知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第十二章《基于知识图谱的语言认知》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。
顾名思义大数据是一个以数据为核心的产业。大数据产业生成流程从数据的生命周期的传导和演变上可分为这几个部分：数据收集、数据储存、数据建模、数据分析、数据变现。
上一篇文章当中曾经提到过，同样大小的数据，使用Numpy的运算速度会是我们自己写循环来计算的上百倍甚至更多。并且Numpy的API非常简单，通常只要简单几行代码就可以完成非常复杂的操作。
在前面的博文里，我已经介绍了 问：哪个版本开始Hive开始支持视图了？ 答：Hive0.6开始 可以先，从MySQL里的视图概念理解入手 视图是由从数据库的基本表中选取出来的数据组成的逻辑窗口，与基本表不同，它是一个虚表。在数据库中，存放的只是视图的定义，而不存放视图包含的数据项，这些项目仍然存放在原来的基本表结构中。 视图可以被定义为多个表的连接，也可以被定义为只有部分列可见，也可为部分行可见。 Hive视图是一种无关底层存储的逻辑对象。视图中的数据是SELECT查询返回的结果。在视图选定后才会开始执行S
大数据的方向有很多的，即使没有真正经历过，平时也会耳濡目染，在各大杂志公众号新闻上听说过，什么大数据人工智能，大数据分析挖掘，大数据架构师等职位。
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Per Harald Borgen 编译 | 魏子敏，赖小娟，张礼俊 “对外行来说，想要入门机器学习可能是个不可完成的任务。然而，在沉溺于一周的机器学习基础学习之后，我发现它比我之前想象的更容易理解。” 这篇文章来自于medium，一位作者亲历了一周入门机器学习后，分享他的“从下到上”的学习经验给各位，希望给那些有兴趣入门机器学习的读者一个容易上手的详细日程表。 背景 在我开始我的机器学习周之前，我已经了解这个项目一段时间了，浏览了一半Coursera上Andr
犹如一种潮流，现在无人不在谈云，更甚于早些年的虚拟化。在各大IT厂商和互联网企业的推波助澜之下，用户争相建云和上云，几年下来即使一个规模不大的企业或单位也可能同时管理着“多朵云”。
最近在做蓝牙开发，刚接触时傻傻的分不清经典蓝牙和低功耗蓝牙的区别，一直用开发低功耗蓝牙的方法去连接经典蓝牙设备，最后当然是一直连接不上了。在此记录下经典蓝牙和低功耗蓝牙的区别和联系。
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相信大部分小伙伴在面试过程中，只会针对面试官提出的表面问题来进行回答。其实不然，面试官问的每一个问题都是经过深思熟虑的。
众所周知，知行合一并不容易，将概念理解到落地仍有很长的路要走，本篇主要从B端产品经理落地实践角度，所需要具备的认知，从而更好实现从概念到价值的落地。
蓝牙芯片，一般都是属于SOC级别的芯片，区别于传统的MCU以及射频芯片，可以简单的理解为单颗芯片实现了MCU+射频。其中MCU负责蓝牙的协议栈的处理，比如蓝牙的各个物理层的数据传输，数据编码，数据解码等等
5月25日，云+社区技术沙龙-互联网架构成功举办。本期沙龙特邀请腾讯的技术专家分享关于技术架构、落地实践案例、无服务器云函数架构、海量存储系统架构等话题，从技术角度看架构发展，为开发者们带来丰富的实践经验内容，深度揭秘技术架构。下面是张力柯老师关于互联网后台架构的技术演变的总结。
大数据（big data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 互联网时代，都说得数据者得天下。 企业需要通过数据分析得出的结论做出正确的决策，确保业务精准符合用户市场需求，数据分析师这个岗位也得到了越来越多求职者的青睐。 本期就为大家分享14本数据分析类图书，让你轻松掌握数据分析的三板斧：Excel、SQL、Python，打好理论知识（统计学、机器学习）的基础。 即使你是零基础的小白，也能够轻松入门，并逐步进阶，找到自己喜欢的工作。 ---- 01 ▊《深入浅出数据分析》 Michael Milton 著
