本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner（一款流行的预测分析开源工具）和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务，可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推
本挖掘典型地运用了机器学习技术，例如聚类，分类，关联规则，和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报，生命科学，客户呼声，媒体和出版，法律和税收，法律实施，情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中，你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner（一款流行的预测分析开源工具）和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务，可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推导并
作者 | Renato Losio 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 最近，亚马逊前副总裁 Adrian Cockcroft 在推文中特别指出了从 gzip 切换到 Zstandard 压缩所带来的好处，这在社区中引发了关于压缩算法的讨论。其他大公司，包括 Twitter 和 Honeycomb，也分享了使用 zstd 获得的收益。 最近，Dan Luu 分析了推特存储节省的情况，并在推特上发起了一场对话： 我想知道 Yann Collect 创建 zstd 到底消除了多少浪费。我估算了下 Twi
作为程序员，我们写的大多数商业项目，往往都需要用到大量的数据。计算机的内存，可以实现数据的快速存储和访问。
作者 | Renato Losio 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，谷歌云内容主管 Forrest Brazeal 表示，对于开发者来说，无服务器函数是云端最大的计费风险，因为我们没有简单的方法来防止递归调用，而且它们几乎可以无限地在所有的云提供商中扩散。 Brazeal 提到了云开发者撰写的一些文章，这些文章描述了那些导致无服务器函数“失控”和巨额账单的错误。其中，Cloudsoft 工程副总裁 Aled Sage 报告了亚马逊云科技的一个 Lambda 巨额账单的例子，Tom Wri
转自：netsmell.com 美国时间本周二，亚马逊 S3 存储服务出现故障。这导致包括美国证券交易委员会、苹果 iCloud、Soundcloud、Slack、芝加哥轨道交通系统 Metra 在内
很多公司选择AWS作为其IT解决方案，AWS有很多云服务，以下介绍AWS中几类比较重要的服务。
对象存储（Object Storage）的始作俑者是亚马逊2006年推出的S3（Simple Storage Service），此后新老厂商一窝蜂地推出各种产品，形态各异，但都号称对象存储。亚马逊没有给出一个定义，也没有看到有业界普通接受的说法，
早在2006年，事务处理的开山鼻祖，数据库领域图领奖得主Jim Gray与Werner Vogels 进行了“第一次”对话。对话的主题是“向亚马逊技术平台学习”，而吊诡之处在于，Jim Gray所开创的事务处理是亚马逊电子商务的技术基础。
没有什么办法来复制数据短缺，在云里仍然是这样的。当人们浏览自己的云备份选项时，要仔细看看他的云环境，包括他的云计算供应商的本地备份服务、数据库等等。 回到在虚拟化的全盛时期，优选的备份方法是使用该备份或复制整个虚拟机从管理程序层，例如，采用Veeam云备份，或从Zerto软件复制数据保护的软件。 对于使用基于VMware云的IT部门，这种方法仍然有效。VIF教育是总部设在北卡罗来纳州教堂山分校的全球教育机构，运行了软件即服务（SaaS）和基础设施即服务（IaaS）的混合应用服务。对于其谷歌企业应用套件和Sa
CSS拓展语言出现的原因是，CSS自身支持的功能能有限（如不支持变量，条件控制，循环等编程元素），并不满足我们想要的一些功能。而CSS拓展语言支持CSS不支持的特性。
在亚马逊的每一份年报中，Jeff Bezos 都会附上一份 1997 年致股东信的原件副本。在信中，Bezos 概述了亚马逊是否成功的基本衡量标准：坚持不懈地关注客户、创造长期价值而不是关注企业短期利润，以及持续进行大胆的创新。Bezos 写道，“如果我们执行得很好，那么每天都是‘第一天（Day one）’。”
Terminal常用指令 作为一个开发，多多少少都得用到 Terminal，小白在此记录一些常用指令，以后遇到新的会补充，以便查用~
传言要换“掌门人”的确实是亚马逊，但是此“掌门”并非 “掌”的是亚马逊的门，而是其门下最主要的分部之一——AWS。
2月28日，在美国西部时间09:44，美国各大主要网站突然出现大面积瘫痪，互联网发生了严重服务故障。
