第 12 頁-常見問題

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常見問題

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常見問題

穿越監管迷宮：簡化資料合規性

在監管環境日益複雜的時代，IT 專業人員在管理資料合規性方面面臨前所未有的挑戰。各行業的法規不斷變化，需要採取主動且複雜的資料管理方法。

Sep 23, 2024 pm 02:54 PM

雲端2.0運算新時代：走向無伺服器！

無伺服器運算是雲端技術中變化最快的領域之一，通常被稱為 Cloud 2.0 的下一次重大革命。在每個組織的數位轉型之旅中，無伺服器正在成為關鍵推動者，讓公司擺脫基礎設施管理業務並專注於核心應用程式開發。

Sep 23, 2024 pm 02:35 PM

混淆與加密：如何以正確的方式保護您的 .NET 程式碼

在開發 .NET 應用程式時，主要關心的問題之一是保護您的程式碼免於未經授權的存取、智慧財產權盜竊和逆向工程。這可以透過實施資料和程式碼保護技術來保護應用程式來實現。有兩種主要技術用於保護 .NET 程式碼：混淆和加密。

Sep 18, 2024 pm 03:55 PM

人工智慧驅動搜尋的演算法進步：優化查詢處理以提高精度和速度

在當今數據驅動的世界中，高效、準確的資訊檢索至關重要。各行業非結構化資料的快速成長對傳統搜尋演算法提出了重大挑戰。人工智慧透過引入優化搜尋結果的精確度和速度的複雜技術，徹底改變了查詢處理和資料檢索。本文深入探討人工智慧驅動的搜尋背後的演算法，以及它們如何增強查詢處理，從而實現智慧、相關且可擴展的搜尋體驗。

Sep 18, 2024 pm 03:50 PM

使用功能標誌轉變持續交付

持續交付是一種實踐和方法，可協助您更快地建置和部署軟體，以便隨時將其發佈到生產系統。它有助於縮短各種開發和營運專案的生命週期時間

Sep 11, 2024 pm 02:55 PM

REST 和 HTTP 語意

Roy Fielding 創建了 REST 作為他的博士論文。

Sep 11, 2024 pm 02:18 PM

人工智慧安全差距：保護生成式人工智慧時代的系統

生成式人工智慧 (GenAI) 和大型語言模型 (LLM) 的快速採用正在以前所未有的速度改變產業。近 90% 的組織正在積極實施或探索 LLM 用例，渴望利用這些革命性技術的力量。然而，這種熱情與令人擔憂的安全準備不足並存。 Lakera 最近的一份 GenAI 就緒報告顯示，只有約 5% 的組織對其 GenAI 安全框架充滿信心。

Sep 10, 2024 pm 04:19 PM

利用 VICTORY 框架引領成功的敏捷轉型

敏捷轉型可能很艱難。它們很混亂、耗時，而且往往無法兌現最初讓每個人都興奮的承諾。這就是為什麼將敏捷轉型視為全面的組織變革而不僅僅是我們開發團隊工作方式的轉變如此重要。

Sep 10, 2024 pm 04:15 PM

現代資料基礎設施原理

過去幾十年來網路的發展無可否認地影響了我們社會的運作方式。從促進全球化到讓社交媒體和消費者應用程式等新技術可供地球上的幾乎每個人使用，網路已經滲透到我們日常生活的方方面面。然而，這種普遍性伴隨著管理大量資料的需求不斷增長，這需要越來越好的資料基礎設施。

Sep 09, 2024 pm 02:59 PM

Apache Astro 和 Airflow 的比較

有效的工作流程編排是在現代軟體開發環境中圍繞複雜的流程導向的活動創建自動化的關鍵。考慮到資料工程和資料科學，Astro 和 Apache Airflow 作為管理這些資料工作流程的重要工具名列前茅。

Sep 09, 2024 pm 02:41 PM

混淆矩陣與 ROC 曲線：何時使用哪一個進行模型評估

必須在機器學習和資料科學中評估模型效能，才能提出可靠、準確且有效率的模型來進行任何類型的預測。一些常用的工具是混淆矩陣和 ROC 曲線。兩者都有不同的目的，準確了解何時使用它們對於穩健模型評估至關重要。在本部落格中，我們將詳細介紹這兩種工具，對它們進行比較，並最終提供有關何時在模型評估中使用這兩種工具的指導。

Sep 05, 2024 am 11:24 AM

利用 AI 增強 IaC 效能，提高下一代基礎設施效率

在當今的技術格局中，很難忽視人工智慧對幾乎每個領域的影響。作為基礎設施即程式碼 (IaC) 愛好者，我們一直在探索人工智慧如何推動 IaC 生態系統的下一次發展。

Sep 05, 2024 am 11:21 AM

配置連接池

連接池程式是管理資料庫連接的軟體元件。這可以透過多種方式幫助提高資源利用率，幫助實現負載平衡或故障轉移，並且可以大幅減少事務時間。在這篇文章中，我們將了解什麼是連接池以及如何配置它。

Sep 04, 2024 pm 01:39 PM

MLOps：如何建立工具包來提高 AI 專案效能

許多充滿希望的人工智慧專案都未能啟航。這通常不是因為機器學習 (ML) 模型的品質。糟糕的實施和系統整合導致 90% 的專案失敗。組織可以挽救他們的人工智慧努力。他們應該採用適當的 MLOps 實踐並選擇正確的工具集。本文討論了 MLOps 實踐和工具，它們可以挽救正在下沉的人工智慧項目並促進穩健的項目，從而可能使項目啟動速度加倍。

Sep 04, 2024 pm 01:35 PM