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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視覚タスク (画像分類など) の深層学習モデルは、通常、単一の視覚領域 (自然画像やコンピューター生成画像など) からのデータを使用してエンドツーエンドでトレーニングされます。一般に、複数のドメインのビジョン タスクを完了するアプリケーションは、個別のドメインごとに複数のモデルを構築し、それらを個別にトレーニングする必要があります。データは異なるドメイン間で共有されません。推論中、各モデルは特定のドメインの入力データを処理します。たとえそれらが異なる分野を指向しているとしても、これらのモデル間の初期層のいくつかの機能は類似しているため、これらのモデルの共同トレーニングはより効率的です。これにより、遅延と消費電力が削減され、各モデル パラメーターを保存するためのメモリ コストが削減されます。このアプローチはマルチドメイン学習 (MDL) と呼ばれます。さらに、MDL モデルは単一モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。

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