技术专区
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云原生定义与要点分析
云原生计算加速了应用与基础设施资源之间的解耦，通过定义开放标准，向下封装资源，将复杂性下沉到基础设施层；向上支撑应用，让开发者更关注业务价值。此外，云原生计算提供统一的技术栈，动态、混合、分布式的云…
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云原生是整个信息化行业的未来，一文彻底搞懂云原生
云原生这个词来自英语的Cloud Native的翻译，云原生是已经存多年在术语，真正开始获得关注的是在2015年到2016年。这归因于这几年逐渐发布的Docker的兴起。会有越来越多的企业和组织开始关注到它，并把他们的工作负…
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什么是云原生？
云原生（Cloud-Native）是近年来在云计算领域崭露头角的炙手可热的概念。随着云计算技术的不断发展和普及，云原生架构逐渐成为现代应用开发和部署的主流趋势。本文将深入探讨云原生的概念、优势以及重要性，为零基…
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青云信创云平台
青云信创云平台脱胎于青云科技多年来自主研发积累、大规模云计算实践及行业实践验证的青云企业云平台。在对信创业务场景深入理解的前提下，专门针对信创基础设施做了底层代码级的性能优化、可靠性优化和安全性增强…
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十大经典预测算法
1. 线性回归 在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域…
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十大经典预测算法（九）---GBDT
GBDT又叫梯度提升决策树，它也属于Boosting框架。GBDT核心原理如下： 如图所示，用GBDT预测年龄，第一轮，预测到年龄为20，它和真实值之间的残差为10，第二轮，GBDT开始预测上一轮的残差10，预测结果为6，这一轮 的…
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十大经典预测算法（八）---ADBOOST
一、基本原理 AdaBoost是adaptive boosing的缩写，它是一种基于Boosting框架的算法。下图为该算法的迭代过程。 AdaBoost从原始数据集D1开始学习第个模型，经过三轮的迭代，得到三个弱分类器，每一轮的迭代都要评估…
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十大经典预测算法（七）---随机森林
算法概述 随机森林，顾名思义就是由很多决策树融合在一起的算法，它属于Bagging框架的一种算法。 随机森林的“森林”，它的弱模型是由决策树算法训练的（CART算法），CART算法即能做回归也能做分类，“随机”是指构造的…
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十大经典预测算法（六）---集成学习（模型融合算法）
模型融合算法概念 它不是具体的指某一个算法，而是一种把多个弱模型融合合并在一起变成一个强模型的思想 用模型融合算法的原因 1、单个模型容易过拟合，多个模型融合可以提高范化能力 2、单个模型预测能力不高，多…
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十大经典预测算法（四）----支持向量机（SVM算法）
一、概念：SVM思想和线性回归很相似，两个都是寻找一条最佳直线。 不同点：最佳直线的定义方法不一样，线性回归要求的是直线到各个点的距离最近，SVM要求的是直线离两边的点距离尽量大。 SVM本质， 距离测度…
