日志服务作为基础设施一站式解决实时读写、HTAP两大日志强需求；
日志服务数据的开放性以及与云产品、开源社区相结合，在实时计算、可视化、采集上为用户提供的丰富选择。
Kubernetes容器技术促进了技术栈的去耦合，通过引入栈的分层使得开发者可以更加关注自身的应用程序和业务场景。
从Kubernetes本身来看，这个技术解耦也在更进一步发展，容器化的一个发展的趋势是：这些容器都将会在无服务器的基础设施上运行。
谈到基础设施，首先可以联想到云，目前在AWS、阿里云、Azure的云上都提供了无服务器化的Kubernetes服务。
在serverlessKubernetes上，我们将不再关心集群与机器，只需要
日志服务数据的开放性以及与云产品、开源社区相结合，在实时计算、可视化、采集上为用户提供的丰富选择。
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从Kubernetes本身来看，这个技术解耦也在更进一步发展，容器化的一个发展的趋势是：这些容器都将会在无服务器的基础设施上运行。
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在serverlessKubernetes上，我们将不再关心集群与机器，只需要
2023/8/27 22:51:21
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spark入门级资料推荐，开始是介绍简装编译运行等基础介绍，从第五章开始Hive介绍及部署Hive实战SparkSQL介绍实战深入了解运行计划及调优SparkStreaming原理介绍实战SparkMLlib机器学习及SparkMLlib简介实战SparkGraphX介绍及实例分布式内存文件系统Tachyon介绍及安装部署
2023/8/24 11:55:46
32.43MB
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解决了老版本BIOS无法安装win7x64系统的问题，适用于所有使用联想L-IG41主板的机器
2023/8/22 18:18:49
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数据科学正在快速发展成所有行业开发人员和管理人员的关键技能，它看起来也十分有趣。
但是，它非常复杂，虽有许多工程和分析工具助力，却也难清楚掌握现在做得对不对，哪里是不是有陷阱。
在本文中，我们解释了如何发挥数据科学的作用，理解哪里需要它，哪里不需要它，以及如何令它为你产生价值，如何从先行者那里获得有用的经验。
这是“GettingAHandleOnDataScience”系统文章中的一部分，你可以通过此RSS予以订阅。
大多数类型的机器学习项目归根结底通常是使用监督式学习方式进行分类或回归。
特征工程是大多数机器学习过程中的一个关键组成部分。
像K均值（K-means）之类无人监督式的学习算法能用于你事前
但是，它非常复杂，虽有许多工程和分析工具助力，却也难清楚掌握现在做得对不对，哪里是不是有陷阱。
在本文中，我们解释了如何发挥数据科学的作用，理解哪里需要它，哪里不需要它，以及如何令它为你产生价值，如何从先行者那里获得有用的经验。
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像K均值（K-means）之类无人监督式的学习算法能用于你事前
2023/8/22 14:53:45
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本文不是关注特定的多模态应用，而是研究多模态机器学习本身的最新进展。
我们超越了典型的早期和晚期融合分类，并确定了多模式机器学习所面临的更广泛的挑战，即：表示，翻译，对齐，融合和共同学习。
这种新的分类法将使研究人员能够更好地了解该领域的状况，并确定未来研究的方向。
我们超越了典型的早期和晚期融合分类，并确定了多模式机器学习所面临的更广泛的挑战，即：表示，翻译，对齐，融合和共同学习。
这种新的分类法将使研究人员能够更好地了解该领域的状况，并确定未来研究的方向。
2023/8/21 4:42:45
1.64MB
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grandMA2中文说明书中文操作参考手册2011版！本手册收集于网络，PDF文件，全部709页，如有侵权请联系我们删除！本手册中部分翻译类似于机器翻译，翻译质量、用词、排版等可能存在问题，请大家阅读时注意鉴别！
2023/8/20 11:45:10
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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