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【小尘送书-第七期】《MLOps工程实践:工具、技术与企业级应用》

大家好,我是小尘,欢迎你的关注!大家可以一起交流学习!欢迎大家在CSDN后台私信我!一起讨论学习,讨论如何找到满意的工作!👨‍💻博主主页:小尘要自信👨‍💻推荐专栏:👨‍💻《1》开发环境配置攻略👨‍💻《2》Java程序员的成长👨‍💻《3》2023Java面试实录本文目录一、赠书-《MLOps工程实践:工具、技术与企业级应用》二、专家推荐三、内容简介四、读者对象五、抽奖方式一、赠书-《MLOps工程实践:工具、技术与企业级应用》陈雨强郑曌谭中意卢冕等著第四范式创始人领衔撰写腾讯、小米、百度、网易等分享MLOps工程经验指导企业构建可靠、高效、可复用、可扩展机器学习模型作为当今企业和研究人员关注的热

【腾讯云 TDSQL-C Serverless 产品体验】基于TDSQL-C Serverless最佳实践助力企业降本增效

一、业务增长MySQL带来的业务痛点分析:1.性能瓶颈:随着公司的业务快速发展,数据库中的数据量猛增,访问性能也变慢了,单台MySQL实例无法应对和满足大规模数据管理和请求访问,导致数据库性能下降,成为瓶颈。关系型数据本身就比较容易形成系统瓶颈,无论是从单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W以后,由于查询和操作的维度较广,哪怕使用了MySQL从库读写分离、优化索引等操作时,性能还是无可避免严重下降。2.数据强一致性同步延迟:当架构增加Redis、RabbitMQ等消息队列OLTP的大数据量统计数据类异构表同步只能满足业务的T+1系统架构中,异步设计方案中的中间件故障

天翼云Serverless边缘容器下沉服务 促进企业聚焦业务创新

当前,我国经济社会各领域正加速向数字化转型迈进,随之涌现出海量的数据处理需求在边缘侧不断产生。根据信通院发布的数据显示,2021年我国边缘计算市场规模已经达到436.4亿元,其中边缘硬件规模市场为290.2亿元,边缘软件与服务市场规模达146.2亿元,年平均增速超过50%,预计2024年边缘计算市场整体规模达1803.7亿元。随着我国边缘计算进入蓬勃发展期,各类边缘计算产品层出不穷。为了推进边缘应用快速在企业投入使用、促进业务发展,天翼云基于智能边缘云ECX、CDN节点资源、云原生技术和智能调度策略,推出Serverless边缘容器(简称ESK)。通过天翼云Serverless边缘容器,用户无

深度解读F5:从企业级负载均衡到云原生应用服务

  上世纪九十年代,Internet的快速发展催生了大量在线网站,Web访问量迅速提升。在互联网泡沫破灭以前,这个领域基本是围绕如何对Web网站进行负载均衡与优化。因而在早期,也会有“Web交换机”的说法。从1997年F5发布了BIG-IP产品,到企业级负载均衡技术成熟,再到如今为云原生应用服务,F5为企业技术架构更好、更优、更安全的运行做出极大的努力。    2003年Gartner第一次定义了ApplicationDeliveryController(ADC)概念。在早期,ADC的定义依然主要是负载均衡技术与卸载类技术的组合,并面向Web。当前最新的定义则为“应用交付控制器(ADC)部署在

CRDE产品丨国产热仿真软件Simetherm登陆CRDE企业标准版

Simetherm是一款针对电子器件和设备的专用热仿真软件,由北京云道智造科技有限公司独立开发,具有自主的知识产权。Simetherm内置电子产品专用零部件模型库,支持用户通过“搭积木”的方式快速建立电子系统的热分析模型,并利用成熟稳定的算法计算流动与传热问题,实现对电子系统的热可靠性分析。Simetherm可成熟应用在通讯制造业、电子元件制造业、军工以及航空航天等工业中。在产品设计初期,工程师能够以更加智能的方式创建仿真模型,对系统设计方案进行快速评估,识别潜在设计风险。应用范围:电子产品芯片的热设计与分析PCB板和散热模组的散热设计优化手机、平板电脑、机箱、机柜的全尺度热仿真分析大型机房与

AI工程化—— 如何让AI在企业多快好省的落地?

