Hype Cycle for Cloud Platform Services, 2022 -- Gartner

简介: Hype Cycle for Cloud Platform Services, 2022 -- Gartner

image.png

Source: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-08-04-cloud-platform-hc-press-release

目录
相关文章
|
11月前
|
UED
【HarmonyOS——ArkTS语言】计算器的实现【合集】
【ArkTS语言-HarmonyOS】计算器的实现【合集】组件,点击等号后计算函数高效解析表达式并给出准确结果,达成核心功能要求。错误提示不够详尽,难以助力用户快速定位输入错误;响应式设计不足,在不同屏幕规格下适配性差。总体而言,本次实验已成功构建起基本功能框架,后续将针对上述问题深入探究优化方案,不断打磨细节,在完善计算器功能与提升用户体验的道路上持续精进,进而提升自身编程与应用开发的综合能力水平。利用按钮组件顺利完成布局设计,数字、运算符及功能按钮排列有序,操作逻辑清晰直观。
632 2
|
11月前
|
弹性计算 运维 安全
为了提升运维工程师及开发者
为了提升运维工程师及开发者
|
缓存 JavaScript 中间件
优化Express.js应用程序性能:缓存策略、请求压缩和路由匹配
在开发Express.js应用时,采用合理的缓存策略、请求压缩及优化路由匹配可大幅提升性能。本文介绍如何利用`express.static`实现缓存、`compression`中间件压缩响应数据,并通过精确匹配、模块化路由及参数化路由提高路由处理效率,从而打造高效应用。
545 94
|
计算机视觉
5.1.2.3 目标检测基本概念和YOLOv3设计思想——交并比 NMS
这篇文章详细解释了目标检测中的关键概念交并比(IoU)和非极大值抑制(NMS),包括它们的定义、计算方法和在目标检测中的应用,以及如何使用这些技术来优化预测结果和减少冗余预测框。
|
存储 缓存 网络协议
网络编程初学者必备:从零开始的详细教程与资源汇总
网络编程初学者必备:从零开始的详细教程与资源汇总
468 0
|
机器学习/深度学习 数据可视化 自动驾驶
YOLO11-seg分割如何训练自己的数据集(道路缺陷)
本文介绍了如何使用自己的道路缺陷数据集训练YOLOv11-seg模型,涵盖数据集准备、模型配置、训练过程及结果可视化。数据集包含4029张图像,分为训练、验证和测试集。训练后,模型在Mask mAP50指标上达到0.673,展示了良好的分割性能。
5818 4
|
JSON 缓存 前端开发
验证码demo(简单实现)
验证码demo(简单实现)
|
机器学习/深度学习 算法
R语言超参数调优:深入探索网格搜索与随机搜索
【9月更文挑战第2天】网格搜索和随机搜索是R语言中常用的超参数调优方法。网格搜索通过系统地遍历超参数空间来寻找最优解,适用于超参数空间较小的情况;而随机搜索则通过随机采样超参数空间来寻找接近最优的解,适用于超参数空间较大或计算资源有限的情况。在实际应用中,可以根据具体情况选择适合的方法,并结合交叉验证等技术来进一步提高模型性能。
1127 5
|
机器学习/深度学习 人工智能 文字识别
ultralytics YOLO11 全新发布!(原理介绍+代码详见+结构框图)
本文详细介绍YOLO11,包括其全新特性、代码实现及结构框图,并提供如何使用NEU-DET数据集进行训练的指南。YOLO11在前代基础上引入了新功能和改进,如C3k2、C2PSA模块和更轻量级的分类检测头,显著提升了模型的性能和灵活性。文中还对比了YOLO11与YOLOv8的区别,并展示了训练过程和结果的可视化
20838 0

热门文章

最新文章