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分解技术大揭秘

支持传统的IT体系架构要耗费大量的时间,这与当前快节奏的业务环境背道而驰。新兴的各种技术,例如融合与超融合基础架构,公有云和私有云,以及基于Hadoop和Spark的横向扩展产品与服务正在缓解局面。但这还不够,我们希望可以将更多时间投入到创新应用的开发,而非维护管理IT基础架构之上。 分解(Disaggregation),将一个聚合体分割成多个组成部分,这并不是什么破天荒的想法,但其重要性正在日益凸显出来。在IT领域中,分解意味着将计算机分割成处理、内存、I/O、存储、缓存、网络结构等核心元素,从而实现最具成本效益的敏捷的基础架构和高效的存储配置。 但为什么我们要在诸如超融合等聚合IT资源的理念盛行十年之后重提这一话题呢?原因在于单独扩展某单一资源通常会比将其作为一个整体进行扩展来得更具成本效益。 分解的理念在于用大量计算机来创建出独立的资源池,然后根据需要分配适当的资源组合——内存、处理器、缓存、网络架构以及存储分配——从而为各个应用程序提供相应服务。如果操作得当,分解基础架构可以随时执行,提升高达80%的资源利用率,并且让管理成本随着存储分配的自动化而下降。 我们用五款产品来诠释分...

在TensorFlow中实现文本分类的卷积神经网络

在TensorFlow中实现文本分类的卷积神经网络 Github提供了完整的代码: https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型。 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情绪分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准。 我假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识。 如果没有,我建议先阅读NLP的理解卷积神经网络,以获得必要的背景。 Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow The full code is available on Github. In this post we will implement a model similar to Kim Yoon’s Convolutional Neural Networks for Sentence Classification. The model presented in the ...

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