例如2020年2月运营收入下降50%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。...数据收集 一般数据来源主要有以下几种方式： 数据库：每个公司都有自己的业务数据库，存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源，需要有效地利用起来。...大数据时代 概述 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。...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。...分布式技术 什么是分布式 分布式系统是指：一个硬件或软件，其组件会分布在不同的计算机上，彼此之间仅仅通过网络消息传递进行通信和协调的系统。
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？...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？...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。...上述并行训练方法通常使用了以下通信原语： 数据并行-通信原语 AllReduce：AllReduce 是一种将所有参与者的数据汇总起来并将结果广播回所有参与者的通信原语。...AllGather：AllGather 是将每个设备的数据收集在一起，并将结果发送到所有设备。这在某些数据并行任务中可能会用到，例如将不同设备产生的激活值或梯度拼接起来。
什么是大语言模型？ 关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。 翻译自 What Is a Large Language Model?...在本文中，我们将提供大语言模型的定义，并讨论 LLM 的含义。使用这个资源来探讨大语言模型是什么，LLM 在人工智能背景下是什么，为什么它们被使用，不同类型的大语言模型以及未来可能的发展。...随着这一话题变得越来越受欢迎，越来越多的人熟悉 LLM 代表大语言模型。 什么是 LLM？...大语言模型与其他机器学习模型的对比 要确定何时可以使用大语言模型而不是使用使用较小数据集的其他机器学习模型，重要的是要确定 LLM 与使用较小数据集的模型相比的优势和局限性。...在未标记数据上训练的模型可能具有一定程度的偏见。 LLM 有时可能会产生幻觉，即不准确的响应。 结论 那么，什么是大语言模型？实际上，大语言模型可以是许多不同的东西，因为大语言模型的潜力是巨大的。
互联网的出现也为企业或公司打上了深深的时代烙印，不管是企业还是公司，想要在互联网时代生存下去，就必须要抓住互联网技术这个关键，比如通过互联网进行网络宣传，提高公司的知名度和销量。...同时拥有一个优质的公司域名也是非常重要的，那么什么是公司域名呢？注册公司域名时需要注意哪些？...什么是公司域名 公司域名也就是公司所使用的域名，域名就像网络上的身份证一样，能够标明公司的身份和基本信息，其他用户通过公司域名便能够找到公司网站。简单来说，什么是公司域名呢？...公司域名也就是公司网址，代表了公司在网络上的名称，公司域名不管是在国内还是在国外都是通行的，都可以通过该域名访问公司网站，域名也具有唯一性，不可重复，所以公司注册一个优质域名非常重要，能够更快让客户熟悉公司...上面介绍了什么是公司域名，公司域名对于公司的作用不可小觑，应当谨慎对待。
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
做了这么多年的程序员，是不是一直靠着自己的聪明伶俐在编码，数据结构和算法是前辈们的心血和经验总结，不可错过。...数据结构是利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据，比如线性的表、栈、队列，非线性的树、图等，而算法是描述运算的过程，良好的算法是建立在有效的数据结构之上的。...T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级是n3，因此可简化为T(n)=O(n3)，这就大O表示法。...+n+1+n+1=2n+3，根据n的量级简化为大O表示即O(n)。...O(n2) O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比，一般的循环嵌套就是这种，随着嵌套的层级增加可能是O(n3)、O(n4)等。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已...，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。...在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。
Rust 让我们能够快速而又充满信心地完成公司的任务目标。 在开始这个项目的时候，我们只有三个人。我是团队中唯一的工程师，所以我可以完全自由地选择语言和工具。...我们选择 Rust 这种相对小众的语言时，其中一个主要的顾虑是人才库的规模可能太小。问题是，真正的世界级人才关心的是他们能够使用什么工具实现什么想法。 是时候试试水了。...我们是一家偏远地区的公司，我们不关心工程师住在哪里。真是幸运，来自 Twitter 的 Jack Dorsey 在推特上说：“Rust 是一种完美的编程语言”。...这和创业有什么关系呢？高性能意味着使用的服务器少，服务器少意味着运营开销小。作为一家初创公司，如果一开始就把钱花在只能支持每秒几百个请求的服务器上，那么你走不了多远。...你的初创公司应该使用 Rust 吗？ 我不是创业顾问。 我在本文开头写道，为初创公司选择一种语言可能会令人生畏，尤其是当你认为最适合的语言有点小众而且比较年轻的时候。
设定目标将有助于公司对其进行衡量和跟踪。目标和关键成果（OKRs）是谷歌等科技巨头首创的一种方法。这种方法使数字营销机构和其他公司能够设定目标，并将这些目标的可衡量指标分解为可完成的关键结果。...什么是 OKRs？OKRs 对数字营销公司的意义通过实施 OKR 方法，数字营销机构可以获得以下好处适应性和灵活性--数字营销机构可以根据情况和不断变化的场景来改变他们的 OKRs。...数字营销机构的 OKRs 示例以下是数字营销公司的一些经典 OKRs增加网站流量对于任何数字营销机构来说，网站流量都是一笔巨大的财富。...公司每天都在努力创造越来越多的潜在客户。其中大部分是通过营销策略实现的。其中一个营销 OKRs 可以是在下一季度将产生的潜在客户增加 35%。关键结果可追踪为优化技术的改进和电子邮件营销的转化率。...数字营销公司可以通过实施有条不紊、以数据为导向的目标设定和绩效管理方法，提高成功几率，促进客户增长。