0x00 前言 周末闲来无事，想到从13年接触大数据这个名词，到现在也有4年的时间了，随便聊一聊自己和大数据接触的那些经历。 0x01 大数据 “什么是大数据？” 这个问题其实挺难回答的，因为随着技术和时代的变化，一些名词总是被赋予不同的概念，大数据也是，在居士的认知历程中，大数据的概念在某个时期有很广的含义，然后过了一段时间之后，就被划分出来了一些，然后又被划分出来一些，不知道以后还会是什么样子。 居士在这里聊一下自己对于大数据不同阶段的认识。 2013年初 2013年初，刚接触大数据的概念，当时最
打造能自己写代码的机器，这是计算机科学和人工智能先锋者一直在追寻的目标。而随着 GPT 类大模型的快速发展，这样的目标正在从遥不可及开始变得近在咫尺。
json.loads()、json.dumps()和json.dump()、json.load()分别是两组不同用法
在周北川的计划中，他们要做的不是产业链中某一点的No.1，而是要做到对全局的一种掌控。 近年来，随着物联网、云服务等概念的普及，国内从事这方面的的公司也渐渐增加，将之与传统行业、新兴产业相融合。 当前，在物联网/云服务的应用上，我们看见的更多的是办公环境、智能家庭。相较之下，与工业结合就显得相当小众。 创业之前，他的内心一直在蠢蠢欲动 对于创业这回事，有的人是看到了庞大的市场，有的是追随梦想，也有的是内心总想着做点什么。严格来说，从微软离开并开创自己事业的中科云创创始人兼CEO周北川应该属于第三种，虽然谈及
在当今的大数据时代，不仅IT行业的人们需要了解与大数据相关的知识，而且传统行业的从业者和普通大学生也应了解某些大数据知识。新的基础架构计划未来，大数据技术将开始得到全面应用，大数据还将重塑整个产业结构。
今天遇到的新单词： manual n手工的 correspond v符合一致 reject v拒绝 exist v存在 solid adj固体的 character n性格，字符 exitst v存在 exit n出口 charset n字符集，编码方式 ultimate adj最后的极限的，旗舰的 function n功能，函数 trigger n触发器 foreign adj外国的 duplicate v重复 transaction n事务，交易 cursor n光标 validate v使合法化，确认
随着大数据产业的迅猛发展，“大数据”三个字对我们来说早已经不再陌生，生活中我们也能经常在身边听到关于“大数据”的讨论，大数据已经代替互联网成为新时代的最热门的话题。虽然大数据已经无处不在，但很多人对于大数据的概念仍然很模糊，没有办法用一个准确的描述来形容大数据，今天，我们就将全网最受关注的大数据概念解读跟大家分享。
1998年，“大数据”概念首次出现在美国《科学》杂志中。近20年来，大数据浪潮一波波向世人扑面而来。有人形容，大数据就像一片无边无际的大海，海面一浪高过一浪，而浪潮之下深不见底。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书全面介绍了该学科的基本结果和方法。 这本关于数学逻辑的新书由Jeremy Avigad从句法的角度全面介绍了该学科的基本结果和方法，强调逻辑是对形式语言和系统及其正确使用的研究。主题包括证明理论、模型理论、可计算性理论和公理基础，并特别强调计算机科学的基础数学逻辑方面，包括演绎系统、构造逻辑、简单类型lambda演算和类型理论基础。清晰和引人入胜，有丰富的例子和练习，它是一个优秀的介绍，为研究生和高级本科生谁对逻辑感兴趣的数学，计算机科学，和哲学，和任何实践逻辑
大数据概念的的兴起也就是最近不到10年的时间，我们在了解了数据的几个基本概念之后，我们再来看一下大数据出现的背景。数据量大。什么是数据？狭义上讲数据就是数值，也就是我们通过观察、实验或计算得出的结果；从广义上讲，数据的含义更加广阔，也可以是文字、图像、声音等。当前我们所说的数据一般是指广义上的数据。
今天我们谈谈大数据概念理论，首先我们要了解大数据，如今人们都在谈论大数据，感觉不不熟悉大数据都有点时代的落伍。现在阿里巴巴，腾讯等一些大公司都在向着大数据发展，大数据时代是一个时代的象征，也是一个改变人们的生活的一个常态。大数据不只是分析数据的一个时代，更是方便人们选择的一种个数据分析。例如今天我们说看到的产品，大数据会通过分析你的需求，为您推送更好的产品，让你有更多的选择。体现了一个智能化，便捷性，高效性。
