导读：什么是大数据?最常引用Victor的4V理论，大量(Volume)，快速(Velocity)，种类多(Variety)，价值(Value)，但究竟多大是大?多快是快?几种算种类多?...特别是日志系统数据，数据越来越多，越来越大，其中大部分是固定模板的数据，区分度差，信息量并没有随着数据的增加而线性增加。...另外举个例子，之前我们使用胶卷照片的，我们会选择重要的场景，珍惜每一个照片，设计好角度和光圈，现在有数据相机了，内存近乎无限大了，大家肆无忌惮的自拍，哪怕都是同一个角度，大家照的废片也是一把一把的。...反过头来，看看工作中搞大数据技术的同学，每天通过脚本处理成千上万的数据，每天苦逼的处理各个数据格式，数据清洗，数据加工，数据分类/聚类，好不容易生成一些数据洞察结果，也需要用一大堆脚本和数据进行二次验证...最后，谁也不知道大数据是什么，好像和数据之间没有太多本质的区别，只是多了一个“大”字而已。 来源：极客头条
这是一个全新的系列，每篇文章将会尝试用一分钟的短视频，解读ClickHouse的某部分重要逻辑。...众所周知，表引擎是ClickHouse的一大特色，可以说正是由表引擎决定了一张数据表的最终性格，它拥有何种特性、数据以何种形式被存储以及如何被加载。...作为MergeTree的第一篇解读，我想从它的分区合并规则讲起。 为什么呢？ 合并树(MergeTree)，合并树，顾名思义，关键在合并二字。...在数据的写入过程中，数据总会以数据片段的形式被写入磁盘，且数据片段不可修改。伴随着每一批次的写入(每执行一次INSERT)，MergeTree都会按照分区规则生成一个全新的分区目录。...你也可以阅读《ClickHouse原理解析与开发实战》的MergeTree原理解析章节，它全方位的解读了MergeTree的方方面面。
大数据是一个用来描述大量数据的术语，包括结构化数据和非结构化数据，这些数据每天都会淹没企业。它包括信息量、创建和收集信息的速度，以及所覆盖数据点的种类或范围。...如今，“数据科学”经常被企业和组织用作处理大量数据的通用术语，无论是准备、清理、分析数据还是可视化数据以揭示模式。...02 数据分析师 数据分析师收集、处理和执行统计数据分析，为组织得出有意义的结论。 数据分析师将大型数据集转化并处理成可用的形式，如报告或演示。...像传统的工程师一样，数据工程师建立和维护数据 "管道"，将数据从一个系统连接到另一个系统，使数据科学家能够获得信息。...正因为如此，数据工程师被要求了解数据科学中使用的几种编程语言，如Python、R和SQL。 04 数据架构师 数据架构师主要是设计和创建数据管理系统的蓝图，然后由数据工程师建立。
本文是大数据解读篇，在这篇文章里我们将回顾2015展望2016，看看过去的一年里广受关注的技术有哪些进展，了解下数据科学家这个职业的火热。...、eBay的韩卿，来为大家解读2015里的进展。...【回顾2015】 1 关键技术进展 Hadoop： Hadoop作为大数据平台中最基础与重要的系统，在2015年提高稳定性的同时，发布了多个重要功能与特性，这使得Hadoop朝着多类型存储介质和异构集群的方向迈进了一大步...它的基本思想是，通过打标签的方式为不同的节点赋予不同的属性，这样，一个大的Hadoop集群按照节点类型被分成了若干个逻辑上相互独立（可能交叉）的集群。...2015年Kylin的主要发展都在Streaming OLAP上，为了支持低延迟的数据刷新，从整体的架构和设计上都做了相当大的重新设计，目前已经可以支持从Kafka读取数据并进行聚合计算的能力，同时提供
又如何对大模型进行微调呢？ 1....在此过程中，索引模块将文档或网站分解为较小的段落，并将它们转换为可以存储在向量数据库中的向量。然后，当用户提交查询时，索引模块计算嵌入式查询与数据库中每个向量之间的向量相似度。...//arxiv.org/abs/1810.04805 https://github.com/huggingface/peft https://github.com/rasbt 一文读懂“语言模型” 解读...TaskMatrix.AI 深度学习架构的对比分析 解读ChatGPT中的RLHF 解读Toolformer 知识图谱的5G追溯 图计算的学习与思考 AI系统中的偏差与偏见 面向AI 的数据生态系统 机器学习与微分方程的浅析...神经网络中常见的激活函数 老码农眼中的大模型（LLM） 《深入浅出Embedding》随笔 机器学习系统架构的10个要素 清单管理？
