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...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。...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。...集群（cluster）是指在多台不同的服务器中部署相同应用或服务模块，构成一个集群，通过负载均衡设备对外提供服务。
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？...Transformer 架构：Transformer 是一种自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理领域的大模型中。...然后，在特定任务的数据集上进行微调，以适应特定应用场景。...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。
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?...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？...为什么使用 AI 大语言模型？ 由于 AI 大语言模型不针对特定目标或任务，因此它们可以应用于几乎任何项目。...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。
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。
下面，就来和小编一起深入了解一下：无代码应用开发的12大好处，无代码究竟拥有怎样的魅力，让大量的开发人员和企业对它如此关注？尽管无代码（no-code）已经成为IT领域的赢家。...也为传统应用开发一直写代码的那段日子做出了颠覆式的改变。但仍有很多人对无代码一无所知。所以在开始之前，我们先简单地了解一下：什么是无代码？...无代码是可视化驱动的，允许企业自主构建应用程序，无论是网页PC端应用程序、网站还是企业移动端应用程序，使用者都可在不需要编写代码的情况下去实现开发。是的，你没看错！！...这就是为什么这个词正在传播。每个人——从小型企业到大型企业——都在拥抱无代码工具。无代码应用开发的12大好处！有很多无代码的好处，超越平常的"轻松便捷“，下面小编将为大家逐一讲解。...现在，企业正在意识到它的强大和易用性，不可否认的是，更多的无代码工具将被开发出来，这种类型的应用程序开发将成为新常态。
导读：火灾已经爆发后才知道救火，交通已经阻塞后才知道疏通，羊毛已经被“羊毛党”薅光后才知道堵上漏洞，股价已经拉升后才知道后悔……为什么我们不能在这些事情发生之前，或者至少是刚刚发生的时候就提前收到预警和通知...实时推荐 实时推荐是实时流计算技术的另一个常见应用场景。如今手机几乎成为每一个年轻人的必备品。打开手机，听音乐、浏览新闻、阅读小说、看到心仪的东西买买买…… 有一天你突然发现，手机应用越来越了解自己。...它们知道推荐什么样的音乐、新闻、小说和商品，并且推荐的东西大抵还是你所喜欢的。...在实时流数据的四大特点中，无限性是流数据相比批数据最大的区别，这直接导致了流处理和批处理的查询模式有所不同。批处理是在固定数据集上进行不同的查询，而流处理是在无限数据集上进行固定的查询。...Q: 你还能想到哪些实时流计算的应用？ 欢迎留言与大家分享
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。
ARC是什么 ARC是iOS 5推出的新功能，全称叫 ARC(Automatic Reference Counting)。...使用ARC的好处 使用ARC有什么好处呢？ ...__strong 变量声明缺省都带有__strong关键字，如果变量什么关键字都不写，那么缺省就是强参照。 __weak 上面已经看到了，这是弱参照的关键字。...，那么希望释放是在调用端时，往往有下面的代码。...ARC 只能在iOS4 和iOS5上使用，weak refrences 只能在iOS5上使用，并且只能是工程在ARC管理内存的时候才能用。
定义 Web应用程序是一种利用网络浏览器和网络技术在互联网上执行任务的计算机程序。 总览 数以百万计的企业将互联网作为一个具有成本效益的通信渠道。...Web应用程序如何工作 Web应用程序通常用浏览器支持的语言（例如JavaScript和HTML）编写，因为这些语言依赖浏览器来呈现程序可执行文件。一些应用程序是动态的，需要服务器端处理。...其他应用程序则完全是静态的，无需在服务器上进行任何处理。 Web应用程序需要一个Web服务器来管理来自客户端的请求，一个应用服务器来执行所请求的任务，有时还需要一个数据库来存储信息。...应用服务器技术的范围从ASP.NET，ASP和ColdFusion到PHP和JSP。 以下是一个典型的Web应用流程： 1....Web服务器执行请求的任务（例如查询数据库或处理数据），然后生成请求数据的结果 4. Web服务器将处理后的数据或请求的信息或已处理数据的结果一起发送到Web服务器 5.
