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    1. 将机器学习整合到专用服务器中有哪些优势

      标签：机器学习 服务器

      机器学习正以各种方式改变着网络托管行业。许多第三方托管服务提供商，如AWS公司已经开始以不同的能力利用机器学习技术。Amazon Sagemaker是机器学习工具之一，它改变了平台向客户提供的服务。Hotels.com公司副总裁兼首席数据科学官Matthew Fryer对这项机器学习服务给予了高度评价。并指出使用专用服务器进行机器学习如今变得越来越重要。

      下载次数 0次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-04-14

    2. 什么是高性能计算，涉及哪些技术和知识

      标签：计算

      高性能计算(HPC) 指通常使用很多处理器(作为单个机器的一部分)或者某一集群中组织的几台计算机(作为单个计算资源操作)的计算系统和环境。高性能集群上运行的应用程序一般使用并行算法，把一个大的普通问题根据一定的规则分为许多小的子问题，在集群内的不同节点上进行计算，而这些小问题的处理结果，经过处理可合并为原问题的最终结果。由于这些小问题的计算一般是可以并行完成的，从而可以缩短问题的处理时间。

      下载次数 0次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-04-13

    3. 如何将代码迁出X86服务器

      标签：X86

      如今，我们几乎所有软件都建立在 x86 架构之上，在互联网漫长的演进过程中，各大公司拼尽全力在迭代上层架构、优化整体性能，开发者们该用的、能用的招儿想必都用上了，接下来呢?如果底层架构不出现大的革新，接下来还有什么方法大幅提升生产力?各位开发者还有其他选择吗?

      下载次数 0次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-04-10

    4. 人工智能在能源领域的主要用途和遇到的挑战

      标签：人工智能

      能源领域是现代经济中最强大、利润最丰厚的领域之一。但是大多数能源公司没有意识到他们的能源生产潜力，也没有采用最新技术来提高其运营效率。目前，能源领域正处于大变革的边缘

      下载次数 0次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-04-10

    5. 人工智能技术的未来发展方向

      标签：人工智能

      尽管深度学习已经在人工智能领域做出重大贡献，但这项技术本身仍存在一项缺陷：需要大量数据的加持。深度学习领域的先驱者乃至批评者已经就此达成共识——事实上，正是由于可用数据量有限加上处理大规模数据的计算能力不足，才导致深度学习直到最近几年才成为AI层面的前沿技术。

      下载次数 2次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-04-10

    6. 一份关于机器学习“模型再训练”的终极指南

      标签：机器学习

      机器学习模型的训练，通常是通过学习某一组输入特征与输出目标之间的映射来进行的。一般来说，对于映射的学习是通过优化某些成本函数，来使预测的误差最小化。

      下载次数 1次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-04-09

    7. 无服务器架构的下一步是什么

      标签：服务器

      将逻辑和数据自动分发到边缘将为用户带来更小的网络延迟，而无需开发人员进行配置和扩展。无服务器服务无处不在。无服务器产品向新的编程方式发展的驱动力来自各种形式的产品，其中包括应用程序托管平台、无服务器数据库、内容分发网络(CDN)、安全产品等。

      下载次数 0次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-04-09

    8. 关于人工智能监控系统的影响应该知道的三件事

      标签：人工智能

      据IDC预测，全球数据圈将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB。数据的真正价值在于，决策者能够从相关数据中提取洞察与见解，并采取相关行动。人工智能(AI)和机器学习在数据分析中的应用预计将大幅增加。事实上，IDC表示，到2025年，认知系统所触及的分析数据量将增长100倍，高达1.4ZB。

      下载次数 0次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-04-08

    9. 详解App移动学习方式是否需要访问服务器

      标签：APP 移动学习 服务器

      移动学习的软件架构应用于PC电脑端的远程教育的软件架构，一般是B/S(浏览器/服务器)架构或C/S(客户端/服务器)架构，而应用于智能终端的移动学习的软件架构略有不同，分为智能终端层、业务逻辑层和数据访问层，安全体系贯穿于三层架构之中。

      下载次数 0次 资源类型 技术文档 上传时间 2020-04-07

    10. 人工智能技术带给旅游业的五大发展趋势

      标签：人工智能

      自2016年人工智能元年开始，世界范围内掀起了一轮新的技术和应用革命，随着AlphaGo人机大战，人工智能成为热词，正式拉开了新科技时代的帷幕，信息革命将为人类开创前所未有的崭新世界。科技对人类社会的影响将超出以往任何一个时代，以物联网联系的全球网络和终端应用，以人工智能重塑的社会和生产关系。

