但如果听数据砖家讲，那就是真的大，不但大，还金贵！ 因为从海量的数据中挖掘信息，就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。虽然这个行业薪水可观，但工作确实玩命！...同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。 数据的采集抓取； 数据的存储管理； 数据的分析处理； 如何做好以上几个环节的工作，是目前大数据分析行业一直存在的难题。...这其实不是数据的问题，而是处理数据的设备问题！ 很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性，一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。 这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ?...对于那些使用劣质服务器工作的数据分析尸们来说，每一次数据采集、抓取都是一场人与机器的博弈。 更像是一场拉锯战！...技术创新所驱动的新硬件时代已经来到，它将为数据的未来探索保驾护航！更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼，真正让有价值的数据在未来跑起来，助力我们的未来智能生活！
还记得双十一某宝的数据大屏吗？还记得你剁手了多少吗？他每年都在突破，而企业这历史性的时刻用可视化数据大屏是否更有意义？答案是肯定的！...那么数据可视化大屏于企业来说有什么重要意义及用处呢？ ...，使用户既可以集成全量IT运维数据，也可以集成各种级别的物联网数据，结合优锘的Proxima、Tarsier等系列产品，实现多维空间大数据的集中管理和消费。 ...坦率讲数据可视化大屏并非适用于所有企业，因行业而言，有的企业对数据可视化大屏有很迫切的需求。...当然things作为物联网可视化pass平台，欢迎大家自己来制作，如果企业有技术人员，最少前端开发经验，懂js，了解webgl、 Javascript，那就没问题的，thingjs平台支持数据对接，项目部署等
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。...数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...预测分析（结合数据预测未来） 简单来说就是告诉你将来会发生什么。...数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。一般来说，数据挖掘侧重解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式和规律。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。
最近发现有些同学并不太了解大数据开发工程师这个职位，所以想简单介绍一下什么是大数据开发工程师，当前互联网公司的数据开发到底是什么样子的？和一般的Java或者PHP工程师在工作上有什么区别？...什么不是大数据开发？ 仅使用数据库（关系型mysql，sqlserver，oracle等 非关系型 mongo redis等），尽管数据量达到千万级别，亿级别不是大数据开发。...从业务系统的数据库中查询数据然后产出报表不是大数据开发。 端上（页面，h5，手机native）埋点上报数据记录到数据库中不是大数据开发。 什么是大数据开发？ 1....如何做这些事情 因为网站的浏览行为，手机客户端中文章的曝光或者点击这些数据非常大，基本以亿为单位起。所以传统的把统计信息放到数据库中的方式已经不能完成这项统计工作。...大数据开发 一句话：对字符串的各种算数。 重难点在于： 数据的及时性。例如实时数据中，想知道 12:00~12:10这10分钟的用户数，如果这个数据在晚上20点才计算完成，那就没什么意义了。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万，越来越多人加入到大数据培训，都希望在大数据培训机构中学习最前沿的知识，找一份不错的工作。...大数据开发工程师主要负责的工作有以下内容： 1. 负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等工作; 2....主要从事网络日志的大数据分析工作，包括:网络日志的数据提取、数据融合及分析;专注于实时计算、流式计算、数据可视化等技术的研发; 3. 负责网络安全业务主题建模等工作。...学习大数据开发技术的话，报班学习无疑是最快速和高效的途径。...、Scala、Spark、azkaban、大数据分析等，更有徐培成老师亲自指导授课，清晰的学习路线，科学的方法，让您快速掌握大数据技术！
♥️大数据开发是干什么的？ 大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。...随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。 大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。...♥️大数据开发需要掌握数学知识吗？ 1、大数据分析需要数学及统计学基础 2、大数据开发主要学习编程技术，不需要数学基础 ♥️大数据开发就业前景如何？...1、大数据人才缺口百万+ 2、2018年一线城市大数据开发岗位年薪30w 3、与人工智能、云计算以及电商、旅游、物流等行业的对接将更加深入，发展方向也更加广泛 ♥️大数据开发工程师薪资待遇及招聘要求？...大数据开发工程师 北京大数据开发平均工资：¥ 20230/月。
