回答:1、您问的这两点问题有点歧义，Python是编程软件，而SQL是数据库软件，任何编程都需要用到编程软件和数据库软件，所以两者都要学；2、主流的编程软件有以下几种，最知名的是Java，其次还有Python，还有开源的PHP，还有微软的.net，你说的Python一般用于人工智能，功能最强大的还是Java，基本上可以通吃各种平台，强烈建议是先学Java，学会了Java，其他的也都很容易学了，不过Jav...
lscho
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回答:你好，关于私有云的搭建，有几点建议，在此与你分享：1.想要搭建私有云，首先要确定你要选择的平台类型，是通用型的平台还是高性能的平台。2.平台类型选定后，开始考虑版本的问题，是选择商业版还开源版进行搭建。这里说一下能够影响你选择的几个区别：开源的，不用考虑授权问题，预算相对较低，但是运维需要自己，需要给力的技术团队进行运维。商业版的，有授权费和运维服务费（当然也可以不买运维，看自己选择），有的是按节...
shiina
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回答:要结合你们公司的业务情况来看。比如，你们公司是要建立数据中心，还是要将业务统迁移到云上运行？是什么业务系统？关注哪些性能？投入成本？等等。当前云计算主要分成两种，私有云和公有云。私有云主要是公司自建数据中心，运行的云计算业务主要给自己公司使用。而公有云则主要是运营商提供公有云服务，企业可以直接跟运营商购买云服务，运行自己的业务系统，从而节省数据中心方面的投资，以及节省运维方面的运维团队组建成本、基...
Cympros
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回答:私有云协同方案：在公司内部搭建私有云存储系统，整个公司通过访问私有云进行协同工作。比较常见的私有云协同方案有私有云企业网盘解决方案，该方案通过将企业非结构化数据（文档）集中存储在私有云上，通过授权访问的方式实现全员的文档协作。选择私有云还是公有云？企业网盘不管是公有云还是私有云，功能是相似的。公有云比较便捷，不需要服务器的搭建和维护，按期付费，长期算成本较高。私有云比较安全，数据存储在自己的服务器...
gaara
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回答:虽然许多企业选择在公有云中运行特定工作负载,但是仍然有大量的工作负载更适合运行在私有云中。随着人工智能(A)和机器学习工作负载的普及,越来越多的企业需要一款混合云解决方案,以提高灵活性与业务敏捷性。 Forbes指出:到2020年,人工智能和机器学习将成为加快云计算普及的主要催化剂。推荐了解下 VMware和英特尔的混合云数据分析解决方案。该解决方案开创性地结合了最新的英特尔硬件创新、 VMwar...
孙吉亮
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回答:因为ucloud是自研的，其他云计算厂商如ucloud等大多都是基于Open stack开源架构做的，难度是完全不一样的！当然了ucloud云计算的能力也是远远超过国内其他云平台厂商的！
GitCafe
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...流表、发电机等，这是一套完整的供电系统：爱迪生灯具公司制造灯泡，爱迪生电器公司制造发电机，爱迪生电线公司生产电线。 然而，他的产品只支持直流电厂。直流电有一个很大的缺陷，那就是不能进行长距离运输。于是...
...何东西付费。我采访的出席Serverlessconf的另一名与会者是奈特·塔格特（Nate Taggart），他是Stackery这家初创公司的首席执行官，该公司提供的工具用来管理组成无服务器应用程序的所有函数，那样开发人员就可以将它们发送给基础...
...户发送私信，相当于向 u:20000 广播。以后扩展成多进程多主机模式时，也不必知道这个用户目前在哪台服务器上，推送私信就会很方便。在这个设计中，一位用户是允许加入多个组的。就像群聊一样，一开始就使用这样的设计，...
...显示器如何？现在都很流行云，各种云计算，云电脑，云主机之类的，但实际上所谓的云就是你不用关心她里面有什么你只需要知道他能提供给你所购买的资源就可以了，而连接云和用户的终端的，就是指互联网，云其实指的是...
...security sanety is not being observed for container services，making ku伯奈特的豆荚容易受到攻击。46%的受访者没有为他们管理的Kubernetes服务应用适当的网络策略。研究人员认为，组织不应依赖于基本认证，因为可能会导致暴力攻击，而应选...
在2004年的一天，宝洁公司有几个年轻人想到了一个主意，想在品客薯条上印制图案来刺激消费者的兴趣。这个点子一经提出，得到大家的一致认可。但是他们却遇到了一个难题，怎么保证把图形印到了薯片上，仍然无损薯片的...
...并不愉快。而且问题会被那些轻描淡写的声称这个或那个奈特（译者注：nit和nat均指信息伦单位奈特）都是个故障的测试人员复杂化，好像任何他们个人不喜欢的事都是每个人的质量问题。 事实上不被大多数人所知...
...量增速迅速，系统流量不够了，这个时候我们可以通过云主机在线分配。但是第一个瓶颈出现了，当吞吐量达到上线的时候很难进行扩展，他们连夜进行了调整，将实际数量迅速扩展到几十个。但是接下来另外一个瓶颈又出现了...
...量增速迅速，系统流量不够了，这个时候我们可以通过云主机在线分配。但是第一个瓶颈出现了，当吞吐量达到上线的时候很难进行扩展，他们连夜进行了调整，将实际数量迅速扩展到几十个。但是接下来另外一个瓶颈又出现了...
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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...
