GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件，从GitHub记录大量数据。这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive，称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例：
ip2region v2.0 - 是一个离线IP地址定位库和IP定位数据管理框架，10微秒级别的查询效率，提供了众多主流编程语言的 xdb 数据生成和查询客户端实现。v1.0 旧版本: v1.0版本入口
来源 | https://gitee.com/lionsoul/ip2region
随着数据规模和丰富度的不断提升，其价值越来越受到企业的重视。其中，机器学习在挖掘数据价值方面扮演着重要的角色，得到广泛应用。大数据概念的在各行各业的普及与深入，使机器学习拥有更多的创造价值的机会。 特别的，在广告推荐、商业预测方面，有效的机器学习应用将会带来非常直接的价值。由于推荐预测系统对数据时效性的敏感度较高，而且其数据处于连续实时且快速的变化，所以必须建立起流式的机器学习应用，从而对流式的数据进行实时的预测分析与处理，这对于商业分析与运营而言将十分关键。 为此，Transwarp提供了Sophon+S
本文由 Cloudberry Database 社区编译自 MotherDuck 官网博文《PERF IS NOT ENOUGH》，原作者为 Jordan Tigani（ MontherDuck 联合创始人兼 CEO），译文较原文稍有调整。
本文和封面来源：https://motherduck.com/，爱可生开源社区翻译。
A Simple JavaScript Library to make it easy for people to use KMeans algorithms with Tensorflow JS.
【新智元导读】谷歌BigQuery的公共大数据集可提供训练数据和测试数据，TensorFlow开源软件库可提供机器学习模型。运用这两大谷歌开放资源，可以建立针对特定商业应用的模型，预测用户需求。 Lak Lakshmanan 是谷歌云服务团队的大数据与机器学习专业服务成员，他在谷歌云平台写了下文，以帮助用户使用谷歌云预测商业需求。 所有商业业务都会设法预测客户需求。如果你开饭馆，你需要预测明天要做多少桌饭、顾客会点哪些菜，这样你才能知道需要购买那些食材、厨房需要多少人手。如果你卖衬衫，你要提前预测，你应该从
◆ 一、开源项目简介 Ip2region - 准确率99.9%的离线IP地址定位库，0.0x毫秒级查询，ip2region.db数据库只有数MB，提供了java,php,c,python,nodejs,golang,c#等查询绑定和Binary,B树,内存三种查询算法。 ◆ 二、开源协议 使用Apache-2.0开源协议 ◆ 三、界面展示 ◆ 四、功能概述 ◆ Ip2region特性 ◆ 99.9%准确率 数据聚合了一些知名ip到地名查询提供商的数据，这些是他们官方的的准确率，经测试着实比经典的纯真IP
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口，使神经网络可以被大众使用。然而，我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的，直到最近，这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask，PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型，但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
Kubernetes已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变。
普元云计算架构师宋潇男点评： Kubernetes已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变，而其自身则会慢慢变得像Linux Kernel一样，成为一种系统底层的支撑，不再引人注目。 原文的标题是The Gravity of Kuberrnetes，但是从内容上看，更像是近些年流行的“XXX is dead. Long live XXX.”的风格，所以在翻译标题的时候我们恶搞了一下。 本文金句： 通过Kubernetes，分布式系统工具将拥有
文 | Jeff Meyerson Kubernetes 已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变，而其自身则会慢慢变得像 Linux Kernel 一样，成为一种系统底层的支撑，不再引人注目。 本文金句： 通过 Kubernetes，分布式系统工具将拥有网络效应。每当人们为 Kubernetes 制作出的新的工具，都会让所有其他工具更完善。因此，这进一步巩固了 Kubernetes 的标准地位。 云提供商并非可替换的商品。不同的云提
引自:http://www.ccf.org.cn/c/2017-08-16/603621.shtml
