Meriv çawa dikare meta tagê bikar bîne da ku agahdariya li ser malperê peyda bike?
Meta tag di pêşkeftina malperê de hêmanek bingehîn e ku armanca peydakirina agahdariya li ser malperek xizmet dike. Ew hêmanek HTML-ê ye ku di beşa serê belgeyek HTML-ê de dimîne. Bi karanîna meta tagê, pêşdebirên malperê dikarin hûrguliyên girîng ên li ser malperê hem ji motorên lêgerînê û hem jî ji bikarhêneran re ragihînin.
Çima ji bo TFX girîng e ku her gava ku tê meşandin tomarên darvekirinê ji bo her pêkhateyê bigire?
Ji bo TFX (TensorFlow Extended) girîng e ku her gava ku ji ber çend sedeman tê xebitandin ji bo her pêkhateyê tomarên darvekirinê biparêze. Van tomar, ku wekî metadata jî têne zanîn, ji bo mebestên cihêreng, di nav de debugkirin, dubarebûn, vedîtin, û analîza performansa modelê, wekî çavkaniyek hêja ya agahdariyê xizmet dikin. Bi girtin û hilanîna agahiyên berfireh li ser
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Bingehîn TensorFlow EITC/AI/TFF, TensorFlow Extended (TFX), Metadata, Nirxandina îmtîhanê
TensorFlow Extended (TFX) çi ye û ew çawa di hilberandina modelên fêrbûna makîneyê de dibe alîkar?
TensorFlow Extended (TFX) platformek çavkaniyek vekirî ya hêzdar e ku ji hêla Google ve hatî pêşve xistin ji bo bicîhkirin û rêvebirina modelên fêrbûna makîneyê di hawîrdorên hilberînê de. Ew komek amûr û pirtûkxaneyek berfereh peyda dike ku arîkariya rêvekirina xebata fêrbûna makîneyê dike, ji gihandina daneyan û pêşdibistanê heya perwerdehiya modelê û xizmetkirinê. TFX bi taybetî ji bo çareserkirina pirsgirêkan hatî çêkirin
Di boriyên TFX de metadata çi rola dilîze?
Metadata di lûleyên TFX (TensorFlow Extended) de rolek girîng dilîze, ji bo rêvebirin û şopandina qonaxên cihêreng ên pêvajoya endezyariya fêrbûna makîneyê (ML) wekî hêmanek girîng xizmet dike. Di çarçoweya TFX de, metadata agahdariya li ser dane, model û hêmanên boriyê yên ku di dema xebata ML de têne bikar anîn vedibêje. Ev metadata
Fermana "ls -l" çawa metadata ji inode ku bi pelek ve girêdayî ye vedigire?
Fermana "ls -l" di Linuxê de metadata ji inode ya ku bi pelê ve girêdayî ye bi karanîna pergala pelan vedigire û agahdariya ku di hundurê avahiya inode de hatî hilanîn şîrove dike. Ji bo ku fêm bikin ka ev ferman çawa metadata vedigire, pêdivî ye ku meriv têgihîştinek berfireh a inodes û rola wan di pergala pelê Linux de hebe. Inodes,
Armanca inodes di pergalên pelan ên Linux de çi ye?
Armanca inodes di pergalên pelan ên Linux de aliyekî bingehîn ê strûktûra rêveberiya pelê ya pergala xebitandinê ye, ku di derheqê pel û peldankan de agahdariya girîng peyda dike. Inodes, kurteya girêkên indexê, strukturên daneyê ne ku metadata di derheqê pelan de, wek destûr, xwedan, mezinahî, mohra dem, û nîşangirên blokên daneya rastîn ên li ser hilanînê vedigirin.
Di menuya Çalakiyan de ji bo pelek di Cloud Storage de çi vebijark hene?
Menuya Çalakiyan di Google Cloud Storage de ji bikarhêneran re vebijarkan peyda dike ku pelên xwe bi rêve bibin û bi wan re têkilî daynin. Van vebijarkan di hundurê hawîrdora Cloud Storage de organîzasyon, parvekirin û kontrolkirina daneyan bi bandor dihêlin. Di vê bersivê de, em ê vebijarkên cihêreng ên ku di menuya Çalakiyan de hene vekolin û fonksiyonên wan nîqaş bikin.
- Weşandin Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Dest bi GCP kirin, Danûstendina li Cloud Storage ji raya giştî re, Nirxandina îmtîhanê
Kîjan agahdarî ji bo pelek piştî ku ew li kelekek li GCP Cloud Storage hate barkirin tê xuyang kirin?
Dema ku pelek li ser kelekek Google Cloud Storage (GCS) tê barkirin, perçeyên cihêreng ên agahdariyê têne xuyang kirin. Ev agahdarî hûrguliyên li ser pelê, taybetmendiyên wê, û metadata wê peyda dike. Fêmkirina vê agahiyê ji bo rêvebirin û xebata bi pelên di GCS-ê de bi bandor girîng e. Yek ji agahdariya girîng a ku tê xuyang kirin navê objektê ye.
- Weşandin Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Dest bi GCP kirin, Storage Storage, Nirxandina îmtîhanê
Rola pelê `model.json` di peldanka modela TensorFlow.js de çi ye?
Pelê `model.json` di peldanka modela TensorFlow.js de dema ku modelek Keras têxe TensorFlow.js rolek girîng dilîze. Ew wekî pelek metadata ku di derheqê struktur û pîvanên modelê de agahdariya girîng vedihewîne re xizmetê dike. Ev pel di dema pêvajoya veguheztinê de ji Keras ber TensorFlow.js ve hatî çêkirin û ji bo barkirina rast pêdivî ye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, Importkirina modela Keras di TensorFlow.js de, Nirxandina îmtîhanê