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。...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。...CCTV纪录片《大数据时代》，是国内首部大数据产业题材纪录片，节目细致而生动地讲述了大数据技术在政府治理、民生服务、数据安全、工业转型、未来生活等方面给我们带来的改变和影响。...全球数据量以每两年翻倍的速度增长,在2010年已经正式进入ZB时代，2020年全球数据总量达到44ZB。 究竟怎么去存储庞大的数据，是企业面临的首要问题。...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。
“大数据”时代的概念最早由世界著名的咨询公司麦肯锡提出。麦肯锡说：“数据已渗透到今天的每个行业和业务功能领域，并已成为重要的生产要素。...大数据通俗解释 “大数据”在字面上被理解为大量的数据，指的是越来越多的数据，而数据是信息，技术和数据资料的集合，加在一起就是越来越多的信息，技术和数据资料。 如何理解大数据时代？...大数据是互联网发展到一定阶段的必然产物。...随着越来越多的社会资源被网络化和数字化，大数据可以承载的价值也将不断被提及和提高，大数据的应用范围也将不断扩大。因此，在未来的网络时代，大数据本身不仅可以代表价值，而且大数据本身也可以创造价值。...大数据本身打开的价值空间需要进一步探索。它可以从三个方面加深。数据和行业应用的结合可以从场景大数据分析开始；二是大数据与物联网的深度融合。第三是大数据与人工智能技术的深度融合。
到底，什么样的数据才算大数据，怎样才能用好大数据，传统统计学还有用武之地吗？ 让大数据区别于数据的，是其海量积累、高增长率和多样性 什么是数据？...古人“结绳记事”，打了结的绳子就是数据。步入现代社会，信息的种类和数量越来越丰富，载体也越来越多。数字是数据，文字是数据，图像、音频、视频等都是数据。 什么是大数据呢？...大数据不能被直接拿来使用，统计学依然是数据分析的灵魂 现在社会上有一种流行的说法，认为在大数据时代，“样本=全体”，人们得到的不是抽样数据而是全数据，因而只需要简单地数一数就可以下结论了，复杂的统计学方法可以不再需要了...大数据时代，统计学依然是数据分析的灵魂。...所以说，在大数据时代，数据分析的很多根本性问题和小数据时代并没有本质区别。当然，大数据的特点，确实对数据分析提出了全新挑战。
（文/DAVID BROOKS）不久之前我曾与一位大型银行的首席执行官一同用餐。他正在考虑是否要退出意大利市场，因为经济形势不景气，而且未来很可能出现一场欧元危机。...他决定留在意大利，不管未来有什么危机都要坚持下去，即便付出短期代价也在所不惜。 做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。...目前这一历史时期最大的创新就在于，我们的生活现在由收集数据的计算机调控着。在这个时代，头脑无法理解的复杂情况，数据可以帮我们解读其中的含义。...大数据时代的特征之一就是，“重大”发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。 大数据无法解决大问题 如果你只想分析哪些邮件可以带来最多的竞选资金赞助，你可以做一个随机控制实验。...但假设目标是刺激衰退期的经济形势，你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么？
不久之前我曾与一位大型银行的首席执行官一同用餐。他正在考虑是否要退出意大利市场，因为经济形势不景气，而且未来很可能出现一场欧元危机。...他决定留在意大利，不管未来有什么危机都要坚持下去，即便付出短期代价也在所不惜。 做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。...目前这一历史时期最大的创新就在于，我们的生活现在由收集数据的计算机调控着。在这个时代，头脑无法理解的复杂情况，数据可以帮我们解读其中的含义。...大数据时代的特征之一就是，“重大”发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。 大数据无法解决大问题 如果你只想分析哪些邮件可以带来最多的竞选资金赞助，你可以做一个随机控制实验。...但假设 目标是刺激衰退期的经济形势，你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么？
一、网络的概念 如果说计算机的发明是一个奇迹，那么网络的发明就是计算机发展中的一个奇迹。什么是网络？网络是连接在一起共享数据和资源的一组计算机。...我们把分布在不同地理区域的计算机与专门的外部设备用通信线路互连在一起形成一个规模大、功能强的网络系统，从而使众多的计算机可以方便地互相传递信息、共享信息资源。 ? 网络带给我们什么呢？...计算机要接入网络，需要的最基本的设备是网络接口卡(简称网卡)，又叫网络适配器。...它允许将数据从一台计算机传输到另一台计算机，构成基本的连接链路。 ? 二、网络的分类 计算机网络旨在实现数据通信。数据可以有多种形式，如文本、图片或视频等。...进行数据通信的两台计算机可以相距很近(如在办公室)，也可以在地理位置上相隔甚远。 计算机网络的覆盖范围多种多样，小至办公场所，大至遍布世界各地。