有许多产品几乎完全建立在 RAG 之上，覆盖了结合网络搜索引擎和 LLM 的问答服务，到成千上万个数据聊天的应用程序。很多人将RAG和Agent 作为大模型应用的两种主流架构，但什么是RAG呢？...RAG 基本上是 Search + LLM 提示，可以通过大模型回答查询，并将搜索算法所找到的信息作为大模型的上下文。查询和检索到的上下文都会被注入到发送到 LLM 的提示语中。...像pinecone 这样的向量数据库可以构建开源搜索索引，为输入文本增加了额外的存储空间，还增加了一些其他工具。关于向量数据库，可以参考解读向量数据库。...answer = response.choices[0].message["content"] return answer 关于提示词和提示词工程的更多介绍可以参考OpenAI 的提示词工程手册以及解读提示工程...搜索的索引 面向RAG的大模型应用的关键部分是用于搜索的索引，它存储前面得到的向量化内容。当然，查询总是首先向量化，对于 top k 分块也是一样的。
张凡幸，人工智能初阶小白，初学Python，喜欢数据分析、爬虫相关内容 微信公众号：学习随笔（ID：walker398） 前言： 数据森麟公众号收到读者来稿，一篇关于《爱情公寓》电影版的数据分析，在此向张凡幸同学表示感谢...上万条评论解读《西虹市首富》是否值得一看，恰巧《爱情公寓》电影版上映，10年青春，来看看大家是怎么去吐槽的。...，有待考究，可是1千多条的数据清除无效地图城市也花了不少时间），然后进行数据分析，详情请见后文。...上篇的pandas也在这里有应用，主要是涉及对数据表的排序、计算处理。...---- 如果大家周围有对数据分析&数据挖掘感兴趣的朋友，欢迎在朋友圈分享&转发我们的公众号，让更多的朋友加入数据森麟。
上周，腾讯云数据库盛典上，腾讯云数据库品牌全新升级。 除了升级外，腾讯副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏还指出数据库发展的三个变化，分别是： 云原生 国产化 开源共建 ? ...在支撑这些业务的同时，腾讯云数据库也一直在不断把这些优秀的内部产品开放给外界使用，基于十多年的深耕，腾讯云数据库构建出了一套全站的数据库家谱的支撑体系，基于腾讯的物理中心，包括腾讯的可控操作系统，腾讯云数据库在之上构建了包括关系型...、非关系型、分析型以及分布式全系列的数据库PaaS产品，在整个PaaS平台之上，腾讯云数据库还为用户提供可用并且好用的SaaS产品，如数据迁移、运维诊断和智能监控等，还有可视化的云图以及BI分析，以数据库智能管家...在政务领域，腾讯云数据库同样发挥着不可磨灭的作用，自17年起，支持数字广东积极探索政务信息化和数字化建设的新模式，至今，数字广东的政务云平台上已经运行的几十个省职单位的数据库，超大规模的数据量都是采用腾讯云数据库...在数据库领域，腾讯云数据库同样在不断贡献自己的开源产品，推动整个数据库领域更好地突破，19年，腾讯云数据库曾开源了支撑微信支付业务的TBase（现TDSQL PG版），而就在结束不久的Techo开发者大会上
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）来自谷歌人工智能语言研究人员发表的论文