随着移动应用的不断普及，传统后端三层架构已经不能再满足需要了，这种三层架构我们通常称为monolithic(巨石 整体的 铁板一块的)的架构。 ...在通常使用的monolithic架构中，通常是表现层、中间层和数据层的三层设计，Web浏览器传送数据到表现层，该层提供接受用户请求信息，然后输出显示内容，中间应用层从数据层读取或写入数据，数据层通常是关系数据库或其他存储设备...应用中间层包含业务逻辑负责与其他两层交互，并将数据转给需要的用户。 ...下面是四层的解释： 客户端层：与传统三层比较，最主要的区别是在后端增加了客户端层，代表不同客户端设备特性，客户端设备包括桌面或移动，浏览器或App应用，如果一个移动设备的用户加载了移动网站的首页，后端应该响应针对该设备进行过性能优化的内容...服务层：跨越内外部提供数据和功能，通过一系列部署的微服务可以动态组合数据和业务流程，该层不关心数据是如何消费。Node.js Java/C# Go Scala 等语言可实现本层的微服务。
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。...l DKH，虽然进行了高度的整合，但是仍然保持了开源系统的全部优点，并与开源系统100%兼容，基于开源平台开发的大数据应用，无需经过任何改动，即可在DKH上高效运行，并且性能会有最高5倍的提升。
数据挖掘应用了众多领域的思想，包括来自统计学的抽样、估计和假设检验；来自人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论等。...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。...在分类预测任务中，需要用到的数据包括： 训练集：用于训练学习算法和建立分类模型。 测试集：用于验证所生成的模型是否正确。 验证集：为实际应用中的数据，不具有类标签。
前言 数据存储是人类千百年来都在应用并且探索的主题。在原始社会，人类用树枝和石头来记录数据。...这些工作在关系数据库应用时代是不需要关注的，所以，开发一个分布式大数据应用，是足够复杂的。如何改进？于是有了两个演进浪潮。 第一个浪潮是Hive的出现。...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。
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： ?...图中的这些个数据引擎架构在一个基于维度建模的云数据仓库之上，并对上层应用提供算法支撑、推荐支撑、可视化支撑等等。...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？...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。
它们通常采用结构化格式，通常记录来自各种内部应用程序的数据，比如ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)和HCM(人力资本管理)。...平面文件：平面文件(平面文件(flat file)是去除了所有特定应用（程序）格式的电子记录，从而使数据元素可以迁移到其他的应用上进行处理。...此外，在组织中两个或多个应用程序之间没有集成的情况下，平面文件作为交换数据的媒介。在大多数情况下，平面文件中的数据被认为是不可靠的，并执行一些检查来验证和验证数据。...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。...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?
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。 ?...它在一个 2U 双路平台中出色的平衡了加速器卡、存储和计算资源，这可以帮助数据企业最大限度的提高应用程序性能并支持多个双宽GPU 扩展 VDI 部署云端桌面。 ?...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。
https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/77689459 一、什么是数据脱敏？...生活中不乏数据脱敏的例子，比如我们最常见的火车票、电商收货人地址都会对敏感信息做处理，甚至女同志较熟悉的美颜、有些视频中的马赛克都属于脱敏。 ? 二、为什么要进行数据脱敏？...---- 上面说到，在“涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下”对数据进行改造，说明我们要进行改造的数据是涉及到用户或者企业数据的安全，进行数据脱敏其实就是对这些数据进行加密，防止泄露。...我们目前遇到的场景是日志脱敏，即在把日志中的密码，甚至姓名、身份证号等信息都进行脱敏处理。 脱敏前： ? 脱敏后： ?...后面来分享一下具体实现数据脱敏的方法。 ---- 【 转载请注明出处——胡玉洋《数据脱敏——什么是数据脱敏》】
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