最近不难发现，小到微观生活，大到宏观国家战略，有各种各样的“XX+”言论，什么“金砖+”，“互联网+”等等，还总能得到不少专家学者的赞扬之声。...这样的实现的确够吸引人，完全改变了当前IT资源的使用方式，整个数据中心的运行生态都将要改变。不过，理想是丰满的，现实很骨感。...每个数据中心引入云计算的意愿强烈程度是不同的，有的数据中心甚至还排斥它。...，减少运维成本的支出，“云计算+”可以极大释放人力资源，将数据中心交给“云计算+”来做，节省人力物力;“云计算+”技术发展是一个开放的平台，这样每个云计算企业将毫无机密可言，“云计算+”产业同质化竞争会越来越严重...“云计算+”其实就是下一代的云计算，是未来云计算的发展方向，所以“云计算+”具有很多未来云计算的属性特征，以便让更多人享受到云计算技术带来的红利，让我们携手走进“云计算+”的时代。
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。
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。
无论是在国内还是国外，数据科学都是目前最炙手可热的研究领域，数据分析师、数据科学家也是最火爆的职业。...亚当-弗洛葛尔（Adam Flugel）是博奇公司的数据科学招聘猎头，他认为“ 未来十年，如果你不是数据大咖，你就别想升到‘首席XX官’的位置上”。...对于从事数据科学的人才，与专长于特定编程语言相比，泛型编程技巧远远更加重要，在如今这个时代，技术的发展突飞猛进，语言会很快过时，新的语言则将迅速普及。因此，学东西很快的人，会比单独领域的专家更有前途。...与此同时，数据科学是一个充满挑战的科学，你需要不断学习各种机器学习算法以应对越来越庞大的数据集。 总之，在某些技能方面，职业教育可以为学习者提供很大的帮助，尤其是特定业务领域的知识方面。...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
当然，按目前的发展水平来看，这其中涉及的数据量是惊人的，尤其是人工智能的融入，更是让操纵一台机器人所需的数据达到了骇人听闻的程度。...但我们还是要以发展的眼光去看待这个问题的，想想20年前什么样的数据量会被称之为恐怖吧，再想想当前一部寻常可见的DVD电影需要1995年时几乎10台电脑的存储量吧，这些在未来一定不会是个问题。 ...就趋势来看，机器人的制造业重心是在向中国发展的，未来10年市场需求量将会大增，尤其是与日常生活有关的高度智能化机器人，股市中已有30多只机器人概念股，未来中国有可能会成为全球第一大机器人制造中心。...但未来的这个机器人制造中心，是仍旧像智能机时代一样成为苹果手机的代工中心，还是成为机器人生产和研发中心，是个值得深究的问题。 ...如果过去瑞典等国所做的机器人可以被称作工业时代机器人的话，未来市场需要的，是信息时代机器人。而当前又恰好处于这两种产品轮换交替的关口，类似于2007年手机领域功能机与智能机的升级换代。
2020年国家进一步提出加强新型基础设施建设，并明确将数据作为一种新型生产要素写入政策文件，这些将为数字经济的发展奠定更加坚实的基础。 农业经济时代，土地、水源和工具是关键资源。...工业经济时代，能源、原材料、机器设备和生产工艺等是关键资源。那数字经济时代的关键资源是什么呢？数字经济时代的关键资源是数据、算力和算法。...数据是数字经济时代的原材料，各种经济活动中都在源源不断的产生的数据，越来越多的组织也将数据当作一种资产，在政策层面数据已经成为一种新型生产要素。...算法是数字经济时代的生产工艺，面向图像、语音、自然语言处理等不同的应用场景和领域的算法也层出不穷，算法的提升和改进可以提高算力的效率和更多的挖掘数据价值。...自建算力以其安全性和自主性等特点，成为政府、大企业及其他关注安全的组织的算力首选方式。政府、银行及高校和央企等，通常通过自建或租赁数据中心的方式自建算力，满足自身各项业务的算力需求。
鉴于公司实现 企业级 AI 的当前状态，数据工程师将变得越来越重要。 数据工程师在企业 AI 中的重要作用 在任何现代数据团队中，数据工程师负责构建和维护数据堆栈的基础设施。...，但就目前而言，它通常被认为是企业 AI 最实用的前进道路。...可靠、高质量的数据 最终，GenAI 的成功取决于数据质量。如果没有持续向 LLM 提供准确、可靠的数据，即使是最先进的模型也无法产生有用的输出。...当可观测性工具应用于包括向量数据库在内的现代 AI 堆栈时，数据工程师可以提供透明度。谱系允许工程师在数据转换为嵌入时跟踪数据源，然后使用该数据生成 LLM 放置在用户面前的富文本。...数据工程师是 AI 驱动型组织的未来 AI 技术正在以令人眼花缭乱的速度发展。但即使微调模型和更高级的自定义培训对企业来说变得可行，确保数据质量、安全性和隐私的需求也不会改变。
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（...其特点是，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。
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。
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。...数据仓库是需要先分析数据，对数据进行建模，再存储。 在非结构化数据和大数据时代，对数据的预先分析和建模越来越困难，数据湖更有可能成为大数据时代最佳的选择。 从架构上来说，数据湖是计算和存储的解耦。...二、为什么需要数据湖 前文提到过，大数据时代已经加速到来了。数据湖这一概念也是随着大数据诞生的，甚至被称为“云上大数据的最佳拍档”。数据湖在处理高速生成的大量数据时，提供了更灵活的解决方案。...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。
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。
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