基于用于与模型交互的token数量以及不同模型的不同速率，大模型的使用成本可能大不相同。...因此，tokenization是影响运行大模型的成本和性能的一个重要因素。...4.3 tokenization面临的挑战: 处理噪声或不规则文本数据 真实世界的文本数据通常包含噪音、不规则性或不一致性。...App Qcon2023: 大模型时代的技术人成长（简） 论文学习笔记：增强学习应用于OS调度 《深入浅出Embedding》随笔 LLM的工程实践思考 解读大模型的微调 解读ChatGPT中的RLHF...解读Toolformer 解读TaskMatrix.AI 解读LangChain 浅析多模态机器学习 Agent 与对象的辨析 深度学习架构的对比分析 老码农眼中的大模型（LLM） 系统学习大模型的
JUC 中提供了三种常用的辅助类，通过这些辅助类可以很好的解决线程数量过 多时 Lock 锁的频繁操作。这三种辅助类为：
每次都是基于大专委专家委员的观点收集整理、投票、汇总、解读，最终形成年度预测，此预测是大专委集体智慧的结晶。...2016年大数据发展十大趋势 2016年大数据发展十大趋势 1. 可视化推动大数据平民化 2. 多学科融合与数据科学的兴起 3. 大数据安全与隐私令人忧虑 4. 新热点融入大数据多样化处理模式 5....我们预测，在这一过程中，将有更多面向民众的大数据可视化公司涌现。 2.多学科融合与数据科学的兴起 大数据并不是简单的“大的数据”。...群体智慧和黑天鹅 上述是对CCF大数据专家委员会专家们观点的统计结果和解读分析，难以涵盖专家们的独特观点和黑天鹅判断。但是这样的群体性预测，仍具有很高的参考价值。...作者：CCF大数据专家委员会 内容来源：36大数据
在一场近期举办的网络研讨会上，Stefan Ried 博士 (Cloudflight) 和 Mat Keep (MongoDB) 对行业展开了深刻剖析，并梳理了五大流行趋势。...会议上，Stefan Ried 博士详细阐述了五大趋势，并分析了企业如何驱动数据创新，以立于不败之地。随后，Mat Keep 就如何开展具体工作分享了海量实用信息，轻松应对云端数据管理的大趋势。...这一举措为欧洲企业甚至公共政府机构铺平了道路，向三大基础云场景迈进。 1. 在无需任何变动的情况下，即可将现有原工作负载搬运、转移至云端的新 IaaS 环境。 2....数字孪生的三大领域存在以下产品：在现代自动化生产（工业 4.0）中，订购某个产品，会制造出生产孪生，使得与生产相关的信息（如各项配置）被分享至供应链中的所有生产环节。...总结 五大趋势均围绕着云原生数据管理展开。传统数据库或许可以满足云基础架构上的特定目标，但只有现代云原生应用程序数据平台，才能兼顾原始应用程序的迁移以及多重新云原生应用程序的研发。
当然这个预测并不是神预测，而是反映了大数据专家委这样一百多位委员对大数据的看法，大家基于这个预测可以有不同的解读。 ? ?...2017年大数据发展趋势十大预测 机器学习继续成智能分析的核心技术 人工智能和脑科学相结合，成为大数据分析领域的热点 大数据的安全和隐私持续令人担忧 多学科融合与数据科学兴起 大数据处理多样化模式并存融合...这是对整个十条发展趋势的基本解读，我们简单回顾一下从2012年底做的2013年的预测，到今年预测，从2013年概念化的对大数据的趋势预测，到2014年开始更关注价值，数据背后的价值。 ?...这里面城市数据、图形图象数据、语音数据和视频数据这四方面是大家认为突破的点，可以解读为现在大数据专家委研究的重点可能在这几个方面，语音数据和视频数据放在一起，因为它们票数是一样的。...我想这一些单项的调研和预测，其实每个人都可以有自己的解读，我这里只呈现一个初步的解读，我想这些数据，大家可以有自己的理解，并由此产生2014年大家对于大数据技术产业和应用方面一个新的决策，希望对大家明年的决策有所帮助
同样，数据中台对于企业内部不同角色的价值也不同，下面分别从董事长、CEO、 CTO/CIO、IT 架构师、数据分析师这 5 个角色的视角详细解读数据中台。...从早期的数据管理平台到后来的客户数据平台，再到如今大热的数据中台，这些工具成为企业探索数字化转型的抓手。董事长在布局数字化战略转型之际，需要紧跟市场发展，积极了解各个方法论的“前世今生”。...2 CEO 视角下的数据中台 作为企业数字化转型的总负责人，CEO 需要明确数据中台在企业转型中的作用，了解转型需要的核心能力，利用数据中台成功转型。CEO 应从以下几个角度解读数据中台的价值。...在市场不断变化、产品模式不断更新、用户增长日益困难、 粗放式经营模式执行遭遇阻力时，打造以业务驱动为目的的数据中台是企业突破与转型的重要途径。 CTO/CIO 可以以下角度解读数据中台。 1....实现数据打通 数据中台可以打通数据孤岛，形成数据闭环，构建企业数据资产，为数据分析师提供稳定、持续的数据赋能业务的生产能力。数据中台可呈现全域数据，令数据分析师的分析维度更全面、分析结果更准确。
