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निजी क्लाउड की शक्ति को मुक्त करना: शीर्ष प्रदाताओं और उनकी पेशकशों की तुलना

टेक्नोलॉजी की दुनिया में, प्राइवेट क्लाउड उन व्यवसायों के लिए गेम-चेंजर बन गया है जो अपनी संचालन को सुव्यवस्थित करना, दक्षता बढ़ाना और संवेदनशील डेटा की सुरक्षा करना चाहते हैं। इतनी सारी प्राइवेट क्लाउड प्रदाताओं में से चुनना मुश्किल हो सकता है कि आपके संगठन के लिए कौन सा सही है। इस निर्णय को आसान बनाने के लिए, हम चार सबसे बड़े प्राइवेट क्लाउड प्रदाताओं की तुलना करने जा रहे हैं: SAP, OVH, OpenShift, और DataFortress।

वर्डप्रेस से सर्वरलेस, हैकिंग से सुरक्षित उच्च गति वाले स्टैटिक वेबसाइटों पर जाने का रास्ता

मैंने पहले वेबसाइटें बनाई हैं, लेकिन वर्डप्रेस के धीमे प्रदर्शन से हमेशा ही जूझता रहा हूं। यदि यह प्लगइन्स से भरा हुआ है, तो उसे काफी संसाधनों की आवश्यकता होगी और यदि आप किसी छोटे सर्वर पर किसी विचार को विकसित कर रहे हैं तो यह काफी परेशानीदायक हो सकता है।

इसके अतिरिक्त, सुरक्षा भी चिंता का विषय है, और एक ऐसी प्रणाली के रूप में जिसमें 33.6% वेबसाइटें उपयोग करती हैं , हैकर्स के लिए इसमें खामियाँ और अन्य समस्याएँ ढूँढ़ना काफी आकर्षक है। लेकिन फिर से, चूँकि यह व्यापक रूप से लोकप्रिय है, आपके द्वारा सामना की जा रही समस्याओं के लिए लगभग हर बार एक प्लगइन होता है, जिससे इसका उपयोग करना आसान हो जाता है, और यह एक महान “ऑल-इन-वन” टूल है।

एमटीसीएन का उपयोग करके चेहरा पहचान

MTCNN एक पायथन (pip) लाइब्रेरी है जिसे Github यूज़र ipacz द्वारा लिखा गया है, जो Zhang, Kaipeng et al. “Joint Face Detection and Alignment Using Multitask Cascaded Convolutional Networks.” IEEE Signal Processing Letters 23.10 (2016): 1499–1503. Crossref. Web पेपर को लागू करती है।

इस पेपर में, वे विभिन्न “उप-मॉडल” विशेषताओं का उपयोग करके एक गहन कैस्केडेड बहु-कार्य ढांचा प्रस्तावित करते हैं ताकि उनके सहसंबंधी शक्ति को बढ़ाया जा सके।

MTCNN CPU पर काफी तेज़ काम करती है, भले ही S3FD अभी भी GPU पर तेज़ चल रही है - लेकिन यह एक अलग पोस्ट का विषय है।

एफएसीबीबुक प्रोफेट मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके एडब्ल्यूएस लैम्ब्डा (सर्वरलेस) पर स्वचालित ट्रेडिंग बॉट को कैसे तैनात करें

इस पोस्ट को मैंने दो हिस्सों में बांटा है: “मैंने ऐसा क्यों किया” और “तकनीकी कैसे करें”। यदि आप “क्यों” वाले हिस्से को छोड़ना चाहते हैं, तो आप सीधे “तकनीकी” भाग पर जा सकते हैं।

1. विश्वसनीयता: एल्गोरिथ्म अन्य सिस्टम, अपडेट, आदि से स्वतंत्र रूप से चलेगा।

2. दक्षता: मैं एक (छोटे) सिस्टम पर कई एल्गोरिदम चला सकता हूँ, जो एक-दूसरे से स्वतंत्र हैं।

3. लागत बचत: AWS प्रति माह 32 लाख गणना सेकंड तक की अनुमति देता है, जिससे मूलतः मुझे सभी एल्गोरिदम मुफ्त में चलाने की सुविधा मिलती है।

डॉकटर कंपोज बनाम कुबेरनेट्स बनाम पारंपरिक होस्टिंग: आपके एप्लीकेशन को होस्ट करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?

Docker: अनुप्रयोगों को होस्ट करने के लिए हल्का और पोर्टेबल विकल्प

Docker: हल्का, प्रमाण-पत्र(proof-of-concept), एक सर्वर पर कई प्रोग्राम चलाना

हाल के वर्षों में, Docker अनुप्रयोग विकास और परिनियोजन के लिए एक लोकप्रिय उपकरण बन गया है। इसकी लोकप्रियता इसके हल्के और पोर्टेबल स्वभाव के कारण है, जिससे यह अनुप्रयोगों को होस्ट करने के लिए एक बेहतरीन विकल्प बन जाता है। पारंपरिक वर्चुअल मशीनों के विपरीत, Docker कंटेनरों को स्थापित करने के लिए पूरे ऑपरेटिंग सिस्टम की आवश्यकता नहीं होती है, जिसके परिणामस्वरूप बहुत कम स्थान (footprint) होता है। यह विशेषता विभिन्न परिवेशों में समान कंटेनर के उपयोग को भी सक्षम बनाती है, जिससे विकास से उत्पादन में आसानी से बदलाव किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, Docker कंटेनर आसानी से स्केलेबल होते हैं, जिससे आपको आवश्यकतानुसार संसाधनों को जोड़ना या हटाना संभव हो जाता है। यदि आप अपने अनुप्रयोगों को होस्ट करने का एक लागत प्रभावी और कुशल तरीका ढूंढ रहे हैं, तो Docker एकदम सही समाधान हो सकता है।

अपने पायथन एल्गोरिथ्मिक ट्रेडिंग मॉडल के लिए स्टॉक डेटा में सुधार

मान लीजिए कि आप अपना खुद का एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग मॉडल बनाने की योजना बना रहे हैं।

सबसे अधिक संभावना है कि आप अपने मॉडल और एल्गोरिथ्म के लिए केवल मूल्य (बंद) डेटा का उपयोग करेंगे, लेकिन जल्द ही आपको पता चल जाएगा कि आपका मॉडल अच्छा प्रदर्शन नहीं कर रहा है।

जल्द ही आप विशिष्ट OHLCV डेटा का उपयोग करेंगे, जो ओपन, हाई, लो, क्लोज, वॉल्यूम को संदर्भित करता है, जो पहले से ही बेहतर है, लेकिन मॉडल अभी भी पर्याप्त अच्छा प्रदर्शन नहीं कर रहा है।