导读：知识图谱工程实践仅仅是迈向智能的第一步。丰富的结构化知识很有用，但是如何将这些符号化的知识融合应用到计算框架中仍然是一大挑战。通过与各类自然语言处理算法或模型结合，由知识驱动的显式事实知识和隐式语言表征，集成语言知识，才能发挥认知智能的威力，推动常识理解和推理能力的进步。
Scope是定义Spring如何创建bean的实例的。Spring容器最初提供了两种bean的scope类型：singleton和prototype,但发布2.0以后，又引入了另外三种scope类型：request、session和global session,这三种只能在web 应用中才可以使用。
2015中国大数据技术大会(BDTC 2015)于12月10日在北京召开，会上CCF大数据专家委员会(以下简称“大专委”)发布了《中国大数据技术与产业发展白皮书(2015)》，并对2016年大数据发展
不过大数据学习并不是高深莫测的，虽然它并没有多简单，但是通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据的。
进入大数据学习当中，相关的专业词汇很多，尤其是涉及到技术概念，对于概念词汇的理解，对于后续的技术学习和掌握，也是有好处的。今天我们来着重讲解大数据当中的两个重要概念，分布式计算以及服务器集群。
摘要：“大数据行业领军人”、“数据少帅”、“最年轻教授”，80后教授周涛身上有太多让人惊艳的标签，大数据文摘【思享者】有幸专访了这位大数据行业的传奇人物，褪去主角光环，周涛对中国的大数据生态、大数据行
2014年夏季腾讯思享会“中国说”在北京举办。本次思享会的两个主题演讲“大数据开启时代转型”和“基因技术把人类带向何方”，分别邀请了北大传播学系教授刘德寰、华大基因研究院董事长汪建。历史学者吴思、社会学者于建嵘、郭于华、知名IT评论人谢文、《大数据时代》译者周涛等数十位知名科学家、学者在论坛环节跨界碰撞，共同探讨大数据与社会转型、新技术发展对中国社会产生的深刻影响。 刘德寰教授在“大数据开启时代转型”的主题演讲中，指出大数据开启了一个新的时代，带来了新机会，但更需要冷静面对，“大数据本身很像大忽悠”，数据本
数据结构与算法是程序员内功体现的重要标准之一，且数据结构也应用在各个方面，业界更有程序=数据结构+算法这个等式存在。各个中间件开发者，架构师他们都在努力的优化中间件、项目结构以及算法提高运行效率和降低内存占用，在这里数据结构起到相当重要的作用。此外数据结构也蕴含一些面向对象的思想，故学好掌握数据结构对逻辑思维处理抽象能力有很大提升。
Author: Frytea Title: 物联网技术概论 Link: https://blog.frytea.com/archives/98/ Copyright: This work by TL-Song is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
SpringBoot的产生背景伴随着微服务，微服务的相关概念参考上一篇的博客，分布式架构理论；
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
导读：从光棍节到购物狂欢节，双十一真是一年比一年热闹。怎样用一条图文简单方便地把这两个节一起过了，数据叔也是操碎了心。脑洞一开，办法还是有的：老规矩，送书啊！送一本解决不了问题，那就送两本啊！
2016中国互联网大会全域大数据应用论坛于6月21日在北京国际会议中心举行。商询科技CEO李劼分享了自己的观点和看法。他表示：绝大部分企业刚刚信息化，尤其是制造业企业，背后根本就没有任何数据的概念。
0x00 前言 学的越深越能体会到自己的无知，理解的越深刻越不敢张口说自己是搞这一行的。 把之前写的数据仓库系列博客，汇总和整理成了一本更系统的小书《Data Warehouse in Action》。 0x01 大数据和数据仓库 16 年开始接触数据仓库，至今有一年半的时间，中间换了次工作，也算是在两家公司实践了数据仓库。在此随便写一点关于大数据和数据仓库的东西。 其实，很多时候大数据和数据仓库这些都是一些概念使然，个人不太认为某一个概念比另一个概念厉害多少，大家是你中有我我中有你的关系。 就拿大数
