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。 ?...对于那些使用劣质服务器工作的数据分析尸们来说，每一次数据采集、抓取都是一场人与机器的博弈。 更像是一场拉锯战！...技术创新所驱动的新硬件时代已经来到，它将为数据的未来探索保驾护航！更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼，真正让有价值的数据在未来跑起来，助力我们的未来智能生活！
, pack-reused 0 Removing duplicate objects: 100% (256/256), done. 4.4 按照pack文件直接操作 除了上面的方式，也可以通过直接找到大的...example.com/big-repo.git # 运行BFG来清理存储库 $ java -jar bfg.jar --strip-blobs-bigger-than 100M big-repo.git # 去除脏数据
为了保证数据安全，企业内部数据开放程度很低，形成一座座数据孤岛。...为了加强企业数据的安全防护，达到国家对工业数据的安全要求，企业亟需通过数据治理明确数据共享标准和管理权限，提升数据管控合规性，在保证数据安全严密的基础上进行数据共享和价值挖掘。...没有完备的数据治理体系，企业数据管理流程和手段的不规范、不合理，使得数据的一致性、完整性和准确性难以得到保证。企业数据的开放共享和价值评估更难以实现。...六、缺乏一套标准的数据治理体系建立一套合理、完善、统一的数据治理体系，是企业解决数据安全防护问题，提升数据质量，实现数据开放共享和数据资产价值评估与挖掘的前提条件。...确立数据标准体系，对工业数据进行分类分级，可以在保证数据安全的基础上实现数据共享和价值挖掘，为企业未来的发展抢占主动权。
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏...他以多年前他在一家英国银行开户的经历作为例子：一开始他与银行客户经理面对面聊天，对方认为他完全符合开户条件，可当把他的所有信息输入电脑之后，电脑却拒绝了他的开户申请，而他至今不知道自己为什么被拒。...一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
Llama点开的开源大模型科技树也颠覆了大模型原本应该出现的巨头炼丹、虾米调参范式，也颠覆了巨头想靠炼丹躺赢的预定路线。...最初的想法，应该也是认为世界线会朝巨头炼丹、虾米调参收束，有了大模型，未来总会有办法卖钱。 但是，在开源大模型用爱发电的冲击下，这条世界线崩塌了。...为什么开源大都是7B大小？最直接的答案是致敬Llama，因为Llama最先开源的就是7B。但这个答案显然没有说到点子上。 我觉得7B天然适合当免费体验版，概括三个字：好把玩。...7B大小刚刚迈入大模型门槛，有点大模型的能力，但又不是很多。训练成本不高，运行要求也不高，搞个好一点的游戏显卡甚至还能微调。你在论文上读来那些事，都可以亲手试试。自己跑模型那种感觉是独一份的。...别忘了，免费体验版积累流量，氪金服务变现流量早就是成熟到烂的一种互联网模式，大模型这里只是阳谋罢了。
大家都说大模型难，大模型训练除了集群调度麻烦，还难在哪里吗？...哪些数据是值得去train的，哪些不重要可以扔了，哪些数据加进去反而效果变差。 只有英文数据，没有中文数据怎么办。 那么巨大的数据存在哪里、怎么存取能保证不把机器塞满且能快速调取。...改训练数据？改模型结构？ 总之，挑战太多了。总结一句就是大模型训练是在巨大的解空间中搜索，每次出手都有巨大时间和经济成本，如何在最小成本下找到最优解。...作者：包包大人 https://www.zhihu.com/question/498271491/answer/3055245869 因为大模型的训练有三大难点，1.消耗计算资源巨大。...所以，即使是有丰富经验、充足的数据集和庞大硬件资源，训练大模型依然是困难重重的。
根据凌晨发布会上公布的内容，Apple Watch采用全新的压感触屏和蓝宝石镜面，能够记录健康数据、同步手机信息，它最低款售价为2588元，最高阶的黄金款售价高达12.68万元。...“前辈”们的经验：Apple Watch即将热卖 按照苹果产品过去的一贯表现，Apple Watch上市后也将迎来大卖。...维基百科的访问数据显示，去年9月苹果发布会召开当天和次日，苹果推出的3款硬件新品（2款规格不同的iPhone 6以及1款Apple Watch）的页面访问量都发生了显著变化。...数据显示，今年第一季度，三星智能手表的市场份额已经达到惊人的71%，远超其他厂商；第二季度，三星智能手表的份额再进一步，增长至73.6%，和对手的差距进一步拉大。 ?
