# 物联网边缘计算 #
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MLOps模型部署的三种策略：批处理、实时、边缘计算
机器学习运维（MLOps）是一组用于自动化和简化机器学习（ML）工作流程和部署的实践。所选择的部署策略可以显著影响系统的性能和效用。所以需要根据用例和需求，采用不同的部署策略。在这篇文章中，我们将探讨三种常见的模型部署策略:批处理、实时和边缘计算。
边缘计算：云计算的补充还是替代？
【6月更文挑战第17天】边缘计算与云计算互补而非替代。边缘计算在物联网、视频监控等场景中处理实时、局部数据，强调实时性与效率；云计算则专注非实时、全局数据分析，提供弹性与扩展性。两者协同工作，优化数据处理，驱动技术创新。
概述边缘计算技术
【6月更文挑战第15天】边缘计算将计算能力从中心节点转移到网络边缘的设备，如家用路由器和传感器，以减少带宽消耗和提高实时处理。
探索数据库技术的未来：前沿发展与应用场景
一、引言
数据库技术作为信息时代的基石，承载着存储、管理和分析海量数据的重要任务
解读顺网算力与AI，破局AIGC落地“最后一公里”
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这场ICT市场趋势大会，将定义云、算力和AI的里程碑
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数据库技术的革新与变革：塑造未来数据管理的新趋势
一、引言
随着信息技术的飞速发展，数据库技术作为数据管理的基础，也在不断革新与变革
数据库技术的演进与未来展望
一、引言
数据库技术作为现代信息技术的核心之一，自诞生以来经历了数次重大变革
Python机器学习工具与库的现状，并展望其未来的发展趋势
【6月更文挑战第13天】本文探讨了Python在机器学习中的核心地位，重点介绍了Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等主流库的现状。未来发展趋势包括自动化、智能化的工具，增强可解释性和可信赖性的模型，跨领域融合创新，以及云端与边缘计算的结合。这些进展将降低机器学习门槛，推动技术在各领域的广泛应用。
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