微服务架构指的是将大型复杂系统按功能或者业务需求垂直切分成更小的子系统,这些子系统以独立部署的子进程存在,它们之间通过轻量级的、跨语言的同步(比如REST,gRPC)或者异步(消息)网络调用进行通信。
对于数据挖掘和分析人员来说,数据准备(Data Preparation,包括数据的抽取、清洗、转换和集成)常常占据了70%左右的工作量。而在数据准备的过程中,数据质量差又是最常见而且令人头痛的问题。本文针对缺失值和特殊值这种数据质量问题,进行了初步介绍并推荐了一些处理方法。 值得注意的是,这里所说的缺失值,不仅包括数据库中的NULL值,也包括用于表示数值缺失的特殊数值(比如,在系统中用-999来表示数值不存在)。如果我们仅有数据库的数据模型,而缺乏相关说明,常常需要花费更多的精力来发现这些数值的特殊含义
Generative AI(GenAI)和大语言模型(LLM)毫无疑问是2023年最热门的科技,而这种势头在2024年及以后也不会减缓。企业将继续投资数十亿美元用于这些技术,富裕的组织将沉溺于并购狂潮,以确保他们处于创新的前沿。
数字门级电路可分为两大类:组合逻辑和时序逻辑。锁存器是组合逻辑和时序逻辑的一个交叉点,在后面会作为单独的主题处理。
从零开始实现机器学习算法的好处 我推广了从零开始实现机器学习算法的观念。 我认为你可以学到很多关于算法是如何工作的。我也认为,作为一名开发者,它提供了一个学习用于机器学习的数学符号、描述以及直觉的桥梁。 在“从零开始实现机器学习算法的好处”这篇文章里,我已经讨论了从零实现机器学习算法的好处。 在那篇文章,我列出的好处如下: 你获取了知识; 它提供了一个起点; 拥有算法和代码的所属权。 在这篇文章中,我对如何利用现有的教程和书籍来缩短这个学习过程表达了一些个人看法。有一些用于初学的丰富资源,但也要堤防一些绊脚
ETL是BI项目最重要的一个环节,通常情况下ETL会花掉整个项目的1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。ETL也是一个长期的过程,只有不断的发现问题并解决问题,才能使ETL运行效率更高,为项目后期开发提供准确的数据。
并非所有的开发者都有机器学习算法的基础知识,那么开发者如何从零入门来学习好机器学习算法呢?本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法,包括推荐了一些合适的书籍,如何克服所面临的各种障碍,以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。或许真的是这样,但这种做法也有一些缺点。 在这篇文章中,你会发现一些很好的资源,可以用来从零开始实现机器学习算法。你也会发现一些看似完美的方法的局限性。你已经从零开始实现机器学习算法并努力学习留下的每一条评论了么?我很乐意听到
【编者按】并非所有的开发者都有机器学习算法的基础知识,那么开发者如何从零入门来学习好机器学习算法呢?本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法,包括推荐了一些合适的书籍,如何克服所面临的各种障碍,以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。或许真的是这样,但这种做法也有一些缺点。 在这篇文章中,你会发现一些很好的资源,可以用来从零开始实现机器学习算法。你也会发现一些看似完美的方法的局限性。你已经从零开始实现机器学习算法并努力学习留下的每一条评论了么?我
俄勒冈州立大学教授、AAAI 前主席 Thomas G. Dietterich 文/CSDN周翔 7 月22 - 23 日,由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办,CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会(CCAI 2017)在杭州国际会议中心盛大开幕。 在本次大会上,俄勒冈州立大学教授、AAAI 前主席 Thomas G. Dietterich 发表了主题为《构建强健的人工智能:原因及方式》的演讲。 在演讲中,Thomas G. Dietterich 综合考虑了“已知的未知
俄勒冈州立大学教授、AAAI 前主席 Thomas G. Dietterich 文/CSDN周翔 7 月22 - 23 日,由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办,CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会(CCAI 2017)在杭州国际会议中心盛大开幕。 在本次大会上,俄勒冈州立大学教授、AAAI 前主席 Thomas G. Dietterich 发表了主题为《构建强健的人工智能:原因及方式》的演讲。 在演讲中,Thomas G. Dietterich 综合考虑了“已知的
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程,目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起,为企业的决策提供分析依据。
机器学习,深度学习已经变得越来越重要,其中的算法与模型也开始慢慢渗透到我们生活之中。圣诞假期读到一篇非常有趣的综述,主要的内容是讲作为生物学家,如何进行机器学习的学习。下面和大家一起学习这篇文章。
