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对象存储适合人工智能和机器学习的三个原因

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! 如今,各种类型的企业都致力于采用人工智能和机器学习项目,但要发挥其真正的潜力,则需要克服重大的技术障碍。虽然计算基础设施通常是重点,但存储设施也同样重要。以下是对象存储(而不是文件或块存储)适用在加强人工智能和机器学习工作负载的三个主要原因: 1.可扩展性 当有大量不同的数据源可供学习时,采用人工智能和机器学习技术最有效。数据科学家利用这些丰富的数据来训练领域模型。在“大数据的五个V”(数量、类型、速度、准确性和价值)中,前两个(数量和类型)最为重要。简而言之,人工智能和机器学习依赖于大量不同的数据(图像、文本、结构化和半结构化数据)来构建有用的模型,提供准确的结果,并最终提供业务价值。 对象存储是很具扩展性的存储架构,特别适合支持人工智能和机器学习所需的大量数据。对象存储旨在通过水平扩展方法实现无限增长,从而使企业可以通过在需要的位置和时间添加节点来增加部署。由于对象存储使用单个全局名称空间,因此也可以一次在多个地理位置上进行这种扩展。另一方面,文件和块系统通常采用扩展方法。这意味着这...

商业建筑中的物联网:改善居住者的健康和福祉

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! 居住者的健康和福祉已成为当今商业建筑运营的核心支柱之一。由于室内环境直接影响人们的身心健康,因此引入了诸如WELL之类的现代建筑标准,以提供有关如何设计建筑物和室内空间以促进人类健康的准则。在当今急需采取积极措施以保护人们健康的紧急呼吁中,房地产和设施管理领域中具有远见卓识的公司正在商业建筑中推行物联网,以维护居住者的长期安全。 智能建筑技术提高室内环境质量 对于精通技术的建筑业主来说,将智能建筑技术用于居住者的福祉并不是一个新概念。模块化的物联网传感器与远程、低功耗和低成本的无线网络相结合,用于在分散的建筑区域捕捉和传输各种室内参数的数据,如空气质量、温度、湿度和自然采光。传感器数据的独特之处在于,它可以揭示人类无法立即识别的潜在问题,如大气中的高浓度颗粒物和二氧化碳,或不健康的低湿度水平。借助开放式无线物联网架构,可以轻松地将数据集成到现有的建筑物管理系统中,以自动调节暖通空调设备,确保健康舒适的室内环境。 扩展视野:应对迫在眉睫的健康风险 毫无疑问,室内环境监测,尤其是空气质量控制...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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。