回答:作为小型企业选择最适合您公司需求的服务器。从本质上讲，共有三种不同的全局选项可供选择：云服务器，专用服务器和虚拟服务器（VPS）。正确的选择取决于您所拥有的业务类型以及可预见的未来增长前景。这些系统中的每一个都有优点和缺点，这取决于您如何看待业务发展。首先问自己要使用服务器做什么。它用于文件共享，电子邮件或备份重要数据吗？您的员工会通过多个设备或以更线性的方式与服务器进行远程交互吗？找到这些问题的...
KnewOne
|
1277人阅读
回答:把域名泛解析并绑定到VPS或虚拟主机上，以实现访问网站，其实也很简单的，按照下面的流程操作就可以了。一、什么是泛解析首先了解下，什么是泛解析。泛域名解析是指：利用通配符* （星号）来做次级域名以实现所有的次级域名均指向同一IP地址。这样，主域名带www的或者二级域名都可以正常打开，让用户访问使用了。二，泛解析设置前的准备工作域名管理端很多，如万网，新网，易名中国等等，很多。都一定会有域名管理中心后...
Heier
|
1770人阅读
基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 1. 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶...
... Code: https://github.com/tmac1997/u... Naive Bayes Bayes theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中，Bayes theorem（贝叶斯法则）根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示： $$ egin{align} P(A|B)=frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} end{align} $......
...时长20分钟或更长 图片来源：pexels.com/@lum3n-com-44775 贝叶斯推理（Bayesian inference）是统计学中的一个重要问题，也是许多机器学习方法中经常遇到的问题。例如，用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配（Late...
...线性高维数据进行降维和预测的机器学习方法。而从贝叶斯概率视角描述深度学习会产生很多优势，即具体从统计的解释和属性，从对优化和超参数调整更有效的算法，以及预测性能的解释这几个方面进一步阐述。同时，传统的...
...在这项工作里，我们探讨了一种用于 RNN 的简单变分贝叶斯方案（straightforward variational Bayes scheme）。首先，我们表明了一个通过时间截断反向传播的简单变化，能够得出良好的质量不确定性估计和优越的正则化结果，在训练时只...
...1，否则为0。 构成特征向量后，我选取的算法是朴素贝叶斯，关于其原理，可以查看我支持的专栏机器学习从入门到放弃之朴素贝叶斯。至于为什么选取朴素贝叶斯，很大一个原因是因为朴素贝叶斯在垃圾邮件分类上有不错的效...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
