BLOG: BACK END

ELK stek

19.05.2015 - 09:00

Uvod u ELK stek

Ukoliko se vaš proizvod ili servis oslanja, na primer, na više web servera i/ili više database servera i nemate centralizovani alat za analizu i skladištenje logova, identifikovanje različitih tipova događaja i njihova korelacija sa drugim tipovima događaja skoro je nemoguća misija.

Uvod u mašinsko učenje: Klasifikacija vesti uz pomoć radnog okruženja Weka

13.05.2015 - 15:15

Predhodnih godina mašinsko učenje je dalo prilično dobre rezultate u olakšavanju određenih poslova, predviđanju događaja i donelo velike uštede u različitim oblastima. Računare je danas moguće naučiti da rade prilično veliki broj poslova gotovo podjednako efikasno kao i čovek. Iako smo i dalje prilično daleko od jake mašinske inteligencije, koja bi bila uporediva sa čovekovom, mnogi poslovi se mogu delegirati mašinama, bez bojazni da će ih ona to raditi gore od čoveka.

Upotreba mongodb aggregation pipeline-a

11.05.2015 - 15:00

Do nedavno, relacione baze podataka su bile jedini izbor, međutim, u proteklih nekoliko godina nosql baze postaju sve češće korišćene.

Često inercijom biramo poznate tehnologije, ali to nije uvek dobar izbor. Kada planiramo neki novi projekat, poželjno je pretpostaviti kako će teći razvoj istog, kao i njegova upotreba, koje su specifičnosti koje su nam važne.

U susret konkurentnosti

22.04.2015 - 15:15

Actor model

Kada se govori o paralelizmu i konkurentnosti prvo što većini programerima pada na pamet jeste model u kome se koristi više niti. Problem sa ovim modelom je taj što on uglavnom podrazumeva korišćenje deljenih resursa, što dovodi do situacije kao što je “race conditioning”. Da bi se to izbeglo, uvode se koncepti kao što su “mutual exclusion” i sl. Mada i on sa druge strane dovodi do problema sa performansama, potencijalno “deadlock”-ovima itd. 

ITKONEKT Facebook ITKONEKT Twitter ITKONEKT LinkedIn