


Microsoft et Google dans la compétition en matière d'intelligence artificielle : plus d'investissement que d'avantages
Selon l'actualité du 26 juillet, même si l'intelligence artificielle devrait apporter d'énormes bénéfices aux géants de la technologie tels que Microsoft et Alphabet, avant que les bénéfices puissent commencer à se concrétiser, ces entreprises affirment que des investissements plus approfondis sont nécessaires
Avec de nouveaux centres de données Le coût de la construction pour prendre en charge les services d'intelligence artificielle augmentera considérablement, a déclaré Microsoft. L'achat de puces auprès d'entreprises telles que Nvidia pour les utiliser dans les centres de données entraînera une croissance continue des dépenses en capital.
Selon les analystes, les coûts de Microsoft dans le domaine de l'intelligence artificielle comprennent principalement deux aspects : Premièrement, développer ses propres produits, comme le prochain 30 par mois L'assistant Copilot AI ; le second est de fournir une assistance aux entreprises qui souhaitent utiliser les services de cloud computing Microsoft Azure pour développer des produits d'intelligence artificielle
À partir du premier semestre de l'année prochaine, les dirigeants de Microsoft s'attendent à ce que le service devienne un source majeure de revenus
Le PDG de Creative Strategies et l'analyste en chef Ben Bajarin ont déclaré qu'ils achetaient en grande quantité la puce phare H100 de Nvidia pour l'intelligence artificielle
Bajarin a en outre souligné que vous verrez probablement une situation similaire sur Amazon dans le prochain trimestre , car ces deux sociétés sont les plates-formes de cloud computing actuellement utilisées par la plupart des acteurs du marché pour former des systèmes d'intelligence artificielle
Bien que le temps soit limité, Alphabet a bien réussi à contrôler les coûts. Ruth Porat, directrice financière d'Alphabet qui occupera le poste de présidente et directrice des investissements, a cité des dépenses d'investissement inférieures aux prévisions au deuxième trimestre en raison de retards dans la construction des centres de données
Global Tech Media & Telecom de la société de conseil en marché Third Bridge Industry, leader Scott Kessler a souligné que bien que Google ait investi plus de 200 milliards de dollars dans l'intelligence artificielle au cours de la dernière décennie, l'entreprise n'a pas été pleinement reconnue par les utilisateurs et les investisseurs.
Selon l'analyse, les experts ont souligné que la raison pour laquelle Google a un avantage concurrentiel est qu'il ont leur propre unité de traitement Tensor (TPU) personnalisée, qui peut être utilisée pour traiter des tâches d'intelligence artificielle, réduisant ainsi les coûts
Microsoft peut l'acheter en grande quantité. Puces Nvidia parce qu'ils n'ont pas leurs propres puces alternatives, Atlantic Securities L'analyste James Cordwell a déclaré
Bien que Google envisage de continuer à utiliser ses propres puces, ils ont également admis qu'ils achèteraient des puces à d'autres sociétés, Pola Te a déclaré que cela pourrait avoir un impact négatif sur les bénéfices et la croissance
Gene Munster, associé directeur de Deepwater Asset Management, a déclaré Microsoft et Google sont d'accord sur le point d'inflexion, mais Microsoft des investisseurs attend plus de présentations
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Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles la startup MySQL échoue, et elle peut être diagnostiquée en vérifiant le journal des erreurs. Les causes courantes incluent les conflits de port (vérifier l'occupation du port et la configuration de modification), les problèmes d'autorisation (vérifier le service exécutant les autorisations des utilisateurs), les erreurs de fichier de configuration (vérifier les paramètres des paramètres), la corruption du répertoire de données (restaurer les données ou reconstruire l'espace de la table), les problèmes d'espace de la table InNODB (vérifier les fichiers IBDATA1), la défaillance du chargement du plug-in (vérification du journal des erreurs). Lors de la résolution de problèmes, vous devez les analyser en fonction du journal d'erreur, trouver la cause profonde du problème et développer l'habitude de sauvegarder régulièrement les données pour prévenir et résoudre des problèmes.

MySQL peut renvoyer les données JSON. La fonction JSON_Extract extrait les valeurs de champ. Pour les requêtes complexes, envisagez d'utiliser la clause pour filtrer les données JSON, mais faites attention à son impact sur les performances. Le support de MySQL pour JSON augmente constamment, et il est recommandé de faire attention aux dernières versions et fonctionnalités.

Une explication détaillée des attributs d'acide de base de données Les attributs acides sont un ensemble de règles pour garantir la fiabilité et la cohérence des transactions de base de données. Ils définissent comment les systèmes de bases de données gérent les transactions et garantissent l'intégrité et la précision des données même en cas de plantages système, d'interruptions d'alimentation ou de plusieurs utilisateurs d'accès simultanément. Présentation de l'attribut acide Atomicité: une transaction est considérée comme une unité indivisible. Toute pièce échoue, la transaction entière est reculée et la base de données ne conserve aucune modification. Par exemple, si un transfert bancaire est déduit d'un compte mais pas augmenté à un autre, toute l'opération est révoquée. BeginTransaction; UpdateAccountSsetBalance = Balance-100Wh

Clause SQLLIMIT: Contrôlez le nombre de lignes dans les résultats de la requête. La clause limite dans SQL est utilisée pour limiter le nombre de lignes renvoyées par la requête. Ceci est très utile lors du traitement de grands ensembles de données, des affichages paginés et des données de test, et peut améliorer efficacement l'efficacité de la requête. Syntaxe de base de la syntaxe: selectColumn1, Column2, ... FromTable_NamelimitNumber_Of_Rows; Number_OF_ROWS: Spécifiez le nombre de lignes renvoyées. Syntaxe avec décalage: selectColumn1, Column2, ... FromTable_Namelimitoffset, numéro_of_rows; décalage: sauter

Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.

La clé primaire MySQL ne peut pas être vide car la clé principale est un attribut de clé qui identifie de manière unique chaque ligne dans la base de données. Si la clé primaire peut être vide, l'enregistrement ne peut pas être identifié de manière unique, ce qui entraînera une confusion des données. Lorsque vous utilisez des colonnes entières ou des UUIdes auto-incrémentales comme clés principales, vous devez considérer des facteurs tels que l'efficacité et l'occupation de l'espace et choisir une solution appropriée.

Il est impossible de visualiser le mot de passe MongoDB directement via NAVICAT car il est stocké sous forme de valeurs de hachage. Comment récupérer les mots de passe perdus: 1. Réinitialiser les mots de passe; 2. Vérifiez les fichiers de configuration (peut contenir des valeurs de hachage); 3. Vérifiez les codes (May Code Hardcode).

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