IntegrationServices架构概述
Integration Services平台包括许多组件，但在最高层次上，它由4个主要部分组成。 1、Integration Services运行时。SSIS运行时提供了运行SSIS包所需的核心功能，包括执行、记录、配置、调试等。 2、数据流引擎。SSIS数据库引擎（也成为管道）提供了将数据从源
Integration Services平台包括许多组件，但在最高层次上，它由4个主要部分组成。
1、Integration Services运行时。SSIS运行时提供了运行SSIS包所需的核心功能，包括执行、记录、配置、调试等。
2、数据流引擎。SSIS数据库引擎（也成为管道）提供了将数据从源移动到SSIS包中的目标所需的核心ETL功能，包括管理管道所基于的内存缓冲区，以及组成包的数据流逻辑的源、转换盒目标。
3、Integration Services对象模型。SSIS对象模型是一个托管.net应用程序编程接口（API），支持工具、使用工具和组件与SSIS运行时和数据流引擎交互。
4、Integration Services服务。SSIS服务是一种 Windows服务，提供了存储和管理SSIS包的功能。
这4个关键组件构成了SSIS的基础，但实际上它们只是SSIS架构的冰山一角。当然，主要的工作单元是SSIS包。
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Analyse comparative des architectures de deep learning
May 17, 2023 pm 04:34 PM
Le concept d'apprentissage profond est né de la recherche sur les réseaux de neurones artificiels. Un perceptron multicouche contenant plusieurs couches cachées est une structure d'apprentissage profond. L'apprentissage profond combine des fonctionnalités de bas niveau pour former des représentations de haut niveau plus abstraites afin de caractériser des catégories ou des caractéristiques de données. Il est capable de découvrir des représentations de fonctionnalités distribuées de données. L'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique, et l'apprentissage automatique est le seul moyen d'atteindre l'intelligence artificielle. Alors, quelles sont les différences entre les différentes architectures de systèmes d’apprentissage profond ? 1. Réseau entièrement connecté (FCN) Un réseau entièrement connecté (FCN) se compose d'une série de couches entièrement connectées, chaque neurone de chaque couche étant connecté à chaque neurone d'une autre couche. Son principal avantage est qu'il est « indépendant de la structure », c'est-à-dire qu'aucune hypothèse particulière concernant l'entrée n'est requise. Bien que cette agnostique structurelle rende la
Multi-chemin, multi-domaine, tout compris ! Google AI publie le modèle général d'apprentissage multi-domaines MDL
May 28, 2023 pm 02:12 PM
Les modèles d'apprentissage profond pour les tâches de vision (telles que la classification d'images) sont généralement formés de bout en bout avec des données provenant d'un seul domaine visuel (telles que des images naturelles ou des images générées par ordinateur). Généralement, une application qui effectue des tâches de vision pour plusieurs domaines doit créer plusieurs modèles pour chaque domaine distinct et les former indépendamment. Les données ne sont pas partagées entre différents domaines. Lors de l'inférence, chaque modèle gérera un domaine spécifique. Même s'ils sont orientés vers des domaines différents, certaines caractéristiques des premières couches entre ces modèles sont similaires, de sorte que la formation conjointe de ces modèles est plus efficace. Cela réduit la latence et la consommation d'énergie, ainsi que le coût de la mémoire lié au stockage de chaque paramètre du modèle. Cette approche est appelée apprentissage multidomaine (MDL). De plus, les modèles MDL peuvent également surpasser les modèles simples.
Quelle est l'architecture et le principe de fonctionnement de Spring Data JPA ?
Apr 17, 2024 pm 02:48 PM
SpringDataJPA est basé sur l'architecture JPA et interagit avec la base de données via le mappage, l'ORM et la gestion des transactions. Son référentiel fournit des opérations CRUD et les requêtes dérivées simplifient l'accès à la base de données. De plus, il utilise le chargement paresseux pour récupérer les données uniquement lorsque cela est nécessaire, améliorant ainsi les performances.
Cette 'erreur' n'est pas vraiment une erreur : commencez par quatre articles classiques pour comprendre ce qui ne va pas avec le schéma d'architecture du Transformer.
