စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကန့်သတ်ချက်များကား အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် မော်ဒယ်များ၏ ထိရောက်မှုနှင့် ထိရောက်မှုတို့ကို သေချာစေရန် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည့် ကန့်သတ်ချက်များစွာရှိသည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာအရင်းအမြစ်များ၊ မှတ်ဉာဏ်ကန့်သတ်ချက်များ၊ ဒေတာအရည်အသွေးနှင့် မော်ဒယ်ရှုပ်ထွေးမှုများကဲ့သို့သော ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးမှ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ထည့်သွင်းခြင်း၏ အဓိကကန့်သတ်ချက်တစ်ခု
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ယူမှုအတွက်တိုးတက်, GCP BigQuery နှင့်ပွင့်လင်းဒေတာအစု
TensorFlow.js တွင်အသုံးပြုနေသည့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များအတွက် အညီအမျှ သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသလား။
TensorFlow.js တွင်လည်ပတ်နေသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏နယ်ပယ်တွင်၊ အပြိုင်အဆိုင်သင်ယူခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် လုံးဝမရှိမဖြစ်လိုအပ်သော်လည်း ၎င်းသည် မော်ဒယ်များ၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာမြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ Asynchronous သင်ယူမှုလုပ်ဆောင်ချက်များသည် တွက်ချက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများ၏ လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow.js, အမျိုးအစားခွဲခြားရန်အာရုံကြောကွန်ယက်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်း
cloud SQL နှင့် cloud spanner အကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း
Cloud SQL နှင့် Cloud Spanner တို့သည် မတူညီသောအသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် ပံ့ပိုးပေးသည့် ကွဲပြားသောလက္ခဏာများရှိသည့် Google Cloud Platform (GCP) မှ ပေးဆောင်သော နာမည်ကြီးဒေတာဘေ့စ်ဝန်ဆောင်မှုနှစ်ခုဖြစ်သည်။ Cloud SQL သည် သုံးစွဲသူများအား cloud တွင် MySQL၊ PostgreSQL နှင့် SQL Server ဒေတာဘေ့စ်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် အပြည့်အဝ စီမံခန့်ခွဲထားသော ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ရင်းနှီးသော SQL interface ကို ပေးဆောင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, GCP ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်, GCP အချက်အလက်နှင့်သိုလှောင်မှုခြုံငုံသုံးသပ်ချက်
လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု algorithms ၏ အတိုင်းအတာသည် အဘယ်နည်း။
လေ့ကျင့်သင်ကြားမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ၏ အရွယ်အစားမှာ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အရေးပါသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအစုံလိုက်အရွယ်အစား ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ ဒေတာအများအပြားကို ထိရောက်စွာကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် စက်သင်ယူမှုစနစ်၏ စွမ်းရည်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ရှုပ်ထွေးသော မော်ဒယ်များနှင့် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ၎င်းသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
ဒေတာကိုအခြေခံ၍ လေ့လာရန်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဖန်တီးခြင်းသည် ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။
ဒေတာကို အခြေခံ၍ လေ့လာရန်၊ ရလဒ်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဖန်တီးခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် စက်သင်ယူခြင်း၏ အဓိကအချက်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဒေတာကိုအသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်ရေးပုံစံများပါဝင်ပြီး ၎င်းတို့အား ပုံစံများကို ယေဘုယျဖော်ပြရန်နှင့် မမြင်ရသော ဒေတာအသစ်များအတွက် တိကျသော ခန့်မှန်းချက်များ သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်များ ပြုလုပ်နိုင်စေခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ Google Cloud Machine ၏အခြေအနေတွင်
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, စကေးမှာ serverless ဟောကိန်းများ
ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းသည် ဒေတာအများအပြားကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် သက်ဆိုင်သောအချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းခြင်းသည် အထူးသဖြင့် chatbot တစ်ခုကိုဖန်တီးသောအခါတွင်၊ TensorFlow နှင့်အတူ Deep Learning ၏ဒိုမိန်းတွင် Artificial Intelligence နယ်ပယ်ရှိ ဒေတာအများအပြားကို ထိထိရောက်ရောက်စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ဒေတာဘေ့စ်များသည် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ပြန်လည်ရယူရန် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့် စနစ်တကျ ချဉ်းကပ်နည်းကို ပံ့ပိုးပေးကာ ထိရောက်သော ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုကို ပံ့ပိုးပေးကာ အမျိုးမျိုးသော လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်းဖြင့် Python နှင့် TensorFlow ဖြင့် chatbot တစ်ခုဖန်တီးခြင်း, ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဒေတာဘေ့စ်သို့ဒေတာကိုသိမ်းဆည်းသောအခါ PHP တွင် "ပါဝင်သည်" ထုတ်ပြန်ချက်၏ရည်ရွယ်ချက်ကဘာလဲ။
PHP တွင် "ပါဝင်သည်" ထုတ်ပြန်ချက်သည် ဒေတာဘေ့စ်သို့ ဒေတာသိမ်းဆည်းရာတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ဆောင်ရွက်ပါသည်။ ၎င်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများအား ကုဒ်ကို ပြန်လည်အသုံးပြုရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ အပလီကေးရှင်းများ၏ ထိန်းသိမ်းနိုင်မှုနှင့် ချဲ့ထွင်နိုင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် အစွမ်းထက်သောအင်္ဂါရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပြင်ပဖိုင်များ အပါအဝင်၊ developer များသည် ၎င်းတို့၏ ကုဒ်ကို modularize လုပ်ပြီး မတူညီသော စိုးရိမ်မှုများကို ခွဲခြားနိုင်ပြီး၊ စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဝဘ်ဖွံ့ဖြိုးရေးပါတီ, EITC/WD/PMSF PHP နှင့် MySQL အခြေခံများ, MySQL နှင့်တိုးတက်ခြင်း, ဒေတာဘေ့စ်သို့ဒေတာသိမ်းဆည်းခြင်း, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
MySQL ဆိုတာ ဘာလဲ၊ web development မှာ ဘယ်လို အသုံးများလဲ။
MySQL သည် ဝဘ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် အများအားဖြင့် အသုံးပြုလေ့ရှိသော open-source relational database management system (RDBMS) ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို 1995 ခုနှစ်တွင် စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး ထိုအချိန်မှစ၍ ကမ္ဘာပေါ်တွင် ရေပန်းအစားဆုံး ဒေတာဘေ့စ်စနစ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်လာခဲ့သည်။ MySQL သည် ၎င်း၏ယုံကြည်စိတ်ချရမှု၊ အတိုင်းအတာနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုတို့အတွက် လူသိများပြီး ၎င်းကို ဝဘ်အတွက် ဦးစားပေးရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဝဘ်ဖွံ့ဖြိုးရေးပါတီ, EITC/WD/PMSF PHP နှင့် MySQL အခြေခံများ, MySQL ဖြင့်စတင်ခြင်း, MySQL မိတ်ဆက်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
Node.js ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနောက်ကွယ်မှ စေ့ဆော်မှုကား အဘယ်နည်း။
Node.js ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် တစ်ပြိုင်တည်းချိတ်ဆက်မှုများနှင့် ဝဘ်အက်ပလီကေးရှင်းများတွင် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာဖလှယ်မှုကို ကိုင်တွယ်ရန် အတိုင်းအတာနှင့် ထိရောက်သောဖြေရှင်းချက်လိုအပ်ခြင်းကြောင့် လှုံ့ဆော်ခံခဲ့ရပါသည်။ ဝဘ်၏အမှန်တကယ်ဘာသာစကားဖြစ်သည့် JavaScript သည် အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသောဝဘ်အင်တာဖေ့စ်များကိုတည်ဆောက်ရန်အတွက် client-side တွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားပြီးဖြစ်သည်။ သို့သော် သမားရိုးကျ ဝဘ်ဆာဗာများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ထားခြင်း မရှိပါ။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဝဘ်ဖွံ့ဖြိုးရေးပါတီ, EITC/WD/JSF JavaScript အခြေခံများ, နိဒါန္း, Java နှင့် JavaScript, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
အတိုင်းအတာနှင့် လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ အယ်လဂိုရီသမ်၏ ကန့်သတ်ချက်အချို့ကား အဘယ်နည်း။
K အနီးဆုံးအိမ်နီးချင်းများ (KNN) အယ်လဂိုရီသမ်သည် စက်သင်ယူမှုတွင် လူကြိုက်များပြီး အသုံးများသော အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအသစ်တစ်ခု၏ အနီးနားရှိ ဒေတာအချက်များဆီသို့ ညွှန်ပြသည့် ဒေတာအသစ်တစ်ခု၏ ဆင်တူမှုများကို အခြေခံ၍ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ပေးသည့် parametric မဟုတ်သော နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ KNN တွင် ၎င်း၏ အားသာချက်များ ရှိသော်လည်း အတိုင်းအတာနှင့် ကန့်သတ်ချက်များလည်း ရှိသေးသည်။