Публикации по теме 'scalability'
Когда следует использовать PySpark вместо Scikit-Learn ?
Исследование масштабируемости дерева решений в контексте больших данных: PySpark vs Scikit-Learn.
PySpark известен тем, что использует парадигму MapReduce , что приводит к распределению классификации между разными машинами в кластере, тогда как Scikit-Learn делает это локально.
Молниеносно быстрые списки лидеров с использованием Redis
Кшитий Джолли, инженер Probo
Что делает игру интересной или захватывающей? Я думаю, что это может быть одно из двух:
Уровни . Проходя все более и более сложные уровни, вы испытываете чувство достижения, заставляя вас часто возвращаться. Таблица лидеров . Высокие баллы и возможность сравнить себя с другими игроками мотивируют вас постоянно совершенствоваться и достигать большего.
Как разработчик, если ваша игра бесконечна (игра без предопределенных уровней) и если вы все еще не..
Node.js — популярная платформа для создания быстрых и масштабируемых сетевых приложений.
Node.js — популярная платформа для создания быстрых и масштабируемых сетевых приложений. Однако по мере роста сложности вашего приложения и роста трафика вы можете начать испытывать проблемы с производительностью. Один из способов решить эту проблему — использовать модуль cluster в Node.js, который позволяет создавать дочерние процессы, которые могут использовать один и тот же порт сервера. Это позволяет в полной мере использовать аппаратные ресурсы, масштабировать приложение и..
5 лучших практик для запуска моделей машинного обучения в производство
5 лучших практик для запуска моделей машинного обучения в производство
В нашей предыдущей статье — 5 проблем, к которым нужно быть готовым при масштабировании моделей ML , мы обсудили пять основных проблем при создании масштабируемых моделей машинного обучения (ML). Наша цель в этой части — установить лучшие практики, которые сделают проект ML успешным.
Сегодня модели машинного обучения решают множество конкретных бизнес-задач в различных отраслях. Метод выбора модели машинного..
Обработка сбоев в Celery Workers: повторные попытки, тайм-ауты и обработка ошибок
Освоение управления сбоями в Celery Workers: раскрытие возможностей повторных попыток, тайм-аутов и обработки ошибок для оптимизации выполнения задач и повышения надежности приложений
Обработка сбоев в воркерах Celery имеет решающее значение для обеспечения надежности и производительности выполнения задач. Надлежащее управление сбоями с помощью таких стратегий, как повторные попытки, тайм-ауты и обработка ошибок, повышает надежность системы, повышает отказоустойчивость и сводит к..
Семь проблем внедрения решений искусственного интеллекта (ИИ)
Семь проблем внедрения решений искусственного интеллекта (ИИ)
Аднан Харуф
Искусственный интеллект начал приносить реальную пользу организациям в различных отраслях. Это станет более очевидным в будущем, поскольку решения на основе ИИ станут более доступными и простыми в реализации. Однако даже при высоком уровне заинтересованности в использовании решений AI и ML внедрение и развертывание во многих организациях все еще остается низким. Во многом это связано с тем, что предприятия не..
Напишите лучший питон с помощью генераторов
Допустим, у нас есть текстовый файл student_records.txt. Каждая строка содержит имя и возраст учащегося. Мы хотим проанализировать имена учащихся и их возраст.
#student_records.txt
greg:15
matthew:14
ram:16
raju:14
Нашим первым подходом было бы чтение файлов и сохранение значений в списке / словаре.
def read_student_records(path):
records = []
with open(path) as file:
for line in file:
name, age = line.split(":")
records.append((name, age))..
