В данном исследовании группа ученых из ВШЭ моделируют производительность систем хранения данных, используя вероятностный подход. Они рассматривают различные компоненты — кэш, SSD, HDD, — собирают показатели IOPS и задержки при разных конфигурациях и нагрузках, а затем обучают свои модели CatBoost и Normalizing Flow. Авторы демонстрируют, что этот подход не только предсказывает средние значения, но и охватывает всё распределение метрик, что особенно важно для оценки неопределенности и сценариев «цифрового двойника». Исследователи также проверяют надежность предсказаний с помощью известных зависимостей и отмечают, что полученные результаты тесно соответствуют реальным измерениям, превосходя простые методы вроде kNN. Данная методика может быть применена для анализа производительности, оптимизации настроек и предиктивного обслуживания систем хранения данных. Вклад авторов не ограничивается выбранным подходом: они также предоставляют открытый доступ к набору данных, использованному в исследовании. Найти его можно в репозитории с кодом. Работа может быть полезна ML-инженерам и DS-специалистам.
В данном исследовании группа ученых из ВШЭ моделируют производительность систем хранения данных, используя вероятностный подход. Они рассматривают различные компоненты — кэш, SSD, HDD, — собирают показатели IOPS и задержки при разных конфигурациях и нагрузках, а затем обучают свои модели CatBoost и Normalizing Flow. Авторы демонстрируют, что этот подход не только предсказывает средние значения, но и охватывает всё распределение метрик, что особенно важно для оценки неопределенности и сценариев «цифрового двойника». Исследователи также проверяют надежность предсказаний с помощью известных зависимостей и отмечают, что полученные результаты тесно соответствуют реальным измерениям, превосходя простые методы вроде kNN. Данная методика может быть применена для анализа производительности, оптимизации настроек и предиктивного обслуживания систем хранения данных. Вклад авторов не ограничивается выбранным подходом: они также предоставляют открытый доступ к набору данных, использованному в исследовании. Найти его можно в репозитории с кодом. Работа может быть полезна ML-инженерам и DS-специалистам.
n the U.S. people generally use Bitcoin as an alternative investment, helping diversify a portfolio apart from stocks and bonds. You can also use Bitcoin to make purchases, but the number of vendors that accept the cryptocurrency is still limited. Big companies that accept Bitcoin include Overstock, AT&T and Twitch. You may also find that some small local retailers or certain websites take Bitcoin, but you’ll have to do some digging. That said, PayPal has announced that it will enable cryptocurrency as a funding source for purchases this year, financing purchases by automatically converting crypto holdings to fiat currency for users. “They have 346 million users and they’re connected to 26 million merchants,” says Spencer Montgomery, founder of Uinta Crypto Consulting. “It’s huge.”
The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.