什么是大数据？大数据有什么特点？大数据与传统的数据有什么关系？大数据和我们有什么关系？虽然很多书籍上直接说明了大数据的概念和特点，但是根据个人的体会，如果我们先了解数据的概念和特点，那么我们将会更加容易理解大数据。
MongoDB是一个NoSQL数据库。 它是一个开源，跨平台，面向文档的数据库。此MongoDB chat包括MongoDB数据库的安装，IDE选择，基本操作等，具体内容如下： 内容提要： 1、简述NOSQL与mongodb概念理解 2、安装与配置mongodb与使用IDE 3、连接与创建数据库 4、基本操作之增删改查（一） 5、基本操作之增删改查（二） 6、条件查询 7、聚合函数 8、正则匹配用法 9、LBS地理位置检索 10、mongodb使用Javascri
作为一家老牌西安本土软件公司，西安弈聪信息技术有限公司(简称：弈聪软件)近年来在大数据领域布局颇多，技术背景出身的弈聪软件CEO卓建超从2016年开始讲弈聪软件定位为技术驱动型大数据公司，同时他对企业大数据服务项目有着独有的判断标准。近期笔者对弈聪软件针对大数据行业现状、竞争格局以及早期技术型公司的投资价值等方面进行专访，现摘选与各位分享。
招商银行前行长马蔚华推荐：“涂子沛先生的《数据之巅》通过追溯梳理美国的数据历史、展望人类的数据未来 ，给中国社会提出了一个数据时代的新命题——如何构建数据文化？本书引人入胜、发人深思，是不可不读的好书。”。 节标题"世上本没有数：正解大数据" 传统意义上的“数据”，是指“有根据的数字”，数字之所以产生，是因为人类在实践中发现，仅仅用语言、文字和图形来描述这个世界是不精确的，也是远远不够的。例如，有人问“姚明有多高”，如果回答说“很高”、“非常高”、“最高”，别人听了，只能得到一个抽象的印象，因为每个人对“
一、小数据来自哪里？ 科技公司的数据科学、关联性分析以及机器学习等方面的活动大多围绕着”大数据”，这些大型数据集包含文档、 用户、 文件、 查询、 歌曲、 图片等信息，规模数以千计，数十万、 数百万、 甚至数十亿。过去十年里，处理这类型数据集的基础设施、 工具和算法发展得非常迅速，并且得到了不断改善。大多数数据科学家和机器学习从业人员就是在这样的情况下积累了经验，逐渐习惯于那些用着顺手的算法，而且在那些常见的需要权衡的问题上面拥有良好的直觉（经常需要权衡的问题包括：偏差和方差，灵活性和稳定性，手工特性提
活动背景 大数据时代已经到来，从国家到地方政府再到企业，都在致力与发展大数据，大数据也已经影响到我们生活的方方面面。2018年5月16日晚加米谷大数据应邀到成都理工大学信科院进行大数据技术讲座。 活动目的 大数据技术讲座的开展，让学生更深刻的了解什么是大数据，让学生能提早的了解到大数据相关职业，以便在未来的发展方向上提前做好准备。 主讲人 张安文，加米谷大数据创始人，国家大数据标准组成员，Spark Contributor，资深大数据专家，15年互联网IT技术经验，6年大数据项目实战经验，精通大数据领域
随着大数据时代的到来，很多人对大数据产生了浓厚的兴趣，然而，大数据只是一个新概念，很多认识都是不正确的。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。大数据分析拥有自身的特点，与计量经济学既有区别又有联系。当前对大数据的分析存在许多流行观点，但其中很多核心观点都值得商榷。 大数据产生的背景是整个社会走向数字化，特别是社交网络和各种传感设备的发展。云计算和搜索引擎的发展，使得对大数据的高效分析成为可能，核心问题是如何在种类繁多、数量庞大的数据中快速获取有价
最近在很多场合都听到大家在讨论中台这个概念，自从数据分析大数据崛起后，各个行业多开始构建自己的数据分析中台，人力资源行业也不例外，现在也有很多的机构和服务商都开始逐步的构建人力资源的数据中台。很多企业也开始规划自己企业的内部人力资源中台。但是现在很多HR只听说中台这个概念，很难说清楚到底什么是人力资源的数据中台，企业内部的人力资源数据中台又是长什么样子的，今天我们就花点时间和大家聊一聊数据中台。
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