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破解Kubernetes应用开发困局

对于传统的开发过程来说,大部分开发处于一个单体应用的架构。随着单体应用越来越复杂,很多团队会发现,单体应用已经不能很好地嵌合公司的业务发展需要,也不能很好地在公司现有组织架构的责任划分中承担迭代作用。

  • 2022-09-29
  • 阅读494

容器云资源数据关联与数据联动的难点和解决思路

随着容器云覆盖的业务越来越多,日常人工的容器云维护方式和管理已经无法满足技术上的需要,因此拥有自动化运维解决方案至关重要。容器云自动化运维需要覆盖多种类型的IT环境,并具备可扩展的能力,便于获得对全局基础架构的完全可见性和性能控制。

  • 2022-09-29
  • 阅读482

机器学习2-多变量线性回归

机器学习2-多变量线性回归

  • 2022-09-13
  • 阅读151
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  • 13页
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最小二乘法&梯度下降法区别及python实现

先来解释几个概念 拟合函数/估值函数:在回归问题中,当给定一组样本时,找到一个最佳的函数来匹配所有的样本,这个函数就是拟合函数/估值函数 损失函数:判断函数拟合的好不好的函数,损失函数越小,说明拟合值与真实值越接近,误差越小,就越能用拟合函数来进行预测,损失函数的标准有以下几种:

  • 2022-09-12
  • 阅读501

线性回归-最小二乘法和梯度下降法mwy

? 什么是一元线性模型呢?监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线;对于三维空间线性是一个平面,对于多维空间线性是一个超平面。

  • 2022-09-12
  • 阅读557

机器学习简介

你是否曾经听到过人们谈论机器学习,而你却对其含义只有一个模糊的概念呢?你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢?现在,让我们一起来改变这个现状吧!

  • 2022-09-12
  • 阅读550

APS排产算法是怎样的?

APS排产算法是怎样的?

  • 2022-08-31
  • 阅读533

多工序、多机台(产线)环境下的排程要点

释义:文中提到的资源,是指需要完成一个生产作业(或称任务,生产任务)所需的生产条件,例如机台、原料等,称为广义资源。 对于生产计划,常见有以下四种类型: 单一工序,单一资源种类. 单一工序,多资源种类. 多工序,单一资源种类(较少见). 多工序,多资源种类.

  • 2022-08-31
  • 阅读702
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

  • 阅读955
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