文章目录前言内容简介读者对象专家推荐目录赠书活动前言作为计算机科学的一个重要领域,机器学习也是目前人工智能领域非常活跃的分支之一。机器学习通过分析海量数据、总结规律,帮助人们解决众多实际问题。随着机器学习技术的发展,越来越多的企业将机器学习技术作为核心竞争力,并运用在实际业务中。但是,机器学习应用落地并非一件轻松的事情,AI开发者往往需要面对各个环节的挑战。这些环节包括目标定义、数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型部署和模型监控等,其中任何一个环节出现失误,都可能影响算法和策略在最终业务中落地的效果,造成成倍的损失。反过来看,利用工程化技术去优化模型的自学习能力,能让模型保持

【AI工程化】 如何让AI在企业多快好省的落地,提高生产效率?

文章目录🌺前言🌺内容简介🌺读者对象🌺专家推荐🎆彩蛋🌺前言作为计算机科学的一个重要领域,机器学习也是目前人工智能领域非常活跃的分支之一。机器学习通过分析海量数据、总结规律,帮助人们解决众多实际问题。随着机器学习技术的发展,越来越多的企业将机器学习技术作为核心竞争力,并运用在实际业务中。但是,机器学习应用落地并非一件轻松的事情,AI开发者往往需要面对各个环节的挑战。这些环节包括目标定义、数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型部署和模型监控等,其中任何一个环节出现失误,都可能影响算法和策略在最终业务中落地的效果,造成成倍的损失。反过来看,利用工程化技术去优化模型的自学习能力,能让模型

智能客服系统如何帮助企业提高客户满意度?

作者:禅与计算机程序设计艺术智能客服系统如何帮助企业提高客户满意度?引言9.1背景介绍随着互联网技术的飞速发展,客户的消费需求和购物习惯也在不断发生变化。客户对于企业的要求越来越高,企业对于客户的需求也越发的多样化。智能客服系统作为一种新型的客户服务工具,可以帮助企业更好地了解客户的需求,提高客户满意度,从而提高企业的销售和利润。9.2文章目的本文旨在探讨智能客服系统如何帮助企业提高客户满意度,以及如何实现智能客服系统的构建和应用。本文将介绍智能客服系统的技术原理、实现步骤、优化与改进以及未来发展趋势和挑战。9.3目标受众本文的目标受众为企业的技术人员、产品经理、客服人员以及对客户满意度有关注

建筑建材行业渠道商管理系统助力企业掌控市场信号,提速业务决策

随着市场环境的竞争越发激烈,建筑建材企业逐渐意识到加强项目成本管控,强化项目管理是施工企业未来信息化建设的主要方向,越来越多的企业开始走上了数字化转型之路,数商云渠道商管理系统赋能建筑建材行业,帮助企业轻松实现渠道互联网化,快速拓客锁客,加速资金回笼,优化渠道三流,提高运营效率。目前建筑建材领域数字化转型仍相对落后。《2020年建材家居市场发展现状调研报告》显示,有65%的卖场认为其在数字化应用方面存在明显劣势。建材行业作为最传统行业之一,在数字化智能化方面的经验相对不足,非常大的一部分企业商户还保持着传统产业的经营模式,建筑建材渠道商管理相较落后。有关数据显示,信息化占建筑建材业总产值的占比

有哪些企业正在探索人工智能相关的业务?

作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介近年来,随着互联网、计算机科学技术等领域的快速发展,越来越多的人们逐渐认识到人工智能将对社会产生深远的影响。人工智能可以帮助我们解决很多实际问题,比如智能电视、智能音箱、自动驾驶、疫情防控等,但同时也面临着很多挑战。根据国际标准评估,2020年,全球产出的AI产品超过了6万亿美元,而其中包括超过三分之二的自然语言处理和分析技术。在人工智能领域,当前有一些公司已经在探索人工智能相关的业务,并且取得了不错的成果。那么,这些企业都是什么样的呢?它们都在做些什么?为了让读者更好地了解人工智能领域的一些主要企业,本文将试图从以下三个方面对现有的企业进行梳理:1.应用场