版本的操作系统(比如备
6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差
导语 机器学习算法性能很差怎么办？过拟合和欠拟合是什么？调优方法有哪些？如何高效运用trick？ 大家知道最近 A.I 非常火，经常看到各种相关技术介绍，像什么论坛啊、牛人讲座啊，当然网上也有很多非常
机器学习（十三）——交叉验证、查准率与召回率 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、样本集使用方案 1、测试集 为了验证系统设计的是否准确，通常需要预留10%-20%的样本集，作为测试集，校验模型
今天给大家介绍来自中科院的胡伦和IBM的胡鹏伟等人在Briefings in Bioinformatics上发表的文章“A survey on computational models for predicting protein-protein interactions”。预测蛋白质之间的相互作用（PPI）对研究生物体内的各种细胞学机制至关重要，计算学方法能够有效改善传统生物学方法预测PPI时耗时耗力，且预测结果不可靠的问题。在本文中，我们描述了PPI预测所需的各种蛋白质相关数据库，介绍了现有的各种计算学模型的优缺点，然后描述了常用的实验方案和模型性能评价指标，并介绍了几种在线预测工具，最后阐明了预测PPI的未来发展方向。
前几个小节一直在使用决策树解决分类问题，其实决策树这种思想也可以非常容易的解决回归问题。使用 CART 这种方式构建决策树之后，训练好的决策树中的每一个叶子节点中都会有很多样本点。在预测阶段，如果一个新的测试样本点输入到决策树中，最终会到达某一个叶子节点上。
网络监控工具在今天的互联网时代扮演着至关重要的角色。随着数字化转型的不断发展，企业和组织需要强大的网络监控工具，以确保网络的可用性、性能和安全。本文将介绍2023年最佳的网络监控工具和软件，包括Auvik、Paessler PRTG Network Monitor和SolarWinds Network Performance Monitor等。我们将探讨它们的主要功能、优点和缺点，以帮助您选择适合您需求的最佳工具。
6.2，验证曲线、学习曲线、ROC曲线、准确度、精确率、召回率、F1_Score
在将应用程序和数据从内部部署迁移到云平台时，组织需要了解其面临的主要挑战。这表明组织需要了解在云平台中部署工作负载的重要性，并将应用程序从内部部署迁移到云平台。
本文内容均来自吴恩达的《机器学习训练秘籍》，算是对其的概括以及自身对该书的理解感悟
在训练数据的时候，可能会发现模型的效果不是很好，于是就需要对模型进行调整，一般有以下几种方式：
首先，Go语言的极高执行效率一定是其中至关重要的一点。它是由谷歌公司在2007年推出的，将C++速度与Python的可读性相结合，同时也能到达Java的企业级开发应用水平。由此，Go语言能够处理大型、性能关键的项目，越来越受到企业应用的青睐。
最近有很多关于数据是否是新模型驱动 [1] [2] 的讨论，无论结论如何，都无法改变我们在实际工作中获取数据成本很高这一事实(人工费用、许可证费用、设备运行时间等方面)。
该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。 本章含盖 11.1 决定下一步做什么 11.2
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