各层中功能模块的技术实现会根据实际业务场景不同而有所变化，但仍然是围绕着储存数据和数值计算这两大核心功能来进行的。 因此，大数据开发的作用主要集中在以下几个方面 1....在这个过程中，大数据开发需要充分考虑数据量大小和对数据实时性的要求，避免数据积压和数据丢失。 3.计算性能 如何保障大数据处理平台的计算性能是开发人员在大数据开发过程中需要考虑的问题。...补充 什么是大数据开发？...使用程序语言和大数据技术框架，将与大数据相关的需求实现为一个系统、软件或模块的开发过程 为了进一步明确这个概念，请注意以下几种情况: 不使用程序开发语言的，不属于大数据开发的范畴。...例如用 Excel分析数据的过程。 功能需求与大数据无关的，不属于大数据开发的范畴。例如用一台服务器就可以承载所有功能的需求。 最终产品并非是一个系统、软件或模块的，不属于大数据开发的范畴。
Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等岗位，基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地。...今天我们主要来讲讲Java大数据开发做什么，又该如何进行成长路线规划。...而在Java大数据开发岗上，这种说法同样有可参考之处。 这几年在大数据的影响下，学Java走大数据开发方向的热度很高。...一方面是是传统的Java开发岗人才供应趋于饱和，竞争加剧导致大家“另谋出路”；另一方面，在IT这一行，紧跟技术趋势很重要，大数据无疑就是当下的热门趋势。 Java大数据开发做什么？...关于Java大数据开发做什么，Java大数据开发成长路线，以上就为大家做了一个详细的介绍了。大数据在更多行业当中的落地应用，对大数据开发人才的需求也在增加，作为Java开发的一个新方向，前景可期。
纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年大阅兵于9月3日顺利进行。阅兵过后，还有什么不可错过？头条指数带你大数据看阅兵。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
知乎上有个问题比较火，国内主流AI大模型都是Python 开发的，国外AI大模型是什么语言开发的？为什么要用python？...有个很简单的方法可以看开源的AI工具主要用哪种编程语言，你只需要去Github看这个AI项目仓库基础信息，它会标出来主要基于哪种语言开发的。...其他还有很多仓库都是以Python语言为主 不只是OpenAI，其实大多数知名AI公司产品都是主要基于Python，比如创造了阿尔法狗的Deepmind，你去翻看它的Github仓库，也是同样情况 到底为什么...AI产品都主要基于Python进行开发？...如果说数据和算力是AI的弹药，那么python及其所拥有的第三方库生态则为AI提供了发射弹药的火箭筒。
大快大数据开发框架的构成模块 大数据也不是近几年才出现的新东西，只是最近几年才真正意义上变得热门、火爆！...做大数据原生态开发且又推出商业发行版的，行业也就只有大快搜索，可能在未来的三五年内也许还会有做大数据原生态开发的出现。...为何大数据的普及度不高，主要是由于大数据的应用开发太过偏向于底层，学习的难度不是一般的大，所涉及到的技术面广太大，不是一般人所能够驾驭得了的。...大快DKhadoop把大数据开发中的一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，在很大程度上降低了开发的难度。相信这个对于从事开发的人员看了就更容易懂了。...下面，就给大家介绍看一下大快的大数据开发框架的模块构成都有哪些： 大快大数据一体化开发框架主要由六部分组成：数据源与SQL引擎、数据采集（自定义爬虫）模块、数据处理模块、机器学习算法、自然语言处理模块、
尤其是对于各类行业大模型而言，无论是直接调用商用大模型，还是基于开源大模型来定制，其底层大模型的能力都差不多，在算法模型层面并不能拉开多大的差距。那一个行业大模型怎么让自己脱颖而出呢？...答案在于专业的行业训练数据集。决定一个行业大模型表现的，除了模型本身外，训练数据集也起到很关键的作用。 所以，对于各类垂直大模型而言，与其说是大模型的竞争，还不如说是专有数据集的竞争。...例如，在开发一个语音识别系统时，训练数据集需要包含不同年龄、性别、口音的语音样本，以提高系统的普适性和识别准确率。...此外，针对行业特有的噪声数据和异常值，开发和应用相应的数据预处理和优化策略，也是提升模型专业性的重要手段。 这不仅需要对行业知识的深入理解，还需要对现有技术和算法的精通和创新应用。...未来，随着技术的进步和数据科学的发展，更加智能化的数据处理技术和更高效的模型训练方法将被开发出来。同时，跨行业合作的加深将促进数据共享和标准化，打破数据孤岛，为构建更加强大和普适的行业大模型提供支持。
Hadoop之所以大数据时代得到重用，很大程度上来说，就是因为在Hadoop在大数据处理上有很大的优势，针对大规模、多样化的大数据，进行高效准确的处理。...那么Hadoop能处理哪些类型数据，Hadoop处理数据的优势是什么，下面我们来详细了解一下。...对于需要Hadoop来处理的大数据，是因为很多传统的数据处理工具已经不能实现对大数据时代更加复杂多样的数据的处理了，尤其是针对半结构化和非结构化的数据，在传统的数据仓库当中没有办法实现数据价值挖掘。...与传统的数据仓库相比，Hadoop的分布式架构，实现了既能够处理关系型数据库当中的结构化数据，也能够处理例如视频、音频、图片等非结构化数据，并且还能根据数据任务的规模和复杂程度，实现轻松的扩展。...Hadoop系统当中，还有Sqoop组件工具，用于Hadoop和结构化数据存储（如关系型数据库和大型主机）之间高效传输批量数据，可以实现将数据从外部结构化数据库存储和Hadoop分布式文件系统之间的数据互传
