✅Список полезного софта ML/SC №5
Arch-OSINT OS VM (Virtual Machine) - это виртуальная операционная система (основанная на Arch Linux), которая специально создана для выполнения задач связанных с разведкой, сбором информации и открытым исследованием (OSINT - Open-Source Intelligence).
👍Ссылка: https://github.com/MikeHorn-git/arch-osint#-description
#work #seo #search #telega #info #ml #dl #osint
Arch-OSINT OS VM (Virtual Machine) - это виртуальная операционная система (основанная на Arch Linux), которая специально создана для выполнения задач связанных с разведкой, сбором информации и открытым исследованием (OSINT - Open-Source Intelligence).
👍Ссылка: https://github.com/MikeHorn-git/arch-osint#-description
#work #seo #search #telega #info #ml #dl #osint
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_102
🔠Q_102: Что такое DataWarehouse ?
✔️Ответ:
Data warehouse — это централизованное хранилище данных, специально организованное для аналитической обработки и создания отчетов. Оно объединяет данные из различных источников, таких как операционные базы данных, внешние системы и файлы, и предоставляет возможность получать доступ к этим данным для анализа и принятия управленческих решений. Data warehouse обеспечивает структурированное хранение, учет и интеграцию данных, а также поддерживает различные методы анализа, включая OLAP (Online Analytical Processing), отчетность и аналитику. Он предназначен для упрощения процесса анализа данных и повышения эффективности бизнес-процессов.
#work #kafka #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_102: Что такое DataWarehouse ?
✔️Ответ:
Data warehouse — это централизованное хранилище данных, специально организованное для аналитической обработки и создания отчетов. Оно объединяет данные из различных источников, таких как операционные базы данных, внешние системы и файлы, и предоставляет возможность получать доступ к этим данным для анализа и принятия управленческих решений. Data warehouse обеспечивает структурированное хранение, учет и интеграцию данных, а также поддерживает различные методы анализа, включая OLAP (Online Analytical Processing), отчетность и аналитику. Он предназначен для упрощения процесса анализа данных и повышения эффективности бизнес-процессов.
#work #kafka #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_103
🔠Q_103: В чем плюсы и минусы Kaffka Streams ?
✔️Ответ:
Плюсы Kafka Streams:
1. Kafka Streams работает в кластере Kafka и использует его быстрый механизм записи и чтения данных.
2. Kafka Streams построен на основе API Kafka, что обеспечивает простоту в разработке и развертывании.
3. Kafka Streams обеспечивает точность и гарантирует, что каждое сообщение будет обработано в нужном порядке и без потерь.
4. Kafka Streams легко масштабируется горизонтально, что позволяет увеличить производительность системы при увеличении ее нагрузки.
5. Kafka Streams автоматически обрабатывает распределение задач между множеством физических узлов и обеспечивает отказоустойчивость.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_103: В чем плюсы и минусы Kaffka Streams ?
✔️Ответ:
Плюсы Kafka Streams:
1. Kafka Streams работает в кластере Kafka и использует его быстрый механизм записи и чтения данных.
2. Kafka Streams построен на основе API Kafka, что обеспечивает простоту в разработке и развертывании.
3. Kafka Streams обеспечивает точность и гарантирует, что каждое сообщение будет обработано в нужном порядке и без потерь.
4. Kafka Streams легко масштабируется горизонтально, что позволяет увеличить производительность системы при увеличении ее нагрузки.
5. Kafka Streams автоматически обрабатывает распределение задач между множеством физических узлов и обеспечивает отказоустойчивость.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_103
🔠Q_103: В чем плюсы и минусы Kaffka Streams ?
✔️Ответ:
Минусы Kafka Streams:
1. В сравнении с некоторыми другими стриминговыми платформами Kafka Streams может оказаться менее функциональным и гибким в использовании.
2. Перед использованием Kafka Streams необходимо настроить кластер Kafka, что может потребовать дополнительных ресурсов и усилий.
3. Kafka Streams является частью экосистемы Kafka и непосредственно зависит от нее, что может ограничить выбор других платформ или решений.
4. Kafka Streams не предоставляет встроенного функционала для обработки алгоритмов машинного обучения, что может потребовать его интеграции с другими инструментами или библиотеками.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_103: В чем плюсы и минусы Kaffka Streams ?
✔️Ответ:
Минусы Kafka Streams:
1. В сравнении с некоторыми другими стриминговыми платформами Kafka Streams может оказаться менее функциональным и гибким в использовании.