【前言】作为中国的 “Fivetran/Airbyte”, Tapdata 是一个以低延迟数据移动为核心优势构建的现代数据平台，内置 60+ 数据连接器，拥有稳定的实时采集和传输能力、秒级响应的数据实时计算能力、稳定易用的数据实时服务能力，以及低代码可视化操作等。典型用例包括数据库到数据库的复制、将数据引入数据仓库或数据湖，以及通用 ETL 处理等。 随着 Tapdata Connector 的不断增长，我们最新推出《Tapdata Connector 实用指南》系列内容，以文字解析辅以视频演示，还原技术实现细节，模拟实际技术及应用场景需求，提供可以“收藏跟练”的实用专栏。本期实用指南以 SQL Server → BigQuery 为例，演示数据入仓场景下，如何将数据实时同步到 BigQuery。
《openresty基于lua/geoIp/redis实现ip限制》中介绍了基于geoIp库识别ip所属国家信息从而进行ip过滤和限制,目前有诉求需要追溯的ip服务商的信息进行过滤,比如识别到ip提供商是亚马逊机房,那么进行限制。
多线程应用实际上和多进程类似，只不过将一个请求分配一个进程换成了一个请求分配一个线程。线程对比进程更轻量，在系统资源占用上更少，上下文切换（ps：所谓上下文切换，稍微解释一下：单核心CPU的情况下同一时间只能执行一个进程或线程中的任务，而为了宏观上的并行，则需要在多个进程或线程之间按时间片来回切换以保证各进、线程都有机会被执行）的开销也更小；同时线程间更容易共享内存，便于开发
区块链技术作为比特币的核心模块，由中本聪在 2009 年首次实现，它是一种分布式的公共账本交易系统。比特币是一种分散的数字货币，它通过分布式的方式储存交易，以弥补金融行业的缺陷。 经过近十年的发展，比
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在讨论细节之前，我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型，以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
原文标题：The Gravity of Kubernetes 原文作者：Jeff Meyerson 普元云计算架构师宋潇男点评： Kubernetes已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变，而其自身则会慢慢变得像Linux Kernel一样，成为一种系统底层的支撑，不再引人注目。 原文的标题是The Gravity of Kuberrnetes，但是从内容上看，更像是近些年流行的“XXX is dead. Long live XXX.”
转载声明：本文转载自「EAWorld」，搜索「eaworld」即可关注。 原文标题：The Gravity of Kubernetes 原文作者：Jeff Meyerson 普元云计算架构师宋潇男点评： Kubernetes已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变，而其自身则会慢慢变得像Linux Kernel一样，成为一种系统底层的支撑，不再引人注目。 原文的标题是The Gravity of Kuberrnetes，但是从内容上看，更
这不仅仅是在构建产品，在这种情况下，部署是必要的 - 如果您要为管理生成报告，它也适用。十年前，高管不会质疑假设并将自己的数字插入Excel表格以查看发生了哪些变化，这是不可想象的。今天，一张难以理解的matplotlib数据的PDF可能会给初级副总裁留下深刻印象，但在经验丰富的高级副总裁眼中，这可能会给ML带来怀疑。
相信不少人看过一篇人工智能已经能实现自动编写HTML，CSS的文章，人工智能开始取代前端的一部分工作。前端开发行业真的被人工智能取代吗？
最近在 GitHub 上看到的这个 MindsDB[1] 项目让我眼前一亮，它可以在数据库里执行机器学习相关的操作，也就是说，仅用 SQL 就可以构建、训练、优化和部署机器学习模型，要获得预测，只需查询数据和 ML 模型就可以。
今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗，只会用SQL也能玩转机器学习！。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。
在这篇文章中，我们将纯粹用SQL实现含有一个隐藏层（以及带 ReLU 和 softmax 激活函数）的神经网络。这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。听上去很赞，对吧？
Node.js 是基于 Chrome V8 javascript 引擎构建的开源、跨平台运行时环境。事件驱动的非阻塞 I/O 模型使 NodeJS 框架 能够开发极其轻便且高效的 Web 应用程序。
虚拟现实（VR）是一种依赖计算机生成环境的体验，其应用范围广泛：美国利用虚拟现实进行冬季奥运会的运动训练；外科医生正在试验用虚拟进行医学培训；把虚拟现实用于游戏是最常见的一种应用。
选自Medium 作者：Harisankar Haridas 机器之心编译 参与：陈韵竹、思源 我们熟知的SQL是一种数据库查询语句，它方便了开发者在大型数据中执行高效的操作。但本文从另一角度嵌套SQ
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
