回答:BI的數(shù)據(jù)可視化,是通過儀表盤、柱狀圖、折線圖以及各類圖表的展現(xiàn),以更易理解的方式來詮釋數(shù)據(jù)之間的復(fù)雜關(guān)系和發(fā)展趨勢,以便更好地利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果。通過BI的可視化展現(xiàn)方式,化繁為簡,達到數(shù)據(jù)更直觀、閱讀更便捷的效果;人的創(chuàng)造力不僅取決于邏輯思維,而且還取決于形象思維。奧威Power-BI數(shù)據(jù)可視化的目標是快速發(fā)現(xiàn)問題,識別問題,分析原因.1)顏色預(yù)警奧威可視化工具Power-BI每個圖表對象都可以...
回答:Vue 是一套用于構(gòu)建用戶界面的漸進式框架。與其它大型框架不同的是,Vue 被設(shè)計為可以自底向上逐層應(yīng)用。Vue 的核心庫只關(guān)注視圖層,不僅易于上手,還便于與第三方庫或既有項目整合。另一方面,當與現(xiàn)代化的工具鏈以及各種支持類庫結(jié)合使用時,Vue 也完全能夠為復(fù)雜的單頁應(yīng)用提供驅(qū)動。1、如果你是在做pc端的應(yīng)用,最好的選擇是ElementUI。npm i element-ui -S最簡單的UI寫法...
回答:基于我豐厚的收藏,我來回答這個問題再合適不過了。我們把Python數(shù)據(jù)分析拆解為兩點:第一,我們要學(xué)會Python的基本使用;第二,我們要學(xué)會Python的數(shù)據(jù)分析庫(假設(shè)你已經(jīng)有了數(shù)據(jù)分析的基本理解,只是不清楚如何用Python完成數(shù)據(jù)分析工作)。因此,我們針對兩個目的,分別列出一些書目。Python的使用《Python編程:從入門到實踐》:拋棄那些大部頭吧,我們不是Python后端工程師,不是...
回答:第一次接觸私有云,我還是選了這個。別的沒用過。有qq群服務(wù)很好。只是這個產(chǎn)品不是很成熟,軟件功能方面有待改進。雙盤的話只有一種模式,就是雙盤備份模式。后加的一體數(shù)據(jù)線電源線要自己手工切開,不然會有干擾。機器后面的usb接口基本是個擺設(shè),不能干什么事情最多什么u盤備份。是不能直接接電腦的,也不能接別的移動硬盤擴展盤什么的。機器的硬盤拆出來也無法在電腦讀取。電腦千兆局域網(wǎng)訪問偶爾會斷掉,而且最高速度三...
回答:謝謝邀請!目前IT行業(yè)內(nèi)比較流行的編程語言有Java、Python、PHP、JavaScript、C、Go等,不同的編程語言往往都有特定的應(yīng)用場景,其中Java和Python的應(yīng)用場景比較多,語言生態(tài)也比較健全。對于從事網(wǎng)絡(luò)運維的工作人員來說,Python是個不錯的選擇,原因有三方面,其一是Python語言是編寫網(wǎng)絡(luò)腳本的常見編程語言之一,對于工作有一定的幫助;其二是Python語言簡單易學(xué),對于...
...算和存儲,網(wǎng)絡(luò)方面的需求沒有考慮太深CloudStack的架構(gòu)比較小巧緊湊,容易部署,但也有不盡人意的方面,其缺點主要在于對網(wǎng)絡(luò)功能的支持不夠豐富、靈活。這里我們有獨特的做法:CloudStack相當于完成OpenStack Nova的功能,只...
...ost資源,我們看看存儲方面。OpenStack對存儲的支持區(qū)分的比較細,對象存儲、塊存儲、文件系統(tǒng)都有各自的項目來支持,如swift、cinder、manila等,存儲系統(tǒng)對接的不僅僅是Rancher,Docker Engine本身也要處理好一些優(yōu)化細節(jié)。 對于對...
...資源投入和先發(fā)優(yōu)勢密不可分。當然誰是第二,這個話題比較敏感,就不在這里討論了,這里想討論的還是偏技術(shù)層面的事情。很多人說公有云其實是種運營模式的業(yè)態(tài),那么也就是說拼的是平臺運營服務(wù)的能力,拼的是成本與...
...時流量增長時的性能保證 賽事直播的直播流和觀看用戶比較集中,而且賽事的時間是計劃性的,在開賽時間的負載會有一個突發(fā),對系統(tǒng)高并發(fā)壓力較大。同時,在競技比賽中的瞬時熱點事件時刻,會有更加迅猛的業(yè)務(wù)和流量...
...種模式,其他需求可以自己實現(xiàn)Authorizer接口。 8)監(jiān)控 比較老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是將node主機的container metrics抓取出來。在較新的版本里,cadvior功能被集成到了kubelet組件中,kubelet在與docker交互的同時,對外...
...種模式,其他需求可以自己實現(xiàn)Authorizer接口。 8)監(jiān)控 比較老的版本Kubernetes需要外接cadvisor主要功能是將node主機的container metrics抓取出來。在較新的版本里,cadvior功能被集成到了kubelet組件中,kubelet在與docker交互的同時,對外...
...更快。特別是對于服務(wù)器(也包括 CDN 節(jié)點)距離客戶端比較遠的時候,這里說的是網(wǎng)絡(luò)距離。 P2P 的多點下載模式下,單節(jié)點的下載讀取抖動不會引起整體下載速度的波動 節(jié)約資源發(fā)布者帶寬 P2P 對比 CDN 的缺點有: P2P 實現(xiàn)...
...一使用Big-Endian呢? 計算機電路先處理低位字節(jié),效率比較高,因為計算都是從低位開始的,所以,計算機的內(nèi)部處理都是小端字節(jié)序。 而大端序存儲,由于符號位在高位,因此對于數(shù)據(jù)正負或大小的判斷也就方便許多。另外...
...要涉及網(wǎng)絡(luò)請求,所以我們可以關(guān)注模式。盡管這個示例比較簡單,因為它不使用網(wǎng)絡(luò),但是它展示了實現(xiàn)一次性請求所需的模式。 要使用協(xié)程實現(xiàn)這個請求,你將把協(xié)程引入到 ViewModel、Repository 和 Dao。讓我們逐個瀏覽一下,...
...看看它的帶寬。根據(jù)內(nèi)存帶寬評估 GPU隨著時間的推移,比較 CPU 以及 GPU 的帶寬。為什么 GPU 計算速度會比 CPU 快?主要原因之一就是帶寬。帶寬可直接在一個架構(gòu)內(nèi)進行比較,例如, 比較 Pascal 顯卡 GTX 1080 與 GTX 1070 的性能;也可...
...的問題解決了很多人工智能問題也就解決了。總的來說相比較人工智能其它領(lǐng)域(比如計算機視覺、語音識別),自然語言的理解難度更大一些,所以現(xiàn)在已經(jīng)有很多的獨角獸這種級別的語音識別公司,比如科大訊飛、Face++等等...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...