2. Перед использованием Kafka Streams необходимо настроить кластер Kafka, что может потребовать дополнительных ресурсов и усилий.
3. Kafka Streams является частью экосистемы Kafka и непосредственно зависит от нее, что может ограничить выбор других платформ или решений.
4. Kafka Streams не предоставляет встроенного функционала для обработки алгоритмов машинного обучения, что может потребовать его интеграции с другими инструментами или библиотеками.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_104
🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_1)
✔️Ответ:
Концептуально Kafka Streams состоит из следующих элементов:
1. Потоки (Streams): Kafka Streams позволяет работать с непрерывным потоком данных, поступающих в брокер Kafka. Он может выполнять такие операции, как фильтрация, преобразование, агрегация и присоединение данных в режиме реального времени.
2. Компактные темы (Compact Topics): В Kafka Streams используются специальные "компактные" темы, которые автоматически удаляют устаревшие данные и поддерживают сжатие и дедупликацию данных.
3. Топология (Topology): Это описание преобразований и операций, которые необходимы для обработки данных в Kafka Streams. Топология может быть организована в виде графа, где узлы представляют операции обработки данных, а ребра - потоки данных.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_1)
✔️Ответ:
Концептуально Kafka Streams состоит из следующих элементов:
1. Потоки (Streams): Kafka Streams позволяет работать с непрерывным потоком данных, поступающих в брокер Kafka. Он может выполнять такие операции, как фильтрация, преобразование, агрегация и присоединение данных в режиме реального времени.
2. Компактные темы (Compact Topics): В Kafka Streams используются специальные "компактные" темы, которые автоматически удаляют устаревшие данные и поддерживают сжатие и дедупликацию данных.
3. Топология (Topology): Это описание преобразований и операций, которые необходимы для обработки данных в Kafka Streams. Топология может быть организована в виде графа, где узлы представляют операции обработки данных, а ребра - потоки данных.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_104
🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_2)
✔️Ответ:
4. Распределение (Distribution): Kafka Streams легко масштабируется и поддерживает распределение работы между несколькими экземплярами приложений Kafka Streams. Он использует встроенные возможности распределения и репликации данных в Apache Kafka, чтобы обеспечить высокую пропускную способность и отказоустойчивость.
5. Хранилища состояния (State Stores): Kafka Streams позволяет создавать и поддерживать распределенные хранилища состояния, которые могут быть использованы для сохранения временных данных и промежуточных результатов операций.
6. Задержки (Windowing): Kafka Streams имеет возможность выполнять агрегацию и аналитику данных на основе временных окон. Это позволяет выполнять рассчеты на основе данных за определенный временной промежуток или событий, произошедших за последние N секунд.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_104: Как устроена Kaffka Streams ? (Часть_2)
✔️Ответ:
4. Распределение (Distribution): Kafka Streams легко масштабируется и поддерживает распределение работы между несколькими экземплярами приложений Kafka Streams. Он использует встроенные возможности распределения и репликации данных в Apache Kafka, чтобы обеспечить высокую пропускную способность и отказоустойчивость.
5. Хранилища состояния (State Stores): Kafka Streams позволяет создавать и поддерживать распределенные хранилища состояния, которые могут быть использованы для сохранения временных данных и промежуточных результатов операций.
6. Задержки (Windowing): Kafka Streams имеет возможность выполнять агрегацию и аналитику данных на основе временных окон. Это позволяет выполнять рассчеты на основе данных за определенный временной промежуток или событий, произошедших за последние N секунд.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_105
🔠Q_105: Что такое stateful-обработка в Apache Kafka ?
✔️Ответ:
Stateful-обработка в Apache Kafka относится к способу обработки сообщений, при котором состояние (state) хранится и используется в процессе обработки сообщений.
В традиционной преобразовательной обработке сообщений, каждое сообщение обрабатывается независимо и не учитывает состояния предыдущих сообщений. Однако, в некоторых случаях, может быть необходимо учитывать предыдущие сообщения для более сложной логики обработки. Stateful-обработка позволяет сохранять и использовать состояние в процессе обработки сообщений для реализации более сложной логики.
Примеры использования stateful-обработки в Apache Kafka могут включать вычисление агрегированных данных по времени, дедупликацию сообщений, распределенную обработку запросов и т.д.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_105: Что такое stateful-обработка в Apache Kafka ?
✔️Ответ:
Stateful-обработка в Apache Kafka относится к способу обработки сообщений, при котором состояние (state) хранится и используется в процессе обработки сообщений.
