当市场回归冷静，人们终于有时间开始思考：数据真的是大模型的壁垒吗？...因此，业界对大模型性能形成了一种普遍的认知，即模型的参数越多、容量越大，模型的性能表现越好。 而事实上，前段时间所发布不少大模型的表现，正在不断挑战这一“参数”定律。...2 数据「壁垒」，是护城河还是悖论？ 很长时间以来，数据被视为大模型落地的入场券，甚至是军备竞赛中的竞争护城河。关于数据“壁垒”的本质、是否存在等问题，极少有人去思考。...业内人士同 AI 科技评论交流时也坦言，数据标注可以通过找人、花钱来完成，真正困难的是原始数据的获取，“在国内，高质量、经梳理过的数据短缺是一大问题，特别是有效的中文数据更是稀缺。”...将 GPT 家族视为一个不断迭代的大模型版本，必然存在一大部分数据共享，再引入新的数据和机制训练，模型的训练效率和生成内容质量受技术、数据等方面影响发生改变，而无论是哪个方面，数据存在安全隐患是毋庸置疑的
数据大屏，仅仅是数据展示吗？ 大数据时代，各行各业对数据价值的重视程度与日俱增。...目前，数据大屏作为数据可视化的重要载体，已成为经营管理、指挥调度、战略决策、应急监控等场景下必不可少的一部分。，通过数据大屏，能够将数据价值以更加直观的方式展示出来。 什么是"数据大屏"？...数据大屏是数据可视化技术的重要展示形式和载体。...(Wyn展示汇报大屏1) 数据大屏的主要特点是"面积大、炫酷、色彩丰富"，大屏容易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。...(Wyn展示汇报大屏2) 数据大屏仅仅是数据展示吗？
大数据是一种全新的材料，它不是另外一种高科技，只要找到了合适的方式使用它，它在哪里都可以使用。如果把大数据当成是一种材料的话，你会发现，大数据带来的问题是全方位的。...它不是哪一种具体的技术，让你能看到它的功能，让你有办法针对性地管理。所以一定要把它当做一种新材料，从本质上，从体系上来思考大数据。大数据时代，最重要的是关联。 如何应用大数据？...我听说美国在“9•11”后，用了三年的时间拿到了一种非常重要的技术，一种快速计算的技术。这种技术能从你站在海关那个地方拍照开始的五分钟内，计算出你是一个恐怖分子的概率有多大。为什么？...我们国家的领导人同样在做这件事情，中国政府也把大数据跟“互联网+”推到国家战略层面。唯一不一样的是，美国做这个事情更加开放，中国比较封闭，但是两者的力度都非常大。现在有哪家公司现在不赌还想赢的？...切切实实来讲，作为一个公司你有这个权力吗？ 其实大公司在这方面的问题更大。比如腾讯、阿里，事实上包含非常多公司在里面的公司，政府对这种公司的处理是不是应该一视同仁？
百科对数据（data）的定义：是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。...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...数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法，就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。...传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。...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。
如果说文化是人类一代一代传下来的一套信念和行为，那么，AI会是其中之一吗? AI无疑正在改变人们对技术的看法和互动方式。与你的手机交谈，期待着一个聪明的回应已经从新奇转向常规期望。...AI的本质是一种学习能力，并利用这种能力来推进分配给它的任务。从医学到零售业再到机器人技术，整个行业都将发生翻天覆地的变化。 成千上万的创业公司，可能就是AI成为一种文化的先驱。...大数据，速度，协作：AI文化的标志 企业如何追求这一目标也是AI成为一种文化的反映? 使用AI意味着处理大量的数据。深度学习需要数百兆字节的数据来处理和分析。庞大的规模对人类的头脑来说是无法估量的。...但AI的本质是：通常托管在云中的数据隐藏在后台。正如MIchigan创业公司Parabricks的首席技术官Ankit Sethia所说:“AI让我们在不需要太多人工干预的情况下处理大数据。”...那么，AI是一种文化吗?它是。事实上，这是我们自己的文化。
