第 12 页-常见问题

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常见问题

穿越监管迷宫：简化数据合规性

在监管环境日益复杂的时代，IT 专业人员在管理数据合规性方面面临着前所未有的挑战。各个行业的法规不断变化，需要采用主动且复杂的数据管理方法。

Sep 23, 2024 pm 02:54 PM

云2.0计算新时代：走向无服务器！

无服务器计算是云技术中变化最快的领域之一，通常被称为 Cloud 2.0 的下一次重大革命。在每个组织的数字化转型之旅中，无服务器正在成为关键推动者，让公司摆脱基础设施管理业务并专注于核心应用程序开发。

Sep 23, 2024 pm 02:35 PM

混淆与加密：如何以正确的方式保护您的 .NET 代码

在开发 .NET 应用程序时，主要关心的问题之一是保护您的代码免遭未经授权的访问、知识产权盗窃和逆向工程。这可以通过实施数据和代码保护技术来保护应用程序来实现。有两种主要技术用于保护 .NET 代码：混淆和加密。

Sep 18, 2024 pm 03:55 PM

人工智能驱动搜索的算法进步：优化查询处理以提高精度和速度

在当今数据驱动的世界中，高效、准确的信息检索至关重要。各行业非结构化数据的快速增长对传统搜索算法提出了重大挑战。人工智能通过引入优化搜索结果的精度和速度的复杂技术，彻底改变了查询处理和数据检索。本文深入探讨人工智能驱动的搜索背后的算法，以及它们如何增强查询处理，从而实现智能、相关且可扩展的搜索体验。

Sep 18, 2024 pm 03:50 PM

使用功能标志转变持续交付

持续交付是一种实践和方法，可帮助您更快地构建和部署软件，以便随时将其发布到生产系统。它有助于缩短各种开发和运营流程的生命周期时间。有效应用持续集成 (CI) 和持续部署 (CD) 的概念有助于实现持续交付原则的好处，还可以实现更快的软件发布。

Sep 11, 2024 pm 02:55 PM

REST 和 HTTP 语义

Roy Fielding 创建了 REST 作为他的博士论文。

Sep 11, 2024 pm 02:18 PM

人工智能安全差距：保护生成式人工智能时代的系统

生成式人工智能 (GenAI) 和大型语言模型 (LLM) 的快速采用正在以前所未有的速度改变行业。近 90% 的组织正在积极实施或探索 LLM 用例，渴望利用这些革命性技术的力量。然而，这种热情与令人担忧的安全准备不足并存。 Lakera 最近的一份 GenAI 就绪报告显示，只有约 5% 的组织对其 GenAI 安全框架充满信心。

Sep 10, 2024 pm 04:19 PM

利用 VICTORY 框架引领成功的敏捷转型

敏捷转型可能很艰难。它们很混乱、耗时，而且往往无法兑现最初让每个人都兴奋的承诺。这就是为什么将敏捷转型作为全面的组织变革而不仅仅是我们开发团队工作方式的转变如此重要。

Sep 10, 2024 pm 04:15 PM

现代数据基础设施原理

过去几十年来互联网的发展无可否认地影响了我们社会的运作方式。从促进全球化到让社交媒体和消费者应用程序等新技术可供地球上的几乎每个人使用，网络已经渗透到我们日常生活的方方面面。然而，这种普遍性伴随着管理大量数据的需求不断增长，这需要越来越好的数据基础设施。

Sep 09, 2024 pm 02:59 PM

Apache Astro 和 Airflow 的比较

有效的工作流程编排是在现代软件开发环境中围绕复杂的面向流程的活动创建自动化的关键。考虑到数据工程和数据科学，Astro 和 Apache Airflow 名列前茅

Sep 09, 2024 pm 02:41 PM

混淆矩阵与 ROC 曲线：何时使用哪个进行模型评估

必须在机器学习和数据科学中评估模型性能，才能提出可靠、准确且高效的模型来进行任何类型的预测。一些常用的工具是混淆矩阵和 ROC 曲线。两者都有不同的目的，准确了解何时使用它们对于稳健模型评估至关重要。在本博客中，我们将详细介绍这两种工具，对它们进行比较，并最终提供有关何时在模型评估中使用这两种工具的指导。

Sep 05, 2024 am 11:24 AM

利用 AI 增强 IaC 性能，提高下一代基础设施效率

在当今的技术格局中，很难忽视人工智能对几乎每个领域的影响。作为基础设施即代码 (IaC) 爱好者，我们一直在探索人工智能如何推动 IaC 生态系统的下一次发展。

Sep 05, 2024 am 11:21 AM

配置连接池

连接池程序是管理数据库连接的软件组件。这可以通过多种方式帮助提高资源利用率，帮助实现负载平衡或故障转移，并且可以大大减少事务时间。在这篇博文中，我们将了解什么是连接池以及如何配置它。

Sep 04, 2024 pm 01:39 PM

MLOps：如何构建工具包来提高 AI 项目性能

许多充满希望的人工智能项目都未能启航。这通常不是因为机器学习 (ML) 模型的质量。糟糕的实施和系统集成导致 90% 的项目失败。组织可以挽救他们的人工智能努力。他们应该采用适当的 MLOps 实践并选择正确的工具集。本文讨论了 MLOps 实践和工具，它们可以挽救正在下沉的人工智能项目并促进稳健的项目，从而可能使项目启动速度加倍。

Sep 04, 2024 pm 01:35 PM