📅  最后修改于: 2021-04-16 05:55:30        🧑  作者: Mango

AWS计算是基础架构即服务(IAAS)。简而言之，AWS计算是为您的用例配置和管理基础架构(虚拟机/容器)的方法。该基础结构可以被视为应用程序托管应用程序或运行计算密集型任务所需的处理能力。这些计算资源与常规服务器组件(如CPU和RAM)紧密相关。但是，对于常规服务器组件，您需要管理和购买基础结构，提供备份和紧急恢复，并确保有足够的服务器容量来处理流量密集的时间。借助AWS计算，所有这些麻烦都移交...

📅  最后修改于: 2021-04-16 05:56:11        🧑  作者: Mango

高杠杆点：如果数据点具有极高的预测值输入值，则将其视为高杠杆点。与整个数据集中的其他数据点相比，极限输入值仅意味着极低或极高的值。之所以在机器学习中引入这样的概念，是因为它可能会极大地影响模型对特定数据的拟合。高杠杆点的例子In this tutorial we are going to use turicreate to understand the concept of a high leve...

📅  最后修改于: 2021-04-16 05:56:44        🧑  作者: Mango

数据安全性是一个巨大的话题，它是当今太空中最重要的安全性类型之一。许多黑客和世界各国政府正试图闯入数据库，因为数据具有许多财务和其他价值。Azure具有多层安全性视图，您不仅可以在数据周围有一个单一的屏障。您需要具有多个安全层，必须有效地违反其中的每个安全层，才能获取位于中心的客户数据。1.网络安全：最顶层是网络安全。默认情况下阻止：默认情况下，Azure SQL数据库的防火墙处于关闭状态。因此，...

📅  最后修改于: 2021-04-16 05:57:10        🧑  作者: Mango

无监督学习：这是一种学习，我们在训练时不给模型指定目标，即训练模型仅具有输入参数值。该模型本身必须找到可以学习的方式。图A中的数据集是购物中心数据，其中包含订阅其客户的客户的信息。订阅后，他们将获得一张会员卡，因此，商场将获得有关客户及其每次购买的完整信息。现在，使用这些数据和无监督的学习技术，购物中心可以轻松地根据我们输入的参数对客户进行分组。我们提供的培训数据是–非结构化数据：可能包含嘈杂(无...

📅  最后修改于: 2021-04-16 05:57:43        🧑  作者: Mango

音频文件是一种广泛的信息传输方式。因此，让我们看看如何将音频文件(.wav文件)分解为较小的块，并识别其中的内容并将其存储到文本文件中。要了解有关音频文件及其格式的更多信息，请参阅Audio_formats。需要分解音频文件吗?当我们对音频文件进行任何处理时，会花费很多时间。在这里，处理可能意味着任何事情。例如，我们可能想增加或减少音频的频率，或者如本文所述，识别音频文件中的内容。通过将其分解为小...

📅  最后修改于: 2021-04-16 05:58:17        🧑  作者: Mango

所以您认为您可以编码?很高兴知道……这个世界肯定需要像您和我一样的更多极客和书呆子……但是，您的程序安全吗?这就是整篇文章的全部内容。作为一名程序员，确保您的代码没有任何余地，这是您的工作，也是道义上的责任，这是以后任何其他Black Hat Hacker都可以利用的。这就是安全编码的全部意义。如果您在Google上快速搜索有关安全编码的信息，那么第一个吸引您的注意的链接将是我们自己的Wiki。安...

📅  最后修改于: 2021-04-16 05:58:43        🧑  作者: Mango

什么是负载均衡器?如果存在多个服务器，则进入系统的传入请求需要定向到多个服务器之一。我们应该确保每个服务器都收到相等数量的请求。请求必须以统一的方式分布在所有服务器上。负责在服务器之间均匀分配这些传入请求的组件称为负载均衡器。负载平衡器充当来自用户的传入请求与系统中存在的多个服务器之间的一层。我们应该避免以下情况：单个服务器获取大多数请求，而其余请求则处于空闲状态。有各种负载平衡算法可确保在服务器...