在这一过程中，作为数字化底座的云，已经不仅仅局限于基础设施角色，更是企业持续创新和精益运营的关键支撑。
String字符串虽然是不可变的字符串，但也同样可以进行拼接，只是会产生一个新的对象。String字符串拼接的时候可以使用“+”运算符或String的concat（String str）方法。其中“+”运算符的优势是可以连接任何类型的数据拼接成为字符串，而concat方法只能拼接String类型的字符串。
Redis需要监控才知道具体运行信息，虽然Redis也提供了info等命令行，但是毕竟不方便而且不能保存历史信息。
S3是Simple Storage Service的缩写，即简单存储服务。亚马逊的名词缩写也都遵循这个习惯，例如Elastic Compute Cloud缩写为EC2等等。
随着信息化时代的不断发展，数据的增长速度比以往任何时候都快，其中大部分数据是非结构化的：视频、电子邮件、文件、数据备份、监控流、基因组学等等。
总结：使用S3接口访问Ceph对象存储的基本过程包括配置Ceph集群、安装和配置S3接口插件，然后使用S3客户端工具提供有效凭证来执行各种操作。
这两天由于众所周知的原因，我每天都日常主要是看书复习和写写软文，日子过得充实，也就没关注最近美帝发生的一件大事情。这可真的是大事情。按照惯例我这种做IT互联网自媒体的，对信息很敏感，第一时间就应该写文章里。但是我最近因为自己的事情确实是丧失了敏感性。
知名的 WordPress 备份和恢复插件 UpdraftPlus 最近被检测到任意文件下载漏洞的信息。
传统阵列由昂贵、专用的硬件组装而成，发生硬件故障的概率低，软件定义存储大都部署在廉价的标准 x86 服务器上，发生硬件故障的概率较高。且软件定义存储的分布式系统意味着需要管理几十台、乃至成千上万台 x86 服务器，发生硬件故障的概率加大。
物联网时代，智能产品的应用越来越广泛，然而想要构建一款满足合规要求的智能产品却并非易事。智能产品的构建通常涉及较长的产业链条，包括智能设备端、云设备端及用户操作端，而大多数从事 IoT 智能设备构建的开发者更多的经验集中在嵌入式设备的开发，对于在云平台上该如何轻松、安全地构建智能产品缺乏经验，且常常被一些设备端的问题所困扰。近日，亚马逊云科技 Tech Talk 特别邀请解决方案架构师郑辉作为嘉宾带来《使用 Amazon IoT Core 构建安全合规的智能产品》的主题分享。
过去大半年里，很多人对大模型的前景寄予厚望。主流观点认为，每个行业、每款产品都可以通过大模型“重做一遍”。
（声明：本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权，包括不限于在 亚马逊云科技开发者社区、知乎、自媒体平台、第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道）
如今，公共云供应商正在开发尖端产品，以使基于云计算的备份产品更有效地备份公共云的存储数据。 数据是当今大多数企业的命脉。而备份数据可能是IT行业人士最不喜欢做的工作，但在IT运营中却是最重要的过程。 由于大多数现代软件都具有备份功能，其中包括快照管理，灾难恢复元素，支持云计算，虚拟机保护等，这么多功能并不是简单地在存储器中或服务器发生故障时恢复数据。 如今，几乎每个组织每天都在使用电子邮件和办公软件，更何况产生重要数据（当前的和归档的）的那些应用程序。而且在另一方面，各行业领域的业务部门，例如金融行业，如果
AWS的S3, 阿里云的OSS, 腾讯云的COS， 都是常见的对象存储服务。对象存储服务面向非结构化数据，支持通过HTTP/HTTPS协议访问，支持存入文本、图片、视频等多种类型的数据。
Ruby on Rails是创建网站和Web应用程序的开发人员最受欢迎的应用程序框架之一。Ruby编程语言与Rails开发框架相结合，使应用程序开发变得简单。
在这篇文章中，我们将讨论 10 个良好的安全实践，这些实践将使我们能够正确管理我们的 S3 存储桶。
存储结构：目前虾皮的存储结构从上到下主要分为存储层、调度层、计算引擎层和平台管理层。
Hugo是一个制作静态页面的工具，非常灵活，可以以多种形式工作，是制作博客、文档、个人履历等非常合适的工具。Hugo激发了创造力，让建造网页变得充满乐趣。 “一次编写，到处运行” Hugo可能是你用过的最容易安装的软件——只要下载打开就可以了！Hugo并不依赖任何权限、数据库、运行库、解释器或外部库。使用Hugo编写的网站可以运行在S3，Github Pages，Dropbox或其它任何静态网页托管上。 “强大的性能” Hugo为速度和性能而生。我们付出很大的精力来尽可能地减少编译时间。大多数编译只要毫秒级
前 言 如果你是数据行业的一份子，那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事。不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法——很快就会让你感到抓狂！噢！我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢。 对于所有数据科学家和数据工程师来说，和不同的格式打交道都乏味透顶！但现实情况是，人们很少能得到整齐的列表数据。因此，熟悉不同的文件格式、了解处理它们时会遇到的困难以及处理某类数据时的最佳／最高效的方法，对于任何一个数据科学家（或者数据工程师）而言都必不可少。 在本篇文章中，你会了解到数据科学家