创建区块链公司最大的障碍是什么？最初出现在Quora上：获得和分享知识的地方，使人们能够向他人学习，更好地了解世界。...没有人真正了解区块链，所以我们面临的最大挑战就是教育人们了解它是什么，为什么需要它以及它如何改变他们的行业。 我曾经打开过大部分对话，“你知道比特币是什么吗？”...自2014年以来我们一直在这里工作，我们已经证明自己是合法的公司。我们构建了真正的软件。我们有生产解决方案。 去年，有大量公司涌入我们的市场。但消费者并不总是知道哪些公司是最好的，甚至是合法的。...作为区块链公司，您的挑战是不断重申您的合法性和市场地位。第一步是建立一个记录并建立一个具有真实经验和强大技术能力的团队。...无论是撰写联合博客文章，撰写专栏文章和报价，还是参加教育和商业会议，公司都必须找到方法让自己在尽可能多的眼前展现自我。
一、什么是大数据 进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（...二、hadoop概述 Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。...DK.Hadoop是大快深度整合，重新编译后的HADOOP发行版，可单独发布。独立部署FreeRCH（大快大数据一体化开发框架）时，必需的组件。...大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级，大数据通用计算平台。...传统公司通过使用DKH，可以轻松的跨越大数据的技术鸿沟，实现搜索引擎级的大数据平台性能。
近年来，数据分析，数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。...数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库，也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤： ? 数据选取。 目的是确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。...一般包括消除噪声，推导计算缺省数据，消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的是将数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。...数据挖掘任务大致可以分为两大类： ? 分类预测任务 分类预测任务是从已经分类的数据中学习模型，并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如：给出一个顾客的消费情况，判断其是重要客户的可能性。...描述型任务 根据数据内部具有的固有联系，生成对数据集中的数据关系或整个数据集的概要描述。 典型的描述型任务包括： 摘要：用于对数据集进行总结。 聚类：把没有预定类别的数据划分为几个合理的类别。
集中式的存储带来了巨大的单点性能和稳定性问题，在谷歌这类拥有巨量数据的公司感受尤为强烈。...Aberdeen 的一项调查表明，实施数据湖的组织比同类公司在有机收入增长方面高出 9%。...Iceberg 虽然Iceberg一直被称为数据湖三大解决方案之一，但是准确的来说，Iceberg并不是一个数据湖的解决方案，而是数据湖概念中的一个环节，之前我们说过，数据湖是和计算解耦的。...Iceberg有两大目标： 成为静态数据交换的开放规范 高扩展性和可靠性（这一点是几乎所有的分布式系统，可以忽略） 修复持续的可用性问题 其主要设计思想是跟踪表中所有文件的所有变化。...数据湖有什么特别 数据湖的形态发展至今，保留了大数据生态的灵活性和生态的优势外，也在往数仓的性能和企业能力上发展。
有一部分是个人的见解和看法，未必正确 什么是数据科学 在搞懂什么是大数据前，先来了解下什么是数据科学。 因为在个人眼里所谓的大数据其实是数据科学的一个高阶状态。...数据科学是一个概念，没有一个固定的体系。...数据建模分析 1)原始的一大批数据未必全是自己所需要的，因此需要进行“前处理”，也就是把这些数据提取，过滤，整理，等等过程，把自己需要的数据取出来 2)翻译，打个比方，假设我们不懂英语只懂汉语，那么我们拿到一串英语的时候需要把它翻译成汉语才能理解...，这是现实生活方面的翻译，数据科学中的翻译其实也是这个概念，我们拿到的数据也许是我们不懂的格式和规律，这样我们就需要做一件事：看看数据“长什么样”它“表达了什么”。...3)数据进行了前处理的过滤，翻译的解析之后依旧是一堆数据，我们需要对他们做最后也是最重要的一件事，分析，按照自己的需求对数据进行分析或者分类或者预测，从这些大量复杂的数据中提取出有价值的信息。
本文是作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录的第【1】部分。...我当初选择这个领域一部分原因是因为在一亩三分地论坛上看到的几篇介绍数据科学前景文章，另一部分原因就是觉得这个领域是未来的方向。...首先我想问大家一个问题，你们眼中的数据科学是什么？在此，我给了一个我老师上课时给出的定义： ?...数据科学实际上是基于大数据来回答问题和为决策提供支持的一系列方法：首先是发现问题，然后是获取数据，设计分析方法，实现分析，以及交流结。 下图中，陈丹奕老师给出了详细的流程图： ?...个性化的推荐想必大家每天都会看到，不管是电影推荐还是商品推荐，其背后的理论基础都是大数据分析和机器学习。 我们生活中的这些便利，都是数据科学的贡献。
数据是企业最重要的资源之一。它可以用来帮助你的生意顺利进行，实施新的策略，等等。 了解数据质量 数据一直是组织的核心。它是组织日常业务顺利进行和实施新战略的基石。...数据是决策的基础，提供信息，帮助得出各种见解，帮助做出有效决策所需的预测。收集数据的来源有多种。 例如: 内部数据库：这些是企业和机构中最相关、最可靠的数据源。...Web服务和API：Web服务是不同应用程序之间通信和数据交换的首选媒体。它们提供了一种标准化的数据通信和交换方式。它们是可靠的，数据验证很容易嵌入。...4、准确性:数据是准确的，还是过时的 5、重复:数据记录或属性在不应该重复的地方是重复的吗 6、完整性:数据是可引用的还是缺少约束 定义数据质量的主要特征有两个 1、数据可用性...2、数据量 数据量定义了分析所需的数据量。在数据质量计划开始时估计和评估数据量对于程序的成功是至关重要的。我们需要的数据是太少还是太多?观察的次数是多少?没有太多数据的缺点是什么?
