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什么数据?2022数据时代

百科对数据(data)的定义事实或观察的结果,对客观事物的逻辑归纳,用于表示客观事物的未经加工的原始素材。...例如2020年2月运营收入下降50%,是什么原因导致的呢,各项业务收入都出现下降,还是个别业务收入下降引起的,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。...进入2012年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。...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; Variety:种类和来源多样化。...分布式技术 什么分布式 分布式系统指: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。

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什么模型?

阅读本文之前,建议先阅读上一篇:什么神经网络? 本文由gpt4辅助撰写(gptschools.cn) 什么模型?...这些技术和策略共同支持了模型的开发和应用,使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而,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。 什么模型的参数?...这也是为什么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 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 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。

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定义Bean:什么BeanDefinition?

定义Bean 的理解,什么事BeanDefinition?...那么定义Spring Bean 从一下几个方面进行深入讨论 首先第一个是什么BeanDefinition:BeanDefinition其实字面意思它就是Bean的一个定义 ?...那么在Spring Framework 中它是Bean 的配置元素的一个元信息接口,首先它有两个方面的元素 第一个方面它是原配置信息或者配置元信息 第二个方面它是一个接口,主要包含以下几个方面 其一它的类的名称...其四还可以注入其它的配置:比如:Bean 的属性(Properties)配置,假设这个Bean正好对应线程池或者数据库连接池。...这个时候它的Bean可能就会包含一些大小相关的属性 总结 通过上述的维度,简单讨论了什么事Bean的定义以及如何来定义Bean,接下来主要分析BeanDefinition相关的元信息详细介绍一些案例的输出

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什么语言模型?

什么语言模型? 关于语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM(语言模型)应用的基础知识。 翻译自 What Is a Large Language Model?...在本文中,我们将提供语言模型的定义,并讨论 LLM 的含义。使用这个资源来探讨语言模型是什么,LLM 在人工智能背景下是什么,为什么它们被使用,不同类型的语言模型以及未来可能的发展。...解释语言模型 语言模型的定义:LLM 一种以其巨大的规模为特征的语言模型,能够包含数十亿个参数,构建复杂的人工神经网络。...与标准语言模型相比,LLM 处理极其庞大的数据集,这可以显著增加 AI 模型的功能和能力。“大型”没有固定的定义,但通常语言模型至少包含十亿个参数(机器学习变量)。...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,什么语言模型?实际上,语言模型可以是许多不同的东西,因为语言模型的潜力巨大的。

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什么枚举和定义枚举

一、什么情况下使用枚举类?   有的时候一个类的对象是有限且固定的,这种情况下我们使用枚举类就比较方便? 二、为什么不用静态常量来替代枚举类呢?...使用enum定义、非抽象的枚举类默认使用final修饰,不可以被继承。 枚举类的构造器只能私有的。 四、枚举类介绍   枚举类内也可以定义属性和方法,可是静态的和非静态的。...构造器需定义成私有的,这样就不能在别处申明此类的对象了。枚举类通常应该设计成不可变类,它的Field不应该被改变,这样会更安全,而且代码更加简洁。...与普通类一样,实现接口的时候需要实现接口中定义的所有方法,若没有完全实现,那这个枚举类就是抽象的,只是不需显式加上abstract修饰,系统化会默认加上。...,不可以创建枚举值,所以此处在申明枚举值的时候,都实现了抽象方法,这其实是匿名内部类的实现,花括号部分一个类体。

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带你学MySQL系列 | 什么数据定义语言(DDL)呢?

如果你刚刚学习MySQL的小白,在你看这篇文章之前,请先看看下面这些文章。...《MySQL数据类型详解》 1.SQL语言的基本功能介绍 SQL一种结构化查询语言,主要有如下几个功能: 数据定义语言:全称是Data Definition Language,简称是DDL; 数据操纵语言...:全称是Data Manipulation Language,建成时DML; 数据控制语言:全称是Data Control Language,建成时DCL; 其中最重要的数据操纵语言(DML),里面包含了我们常用的功能...对于数据定义语言(DDL)和数据控制语言(DCL),作为一名数据分析师,我们只需要了解,知道怎么用就行了。今天就从DDL语言开始,带着大家学习。 2.数据定义语言的用途。...但是charset=utf8这个最好加上,尤其在CMD黑窗口中输入中文的时候, 不写这一句,会出现类似如下错误: ERROR 1366 (HY000): Incorrect string value

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什么数据中台,全面解读数据中台的定义

随着企业数字化转型的加速,数据中台的概念逐渐流行。然而,对于很多人来说,数据中台仍然一个模糊的概念。本文将从多个维度来定义什么数据中台,并深入探讨其背后的原理和价值。...一、定义数据中台数据中台一种集成了数据管理、数据治理、数据服务等多个方面的平台。它旨在为企业提供稳定、高效、安全的数据支持和服务,从而帮助企业更好地进行数字化转型。...数据中台的核心思想将所有的数据资源和服务整合到一个统一的平台上,实现数据的集中管理和服务。这使得企业可以避免重复建设各种数据中心,减少浪费和重复劳动,提高数据管理的效率和质量。...从技术角度来看,数据中台一个基于云计算的技术架构,采用分布式、微服务、容器化等技术手段,实现数据的采集、存储、计算、管理、服务等多个环节。...数据资产管理能力:提供轻量化的数据资产管理能力,可以让企业从数据采集到数据管理到数据服务的全过程管控。六、最后数据中台一种企业级的数据服务平台,旨在为企业提供稳定、高效、安全的数据支持和服务。

