许多数据科学问题看起来是这种形式，或者可以被组织成这种形式。这是最简单也最常提到的数据科学问题。几个典型的例子： 这名顾客会不会继续订阅？ 这图片上是一只猫还是一只狗？ 这名顾客会不会点击顶部链接？...这篇新闻是什么主题？ 这条推特是什么情绪？ 这段录音里的说话人是谁？ 是否异常？ 这组算法进行异常检测（ anomaly detection ）。它们识别出异常的数据点。...它们试图把一个数据集分为一些直觉式的区块。聚类与监督学习的不同之处，是没有数字或名称可以告诉你数据点属于哪个类别，这些分组代表什么，或应该有多少个组。...（它们是有关什么主题？） 如果目标是总结、简化、压缩或提炼一些数据，要选用的工具就是维度归约和聚类。 我现在该做什么？ 第三个机器学习算法家族重视采取行动。...这里的优势是多数增强学习算法可以在没有数据的情况下开始工作。它们在运行中收集数据，从尝试和错误中学习。
这正是为什么大模型如此引人注目，引起了全世界范围内的兴趣和探讨。 02 — 发展 人工智能就是一个新的、不断进化的基础设施，可以让你以更好的方式解决新类别的问题或解决旧类别的问题。...—— 阿里张勇 在思考AI可以为企业做什么的时候，我们来看一看，大模型 ChatGPT 出现后，都出现了哪些新产品，以及哪些原有的产品有了大模型的加持。...在知道大模型的能力范围，目前的模型和各类AI应用发展情况后，如何考虑AI帮助企业做什么？应该问三个问题，并考虑清楚问题的答案。 用户是谁？他们的问题是什么？能做些什么来帮助他们？...定义清楚要解决谁的什么问题，定义越清晰，能力越到位，做的东西就能真正「收敛」，真正有商业「穿透力」。 企业的本质在于数据以及流程。 大企业降本增效，小企业引流工具。...个人和企业记录并组织他们的数据，包括过程和结果数据，将在人工智能驱动的世界中获得更大的竞争优势。可以利用这些记录的私有数据供算法使用，创造独特的内容，并做出更加高效的决策。
前言 带着问题思考： Q1：为什么Redis中的数据量很大时，某些数据操作会导致Redis卡顿，甚至宕机？...Q2：利用万能的keys命令查询任何想查的数据？ A2：自己电脑几万条数据玩玩就好了，线上使用keys命令，Excuse me？你想卷铺盖走人了吧。...分析原因 我们线上的登录用户有几百万，数据量比较多；keys算法是遍历算法，复杂度是O(n)，也就是数据越多，时间复杂度越高。...数据量达到几百万，keys这个指令就会导致 Redis 服务卡顿，因为 Redis 是单线程程序，顺序执行所有指令，其它指令必须等到当前的 keys 指令执行完了才可以继续。...解决方案 那我们如何去遍历大数据量呢？这个也是面试经常问的。我们可以采用redis的另一个命令scan。
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！...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。 ?...因为大数据而衍生出的物联网、智能家居、云网络还有如今热门的人工智能、机器学习等新技术趋势都离不开高性能服务器的支持。 况且现在的中小型数据技术企业根本没有足够的资本可以支撑庞大的服务器成本需求。 ?...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。 ?...凭借其多功能性，R740还可以帮助传统技术企业实现数据中心转型，顺应 VDI 、人工智能和软件定义存储（SDS）的发展趋势。 ?