数据驱动的数字医疗技术正在开始给医疗保健行业带来巨大的变化,带来更好的结果,更高的效率和更低的成本。
就我的理解而言,虽然目前的知识图谱上已经有了非常多的实体对和关系事实,但是由于数据的更新迭代以及不完整性,注定了这个知识图谱的不完整,同样,他里面也隐藏着我们难以轻易发现的信息。在论文中,给出了一个非常经典的介绍:
大数据是当下最火爆的话题之一。随之而来的,是数据可视化技术的持续发展,它用来展现和阐释大规模的数据。但是数据可视化技术并非千篇一律。 数据可视化是展现数据的最强大机制之一,技术上的优势也为其创造了独特
生物数据规模的扩大和固有的复杂性促使机器学习在生物学中的应用越来越多。所有的机器学习技术都能将模型与数据相匹配;然而,对于生物学研究人员来说如何正确理解和使用机器学习技术,仍然存在很多困惑。去年9月《Nature reviews molecular cell biology》发表了一篇题为“A guide to machine learning for biologists”的综述文章,不仅概述了关键的机器学习技术,还描述了不同技术如何适用于特定类型的生物数据,同时讨论了一些最佳实践和在开始进行涉及机器学习的实验时需要考虑的要点。
在Chrome中完全正常的https页面,在微信(WebView)中表现有一定概率无法打开页面,无论是IOS还是Android,要么就是一片白,要么就是直接无法打开,要么提示证书不正确。
数据生命周期图是在业务流程的约束下,在整个生命周期(从概念到处理)中管理业务数据的重要部分。数据被视为独立于业务流程和活动的实体。状态中的每个更改都在图中表示,其中可能包括触发状态更改的事件或规则。数据与流程的分离允许识别公共数据需求,从而实现更有效的资源共享。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Faizan Shaikh 编译团队 | Aileen,曹翔,刘晓莉,行者 简介 早在2009年,深度学习还只是一个新兴领域,只有少数人认为它是一个多产的研究方向。今天,深度学习正在被用来开发那些过去被认为是不可能完成的应用。 语音识别,图像识别,数据中的模式识别,照片中的对象分类,字符文本生成,自动驾驶汽车等等只是其中几个示例。因此,熟悉深度学习及其概念显得尤为重要。 在这个测试中,我们考察了社区成员的深度学习基本概念。总共有1070人参加了这项技能测试。
本文讲述了一名技术社区的内容编辑人员根据文章内容总结摘要,以便json格式返回。
以太坊协议定义了一种方法,用于人们通过网络与智能合约相互作用。为了获得关于合约、账户余额和新交易状态等最新的信息,协议需要与网络上的节点进行连接。这些节点不断地共享最新的数据。
主数据管理(MDM)是一种主动的整个企业“管理”数据的数据管理规程,而不是在每个交易系统中“维护”它。由于商业智能(BI)应用程序的普及,最近对MDM的关注持续增加。
RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback,人类反馈强化学习)虽是热门概念,并非包治百病的万用仙丹。本问答探讨RLHF的适用范围、优缺点和可能遇到的问题,供RLHF系统设计者参考。
摘要: 本文主要讲述了如何在python中用七步就能完成中数据准备。 上图为CRISP-DM模型中的数据准备 下面七个步骤涵盖了数据准备的概念,个别任务以及从Python生态系统中处理整个任务过程的不同方法。 维基百科将数据清洗定义为: 它是从记录集、表或者数据库检测和更正(或删除)损坏或不正确的记录的过程。指的是识别数据的不完整、不正确、不准确或不相关的部分,然后替换、修改或删除它们。数据清洗(data cleaning)可以与数据整理(data wrangling)的工具交互执行,也
理论上讲,基于云的解决方案至少应当向客户提供与传统IT模式相同的安全水平。在理想情况下,云服务供应商应当提供更高级的安全水平,迁移到云的根本原因之一就是从客户方面看安全控制的低成本。 与从云服务供应商
在使用Python进行编程开发的过程中,我们不可避免会遇到Python打不开的问题。这些问题可能是由于环境配置、包管理和依赖文件等问题所导致的,但不管是何种原因,我们都需要解决它们才能顺利地进行工作。本文将从多个方面为大家详细介绍Python打不开问题的解决方法。
数据科学工程的目标是向那些仅对数据内在本质感兴趣的人展示这些数据的含义。要达到这个目标,数据科学家/机器学习工程师要遵循若干个步骤。对于更精确地建立机器学习模型来说,数据预处理(清洗,格式化,缩放,正规化)和多种图表的数据可视化是两个非常重要的步骤。
在Java Web开发的星空中,文件上传功能无疑是一颗璀璨的明星。然而,当这颗星星遭遇“Failed to parse multipart servlet request; nested exception is java.io.IOException: org.apache.tomcat.util.http.fileUploadException: the request was rejected because no multipart boundary was found”这个异常时,它的光芒就会暂时黯淡下来。
