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    Thoughtworks 第28期技术雷达——工具象限选编

    DVC 一直是我们在数据科学项目中管理实验的首选工具。由于 DVC 是基于 Git 的,因此对于软件开发人员来说,DVC 无疑是一个备感熟悉的环境,他们可以很容易地将以往的工程实践应用于数据科学生态中。DVC 使用其特有的模型检查点视图对训练数据集、测试数据集、模型的超参数和代码进行了精心的封装。通过把可再现性作为首要关注点,它允许团队在不同版本的模型之间进行“时间旅行”。我们的团队已经成功地将 DVC 用于生产环境,实现了机器学习的持续交付(CD4ML)。DVC 可以与任何类型的存储进行集成(包含但不限于 AWS S3、Google Cloud Storage、MinIO 和 Google Drive)。然而,随着数据集变得越来越大,基于文件系统的快照可能会变得特别昂贵。当底层数据发生快速变化时,DVC 借由其良好的版本化存储特性可以追踪一段时间内的模型漂移。我们的团队已经成功地将 DVC 应用于像 Delta Lake 这样的数据存储格式,利用它优化了写入时复制(COW)的版本控制。我们大多数的数据科学团队会把 DVC 加入到项目的“Day 0”任务列表中。因此,我们很高兴将 DVC 移至采纳。

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    云上密码应用最佳实践——为云海漫步保驾护航

    随着企业上云和数字化转型升级的深化,数据正在成为企业的核心资产之一,在生产过程中发挥的价值越来越大。而数据安全也成为广大企业和云服务商共同关注的话题之一。 近年来,国内外大规模数据泄露事件频发,数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失,数据安全环境日趋复杂。而等保2.0和密码法的相继出台,也对数据安全尤其是加密算法和密码测评提出了更加严格的要求。 数据安全问题既是技术问题,也是管理问题,需要一套行之有效的数据管理策略。针对目前企业现状,腾讯云数据安全服务负责人姬生利在国际信

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    产品分享|腾讯云AI文字识别从0到1实现通信行程卡识别

    疫情防控常态化下,学校为了保证孩子身体健康和安全,要求所有入校人员提供通信行程码并审核。但是通过人工审核的方式,不仅工作量极大且容易出错。作为一名软件开发工程师,我开始思考并着手调研,希望可以通过更智能的方式来解决。 在调研过程中,发现腾讯云AI文字识别产品推出了健康码OCR、行程卡OCR等多种自动化识别能力,刚好契合智能识别这个现实问题。但是识别出来的结果是否准确呢? 查阅了官方介绍资料,发现腾讯云AI联合腾讯优图实验室针对文本检测和文字识别关键技术进行了优化和创新。在文本检测技术方面进行了深度优化,提出

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    领券