📅  最后修改于: 2021-04-16 05:59:10        🧑  作者: Mango

彩色图像可以表示为3阶矩阵。第一个顺序用于行，第二个顺序用于列，第三个顺序用于指定相应像素的颜色。这里我们使用RGB颜色格式，因此三阶分别采用3个值，分别是红色，绿色和蓝色。行和列的值取决于图像的大小。先决条件：RGB图像表示方法：制作尺寸为300X600X3的3阶零矩阵。 300表示行的像素数，600表示列的像素数，3表示RGB格式的颜色编码。通过访问每个像素并更改其RGB值，将整个图像着色为蓝...

📅  最后修改于: 2021-04-16 05:59:28        🧑  作者: Mango

通过将原始图像中的强度“ i”替换为“ i-1”来实现图像的负片，即，最暗的像素将变为最亮，而最亮的像素将变为最暗。通过从最大强度值中减去每个像素来产生负像。例如，在8位灰度图像中，最大强度值为255，因此从255中减去每个像素以生成输出图像。负像中使用的变换函数为：算法使用Matlab内置函数imread()将RGB彩色图像读取到MATLAB环境中计算图像的级别，例如8位图像具有256个级别在图...

📅  最后修改于: 2021-04-16 06:00:01        🧑  作者: Mango

先决条件：如何安装UIPath Studio社区在本文中，我们将学习如何使用UiPath Studio中的Data Scraping创建一个简单的项目。这是Robotic Process Automation的一个简单应用程序，其中从网页中提取信息，编写信息并将其存储在Excel工作表中，然后将文件发送到所需的电子邮件地址。整个过程是使用RPA自动化的。注意：根据要从中提取数据的Web表，创建具有...

📅  最后修改于: 2021-04-16 06:00:23        🧑  作者: Mango

什么是Raspberry Pi?Raspberry pi是Raspberry pi基金会(位于英国)开发的“信用卡大小的计算机板”的名称。它可以插入电视或显示器中，并提供功能齐全的计算机功能。它旨在以最便宜的价格向更年轻的学生传授有关计算的知识。尽管它的目的是向孩子们讲授计算，但是愿意学习编程，计算基础以及利用其多功能性来构建不同项目的每个人都可以使用它。计算机规格：–该计算机具有四核ARM处理器...

📅  最后修改于: 2021-04-16 06:00:53        🧑  作者: Mango

AWS EFS(弹性文件系统)和AWS EBS(弹性块存储)是Amazon Web Services提供的两种不同类型的存储服务。本文重点介绍了Amazon EFS和Amazon EBS之间的一些主要区别。什么是AWS EBS?EBS(弹性块存储)是Amazon提供的块级存储服务，其基本目的是专门用于单独的EC2实例，没有两个实例可以连接相同的EBS卷。由于EBS直接连接到实例，因此它为许多用例提...

📅  最后修改于: 2021-04-16 06:03:01        🧑  作者: Mango

对于基于摄像机监控的安全系统来说，识别车牌是一项非常重要的任务。我们可以使用某些计算机视觉技术从图像中提取车牌，然后使用光学字符识别来识别车牌号。在这里，我将指导您完成此任务的整个过程。要求：opencv-python 3.4.2numpy 1.17.2skimage 0.16.2tensorflow 1.15.0imutils 0.5.3为什么编程需要懂一点英语例子：Input:Output:2...

📅  最后修改于: 2021-04-16 06:03:23        🧑  作者: Mango

主键用于唯一标识表中的每个项目。任何两个项目都不能具有相同的主键。在DynamoDB中，创建表时必须指定主键以及表名。DynamoDB支持两种不同类型的主键：分区键分区键和排序键分区键–这是一个简单的主键，由一个属性组成。DynamoDB利用分区键的值作为内部哈希函数的输入。该哈希函数的输出将设置要存储项目的分区(DynamoDB内部的物理存储)。仅具有分区键的表不允许有多个具有相同分区键值的项。...

📅  最后修改于: 2021-04-16 06:03:48        🧑  作者: Mango

集群介绍它基本上是一种无监督的学习方法。无监督学习方法是一种方法，其中我们从包含输入数据而没有标记响应的数据集中获取引用。通常，它用作查找有意义的结构，解释性的基础过程，生成特征以及一组示例中固有的分组的过程。聚类是将总体或数据点划分为多个组的任务，以使同一组中的数据点与同一组中的其他数据点更相似，而与其他组中的数据点不相似。它基本上是根据对象之间的相似性和相似性来收集的。例如-下表中聚集在一起的...