Как и 2 года назад, начиная работы по статистическому анализу производительности СУБД PostgreSQL - посмотрел , что есть по теме цепей Маркова в интернете. Но в этот раз , для экономии времени , вместо листания страниц в выдаче поисковика , задал вопрос нейросетям: «Собери и проанализируй всю доступную информацию о использовании цепи Маркова для анализа профиля производительности/нагрузки СУБД PostgreSQL. Если информации о каком либо аспекте применения не найдено - укажи “информация отсутствует” , не придумывай .» И снова , как и два года назад - ничего … «Итог: информация отсутствует В доступных источниках не найдено информации о следующих аспектах: · Сравнение эффективности цепей Маркова с другими методами машинного обучения для этой задачи. · Готовые реализации или библиотеки, кроме как в контексте pg_expecto. · Подробные кейсы внедрения в промышленных системах (кроме экспериментальных данных). · Влияние выбора шага дискретизации на точность модели. · Применение для автоматического управления ресурсами (например, автомасштабирование).» С небольшим отличием - в зтот раз нейросети предоставляют упоминания на собственные публикации. Значит опять - пойду путём первооткрывателя. И снова , как и с темой статистического анализа производительности СУБД PostgreSQL: - Товарищ! Нервы сожми в узду! - Взялся за дело - не охай! - Есть результат ? Посылай всех в *изду! - Нет результата ? По *уй!