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什么数据

数据什么?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,有相当的因素取决于解读者的主观视角的。

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什么软件定义网络(SDN介绍)

什么SDN? SDN字面意思软件定义网络,其试图摆脱硬件对网络架构的限制,这样便可以像升级、安装软件一样对网络进行修改,便于更多的APP(应用程序)能够快速部署到网络上。...过去30年里,IP网络一直全分布式的,战功卓著,解决了各种客户需求,今天SDN是为了未来更好更快的实现用户需求。并不是有什么需求通过传统方法不能做到,只是SDN做得更快、更好、更简单。...SDN的本质网络软件化,提升网络可编程能力,一次网络架构的重构,而不是一种新特性、新功能。SDN将比原来网络架构更好、更快、更简单的实现各种功能特性。 二.SDN解决什么问题?...SDN的定义 SDN的定义其字面意思,控制与转发分离,管理与控制分离只是满足SDN的一种手段,OpenFlow只是满足SDN的一种协议 SDN的分类 SDN的分类区别在于其实现的控制与转发分离...控制器内,实现集中控制,而管理平面和数据平面并没有太多什么变化。

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什么商业?商业行为的定义什么

它的本质交换,它是基于人们对价值的理解的等效交换。 商业行为的定义什么? 商业行为大陆法系国家商业法中的一个特定概念。商业行为与民事行为有关。...大多数商业法律关系通过商业行为建立,更改和终止的。商业行为相对于民事行为的独特性也是商业法可以独立于一般民法并独立形成制度的原因。商业行为与商业主体密切相关,共同构成民法体系商业法体系的基石。...主体,即主体两方还是一方商人;日本商法所代表的折衷主义结合了前两种主张,并认为对商业行为的判断应基于行为的内容和形式以及犯罪者的身份。...一些学者认为,商业行为“商业实体为了追求资本增值而按照自己的意愿进行的各种商业活动”;一些学者认为商业行为“由商业实体进行的以利润为导向的商业活动”;有学者认为,“商业行为在商业中建立,变更,终止商业权利和义务的法律行为...,实际上,它是商业实体的外国商业行为”;一些学者认为,商业行为商人资本管理的行为,商人为建立,改变或终止商业法律关系而进行的一种行为。

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什么数据

一、什么数据 进入本世纪以来,尤其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(...其特点,随着数据量的不断加大,可以增加机器数量,水平扩展,一个大数据系统,可以多达几万台机器甚至更多。...二、hadoop概述 Hadoop一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,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(快大数据一体化开发框架)时,必需的组件。...快大数据平台(DKH),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。

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什么数据湖?

湖之下有河 4) 湖中的水一个不可分割的整个 数据湖,可以理解为天然的,未加修饰的大量数据的仓库。对于数据湖在业界并没有非常准确的定义。...根据维基百科的定义数据指“使用大型二进制对象或文件这样的自然格式储存数据的系统 。...对数据湖的定义,只是一个概念,而不是一个产品。对于数据具体怎么实现的,包含哪些组件,物理部署怎么样的,其实并没有统一的定义。...Iceberg 虽然Iceberg一直被称为数据湖三解决方案之一,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,数据和计算解耦的。...Iceberg有两目标: 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 其主要设计思想跟踪表中所有文件的所有变化。

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什么数据挖掘?

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。

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什么数据科学

有一部分个人的见解和看法,未必正确 什么数据科学 在搞懂什么数据前,先来了解下什么数据科学。 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。...数据科学一个概念,没有一个固定的体系。...数据建模分析 1)原始的一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。

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什么数据科学

本文作者在赤兔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。

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什么数据质量?

数据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:这些企业和机构中最相关、最可靠的数据源。...Web服务和API:Web服务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。它们可靠的,数据验证很容易嵌入。...4、准确性:数据准确的,还是过时的 5、重复:数据记录或属性在不应该重复的地方重复的吗 6、完整性:数据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、数据数据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至关重要的。我们需要的数据太少还是太多?观察的次数是多少?没有太多数据的缺点是什么?

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什么数据挖掘

何为数据挖掘? ? 数据挖掘就是指从数据中获取知识。 好吧,这样的定义方式比较抽象,但这也是业界认可度最高的一种解释了。...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 数据挖掘的两基本目标预测和描述数据。...预测主要包括分类 - 将样本划分到几个预定义类之一,回归 - 将样本映射到一个真实值预测变量上;描述主要包括聚类 - 将样本划分为不同类(无预定义类),关联规则发现 - 发现数据集中不同特征的相关性。...这里也能看出A公司的数据挖掘工程架构主要由三块组成: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?...关于什么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:数据挖掘一门非常有趣的学问,比单纯的写代码要有意思多了。

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