然而数据挖掘除了建模外，还有不少其他要做的工作(本文后面会一一讲到)，因此涉及到不少其他知识，如下图所示： ? 数据挖掘的基本任务 数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据。...在A公司的数据引擎团队中，主要人员分成A、B、C、D四个大组。这四个大组的分工非常明确，如下图所示： ?...这里也能看出A公司的数据挖掘工程架构主要由三大块组成：底层数据仓库、中间数据引擎、高层可视化/前端输出。很多小伙伴问我，你是一名数据挖掘工程师呀，可为什么你前面的博文都是数据仓库和数据可视化呢？...至于这些引擎的具体作用、开发方法，体系结构等则由于涉及公司秘密不能深入细说，请各位读者见谅。 小结 数据挖掘涵盖的面非常大，本文仅旨在让读者对数据挖掘有一个感性的认识。...关于什么是数据挖掘如果读者还不清楚的话也不要纠结，跟着本系列一起学习一定能有所收获并会最终发现：数据挖掘是一门非常有趣的学问，比单纯的写代码要有意思多了。
最好的例子就是Twitter ，它拥有海量数据这一点是毫无疑问的，但是它的数据都通过两个独立的公司授权给别人使用。 第二种是基于技能的公司。它们通常是咨询公司、技术供应商或者分析公司。...这也就是为什么统计学家、数据库管理者和掌握机器理论 的人是真正了不起的人。” 但是，过分强调技术和技能而忽视数据本身的重要性也是不可取的。...这个相关关系是机器从一大堆数据中筛选出来 的，也是人类可能永远都发现不了的。...克罗斯顶着一头蓬松的头发，说话吞吞吐吐， 可就是这样一个不起眼的外行人，想到了也做到了，他使用这些数据来告诉世界什么是比 《纽 约时报》更有用的信息来源。...而这些设备监控到的汽车零部件的工作状况，能够在整合之后用来提高汽车的质量，因此，能够掌握这些数据的公司拥有非常大的竞争优势。
当然由于大公司分工明细，很容易让人干着有一种厌倦感，这是很多人不喜欢呆在大公司的关键原因，在大公司由于人才众多除非能力特别出众想要熬到管理层难度也是非常大，从技术的角度上分析可能想研究一个模块由于大公司在代码上控制上比较严格...，可能在交流上需要跨小组，如果在小公司完全不是问题，毕竟小公司虽然公司小但是职能都还在，大部分情况下需要一个人做几个人的工作，这也是为什么在小公司有成就感的关键，在小公司相对来讲更有成就感。...但在国内大的互联网公司里面由于大部分属于扁平化的管理，在压力和成就感上也是并存的，在传统的软件行业一般企业越大人员的分工越是明细，通常来讲工作压力都不是很大，而且晋升的通道需要很漫长的过程。...这些特征在互联网公司里面都不存在，像国内的腾讯和阿里巴巴公司熬夜加班是家常便饭，几乎所有的互联网公司都存在这种属性。...而且进入互联网公司的工资普遍要高于传统的企业，但是加班的力度也是空前的，不要只是羡慕在互联网公司能够拿到高工资，加班的力度以及任务的强度也是空前的，呆在大的互联网公司和小的互联网公司加班的程度是接近的，
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。 ?...一个某上市公司负责数据库维护的朋友这么评价他的工作！ ? 随着时间的推移，数据对于企业来说将会变得越来越重要。...无论你是一位数据领域的探索者还是深度学习领域的先行者，或是你的企业正在针对未来的数据应用趋势进行研发转型，R740都会让你事半功倍。
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