Answer:
The correct answer is the electronic industry
Hope this helps
Answer:
Edge computing ay computing na tumatagal ng lugar sa o malapit sa pisikal na lokasyon ng alinman sa gumagamit o ang pinagmulan ng data, na mga resulta sa mas mababang latency at i-save ang bandwidth.
Sa isang cloud computing modelo, compute resources at serbisyo ay madalas na sentralisado sa malalaking datacenters, na kung saan ay na-access ng mga gumagamit sa gilid ng isang network. Ang modelo na ito ay napatunayang gastos bentahe at mas mahusay na mapagkukunan ng resource sharing kakayahan. Gayunman, ang mga bagong anyo ng end-user karanasan tulad ng IOT ay nangangailangan ng compute power sa kung saan ang isang pisikal na aparato o data source talagang umiiral, i.e. sa "gilid ng network."
Sa pamamagitan ng paglalagay ng mga serbisyo sa pagkompleto ng mga serbisyo na mas malapit sa mga lokasyong ito, ang mga gumagamit ay makikinabang mula sa mas mabilis, mas maaasahang mga serbisyo na may mas mahusay na mga karanasan sa gumagamit, habang ang mga kumpanya ay makikinabang sa pamamagitan ng pagiging mas mahusay na upang maproseso ang data, suporta sa mga huling sensitibong application, at gamitin ang mga teknolohiya tulad ng AI /ML analysis upang makilala ang mga trend at mas mahusay na mga produkto at mga serbisyo.
Explanation:
Answer:
It will be average (B2:C2)
as it will select all the data between B2 and C2
Answer:
The Python code is given below with appropriate comments
Explanation:
def predict_population_growth():
#Prompt and read the input from the user
num_org = int(input("Enter the initial number of organisms: "))
GR = float(input("Enter the rate of growth [a real number > 0]: "))
numHour = int(input("Enter the number of hours to achieve the rate of growth: "))
totalHours = int(input("Enter the total hours of growth: "))
#caluclate the total poulation growth
population = num_org
hours = 0
while hours < totalHours:
population *= GR
hours += numHour
print(" The total population is " + str(int(population)))
predict_population_growth()
It is great but that's really it.
Don't get me wrong I adore Python, no complications, pure simplicity, wonderful community. But for any larger project that will be scaled I'd never use it. It's slow (mostly because of GIL) and gets pretty hard to organise once you have thousands of .py files but it's still a great language (my first one) when doing quick prototyping, personal projects, learning and it's also AI de facto programming language because of its readability works as a glue with AI.
It's related to flowchart in a way we write algorithms, for eg. in python we rarely use counter in for loop the inverse is thus C++ where most for loops are for loops not for each loops.
Hope this helps.