WERCSMART系统会将注册过程中输入在化学成分表中的产品配方与SDS中提供的数据进行比较。如果化学成分数据与SDS不正确匹配,将被识别不一致性。
营销技术、新工具和流程的不断演变,营销自动化的兴起,已迫使许多商家学习智能化数据管理。了解数据管理的细微差别,不但有利于改善发件人信誉风险、低响应率及收入不足等问题,同时也是成销售培育的关键。 在你的工作过程中,你是不是同样充满了这样的疑惑,如我公司的数据管理到底处于什么阶段?我们属于那种数据管理类型?我目前的数据管理方法是否到位,且正确有效?下面一个小的测试帮助大家了解了解自身企业的数据管理情况,想知道答案,那么赶快开始测试吧! 1.典型的用户数据库在数据量上可能每年都
数据清洗(Data Cleaning)是把数据记录中的错误数据辨认识别出来,然后将其去除,是对数据重新进行检查和校验的过程。数据清洗的目标是去除重复记录,消除异常数据,修正错误数据,确保数据一致性,并提高数据质量。数据仓库是关于特定主题的数据集合,数据来自不同类型的业务系统,并包含历史性数据,这样,在数据仓库中就会出现错误数据或者冲突数据的情况,将这类数据称为“脏数据”。根据确切的清洗规则和算法“洗掉”“脏数据”,这就是数据清洗。
常见生成对话式大模型APP,除最早OpenAI发布的ChatGPT外,还有百度文心一言、谷歌Bard等。
原文:How to Prevent the next Heartbleed.docx 翻译:赵阳 一、引言 基于OpenSSL的心脏出血漏洞被认为是CVE-2014-0160的严重问题,OpenSSL被广泛的应用于SSL和TLS插件上。本文用对心脏出血漏洞的解释来说明这个漏洞是怎么被利用的。 本文中研究了抗心脏出血漏洞及其相似漏洞的专用工具和技术。我首先通过简单的测试来分析为什么很多的工具和技术不能发现这些漏洞,这样可以使我们更能了解到为什么之前的技术不能发现这些漏洞。我还要概括总结要点来减少这些的问题。本
软件物料清单(SBOM)正成为确保软件供应链健康的重要组成部分。最近对开源存储库中 SBOM 的质量和可用性进行的 一项评估 发现,SBOM 的可用性和实现存在很大的差异。OpenSSF 的 开源软件安全动员计划 有一个专门的流来改进 SBOM 的可用性、生成和消费。
Apache IoTDB v0.13.1 已经发布,此版本是 0.13.0 的 bug-fix 版,主要修复了对齐序列的相关读写异常,memtable 刷盘异常、重启异常等。同时进行了一些改进,如支持对结果集空值的过滤,通过 Session 根据模板创建时间序列等,支持 select 表达式中填写常量,C++ 写入接口避免排序的优化等。
我们知道Redis是一款内存服务器,就算我们对自己的服务器足够的信任,不会出现任何软件或者硬件的故障,但也会有可能出现突然断电等情况,造成Redis服务器中的数据失效。因此,我们需要向传统的关系型数据库一样对数据进行备份,将Redis在内存中的数据持久化到硬盘等非易失性介质中,来保证数据的可靠性。
你是Gelato的Salesforce系统管理员,一个新媒体科技公司。Gelato开发了一个平台,提供4 k超高清流媒体广告内容。到目前为止已经用于大量的电视和电影的应用程序和网站中。在B2B领域你的客户包括广告主、媒体机构、和其他广告行业人士。
论文地址:http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2004.00797v2
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100个iOS开发/设计程序员面试题汇总,你将如何作答? 大数据技术Hadoop面试题,看看你能答对多少?答案在后面 单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B.
单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 3.
2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准?(A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。
单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision C. Precision, ROC D. Recall, ROC 3. 将原始数据进
1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A)
申请ssl证书,配置nginx支持https与证书,可是访问https的nginx总是出现错误,也导致小程序发https请求失败,这是什么原因呢?
DeepMind 是 AI 研究实验室,它引入了一种深度学习模型,可以生成具有显著效果的软件源代码。该模型名为 AIphaCode,是基于 Transformers,OpenAI 在其代码生成模型中使用的架构相同。
今天为大家介绍的是来自Sophia Y. Wang团队的一篇论文。像ChatGPT这样的大型语言模型(LLMs)似乎能够执行各种任务,包括回答患者的眼部护理问题,但尚未与眼科医生进行直接比较评估。目前仍不清楚LLM生成的建议是否准确、合适和安全,适用于眼科患者。
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