      下载次数 1次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-04-07

    11. 大数据环境下的移动学习发展趋势

      标签：大数据 移动学习

      大数据是近年来快速发展的技术领域，大数据相关基础设施、分析工具和应用系统都在快速发展。与此同时，大数据在各个领域中的应用也在不断快速地深入发展，并不断深入影响社会、工作、学习和生活。

      下载次数 1次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-04-07

    12. 2020年关于服务器发展的几大趋势

      标签：服务器

      云存储潮流已对服务器的消费产生了影响，所谓的超大规模计算公司的增长也对服务器的消费产生了影响。尽管出现了这样的变化，全球服务器市场的整体趋势仍然呈现出强劲的趋势，因为市场继续以几乎不可遏制的势头增长。

      下载次数 0次 资源类型 其它 上传时间 2020-04-02

    13. 如何快速搭建Hadoop运行环境

      标签：Hadoop 大数据

      Hadoop 是一个分布式系统基础架构，在大数据领域被广泛的使用，它将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，Hadoop 最核心的设计就是 HDFS

      下载次数 0次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-04-01

    14. 解决Spark数据倾斜的八种实用方法

      标签：Spark 数据

      什么是数据倾斜?对 Spark/Hadoop 这样的分布式大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。对于分布式系统而言，理想情况下，随着系统规模(节点数量)的增加，应用整

      下载次数 0次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-04-01

    15. 获得GPU存储性能的四种方法

      标签：GPU

      支持AI人工智能和ML机器学习部署的数据中心依靠基于图形处理单元(GPU)的服务器为其计算密集型架构提供支持。到2024年，在多个行业中，GPU使用量的增长将使GPU服务器的复合年增长率超过

      下载次数 1次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-04-01

    16. 无服务器计算会不会是云计算的下一个纪元

      标签：服务器 云计算

      传统上，Web应用程序通常部署在Web服务器上。为了使应用程序在服务器上运行，可能需要花费数小时来下载、编译、安装、配置和连接各种组件。计算机的操作系统也需要不断进行升级和修补，以解决安全漏洞。而管理服务器是一项非常耗时的工作，通常需要专门且经验丰富的系统操作人员

      下载次数 0次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-03-30

    17. 数据中心行业前景怎么样

      标签：数据中心

      数据中心是数字经济时代的数字银行和数据资源库，新兴产业的未来发展，数据中心是核心基础设施平台，所有的互联网和大数据应用背后，都需要数据中心提供安全、稳定、可靠的基础支持。

      下载次数 0次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-03-30

    18. 2020年云数据中心、服务器和网络领域的五大趋势

      标签：云数据中心 服务器 网络

      尽管企业在本地数据中心中运行工作负载的各种用例将持续存在，但投资将涌入主要的公共云数据服务提供商(SP)。随着云数据中心不断扩展、提高效率和提供变革性服务，工作负载将继续整合到云上。从长远来看，我们预计随着新的用例的出现，要求更低的延迟，计算节点可能会从集中式云数据中心转移到分布式边缘。

      下载次数 2次 资源类型 应用文档 上传时间 2020-03-27

    19. 怎样利用Nginx服务器配置自己的网站

      标签：Nginx 服务器 网站

      最近在部署自己的网站时，使用了Nginx的服务反向代理，并且记录了过程与大家分享，相信这篇文档能够帮助到你。

      下载次数 0次 资源类型 教程及课件 上传时间 2020-03-27

    20. 数据中心各种冷却技术的应用与发展

      标签：数据中心 冷却技术

      为了满足各种类型和规模数据中心的冷却需求，冷却技术仍在不断发展，例如托管数据中心、云平台、企业内部部署数据中心以及边缘数据中心正在采用各种冷却技术——冷冻水、泵送制冷剂、遏制通道、行和机架级空气、液体冷却等。数据中心运营商可以根据ai服务器的数量和功率密度使用多种冷却方法。无论采用哪种冷却方式，都将为机架带来适合的温度和气流，以确保正常运行时间，很大程度地提高效率，并降低运营成本。

      下载次数 2次 资源类型 技术文档 上传时间 2020-03-27

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