大家好，这里是 NewBeeNLP。分享符尧博士关于大语言模型的数据工程方面的一些见解。...take-home message： 高质量数据才是大语言模型取胜的关键，其中数据构造的格式、不同类型数据的占比，数据喂给模型的顺序对模型学习的速度都有所影响。...随着大家逐渐认识到高质量数据的关键作用，研究机构和开源社区对于大语言模型的研究重心逐步转向了 数据工程 。那么，什么是高质量数据？又该如何优化呢？...从单一技能的评估或者训练loss来评价模型的学习都不是太理想，要是存在一个更理想的指标能够反应模型的capability就好了 模型能够学习并展现出泛化能力的原因是它可能已经学习了数据的生成过程。...Kolmogorov复杂性是指生成数据的最小算法描述长度。从无损压缩的角度看，语言模型被视为（不可计算的）Kolmogorov压缩器的近似。
今天的大数据就类似那盆放在桌下的雪，即使没烧着，也“火得很暖”，从小生到专家都在侃侃而谈，专家不谈一点大数据似乎会脱离“专”的身份，小生不谈点大数据似乎会不入流，变得知识浅薄。...抓奸的活是“挺好”，不过，这算真得上是大数据应用吗？ 不管数据量级大小，不冠上大数据之名，都不好意思传播。...论数据的大，怕没有哪家公司的数据有通信运营商那么大量级，虽说沦为了流量管道，但管道里面跑着的数据都记录着。在信息安全法律法规面前，通信运营商其实比谁都守本分。...不管“排队”是否是托，此刻它就是场景。 相对大数据，我更加认同场景的设计，比如在精确营销上来讲，大数据可以挖到潜在下去，但是推出的场景不合适，推荐是很难成功的。...其实，基于几个维度的统计分析，用上几个模型，就冠上大数据之名，和乞讨变成众筹、遥控飞机叫成无人机有何区别呢？那么，在IOT普及和智能技术成熟之前，吹嘘自己的大数据应用会是个幌子吗？
2、大数据杀熟是真的吗？ 3、为什么我的电脑可以用win10却用不了win7？ 本文 | 1329字 阅读时间 | 3分钟 智能电视连接网线就能看 那么为什么还要装电视盒子呢？ ?...尤其是半夜看球赛啊有木有！这时连个蓝牙耳机就一切搞定。 大数据杀熟是真的吗？...此事一出迅速被顶到了微博热搜，评论也纷纷说自己遇到过这种事情，可见大数据杀熟在各个软件是多么常见的现象。 为什么我的电脑可以用win10却用不了win7？ ?...重新安装上win7以后系统重新移动，开始回退过程，过程时间长是正常现象，不用担心。 操作前提是把硬盘分区表格式改为mbr，然后在bios中关闭uefi。...修改硬盘格式后数据会默认清空，所以一定要提前备份好文件。 既然人家官方都放弃了小伙伴们还是尽早接受新鲜事物的为好，我知道很多人舍不得win7，但如果强行安装win7也得不到安全保证。
现在对大数据的理解有两种极端：站在大数据的风口，很多人觉得大数据是未来，可以解决所有问题，包括人工智能；我自己不用想，大数据已经替我想好决定好一切了；还有一种，是大数据的概念炒了好几年，冷饭都抄成锅巴了...曾经有一度，我在做数据联盟的时候（这个可以以后另开一篇文章讲），每次和客户聊，都想传达一个概念，数据如果是一种资源，那也是可以被众多消耗方同时使用和反复使用的资源，个体的使用不会妨碍他人的使用。...五、不直接售卖 也许大家觉得直接售卖现在也形成产业链了，看起来也是一种新模式了，我只想说说直接售卖的弊端： （1）数据本身没有确切的定价，过早定价会降低溢价空间； （2）售卖的方式无法形成技术壁垒（今天讨论的是大数据商业应用领域...，科学研究是另一个话题），购买的数据可以再次低价售卖，形成恶性循环做低数据价值； （3）数据安全问题，个体数据无法通过直接售卖的方式进行应用，但个体数据是非常值得研究和应用的数据内容，需要寻找一种安全脱敏合法的方式...文章推荐： 行竹漫谈 当餐饮遇上大数据，嗯真香！ 大数据时代，我们为什么要用Hadoop？ 几个关键词，带你入门大数据！ 大企业都在用的“大数据赋能”，传统企业该怎么入门？ 什么是数据资产？