В традиционной преобразовательной обработке сообщений, каждое сообщение обрабатывается независимо и не учитывает состояния предыдущих сообщений. Однако, в некоторых случаях, может быть необходимо учитывать предыдущие сообщения для более сложной логики обработки. Stateful-обработка позволяет сохранять и использовать состояние в процессе обработки сообщений для реализации более сложной логики.
Примеры использования stateful-обработки в Apache Kafka могут включать вычисление агрегированных данных по времени, дедупликацию сообщений, распределенную обработку запросов и т.д.
#work #kafka #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_106
🔠Q_106: что такое MapRCDP ?
✔️Ответ:
MapR-CDP (MapR Converged Data Platform) — это инновационная платформа для обработки и анализа данных, предоставляемая компанией MapR Technologies. MapR-CDP объединяет в себе возможности распределенного хранения данных, аналитики, искусственного интеллекта/машинного обучения и потоковой обработки данных в реальном времени в единой интегрированной системе.
Основные компоненты платформы включают в себя распределенную файловую систему MapR-FS, базу данных MapR-DB и систему потоковой обработки данных MapR Streams. MapR-CDP позволяет организациям эффективно управлять большими объемами данных, проводить анализ данных в реальном времени и применять машинное обучение и искусственный интеллект для получения ценных инсайтов.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_106: что такое MapRCDP ?
✔️Ответ:
MapR-CDP (MapR Converged Data Platform) — это инновационная платформа для обработки и анализа данных, предоставляемая компанией MapR Technologies. MapR-CDP объединяет в себе возможности распределенного хранения данных, аналитики, искусственного интеллекта/машинного обучения и потоковой обработки данных в реальном времени в единой интегрированной системе.
Основные компоненты платформы включают в себя распределенную файловую систему MapR-FS, базу данных MapR-DB и систему потоковой обработки данных MapR Streams. MapR-CDP позволяет организациям эффективно управлять большими объемами данных, проводить анализ данных в реальном времени и применять машинное обучение и искусственный интеллект для получения ценных инсайтов.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_107
🔠Q_107: Каков состав и архитектура MapRCDP ? (Часть_1)
✔️Ответ:
1. MapR-FS (файловая система): MapR использует свою распределенную файловую систему, которая обеспечивает высокую производительность и надежность. MapR-FS обеспечивает прозрачный доступ к данным в реальном времени и поддерживает ACID-транзакции для обеспечения консистентности данных.
2. MapR Control System: Это центральное управляющее приложение, которое позволяет администраторам мониторить и управлять распределенными кластерами MapR.
3. MapR Streams: Это распределенная платформа для обработки потоков данных в реальном времени. Она упрощает разработку и развертывание приложений, которые могут обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_107: Каков состав и архитектура MapRCDP ? (Часть_1)
✔️Ответ:
1. MapR-FS (файловая система): MapR использует свою распределенную файловую систему, которая обеспечивает высокую производительность и надежность. MapR-FS обеспечивает прозрачный доступ к данным в реальном времени и поддерживает ACID-транзакции для обеспечения консистентности данных.
2. MapR Control System: Это центральное управляющее приложение, которое позволяет администраторам мониторить и управлять распределенными кластерами MapR.
3. MapR Streams: Это распределенная платформа для обработки потоков данных в реальном времени. Она упрощает разработку и развертывание приложений, которые могут обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_107
🔠Q_107: Каков состав и архитектура MapRCDP ? (Часть_2)
✔️Ответ:
4. MapR-DB: Это распределенная база данных, основанная на Apache HBase. MapR-DB предоставляет высокую производительность и надежность для хранения и обработки структурированных данных.
5. MapR-XD: Это распределенное хранилище данных для хранения больших объемов данных. MapR-XD предоставляет высокую пропускную способность и масштабируемость для обработки данных.
6. Apache Hadoop и другие инструменты: MapR также включает в себя Apache Hadoop, Spark, Drill и другие инструменты для обработки данных.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse
🔠Q_107: Каков состав и архитектура MapRCDP ? (Часть_2)
✔️Ответ:
4. MapR-DB: Это распределенная база данных, основанная на Apache HBase. MapR-DB предоставляет высокую производительность и надежность для хранения и обработки структурированных данных.
5. MapR-XD: Это распределенное хранилище данных для хранения больших объемов данных. MapR-XD предоставляет высокую пропускную способность и масштабируемость для обработки данных.
6. Apache Hadoop и другие инструменты: MapR также включает в себя Apache Hadoop, Spark, Drill и другие инструменты для обработки данных.
#work #maprdcp #ml #dl #learning #machine #bigdata #coding #apache #data #warehouse