主要说了个什么事呢，意思就是假设随机生成一个\(n×n\)的矩阵，绝大多数情况这个矩阵都是可逆的，也可以理解为它的行列式不为0。
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！
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...原因分析（分析过去的数据） 简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。 经过现状分析，我们对企业的运营情况有了基本了解，但不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。...预测分析（结合数据预测未来） 简单来说就是告诉你将来会发生什么。...同时，确保分析框架的体系化和逻辑性，简单来说就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系。避免不知从哪方面入手以及分析的内容和指标被质疑是否合理、完整。...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。
纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年大阅兵于9月3日顺利进行。阅兵过后，还有什么不可错过？头条指数带你大数据看阅兵。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
尤其是对于各类行业大模型而言，无论是直接调用商用大模型，还是基于开源大模型来定制，其底层大模型的能力都差不多，在算法模型层面并不能拉开多大的差距。那一个行业大模型怎么让自己脱颖而出呢？...答案在于专业的行业训练数据集。决定一个行业大模型表现的，除了模型本身外，训练数据集也起到很关键的作用。 所以，对于各类垂直大模型而言，与其说是大模型的竞争，还不如说是专有数据集的竞争。...确保数据集的质量 一个训练数据集，首先必须要保证数据质量比较高，这包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等数据的“基本功”。 准确性是数据质量的首要标准，它直接影响到模型判断和预测的准确度。...面向特定行业的垂类大模型，除了满足以上特征外，更重要的是要具备专业性。...数据准备和预处理，包括数据清洗、数据增强、数据标注、特征工程等多个环节。 数据清洗是处理数据集中的不准确、不完整或不相关数据的过程，这包括去除重复记录、修正错误或缺失的值、过滤掉噪声数据等。
数月来，大模型风口正盛，向量数据库可以为大模型解决数据更新、知识图谱构建、消除幻觉等问题，使其在短短时间内，一跃成为最受关注的领域之一。...大模型的角斗场上，一个行业共识是，谁能够更好地利用数据，把数据沉淀到工程化中里，更快让数据接入到大模型和整个 AI 体系之中，谁就有可能走在最前列。而选择一个对的服务伙伴，至关重要。...这也体现了腾讯云在大模型时代下的视角：大模型技术的创新只是第一步，如向量数据库这类数据存储、检索、分析等基础设施的搭建也同等重要，腾讯不仅提供直接的大模型服务，更重要的是向企业递“铲子”、提供有效趁手的平台工具...市面上不缺乏好用的向量数据库，那么，腾讯云相比于其他厂商的产品有什么不一样的地方呢？...腾讯云数据库副总经理罗云就曾指出，数据、向量数据库、大模型三者怎么能更好地服务全行业是首要问题，“只有向量数据库变得更 AI 化，数据、向量数据库、大模型三者才能形成一个飞轮效应，彼此之间相互拉动，相互促进
更大的模型似乎比更小的模型性能更好，但我们并不完全清楚为什么。我的工作MacBook有64GB内存，在进行AI推理时，我几乎可以使用所有内存。...今天，我将介绍AI模型究竟是什么以及构成它的部分。我不会介绍其中涉及的线性代数或任何神经网络。无论如何，大多数人都想从现成的模型开始。 AI模型由什么构成？...核心上，AI模型只是一个浮点数的集合，输入数据通过它来获得输出。模型主要有两种：语言模型和图像扩散模型。它们非常相似，但也有一些不同之处。...标记预测权重，嵌入数据将通过它来确定接下来最有可能出现的标记。 请注意，这实际上是三个独立的模型stacked堆叠在一起，但它们只有组合在一起才有意义。你不能将它们分开，也不能互换部件。...AI 模型是需要加载到 GPU 内存中才能使用的大块数据（模型权重和开销）。大多数情况下，AI 模型的运行时需要模型的字节在加载之前存在于磁盘上。这就提出了“我应该把这些东西存储在哪里？”的问题。
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？...大模型使用了许多高级技术，主要包括以下几个方面： 深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）：大模型通常采用深度神经网络，拥有多个隐藏层，以捕捉输入数据中的高阶特征和抽象概念。...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？...参数的初始值通常是随机的，随着训练的进行，它们会逐渐收敛到合适的数值，以捕捉输入数据中的复杂模式与关系。 在大模型中，参数的数量通常非常庞大。...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。
接下来就一起来回顾一下大咖们的演讲精华吧~ “分布式数据库已经成为行业必需品，在近几年也发展出一些新方向。”...此外，数据库的融合型能力HTAP也是一大趋势和挑战。”对此，他表示腾讯云TDSQL在全国第七次人口普查的大考中交出了令人满意的答卷，本次峰会的分享将会为开发者们勾勒数据技术发展的全景画卷。 ?...微众银行数据库平台室室经理、腾讯云TVP 胡盼盼 准确把握了金融行业数据库“国产化、去中心化、开源化”的三大趋势，微众银行在成立之初就确定要做单元化的分布式架构。...目前，TDSQL-C仍在不断革新，张青林分享了后续的两大重点发展方向：实现云时代的极简数据库运维，以及云时代的Low Database业务开发。 ?...而在未来，腾讯云数据库也将持续探索，打造新的时代下更便捷易用的数据库产品。面对开发者，腾讯云数据库会继续联合TVP,携手领域大咖，为各位数据库爱好者带来数据库领域最前沿的洞察、最实际的观点。
本文从数据的角度带大家通过这个全球漏洞库看看黑客们都在关注些什么？ ?...本文数据全部通过爬虫程序从Exploits-db网站上爬取，数据总量如下： Exploits信息35785条，Paper信息1158条，ShellCode信息588条。...三、数据大揭秘 Exploits-db共收集1158篇论文，其中最早的一篇发表于2005-08-01，标题为《Cisco IOS – Shellcode And Exploitation Techniques...按照4大类别对Exploits信息进行统计，web类漏洞占据半壁江山，这与国内诸多漏洞平台长期被web类漏洞刷屏的局面相吻合。 ?...上图为过去一年间四大类漏洞的数量分布，从图中并未出现明显的时间规律。 将历年来提交的漏洞数压缩到一年得到如下图。 ?