从2018年末开始，原先市场上各种关于大数据平台的招标突然不见了，取而代之的是数据中台项目，建设数据中台俨然成为传统企业数字化转型的首选，甚至不少大数据领域的专家都认为，数据中台是大数据下一站。...为啥数据中台是大数据的下站？与数仓、数据湖、大数据平台啥区别？...买家、商品是一个实体，买家购买商品是一个关系。...数据湖是Hadoop从开源走向商业化成熟的标志。企业可基于Hadoop构建数据湖，将数据作为企业核心资产。...数据中台的核心，是避免数据的重复计算，通过数据服务化，提高数据的共享能力，赋能数据应用。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 环境：SQLServer 2008 R2 使用整数数据的精确数字数据类型。...在 SQL Server 中， int 数据类型是主要的整数数据类型。 在数据类型优先次序表中，bigint 位于 smallmoney 和 int 之间。...只有当参数表达式是 bigint 数据类型时，函数才返回 bigint。SQL Server 不会自动 将其它整数数据类型（tinyint、smallint 和 int）提升为 bigint。...SQL Server 计算数据类型 和表达式结果的精度时应用的规则有所不同，这取决于查询是否是自动参数化的。...如果查询是自动参数化的，则将常量值转换为最终数据类型之前，始终先将其转换为 numeric (10, 0)。
所以今天我们就来介绍一下它，勇闯盘丝洞，看看这几张网到底是何方妖孽。 以太网 简介 以太网是现实世界中最普遍的一种计算机网络。...以太网有两类：第一类是经典以太网，第二类是交换式以太网，使用了一种称为交换机的设备连接不同的计算机。...是70年代初研制成功的一种使用无线广播技术的分组交换计算机网络，也是最早最基本的无线数据通信协议。取名ALOHA，是夏威夷人表示致意的问候语。...广域网与局域网的区别 一、范围不一样 局域网就是在固定的一个地理区域内由2台以上的电脑用网线百和其他网络设备搭建而成的一个封闭的计算机组，范围在几千米以内；广域网是一种地域跨度非常度大的网络集合，范围在几十公里到几千公里...这样一来彻底摆脱了以前查询工具只能按特定路径一步步地查找信息的限制 万维网的发展历史 与其说WWW是一种技术，倒不如说它是对信息的存储和获取进行组织的一种思维方式。
分析型数据科学家主要致力于寻找数据背后的含义，或是以一种静态的方式使用这些数据。...我认为我是一名分析型数据科学家，但我非常享受用到编程设计的构建型项目！ ◆ ◆ ◆ 不同类型公司，数据科学家工作的异同 技术型人才找工作时往往要考虑，是去大企业任职，还是加入小型企业。...反过来，工程师可以帮数据科学家缩小数据断层，让数据变得更丰富、相关性更强、更精确。 以下是我在Twitter做的几个典型的产品分析： 推送消息分析——多少用户适用推送消息？这个比例是用户组维度的吗？...我在Twitter以前的公司任职时，所做的分析工作大多是Ad-Hoc(Ad-Hoc结构是一种省去了无线中介设备AP而搭建起来的对等网络结构)。我一般只在自己的电脑上跑程序，也就跑个一两次、两三次。...我们把这些scores涉及的非常便于分析师、数据科学家和工程师查询。这一点大大帮助我们宣传并促进这个模型的使用。这是我在建造生产模型时学到的最重要的一课。
分析型数据科学家主要致力于寻找数据背后的含义，或是以一种静态的方式使用这些数据。...技术型人才找工作时往往要考虑，是去大企业任职，还是加入小型企业。...反过来，工程师可以帮数据科学家缩小数据断层，让数据变得更丰富、相关性更强、更精确。 以下是我在Twitter做的几个典型的产品分析： 推送消息分析——多少用户适用推送消息？这个比例是用户组维度的吗？...我在Twitter以前的公司任职时，所做的分析工作大多是Ad-Hoc(Ad-Hoc结构是一种省去了无线中介设备AP而搭建起来的对等网络结构)。我一般只在自己的电脑上跑程序，也就跑个一两次、两三次。...我们把这些scores涉及的非常便于分析师、数据科学家和工程师查询。这一点大大帮助我们宣传并促进这个模型的使用。这是我在建造生产模型时学到的最重要的一课。
而DM恰恰相反，它是从数据本身问题本身出发，希望针对问题的特性来设计最适合的方案。关键是在于对问题和数据的理解。之前总是觉得，DM/CV的paper都好水，到处找一个应用套。...其次，我觉得在一个DM的比赛中，最能锻炼到的是对于数据的"嗅觉"。...当然我不是说Data Leakage是一件好事情，但是在这背后往往隐藏的是发现leakage的人对于数据本身深刻的认识。这并不是每个人都能做到的。...不做ensemble就意味着你自己告别了一大块宝藏。 总结 我觉得Kaggle是一个对于每个想成为所谓的Data Scientist的同学最好的试炼厂。...更何况，在学校里往往是拿不到任何大规模的数据。绝大多数课堂上用的还是只有几百个几千个数据的UCI dataset。Kaggle是缩小这个gap最好的一个地方。