像OTA平台、网约车出行平台、共享单车、航空公司这样的平台都有各自的出行大数据，只不过比较分散，且覆盖人群和出行场景都是比较有限的，因此其大数据在疫情中的作用不像运营商或者地图的这么大。...实际上，从肺炎疫情的防控来看，大数据虽然已经在扮演角色，然而依然有很多有待深挖的地方，我们期待未来中华大地不要再有任何大的疫情，然而实事求是地说这是不现实的，正是因为此，我们更要思考，如果有下一次疫情，...大数据可以做什么？...科技又可以做什么？ 防御疫情大数据还能做些什么？ 理论上来说，大数据可以做得更多。 第一个是对人口流动、搜索、医疗等数据进行AI挖掘、预测，发现趋势防患于未然。...有没有什么科技可以让医护人员更轻松？
在资产的释义中，我们可以看出“拥有或者控制”和“带来经济利益”是资产最核心的内涵。由资产的概念引申到数据资产，我们可以得到，数据资产是由企业拥有或控制，能够为企业带来经济利益的数据资源。...数据得不到利用也只是一堆毫无价值的信息，那么什么样的数据资源可以转换为数据资产呢？...2.jpg 例如：各金融机构的“失信人”数据，对于贷款平台来说是非常重要的信息，可以有效提升平台对“失信人”的辨别能力，准确评估借款人信用状况，从而优化消费金融贷款产品的风控效率，对于金融机构和贷款平台等来说意味着直接的收益...数据“变现”的过程就是数据资产化 能够直接产生价值的数据，数据变现的过程就是数据交易的过程，此过程的成本在于数据收集、处理、存储的成本，属于比较容易的数据变现；而利用数据为业务赋能拥有更复杂、专业的资产化流程...利用大数据技术等进行数据清洗、数据合并、数据挖掘、数据标准、安全脱敏、多维关联等数据治理操作，提高数据质量。
如今大数据发展的越来越成熟。各大企业纷纷成立大数据部门。数据已成为企业最核心的资产。...其实2013年大数据技术在国内才开始火热起来，从BAT到传统公司开始陆续使用大数据技术，因此2013年也被称为大数据元年。短短几年时间，大数据从开始萌芽，到如今成为国家战略。发展速度让人惊叹。...不管将来做不做大数据相关开发，每个程序员其实都应该懂大数据和机器学习。 很多程序员疑惑：具备什么知识才能学习大数据呢？...还有一点很重要，学习大数据一定要跟有海量数据处理经验的老师学习。如BAT这种公司每天的数据量都是TB级别，它们的大数据技术人员一定对大数据技术有着非常深的理解。...现在给大家推荐一家专注大数据培训的机构---极客前程。 这家机构讲师由百度大数据架构师、猎豹大数据架构师组成。课程内容包括大数据开发、机器学习数据挖掘。实战项目非常多。
为什么这么设计（Why’s THE Design）是一系列关于计算机领域中程序设计决策的文章，我们在这个系列的每一篇文章中都会提出一个具体的问题并从不同的角度讨论这种设计的优缺点、对具体实现造成的影响。.../proc/sys/vm/nr_hugepages 中存储的数据就是大页面的数量，虽然在默认情况下它的值都是 0，不过我们可以通过更改该文件的内容申请或者释放操作系统中的大页： $ echo 1 > /...、Hadoop 全家桶等占用大量内存的服务的性能，该特性对于常见的 Web 服务以及后端服务没有太多的帮助，反而可能会影响服务的性能，我们在这篇文章中会介绍 HugePages 为什么能够提升数据库等服务的性能...图 6 - 交换分区 我们在 为什么 NUMA 会影响程序的延迟 一文中就介绍过 Swap 在开启 NUMA 时可能会影响数据库的性能[^5]，系统中偶然发生的 Swap 并不是不可以接受的，但是频繁地读写磁盘会显著地降低操作系统的运行速度...REHL 6 引入了透明大页（Transparent Huge Pages、THP），它是一个可以自动创建、管理和使用大页的抽象层，能够为系统管理员和开发者隐藏了大页使用时的复杂性，但是不推荐在数据库以及类似负载中开启
数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。...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。...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。
细胞、组织、植物、免疫系统和金融市场显然和计算机的运作方式不一样，那么他们说的计算到底是什么呢？他们又为什么要这样说呢？ ◆ ◆ ◆ 什么是计算？什么可以计算？...但是计算到底是什么呢？它又能做些什么呢？计算机什么都能算吗？是不是存在原则上的局限性？这些问题都是在20世纪中叶才得到解决。...实际上，它们不仅仅是数学内部的问题；它们是关于数学本身以及数学能证明什么的问题。总的来说，这些问题可以分为三个部分： 1.数学是不是完备的？...这样你就可以提出一个数学命题，比如“所有比2大的偶数都可以表示为两个素数之和，”然后将它交给计算机，计算机就会用“明确程序”在有限时间里得出命题是“真”还是“假”的结论。...“明确程序”指的是什么呢？图灵的第一步就是定义这个概念。