这是学习笔记的第 2182 篇文章 读完需要 7 分钟 速读仅需4分钟 经常会有一些朋友咨询我一些数据库的问题，我注意到一个很有意思的现象，凡是数据导入的问题，基本上都是Oracle类的，MySQL类的问题脑子里想了下竟然一次都没有...我禁不住开始思考这个未曾注意的问题： 为什么Oracle导入数据会碰到很多的问题？ 我们来梳理一下这个问题，分别从导出导入的方式来聊聊。...Oracle有什么导入工具，有，而且是配套的，exp对应imp,expdp对应impdp 常见的数据导入问题有： 1）提示用户创建失败，导入失败 2）提示表空间不存在，导入失败 3）导入时如果创建的数据文件空间不足...在这个基础上我去构建相关的表空间和数据文件的细节。 对于数据文件，我不大喜欢自动扩展的方式，而是喜欢预创建出来，然后加上自动扩展。...MySQL的管理方式很适合互联网这种变化快，而且数据量相对要小一些的环境。
大数据：大价值大机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT，字体比较大，留白比较多，大量图片，全彩印刷。...概括起来有下面这些要点： 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 大数据特点：存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。...制造业应用：给挖掘机安装GPS和数据上传系统，统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据，来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用：反诈骗系统。...数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。...相对稳定：数据一旦进入数据仓库以后，一般很少进行修改，更多地是对信息进行查询操作。 反映历史变化：不只是反映企业当前的状态，而是记录了过去某一点到当前各个阶段的信息。
数据人有话说 Google 的 PageRank 曾是主宰 Google 排名算法的一个主要因素，一度我们看一个网站的排名，往往会先去分析它的 PageRank 是多少。...前言 这系列文章主要讲述2006年评出的数据挖掘10大算法（见图1）。文章的重点将偏向于算法的来源以及算法的主要思想，不涉及具体的实现。如果发现文中有错，希望各位指出来，一起讨论。 ?
数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天。...上面图中的大问题是：我们仍然依赖于单一的PostgreSQL （数据库管理系统）来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的： ?...我们评估了各种NoSQL（不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称）的具有上述特点风格的数据库。...追加（无更新）数据模型：它仅支持一个只追加数据模型中，一旦它被写入后，就不能进行修改。这对于存储交易数据，并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型，修改会自然幂等和交换。...在真正可以开始大迁移之前，第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移，因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。
大数据已过时，算法正当道。数据已经成为一种商品，每个组织都能够收集和存储大量的数据。分析大数据也不再那么引人注目了。每个组织都可以聘用或培训大数据分析人员来了解数据模式。...由于数据湖带来了相当多的挑战，在2016年，我们将看到数据湖管理的未来：数据湖服务作为一种解决方案，为您的数据湖提供一个完整的管理方案。...由于数据湖在大规模数据存储和分析方面具有巨大优势，数据湖服务解决方案将被用于许多组织中。...因此，高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据，所以，2016年我们会看到人力资源分析将迈出一大步。 人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域，但为了更好地提高人力资源的投资回报率，该业务增长极为迅速。...对于那些大的商业组织而言，大数据已经成为通用语言。在适应新趋势方面，政府是缓慢的，但是在2016年，我们会看到更多的国家、地区和地方政府会采用大数据技术来提高社会和公民的体验。
在进行 SQL 读和写的操作时，首先并不是对物理数据文件操作，而是先对 buffer_pool 进行操作，然后再通过 checkpoint 等机制写回数据文件。...占用的内存启动后就不会自动释放，默认通过LRU的算法镜像缓存淘汰，每次的新数据页，都会插入buffer pool的中间，防止前面的热数据被冲掉，长时间没动静的冷数据，会被淘汰出buffer pool，但是是被其它新数据占用了...innodb_buffer_pool主要包含数据页、索引页、undo 页、insert buffer、自适应哈希索引、锁信息以及数据字典等信息。...innodb_additional_mem_pool_size 存放 InnoDB 内的一些数据结构，一般在 buffer_pool 中申请内存的时候，还需要在此空间申请存储该对象的结构信息。...进行排序查询时，MySQL会首先扫描一遍该缓冲，以避免磁盘搜索，提高查询速度，如果需要排序大量数据，可适当调高该值。
