ਵੈਬਸਾਈਟ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਟਾ ਟੈਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
ਮੈਟਾ ਟੈਗ ਵੈੱਬ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵੈਬਸਾਈਟ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ HTML ਤੱਤ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ HTML ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਮੈਟਾ ਟੈਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਵੈੱਬ ਡਿਵੈਲਪਰ ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਵੈਬਸਾਈਟ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵੇਰਵੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਵੈੱਬ ਵਿਕਾਸ, EITC/WD/HCF HTML ਅਤੇ CSS ਬੁਨਿਆਦੀ, ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ, HTML ਤੱਤ ਅਤੇ ਗੁਣ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
TFX ਲਈ ਹਰ ਵਾਰ ਚੱਲਣ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲਈ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
TFX (TensorFlow Extended) ਲਈ ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇਹ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਹਰੇਕ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਲਈ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਰਿਕਾਰਡ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਰਿਕਾਰਡ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੀਬੱਗਿੰਗ, ਪੁਨਰ-ਉਤਪਾਦਨ, ਆਡਿਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਾਸਲ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਕੇ
TensorFlow Extended (TFX) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?
TensorFlow Extended (TFX) ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ Google ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਡਾਟਾ ਇੰਜੈਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਰਵਿੰਗ ਤੱਕ। TFX ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ
TFX ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ?
ਮੇਟਾਡੇਟਾ TFX (TensorFlow Extended) ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। TFX ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਡੇਟਾ, ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਕੰਪੋਨੈਂਟਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ML ਵਰਕਫਲੋ ਦੌਰਾਨ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮੈਟਾਡਾਟਾ
"ls -l" ਕਮਾਂਡ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਨਾਲ ਸਬੰਧਿਤ ਆਈਨੋਡ ਤੋਂ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਲੀਨਕਸ ਵਿੱਚ "ls -l" ਕਮਾਂਡ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਆਈਨੋਡ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਆਈਨੋਡ ਤੋਂ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਕਮਾਂਡ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਲੀਨਕਸ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਇਨੋਡਸ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਹੋਣੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਨੋਡਸ,
ਲੀਨਕਸ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਨੋਡਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੀ ਹੈ?
ਲੀਨਕਸ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਨੋਡਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਫਾਈਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹਿਲੂ ਹੈ, ਫਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀਆਂ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੰਡੈਕਸ ਨੋਡਸ ਲਈ ਛੋਟੇ ਇਨੋਡਸ, ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਫਾਈਲਾਂ ਬਾਰੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਜਾਜ਼ਤਾਂ, ਮਲਕੀਅਤ, ਆਕਾਰ, ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ, ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ 'ਤੇ ਅਸਲ ਡਾਟਾ ਬਲਾਕਾਂ ਲਈ ਪੁਆਇੰਟਰ।
ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਲਈ ਐਕਸ਼ਨ ਮੀਨੂ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਵਿਕਲਪ ਉਪਲਬਧ ਹਨ?
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਐਕਸ਼ਨ ਮੀਨੂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਕਲਪ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੁਸ਼ਲ ਸੰਗਠਨ, ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਐਕਸ਼ਨ ਮੀਨੂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ।
GCP ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਾਲਟੀ ਵਿੱਚ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਜਦੋਂ Google ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ (GCS) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਾਲਟੀ ਵਿੱਚ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫਾਈਲ, ਇਸ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। GCS ਵਿੱਚ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਵਸਤੂ ਦਾ ਨਾਮ ਹੈ।
TensorFlow.js ਮਾਡਲ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ `model.json` ਫਾਈਲ ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ?
TensorFlow.js ਵਿੱਚ Keras ਮਾਡਲ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ `model.json` ਫ਼ਾਈਲ TensorFlow.js ਮਾਡਲ ਫੋਲਡਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਫਾਈਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫਾਈਲ Keras ਤੋਂ TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