阿里云数据库进入Forrester全球数据库评估报告，获评“强劲表现者”-低调大师

阿里云数据库进入Forrester全球数据库评估报告，获评“强劲表现者”

2019-06-12 735

数据库与操作系统、中间件并称为系统软件的“三驾马车”，是企业IT系统不可或缺的组件，也是互联网应用以及企业信息管理系统存储数据和管理数据的核心平台，阿里云已经成为该领域最领先的企业之一。

近日，知名市场研究机构Forrester发布了最新的数据库评估报告《The Forrester Wave™: Database-As-A-Service,Q2 2019》，阿里云数据库成功入选，并创造国内公司在该榜单的最好成绩，进入“强劲表现者（strong performance）”象限。

报告显示，阿里云数据库在技术架构、开发者友好度、数据安全以及服务生态等方面处于领先地位，最终获得了容灾能力、产品形态、应用场景、开发语言支持、安全审计、技术支持和售后服务、合作伙伴7个维度的满分。

成熟的技术架构及用户案例：

容灾能力：全球化部署，各地均提供跨 A

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开发典型卷积神经网络框架时，最常用的正则化和优化策略

来源商业新知网，原标题：深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决多种图像视觉应用、目标分类和语音识别等问题。但是，深层网络架构的学习要求大量数据，对计算能力的要求很高。神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。此外，有些架构可能因为强大的表征力而产生测试数据过拟合等现象。这时我们可以使用正则化和优化技术来解决这两个问题。梯度下降是一种优化技术，它通过最小化代价函数的误差而决定参数的最优值，进而提升网络的性能。尽管梯度下降是参数优化的自然选择，但它在处理高度非凸函数和搜索全局最小值时也存在很多局限性。正则化技术令参数数量多于输入数据量的网络避免产生过拟合现象。正则化通过避免训练完美拟合数据样本的系数而有助于算法的泛化。为了防止过拟合，增加训练样本是一个好的解决方案。此外，还可使用数据增强、L1 正则化、L2 正则化、Dropout、DropConnect 和早停...

2019-06-13

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这是关于分布式架构新手入门的第五篇文章。这一篇文章主要介绍通过计算分布式系统中的单次请求成功率，以及重复请求的稳定率获得系统的稳定性估值。依据软件结构评估性能及其冗余。通过对系统的分析判断出潜在的性能瓶颈。为设计分布式系统提供数据支持。您可以点击以下链接找到前面四篇文章。 Distributed Method of Web Services ITDSD - 1. Splitting in Microservice Architecture ITDSD - 2. Practice of Splitting in Microservice Architecture ITDSD - 3. Overview of Distributed Software Engineering有共享数据的网络必然是异步网络当多个任务试图共同使用一个数据时。任务通常需要排队轮流使用这个数据。因为同时使用数据会造成数据损坏，通常为每个任务分别修改了数据的一部分导致数据整体损坏。这种多个任务对一个数据不可同时运行的情况称为数据的原子性。这时的数据在多个任务之间是负有一致性功能的协议，因而在多个任务运行关系中...

2019-06-13

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