面对大数据行业如此巨大的诱惑，如此好的前景，开始让很多女生频频张望，同时也开始暗自思忖：大数据行业真的是男生专属吗？女生适合学吗?...由此可以看出，女生不仅适合大数据行业而且也很适合大数据行业，她们比男生更细心、有耐心，尤其思维的创新与关注细节的特质，让她们在这个领域里面的优势甚至是完全可以超过男生的。...因为大数据涉及到的是技术类型方面的工作，需要踏实、坚持，这个过程可能还会有些枯燥，但就是需要能耐得住性子的去认真学习、训练。...其次，是对学习方向进行一个最佳选择，因为在大数据行业有大量的岗位分工，岗位细分明确，因此所涉及的工作内容也是全然不同，那么相应的要求当然也就完全不同。...学习是一种投资，对于女生和男生来说都一样，时间是努力的见证者，更是收获的见证者。 所以，想要从事大数据行业的女孩子们，如果思考好了，就可以大胆去尝试，去改变，去试错。
但是，在黑客对苹果公司等云计算提供商进行高调攻击后，人们开始质疑云存储是否是确保数据安全的关键。 那么，你应该继续依靠云存储来保护你的数据安全吗?...这样，企业可以更好地控制某些人可以访问哪些数据。如果发生违规事件，黑客可能会关闭企业的大部分数据。 最终的灾难恢复选项 请记住，灾难恢复是各种规模企业的主要关注点。...任何时候企业将其数据放在第三方手中，也会带来一些缺陷。其主要缺陷局限于密码安全系统中的漏洞和物理数据中心本身的脆弱性。 不幸的是，没有一种完美的解决方案来完全消除这些风险。...在线和离线存储数据是保护企业数据的绝佳方式。采用物理存储解决方案还有自己的一系列问题，但这些问题可以通过强大的内部监控系统来解决。 云计算是保护数据的关键吗?...那么，企业会使用云计算来保护自己的数据免受网络攻击吗?
一、数据湖的定义 数据湖（Data Lake）是一个以原始格式存储数据的存储库或系统。它按原样存储数据，而无需事先对数据进行结构化处理。...，数据湖应该支持异构和多样的存储，如HDFS、HBase、Hive等，存储原始格式的数据； 3.3数据搜索 数据湖中拥有海量的数据，对于用户来说，明确知道数据湖中数据的位置，快速的查找到数据，是一个非常重要的功能...四、数据湖的生命周期 五、数据湖与数据仓库的区别 数据仓库是一个优化的数据库，用于分析来自事务系统和业务线应用程序的关系数据。...七、数据湖的挑战 数据湖架构的主要挑战是存储原始数据而不监督内容。对于使数据可用的数据湖，它需要有定义的机制来编目和保护数据。没有这些元素，就无法找到或信任数据，从而导致“数据沼泽”的出现。...满足更广泛受众的需求需要数据湖具有管理、语义一致性和访问控制。 八、数据湖的开源平台和组件 三大开源的数据湖项目Delta Lake、Iceberg 和 Hudi 。
在Java世界内一切都是对象，甚至包括字符串（String）这些都是对象（在 C 语言中，字符串是字符数组），那时候，我认为 Java是一种面向对象的语言。...到了更后来，在我的一次JVM学习过程中，我有了新的发现： JVM 在创建对象的时候，实际上会创建两个对象： 一个是实例对象。 另一个是Class 对象。...（ Java开发人员是Java的最终用户，因为我们正在使用它，而不是创造它 ）。...像枚举是一种类和注解则是一种接口。每个数组也属于被反射作为由具有相同的元素类型和尺寸的数目的所有阵列共享一类对象的类。...这个是因在 [-128; 127] 这个区间的265个整数会被 JVM 缓存存放， 所以在这个区间， JVM返回相同的对象；然而，超出这个区间， JVM就不再有缓存了，将会创建新的对象，所以结果是不等的
家人：“数据分析？分析什么东西？” 我：“哪里有数据，哪里就有我们，什么都可以分析。” 家人：“是软件工程师吗？会编程吗？” 我：“...不是，不太会。” 家人：“那是管理层吗？”...家人：“决策不都是老板说了算吗？你们到底做什么？” 我：“......来，我去给您加点水。” ? 除了家人朋友，很多时候，同公司内部的人也会比较困惑，数据分析师究竟是做什么的。...收集数据、整理数据表、做各种报表、写ppt、做挖掘模型、打小报告......每个人的理解都不一样。 ? “小陈，你能给我发一个去年一年的xx页面的访问量吗？...如果可以自动化出数据，制作走势图，就可以大大的减轻分析师的负担。 在我有限的工作经验里，数据分析团队往往是工作非常辛苦的团队，原因主要有两个。...很多现有的服务公司，都可以为帮助客户直接产生漂亮干净的数据，进行无埋点采集。要什么有什么的数据，大大减轻分析师数据处理的时间。 我和我的同事们也是在坑里摸索多年，生成了这样一种产品。
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