Jun 14, 2023 pm 01:43 PM
Il y a quelque temps, un tweet soulignant l'incohérence entre le schéma d'architecture du Transformer et le code de l'article de l'équipe Google Brain "AttentionIsAllYouNeed" a déclenché de nombreuses discussions. Certains pensent que la découverte de Sebastian était une erreur involontaire, mais elle est aussi surprenante. Après tout, compte tenu de la popularité du document Transformer, cette incohérence aurait dû être mentionnée mille fois. Sebastian Raschka a déclaré en réponse aux commentaires des internautes que le code « le plus original » était effectivement cohérent avec le schéma d'architecture, mais que la version du code soumise en 2017 a été modifiée, mais que le schéma d'architecture n'a pas été mis à jour en même temps. C’est aussi la cause profonde des discussions « incohérentes ».
1,3 ms prend 1,3 ms ! La dernière architecture de réseau neuronal mobile open source de Tsinghua, RepViT
Mar 11, 2024 pm 12:07 PM
Adresse papier : https://arxiv.org/abs/2307.09283 Adresse code : https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT fonctionne bien dans l'architecture ViT mobile et présente des avantages significatifs. Ensuite, nous explorons les contributions de cette étude. Il est mentionné dans l'article que les ViT légers fonctionnent généralement mieux que les CNN légers sur les tâches visuelles, principalement en raison de leur module d'auto-attention multi-têtes (MSHA) qui permet au modèle d'apprendre des représentations globales. Cependant, les différences architecturales entre les ViT légers et les CNN légers n'ont pas été entièrement étudiées. Dans cette étude, les auteurs ont intégré des ViT légers dans le système efficace.
Dix éléments de l'architecture du système d'apprentissage automatique
Apr 13, 2023 pm 11:37 PM
Nous vivons une ère d’autonomisation de l’IA, et l’apprentissage automatique est un moyen technique important pour y parvenir. Alors, existe-t-il une architecture universelle de système d’apprentissage automatique ? Dans le champ cognitif des programmeurs expérimentés, tout n'est rien, notamment pour l'architecture système. Cependant, il est possible de créer une architecture de système d'apprentissage automatique évolutive et fiable si elle est applicable à la plupart des systèmes ou cas d'utilisation basés sur l'apprentissage automatique. Du point de vue du cycle de vie du machine learning, cette architecture dite universelle couvre les étapes clés du machine learning, du développement de modèles de machine learning au déploiement de systèmes de formation et de systèmes de services dans des environnements de production. Nous pouvons essayer de décrire une telle architecture de système d’apprentissage automatique à partir des dimensions de 10 éléments. 1.
Conception d'architecture logicielle et méthodologie de découplage logiciel et matériel dans SOA
Apr 08, 2023 pm 11:21 PM
Pour la prochaine génération d'architecture électronique et électrique centralisée, l'utilisation d'une unité centrale de calcul centrale + zonale et d'une disposition de contrôleur régional est devenue une option incontournable pour divers OEM ou acteurs de niveau 1. Concernant l'architecture de l'unité centrale de calcul, il y en a trois. façons : séparation SOC, isolation matérielle, virtualisation logicielle. L'unité informatique centrale centralisée intégrera les fonctions commerciales de base des trois principaux domaines de la conduite autonome, du cockpit intelligent et du contrôle des véhicules. Le contrôleur régional standardisé a trois responsabilités principales : la distribution d'énergie, les services de données et la passerelle régionale. L’unité centrale de calcul intégrera donc un commutateur Ethernet haut débit. À mesure que le degré d'intégration de l'ensemble du véhicule devient de plus en plus élevé, de plus en plus de fonctions ECU seront lentement absorbées par le contrôleur régional. Et la plateforme
Infrastructure d'IA : l'importance de la collaboration entre les équipes informatiques et scientifiques des données
May 18, 2023 pm 11:08 PM
L’intelligence artificielle (IA) a changé la donne dans de nombreux secteurs, permettant aux entreprises d’améliorer leur efficacité, leur prise de décision et leur expérience client. Alors que l’IA continue d’évoluer et de devenir plus complexe, il est essentiel que les entreprises investissent dans la bonne infrastructure pour soutenir son développement et son déploiement. Un aspect clé de cette infrastructure est la collaboration entre les équipes informatiques et de science des données, car toutes deux jouent un rôle essentiel pour garantir le succès des initiatives d'IA. Le développement rapide de l’intelligence artificielle a conduit à une demande croissante en matière de puissance de calcul, de stockage et de capacités réseau. Cette demande exerce une pression sur l’infrastructure informatique traditionnelle, qui n’a pas été conçue pour gérer les charges de travail complexes et gourmandes en ressources requises par l’IA. En conséquence, les entreprises cherchent désormais à créer des systèmes capables de prendre en charge les charges de travail d’IA.