这个操作并不难，主要就是准备符合GSEA要求的数据文件（本地的话4个），关于文件准备，可细见官方说明。若有时间我稍后整理以前资料，单独成一篇GSEA数据文件准备。...gene在不同样本或不同时间点的表达值，你想知道和其中某个你感兴趣的gene的表达模式一致（也就是共表达）的有哪些gene，并且这些gene富集在哪条信号通路，GO，染色体，受哪个miRNA调控等的话，可以用...GSEA实现，并且通过cytoscape可以画出图 3 有没有哪个（些）genes在富集到的GO或kegg里出现次数最多（意味它可能很关键，连接很多信号通路或生理过程等），这个功能通过leading edge...analysis实现 4 相对复杂一点的，按照GSEA要求的格式，做自己的GO或KEGG文件（异想天开的比如：你发现了一个新的信号通路，或作用机制，你可以把这些gene做成自己命名的信号通路，然后把你证明这个信号通路存在的数据在这个信号通路去富集...（另外，你也可以自己重新优化适合自己的GO:BP或KEGG），这样就像是自己的百科全书。 5 通过4，有没有发现，自己可以天马行空的制作自己觉得好玩的非生物学的小玩件。。。。
那么，学了Java以后能做什么工作呢？ 小编就为大家整理一下，学完Java之后可以从事的方向。 ?...你可以运用许多不同的框架来创建web项目，SpringMVC，Struts2.0 以及 frameworks。 ...八、大数据技术 Hadoop以及其他大数据处理技术都是用Java或者其他，例如Apache的基于Java 的 HBase和Accumulo以及ElasticSearchas。 ...九、高频交易 Java平台大幅度提高了这个平台的特性和即时编译，他同时也能够像C++一样传递数据。 ...正是由于这个原因，Java成为程序员编写交易平台的语言，因为虽然性能不比母语，但你可以避开它的安全性，可移植性和可维护性，以更快的速度运行。
前段时间，OpenAI公司召开了发布会，宣布了GPT-4 的大升级，还推出ChatGPT新的语音与图像功能，让ChatGPT可以看、听和说话。...在数据采集场景中，ChatGPT可以在以下这些环节帮助我们：让ChatGPT提供数据采集的建议在正式采集数据之前，我们可以先做一些准备，比如询问ChatGPT对于数据源、采集策略和采集方法的建议。...假如我们想要研究今年国内房地产行业的情况，可以直接这样询问：用ChatGPT辅助八爪鱼数据采集对于没有编程基础的职场人士/学生而言，有一款0代码的、操作简单的数据采集工具会对工作和学习带来非常大的收益，...通过数据分析结果，我们可以从哪些方面继续改进产品等。...以下是一些可以参考的数据分析方向：统计分析统计分析是数据分析的基础，比如我们可以通过观察比较数据在不同时间周期、地域、事件发展阶段的变化情况，来揭示数据背后的规律和趋势，也可以作为未来发展趋势的参考。
数据中台整合一切内外服务，这种服务形态可以是UDF函数，可以是ET(MLSQL术语，Estimator/Transformer缩写)。...在数据中台中，除了传统数据部提供的服务以外，还包括公司内外一切API服务，你可以利用这些API服务帮助你进行数据的探索，加工。...数据中台不仅仅与人交互，还可以和机器交互。这是什么意思的呢？...当然，从数据中台要解决的问题，我是认同前文作者提到的三点的： 效率问题：为什么应用开发增加一个报表，就要十几天时间？为什么不能实时获得用户推荐清单？...能力问题：数据的处理和维护是一个相对独立的技术，需要相当专业的人来完成，但是很多时候，我们有一大把的应用开发人员，而数据开发人员很少。
数据分析是一种通过数据对整理，结合，并对数据背后所反映的情况进行归纳总结的一种方法。那么在这其中分析相关数据常见于专业人士的使用和统计，对于普通人来说依然存在不少疑惑。...那么今天就通过相关资料来进行数据分析的初步了解。 image.png 数据分析可以通过什么方法进行分析 数据分析是一种常见运用于各个企业，个体户之中的一种分析方法。通过数据的整合来进行现象分析。...人工分析通过进行数据资源的收集和记录，整理出相关数据的报表，然后再由拥有相关分析知识的专业人士对其进行的分析和统计，从而得出数据反映的现象以及体现出的相关问题。 系统分析。...数据分析有什么应用场景 数据分析可以应用于所有需要分析相关数据的场所，小到菜贩子的销售额，大到国家之间的贸易，这种分析方法都是可以让人们更好地了解并统计当下发生的事情并对事情的发展作出判断。...因此有关于这类数据的处理人才显得弥足珍贵。 综上所述，数据分析是一种用于进行数据统计和数据归纳整理以反映背后所代表的意义的统计方法。