这就是为什么互联网行业的待遇容易比较高，这就是创造的价值量跟你的用户量成正比，但是你的用户量跟你的成本却不成正比。...5 大模型训练经验与高薪offer 前段时间有个大模型训练的拿到200万年薪。工作经验只有六年。他为什么那么高offer？大模型经验他比较多，大模型其实是GPT3出来后，CP3出来到现在大概也就三年。...后面对数学有兴趣，把这基础补补再来看也OK 想理解大模型底层原理，以便更好使用大模型。如为什么大模型避免不了幻觉，就是说它避免不了胡乱回答。...你只有理解底层原理才知为什么，你才能尽量的有指导性去回避让他乱答。 想自行训练和搭建大模型服务的人群。要么就是外包，你给别公司去搭建。要么就是你在公司里其他人都不会，又不想花很多钱去买外包服务。...作者简介：魔都技术专家，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统、和大数据系统等方面有多年的研究和实践经验，拥有从零到一的大数据平台和基础架构研发经验，对分布式存储、数据平台架构、数据仓库等领域都有丰富实践经验
一： 任务多，精神紧绷 调研发现86%的程序员认为“近1～2 年压力越来越大”，还有一部分程序员表示“因为工作太多，情绪总处于紧绷状态，所以精神压力也非常大”。
这种两阶段的检索和rerank模型结合的优势在于可以充分利用两种模型的优势，提供更加准确和相关的结果，本文将简要分析什么是两阶段检索和为什么rerank如此重要，以及与传统的es全文检索相比为什么他更具优势...语义向量的提取一般采用双编码器（dualencoder）的结构，以离线方式对庞大的知识库语料进行处理，以便实时提取用户问题的语义向量并利用向量数据库进行语义检索。...为什么需要rerank模型？ 精度提升：尽管embedding模型可以通过计算向量相似度来检索相似的文本片段，但由于语义的复杂性和多义性，可能会存在一些冗余或不相关的结果。...通过结合深度学习模型和多源数据特征，RAG在生成文本质量和相关性方面具有明显优势。
这组数据背后，藏着的是规模化服务大客户的可能性。 毫无疑问，在国内历久弥新的ToB服务行业中，服务大企业一直都是ToB服务商们发展中的重点，即便到了今天也依旧如此。...本篇从钉钉近两年来的产品路线，分析大公司为什么加速选择钉钉。...1）2020年，钉钉就推出了面向大企业的专属版。 专属版的不同是支持大企业们要的混合云和跨云部署，也支持数据专属存储、低门槛集成业务系统、客户端高度自定义、安全策略灵活配置的特性。...但为什么只有在钉钉出现了东方希望的“希望钉”、绿城的“云助钉”，以及蓝凌钉、欧软钉？ IXM最核心的不同，被贴牌。IXM的品牌是东方希望的，是蓝凌的，而不是钉钉的。...而这些数据，也佐证钉钉面向大企业，也具备提供规模化服务的能力。
虽然最后由于种种原因，还是没能够获取到完整的评论，不过也拿到了挺多数据。 还是可以拿来一窥的。 / 01 / 网页分析 网页端微博直接不看，先看一下手机端。...为什么不用它来爬取评论信息呢？ 因为在对评论翻页时，它的url参数是改变的，需要构造新的url。 当然新的url也是有办法构造出来的，只不过需要去找一下参数信息。
文章目录 前言 1、为什么大模型训练需要GPU，而非CPU 2、现在都有哪些合适的GPU适合训练，价格如何 前言 今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文，我们在复现代码以及模型训练过程中，GPU的使用是必不可少的...，那么大模型训练需要的是GPU，而不是CPU呢。...1、为什么大模型训练需要GPU，而非CPU 总的来说，选择GPU而非CPU进行大模型训练的主要原因是因为GPU在并行处理能力、高吞吐量和针对机器学习任务的优化方面的优势。...高吞吐量：GPU能够提供更高的吞吐量，这意味着它们可以在较短的时间内处理更多的数据。这对于训练大型模型尤其重要，因为这些模型通常需要处理巨大的数据集，并执行数以亿计的运算。...大规模计算：GPU最初是为了处理复杂的图形和图像处理任务而设计的，这些任务需要大量的计算和数据处理。
随着数据中心、东数西算、高性能计算、数据分析、数据挖掘的快速发展，大模型得到了快速地发展。大模型是“大算力+强算法”相结合的产物，是人工智能的发展趋势和未来。目前，大规模的生态已初具规模。...大模型通常在大规模无标记数据上进行训练，以学习某种特征和规则。...大模型发展现状 大模型（预训练模型、基础模型等）是“大算力+ 强算法”结合的产物。大模型通常在大规模无标注数据上进行训练，以学习某种特征。...总结与展望 随着深度学习技术的发展，大模型已经成为深度学习的未来。大模型是一种深度学习模型，它可以处理大量的数据，从而获得准确的预测结果。 首先，大模型可以有效地处理大量数据。...传统的机器学习模型只能处理少量的数据，而大模型可以处理大量的数据，从而获得更准确的预测结果。此外，大模型可以有效地处理非结构化的数据，例如图像和视频。 其次，大模型可以提高模型的准确性。
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