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MaxCompute Mars 完全指南

Mars 简介 Mars 能利用并行和分布式技术,加速 Python 数据科学栈,包括 numpy、pandas 和 scikit-learn。同时,也能轻松与 TensorFlow、PyTorch 和 XGBoost 集成。 Mars tensor 的接口和 numpy 保持一致,但支持大规模高维数组。样例代码如下。 import mars.tensor as mt a = mt.random.rand(10000, 50) b = mt.random.rand(50, 5000) a.dot(b).execute() Mars DataFrame 接口和 pandas 保持一致,但可以支撑大规模数据处理和分析。样例代码如下。 import mars.dataframe as md ratings = md.read_csv('Downloads/ml-20m/ratings.csv') movies = md.read_csv('Downloads/ml-20m/movies.csv') movie_rating = ratings.groupby('movieId', as_in...

使用物联网降低维护成本的四种策略

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 维护良好的建筑物有助于提高组织的生产力,确保必要设备的持续性能,并通过确保运营效率来增加收入。但是,建筑物的运维成本不断增加,这使得平衡设施维护成本与建筑物需求成为一项持续的挑战。传统的成本节省策略曾经产生过可观的效果,但如今,这些方法已经不再适用。 建筑经理降低成本的创新方法之一是通过技术。物联网(IoT)作为一种有价值的维护工具,能够生成大量建筑数据,可用于更好地管理维护活动并节省资金。以下是使用物联网解决方案来降低维护成本的四种策略。 一、对最昂贵和/或最关键的设备进行预测性维护 持续收集关键设备上的数据可以实现预测性维护,而不是被动或预防性维护(这两种方法都是成本较高的策略)。 预测性维护包括确定设备何时可能出现故障,并在故障发生前解决问题。它可帮助您根据有关整体设备运行状况和预期性能的见解来规划维护任务,而这些见解来自于对运行数据的收集和分析: ▲安装在机器和设备上的传感器可以收集和监测各种实时操作数据,包括振动、视觉、声音、温度和功耗等。▲借助机器学习算法,可以挖掘这些数据并...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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