传统桌面应用开发的难点，现在看来也变得异常容易，比如绘制漂亮的界面可以使用更灵活的 HTML 和 CSS 提供的能力、实现简单的动效可以用 CSS Animations 或 Web Animations...HTML 页面，让应用可以在 Cookie 或 IndexedDB 中存取数据，前端开发者都非常熟悉这些能力。...第六：性能问题 Electron 本身是多进程多线程的框架，但 JavaScript 是单线程运行的，如果产品的需求中有大量音视频编解码、复杂数据格式化这类 CPU 消耗性的需求，那么不应该在 Electron...希望读者通过阅读本章内容对 Electron 框架有一个基本的认识，知道 Electron 框架可以为我们带来什么价值，以及这些价值背后的隐患。...有了这些知识我们就可以更从容的进入 Electron 应用开发的战场了，还等什么，随我来吧。
（1）问题提出 我在从数据库查出来的数据中发现其是一个对象，而不是一个数组，这样我们就无法遍历它从而达到一些目的 （2）寻求解决 这里是我的Controller层的一小段代码 $produceStyle...产品类型 $data =DB::select("select distinct produceColorType from produce "); return $data; } 可以看出我在...Controller中把得到的数据首先遍历一遍，同时定义一个数组，接住这个对象中的一个字段中的值，这样我就可以把这个数据都存入一个数组进行使用了 如下： for($i=1; $i <= $j; $i++...produceArray[$i]){ // echo "sda"; $produceData =exhibitionSql::produceColor($select);//产品数据...value); } } return $array; } 网友提供了一个这样的方法但是我试了没有效果，所以在此我也想请教一下大家，给点指导 以上这篇laravel框架之数据库查出来的对象实现转化为数组就是小编分享给大家的全部内容了
Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？...简单的分析下： 如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。...利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如： 知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。...内容扩展： 爬虫的概念是，爬取网上能看到的数据，也就是只要网上存在的，通过浏览器可以看到的数据。 爬虫爬取的原理就是伪装成浏览器，然后进行爬取操作哪些数据你需要你就可以爬取。...只要你希望得到的，前提浏览器可以访问的都可以爬取 到此这篇关于python爬虫可以爬什么的文章就介绍到这了,更多相关python可以爬什么内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持
机器学习、人工智能炙手可热，但是机器到底为什么可以学习呢？本文将从霍夫丁不等式讲到VC维，探究机器学习的原因所在。...机器怎么可能学习 机器确实可能会学习 机器为什么可以学习 机器学习的一般模式 多次试验与假设集 M从哪来 break point与VC维 机器什么时候可以学习 机器怎么学习 如何让机器学得更好 总结...悲催的是，符合已知的数据的预测模型最多有8种，这8种任选一种，都可以完全符合已知的数据，也都可以完全不符合未知的数据。这么看来，机器确实是学习不到东西的。...机器为什么可以学习 机器学习的一般模式 在探讨机器为什么可以学习之前，先阐述下机器学习的一般模式。 一句话阐述如下：算法AA通过数据DD和假设集HH去学习实际模型ff的估计gg。...机器什么时候可以学习 潜在的模式 没有明确的公式，不容易编程解决 有关于模式的数据 机器怎么学习 最简单的学习方法是PLA，其假设集是h(x)=sign(wTx)h(x) = sign(w^T
大数据及其应用的迅速发展，使得大数据人才缺口较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等...，都是需要大数据人才进行大数据的处理 ?...那么很多人还是会问 大数据就业岗位多吗?可以干些什么工作呢?...2、数据分析师 数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。...在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。 3、数据挖掘工程师 做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。 ?
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