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。...相反，如果我们了解了一个搜索引擎是如何对搜索结果进行排名的，那么我们完全可以从中做手脚，这样的话这个搜索引擎就没有什么意义了。...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。 ?...核心思想 常言道，看一个人怎样，看他有什么朋友就知道了。也就是说，一个人有着越多牛X朋友的人，他是牛X的概率就越大。将这个知识迁移到网页上就是“被越多优质的网页所指的网页，它是优质的概率就越大”。...或者说，这个严重依赖于初始值的算法有什么意义吗？ 依赖于合理初始值的PageRank算法是没意义的，那么不依赖于初始值的PageRank算法就是有意义的了。
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?...首先，让我们回答一个问题，“LLM 代表什么？” LLM 代表大语言模型（Large Language Model）。当然，这引出了一个非常重要的第二个问题，“大语言模型是什么？”...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。...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。
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。 ?
还记得双十一某宝的数据大屏吗？还记得你剁手了多少吗？他每年都在突破，而企业这历史性的时刻用可视化数据大屏是否更有意义？答案是肯定的！...那么数据可视化大屏于企业来说有什么重要意义及用处呢？ ...，使用户既可以集成全量IT运维数据，也可以集成各种级别的物联网数据，结合优锘的Proxima、Tarsier等系列产品，实现多维空间大数据的集中管理和消费。 ...4.强大的并发处理性能 根据接入的系统数量及数据量，支持横向水平扩展。...坦率讲数据可视化大屏并非适用于所有企业，因行业而言，有的企业对数据可视化大屏有很迫切的需求。
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。...MySQL有什么数据导入工具，可以理解没有，就是SQL文本，你想怎么执行都可以。...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...1）导入要输入一个目录，什么是目录，不是系统目录吗？...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。
展开全部 常说的三大框架指：SSH，即：Spring、62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333365653764Struts、Hibernate。...Spring提供了唯一的数据访问抽象，包括简单和有效率的JDBC框架，极大的改进了效率并且减少了可能的错误。Spring的数据访问架构还集成了Hibernate和其他O/R mapping解决方案。...Hibernate：强大的ORM工具，然后很方便将数据库记录转化为java的实体实例，将java的实体实例很容易的保存到数据库中，如果你不需要很复杂的数据库访问，利用它你根本就不用了解数据库的细节。...Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。
过去6年中我是Data Eng Weekly（前身是Hadoop Weekly）的忠实粉丝，它是一个与大数据和数据工程相关的所有消息的很好的来源，它包括了大量的技术文章以及产品公告和行业新闻。...在今年的假期项目中，我决定分析Data Eng的以往内容，追溯到2013年1月，尝试来分析过去这6年终大数据发展趋势和变化。...这6年中Kafka逐步成为所有大数据栈的主要组成部分了。 Hadoop vs....还有两个主要发行版本CDH和HDP，其它还真没什么。 2014 : The rise of Spark ! 2014：Spark的崛起！...请分享给更多人 关注「黑光技术」加星标，关注大数据+微服务
过去6年中我是Data Eng Weekly（前身是Hadoop Weekly）的忠实粉丝，它是一个与大数据和数据工程相关的所有消息的很好的来源，它包括了大量的技术文章以及产品公告和行业新闻。...在今年的假期项目中，我决定分析Data Eng的以往内容，追溯到2013年1月，尝试来分析过去这6年终大数据发展趋势和变化。...这6年中Kafka逐步成为所有大数据栈的主要组成部分了。 Hadoop vs. Kubernetes Hadoop与Kubernetes ?...还有两个主要发行版本CDH和HDP，其它还真没什么。 2014 : The rise of Spark ! 2014：Spark的崛起！ ?...请分享给更多人 关注「黑光技术」加星标，关注大数据+微服务
java三大特性：1、封装，是指隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共访问方式；2、继承，从已有的类中派生出新的类，新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力；3、多态，一个方法可以有多种实现版本...Java 三大特性，算是Java独特的表现，提到Java 的三大特性， 我们都会想到封装， 继承和多态 这是我们Java 最重要的特性。...提高对数据访问的安全性。...(2)局部代码块：大括号位于方法之内，基本上写不写没什么区别，现实开发中也很少会用到。它的作用是缩短局部变量的生命周期，节省一点点内存。 (3)静态代码块：使用static修饰的代码块。...继承是从已有的类中派生出新的类， 新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力。
[pexels-meijii-2014864.jpg] 范式定义 百度百科:设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小...人类语言: 范式可以理解为设计一张数据表的表结构，符合的标准级别、规范和要求。 而通常我们用的最多的就是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF），也就是本文要讲的“三大范式”。...范式的优点 采用范式可以降低数据的冗余性。 为什么要降低数据的冗余性？ 十几年前，磁盘很贵，为了减少磁盘存储。 以前没有分布式系统，都是单机，只能增加磁盘，磁盘个数也是有限的。...一次修改，需要修改多个表，很难保证数据一致性。 范式的缺点 范式的缺点是获取数据时，需要通过Join拼接出最后的数据。...什么是函数依赖？ 百度百科:函数依赖简单点说就是：某个属性集决定另一个属性集时，称另一属性集依赖于该属性集。 人类语言:以下面表格为例，通俗易懂的解释，什么是函数依赖。
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