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章節重點
架設minio
建立bucket
架設mlflow
透過mlflow上傳artifact
上一集「【 MLOps - MLflow】AI模型管理平台簡介」我們有稍微簡介一下MLflow的概念， 大致上我們知道MLFlow的Client與Server運作方式了，接著我們將試著以
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歡迎來到「kafka 案例篇」， 這個章節我們來談談如何從kafka的主題訂閱檔案封包並上傳到minio，對於kafka是什麼並不熟悉的朋友， 也歡迎參考我們的「【🔒 Message Queue - Kafka】串流時代的超入門簡介」， 讓我們在串流時代的技術堆疊上能夠加入kafka的技能， 為即
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我們在 【Python 軍火庫🧨 - websockets】傳送/接收音檔並轉換成numpy(基礎篇) 有聊到要如何透過Websocket來傳送音檔，但上一篇的作法是在Client端就進行音訊的解碼動作，這樣會有一個缺點，假設Client的機器運算效能較差，那麼運算的結果勢必會較慢出現，對於使用者
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pip下載與安裝的過程太久嗎？ 網路斷線怎麼辦？ 內網需求怎麼達成？…， 相信這幾個心中的疑問在我們開發Python的過程中都會遇到， 尤其是一個完整的套件需要依賴上千百種的額外套件時， 這個過程真的是非常久啊！ 難道我們不能加速嗎？ 看到這篇的您非常的幸運， 我們會實際教您如何架設本地端的Pyth
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⏳ 精選好文歡迎收藏學習...
什麼是MQ？ 🎁 送給你以下三篇基礎...
【Message Queue】 井然有序的排隊機制 - 基本介紹
【Message Queue - RabbitMQ】模型架構
【Message Queue - RabbitMQ】 不斷的試誤…, 用Docker來
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目的
當消費者和生產者在某個節點故障之下還能夠正常運作。
增加多個節點來擴展訊息的吞吐量。
簡單來說就是打群架，透過多台主機的方式處理龐大的訊息量。
集群的模式有哪些？
Cluster：
不支持跨網段。
可以隨意動態增加/減少。
目前常用的方式。
Federation： 應用
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定義
NoSQL並不是真的不用SQL, 而是常被業界定義為「Not Only SQL」, 也就是說不只能透過類似SQL的API來存取這類DB。
發展NoSQL的原因
由於RDBMS面臨到一些難題如下:
1. Big Data
傳統的RDBMS是設計在單個節點上運作, 因此當資料量越
這些資料庫不論是SQL、NoSQL都在打開心胸接納雙邊的特點了，要整合不太容易畢竟需要解決的場景與應用有所不同，古老的C++程式並不會消失，畢竟底層需要效能掛帥的程式還是得靠C語言來處理，萬物皆有好與壞，很難一統江湖，老舊的東西還是有很多的概念值得我們借鏡，要消失短期間是不太容易，畢竟還是有很多企業都已經依賴的挺深的拉XD
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Bucket(桶)：雜湊表儲存資料的位置，每一個位置具有唯一識別索引。
Slot(槽)： 每一個Bucket裡面都會存放不同的資料，而假設一筆資料由兩個欄位組成，每一個欄位就是一個Slot(槽)。
Hash Function(雜湊演算法)：計算出雜湊值的一套數學公式，諸如： MD5、SHA…
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在進入主題之前建議先行閱讀「【程式語言 - Go】來認識Google開發的程式語言…」，初步認識一下Go語言是什麼？ 容不容易學習？ 才能夠更快的體會此篇章的目的。
當我們在進行軟體開發時，常常會需要有背後的資料庫系統來儲存我們的資料，而資料庫系統也會隨著時代的演進，進行大幅度的更新，那在這樣
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前面我們介紹了幾個關於Whisper的基本概念，這裡附上 🚀傳送門 ，歡迎好好閱讀一番，但我們除了學會如何用語音辨識的工具之外，「準確率」對我們來說也是一個非常重要的一環，但我們究竟應該要如何評估所謂的準確率呢？ 不知道沒關係，當您看完這個篇章就能夠學會如何計算文字的「字元錯誤率」、「字詞錯誤率」