Netflix的数据科学团队已将其Metaflow Python库开源，该库是“以人为中心”的机器学习基础架构的关键部分，用于构建和部署数据科学工作流。
设备影子服务使用MQTT话题，便于应用和设备之间的通信，下面是相关的MQTT QoS 1话题：
当我还是一名大学生的时候，我很好奇自动提取简历信息是如何工作的。我将准备各种格式的简历，并上传到招聘网站，以测试背后的算法是如何工作的。我想自己尝试建一个。因此，在最近几周的空闲时间里，我决定构建一个简历解析器。
部署好MinIO服务之后，将旧数据迁移至MioIO是个问题，MinIO兼容支持亚马逊S3协议，正是这一点Rclone这一工具也支持亚马逊S3协议，用Rclone来迁移再好不过了
1、安装Ruby Windows用户去 http://rubyforge.org/ 的 http://rubyforge.org/projects/rubyinstaller/ 下载 One-Click Installer - Windows 安装即可，最新版1.8.5-21
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
随着时间的高速发展，社会的不断进步……亚马逊公司推出了AWS云计算平台，有越来越多公司或是大佬们的首选，为了能够跟得上大佬们的步伐，斗哥也决定入坑了。正所谓工欲善其事，必先利其器，因此，斗哥想先向大家介绍一款工具----Pacu（一款基于AWS渗透测试的框架）。
云计算市场的规模在过去五年中增长了三倍，到2019年预计将超过1280亿美元。 然而，企业应确保与向云端存储迁移相关的支出不会超过这项技术所带来的潜在价值。 仔细分析这些费用将有助于回答一个与许多企业有关的问题：“云存储的成本是多少？。” 通过云迁移清单，人们可以估计从传统的内部部署数据中心的存储库迁移到云端的成本。通常，它包括组织普遍预期的透明成本和隐藏的成本，直到合同签订才会变得明显。 为了便于说明，采用亚马逊云存储定价作为一个例子，因为这个公共云提供商并不隐瞒其价格。 每
如今，越来越多的组织转向采用云计算，希望在成本节约和流程简化方面为其提供机会。 云计算市场的规模在过去五年中增长了三倍，到2019年预计将超过1280亿美元。 然而，企业应确保与向云端存储迁移相关的
李杉 编译自 TechCrunch 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 亚马逊这两天公布了人工智能领域的两项进展。 一是AWS将开设一个名为ML Solutions Lab（机器学习解决方案实验室
亚马逊S3存储服务最近在美国东海岸的可用区域经历了五个小时的中断。而许多消费者和商业应用程序都依赖云存储服务，因此S3存储服务的中断迅速级联，并且Netflix，Slack等组织的服务出现暂时瘫痪。
作者 | Dmitry Kruglove 译者 | Sambodhi 策划 | Tina 初创公司的技术方面有时会非常多变，包含很多未知因素。使用什么技术栈？哪些组件对现在来说可能被过度使用，但在未来却值得关注？如何在保持足够高的质量标准以维持可维护的代码库的同时，平衡业务特性开发的速度？ 在本文中，我想和大家分享一下我们从头开始构建 https://cleanbee.syzygy-ai.com/ 的经验——我们如何根据需求塑造流程，以及当我们用新组件扩展我们的技术栈时，我们的流程是如何演变的。 企
亚马逊一直在为其云计算子公司AWS添加AI功能。今天，亚马逊宣布了一系列对SageMaker的改进，SageMaker是用于构建，训练和部署机器学习模型的端到端平台。
图为Hadoop创始人Doug Cutting Cloudera首席架构师就内存及云计算相关技术发表讨论，Hadoop将如何在大数据方面发挥更大价值。 在Doug Cutting十年前创建Hadoop架构的时候，他从未想过这会为企业界带来如此超大规模的计算。“毫无疑问，我当初预想的情况比我们现在所看到的要稍微保守一些。“他在近期伦敦的Strata+Hadoop World大会上说。 在今天，Hadoop被很多家喻户晓的名字使用，它帮助Facebook分析其每月超过16亿的用户流量，帮助VISA发现了数十亿美
无论学习任何知识，我们都要经历“先把书读厚，再把书读薄”这个过程。读厚就是分解、详细分析，是输入的过程，读薄便是归纳总结，是输出的过程。归纳总结最好的方式就是思维导图这种模式，计算机领域也不例外。GitHub 上有位热心大佬就用思维导图总结了自己对 Linux 操作系统，网络，C++，Golang 以及 Kubernetes 的理解。例如：为什么需要 Pod？
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