关于大数据开发的Maven可谓是一个略微复杂的构成，从基础概念到它的具体用途都可谓是有满满的干货知识。...一、什么是Maven Maven , 用于Java项目的构建 , 依赖管理 , 项目信息管理的项目管理工具.是Apache组织旗下的开源项目.它的核心功能是一个具有跨平台特性的构建工具 , 帮助我们自动化构建...例如：项目开发中第三方jar引用的问题，开发过程中合作成员引用的jar版本可能不同，还有可能重复引用相同jar的不同版本，使用maven关联jar就可以配置引用jar的版本，避免冲突。...3.测试：针对项目中的关键点进行测试，确保项目在迭代开发过程中关键点的正确性。 4.报告：在每一次测试后以标准的格式记录和展示测试结果。...关于大数据开发-maven的基础内容也就是如此了，这其中包含大量的细节知识，这种自动化工具是真的很方便，大大的节省了我们的时间，提高了效率。所以对它做一个具体的了解，大大的提高它的利用率。
为了保证数据安全，企业内部数据开放程度很低，形成一座座数据孤岛。...为了加强企业数据的安全防护，达到国家对工业数据的安全要求，企业亟需通过数据治理明确数据共享标准和管理权限，提升数据管控合规性，在保证数据安全严密的基础上进行数据共享和价值挖掘。...没有完备的数据治理体系，企业数据管理流程和手段的不规范、不合理，使得数据的一致性、完整性和准确性难以得到保证。企业数据的开放共享和价值评估更难以实现。...六、缺乏一套标准的数据治理体系建立一套合理、完善、统一的数据治理体系，是企业解决数据安全防护问题，提升数据质量，实现数据开放共享和数据资产价值评估与挖掘的前提条件。...确立数据标准体系，对工业数据进行分类分级，可以在保证数据安全的基础上实现数据共享和价值挖掘，为企业未来的发展抢占主动权。
市面上不缺乏好用的向量数据库，那么，腾讯云相比于其他厂商的产品有什么不一样的地方呢？...首先在架构上，腾讯云就采用了 AI 原生的开发架构，从接入层、计算层、存储层提供给全面 AI 化的解决方案，形成一套完整的端到端、一站式服务技术栈，让不同阶段、不同需求的用户，都能在腾讯云向量数据库里找到对应可用的...腾讯云全面 AI 化解决方案 比如在接入层上，腾讯云向量数据库支持自然语言文本的数据，采用“标量+向量”的查询方式，可支持全内存索引；计算层，AI 原生的开发范式能实现全量数据 AI 计算，一站解决企业搭建私域知识库时数据切分等难题...3 应用是风口 受限于研发成本和开发难度，过去十年，全球仅有 1% 开发者专注于 AI 领域的研发工作。...而到了今天，以大模型为能力基座，一个 AI 应用开发的难度缩短至只需两三个工程师、一个周末时间变成完成。
目前来说，大数据领域最为活跃的三个计算框架，当属Hadoop、Spark以及Flink这三者。三个框架在不同的大数据处理场景当中，表现各有优势，因此也常常被拿来做比较。...今天我们也来做个Hadoop对比，看看Hadoop、Spark、Flink三大框架，各自的优势劣势如何。...3、数据流对比 Hadoop：MapReduce计算数据流没有任何循环，每个阶段使用上一阶段的输出，并为下一阶段产生输入。...Flink：Flink采用连续流式流传输模型，实时对数据进行处理，而不会在收集数据或处理数据时出现任何延迟。...作为主流的三大处理框架，这三者在大数据领域都有着自己的优势和劣势，因此最好的方案就是将各自的优势结合起来，实现更高效率地完成大数据处理任务。
阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？...大模型使用了许多高级技术，主要包括以下几个方面： 深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）：大模型通常采用深度神经网络，拥有多个隐藏层，以捕捉输入数据中的高阶特征和抽象概念。...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用，使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而，大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数？...参数的初始值通常是随机的，随着训练的进行，它们会逐渐收敛到合适的数值，以捕捉输入数据中的复杂模式与关系。 在大模型中，参数的数量通常非常庞大。...这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源（如GPU或TPU）和优化策略（如分布式训练和混合精度训练）来进行有效训练的原因。
SpringCloud分布式开发服务发现——Netflix Eureka、客服端负载均衡——Netflix Ribbon、断路器——Netflix Hystrix、服务网关——Netflix Zuul、...分布式配置——Spring Cloud Config等五大组件，本篇文章会给大家详细介绍五大组件的作用以及功能。
确实，深有感触，作为一个开发过300多张报表的工程师（俗称表哥），这两年发现业务提的需求，关于可视化得越来越多，一些驾驶舱、数据大屏的需求更为尤其。...大屏挂在业务部门，领导过来一看就知道今天交易情况如何，营销运营效果如何，这个对于高层领导来说是很有意义的。 那么如何开发数据大屏？ 网上铺天盖地的说辞，但凡是能做图表的都会说能做大屏。...这里只是说了前端，实际开发，数据从哪来？如何汇总，数据的口径，指标的定义，数据的实时性刷新率，用哪些硬件设备，大屏如何设计，还有性能等后端问题都是需要考虑的。我是做技术的，就从技术角度来说说。...试问，一个定制开发的大屏需要对接1000万级的数据，刷新一个组件要10分钟，多么影响效率，若还要在后端开发适配性能，这个工作量和成本还不如直接用报表工具。...随着大屏越来越常规化，开发效率以及数据性能保障都是除可视化之外更重要的因素。 如果你们公司有数据仓库或数据平台的基础，在完善报表体系的同时，不妨用报表来开发数据大屏。
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