区块链技术和加密货币在吸引越来越多的技术、金融专家和经济学家们眼球的同时，也给与了他们无限的想象空间。从根本上来说，加密货币只是底层区块链技术的应用之一，而伴随着区块链技术的不断突破与发展，“区块链+”这一概念正在不断地深入人心。
在本节中，我们将介绍 Google Cloud Platform（GCP）上的无服务器计算基础。 我们还将概述 GCP 上可用的 AI 组件，并向您介绍 GCP 上的各种计算和处理选项。
标星★公众号 爱你们♥ 作者：Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译：公众号进行了全面整理 如你所见，我们手动复制了Trump的一条Twitter，将其分配给一个变量，并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表，我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet
试验 Azure DevOps 随着 Azure DevOps 生态系统的不断发展，我们的团队正在更多的使用它，并取得了成功。这些服务包含一组托管服务，包括托管 Git 代码仓库、构建和部署流水线、自动化测试工具、待办工作管理工具和构件仓库。我们已经看到我们的团队在使用该平台时获得了良好的体验，这意味着 Azure DevOps正在走向成熟。我们特别喜欢它的灵活性；它甚至允许用户使用来自不同供应商的服务。例如，你可以在使用 Azure DevOps的流水线服务的同时也使用一个外部 Git 数据仓库。我们的团
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
原文标题：How To Create Data Products That Are Magical Using Sequence-to-Sequence Models 作者：Hamel Husain
这一章中，我们会涉及到聚类。聚类通常和非监督技巧组合到一起。这些技巧假设我们不知道结果变量。这会使结果模糊，以及实践客观。但是，聚类十分有用。我们会看到，我们可以使用聚类，将我们的估计在监督设置中“本地化”。这可能就是聚类非常高效的原因。它可以处理很大范围的情况，通常，结果也不怎么正常。
基于其特性带来的种种优势，Python在近年来的各大编程语言排行榜上也是“一路飚红”，并成为越来越多开发者计划学习的编程语言。如今，大家最迫切关心的是，该如何利用Python构建相应的技术体系以匹配到自己的实际业务中去？
作者 | Steef-Jan Wiggers 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，谷歌宣布 Bigtable 联邦查询普遍可用，用户通过 BigQuery 可以更快地查询 Bigtable 中的数据。此外，查询无需移动或复制所有谷歌云区域中的数据，增加了联邦查询并发性限制，从而缩小了运营数据和分析数据之间长期存在的差距。 BigQuery 是谷歌云的无服务器、多云数据仓库，通过将不同来源的数据汇集在一起来简化数据分析。Cloud Bigtable 是谷歌云的全托管 NoSQL 数据库，主要用
小编在 9 月份参加了今年的数学建模，成绩怎么样不知道，能有个成功参与奖就不错了哈哈~
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：H4O 本文重点讨论了面向联邦学习的模型测试和调优。研究者首先回顾了传统机器学习与一般软件测试、调优的区别和联系，然后具体分析了在实际场景中应用联邦学习存在的主要问题，包括神经架构设计、模型选择、超参数优化和调试等等。接着结合几篇最新的研究论文全面了解面向联邦学习的评价和测试，既包括了针对具体应用场景的测试（人类活动识别），也包括了对一般联邦学习算法的测试。最后集中介绍 CMU 研究小组关于联邦学习超参数调优的研究成果。 作为联邦学习系列中的重要内容，本文重点关注面向
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
这个项目是 Stirling-PDF，它是一个功能强大的基于本地主机的 Web PDF 操作工具，使用 Docker 进行部署。其主要功能包括分割、合并、转换、重新组织 PDF 文件以及添加图片、旋转和压缩等多种操作。该项目的核心优势和关键特点包括：
首先，我们来看一个场景：一位老师在机房给60位学生讲完一个案例之后，布置了一个限时完成的小作业，学生完成后老师前去检查并进行打分。老师应该如何高效完成这个任务呢？
PostgreSQL架构 图片 PostgreSQL物理架构是由shared memory(共享内存)、background process(后台进程)和data files(数据文件)组成 shared memory(共享内存)是为了database和transaction log提供cache.最核心的是shared buffer和wal buffers shard buffer 是减少磁盘IO而设计的。shard buffer能否加速让大量数据访问、减少大量用户统一时间访问的资源征用 wal bu
2013百度校园招聘数据挖掘工程师 一、简答题（30分） 1、简述数据库操作的步骤（10分） 步骤：建立数据库连接、打开数据库连接、建立数据库命令、运行数据库命令、保存数据库命令、关闭数据库连接。
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