公众号后台回复：“大数据”，获取本文资料 中国信通院发布了《大数据白皮书(2019)》(以下简称“白皮书”)，这是中国信通院第四次发布大数据白皮书。...白皮书在前三版的基础上，聚焦一年多来大数据各领域的发展，探讨了大数据技术、产业、应用、安全及数据资产管理的进展和趋势。...白皮书显示，2019年以来，全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势，也正在进入新的阶段。...当前，大数据技术呈现出六大融合趋势： (一)算力融合：多样性算力提升整体效率 (二)流批融合：平衡计算性价比的最优解 (三)TA 融合：混合事务/分析支撑即时决策 (四)模块融合：一站式数据能力复用平台...(五)云数融合：云化趋势降低技术使用门槛 (六)数智融合：数据与智能多方位深度整合 ?
元数据定义 “元数据是关于数据的数据”。从数据、信息、知识和智慧人类认知领域的层次结构来讲，数据是通过工具或机器搜集的原始资料。确切地说，数据是原始、未经处理的资料或潜在信息。...元数据应用领域较广，种类甚多， 按照不同应用领域或功能，元数据分类有很多种方法或种类，元数据一般大致可为三类：业务元数据、技术元数据和操作元数据。...元数据架构可分为三类：集中式元数据架构、分布式元数据架构和混合元数据架构。 集中式元数据架构： 集中式架构包括一个集中的元数据存储，在这里保存了来自各个元数据来源的元数据最新副本。...保证了其独立于源系统的元数据高可用性；加强了元数据存储的统一性和一致性；通过结构化、标准化元数据及其附件的元数据信息，提升了元数据数据质量。集中式元数据架构有利于元数据标准化统一管理与应用。...元数据是用数据管理数据，是快速查找数据、精确定位数据、准确地理解数据和快速使用数据的关键。元数据管理还须符合数据标准、较高的数据质量、数据安全、数据共享、合理顺滑管理流程。
在这种大变革的时代背景下，腾讯 IMWeb 前端团队也正在与时俱进得进行着技术更新、优化与升级，结合自身这一年的快速发展，IMWeb 团队为大家带来 2020 年大前端技术趋势解读。...数据来源：https://octoverse.github.com 相比于同类型工具，如 Elm、ClosureScript、CoffeeScript 等，TypeScript 可谓是一马当先： 数据来源...2、三大框架 React 当先 前端界的三大主流框架：React、Angular 和 Vue.js，今年仍是炙手可热。此外，在过去一年，这三大主流框架还迭代了许多版本。...通过 Node.js 统一管理数据接口，可以通过图形化配置，快速创建接口，组合不同数据源的数据；支持多组件灵活配置生成页面的能力，扩展组件库，开发常用组件；复杂页面和接口逻辑支持低代码扩展。...低代码进阶：深度解读低代码概念，以及在团队低代码系统的实践方案； 全栈开发：落地过程中的经验分享，关于效率、质量、性能的思考。
在这种大变革的时代背景下，腾讯IMWeb前端团队也正在与时俱进得进行着技术更新、优化与升级，结合自身这一年的快速发展，IMWeb团队为大家带来2020年大前端技术趋势解读。...数据来源：https://octoverse.github.com 相比于同类型工具，如Elm、ClosureScript、CoffeeScript等，TypeScript可谓是一马当先： 数据来源：...2、三大框架React当先 前端界的三大主流框架：React、Angular和Vue.js，今年仍是炙手可热。此外，在过去一年，这三大主流框架还迭代了许多版本。...通过Node.js统一管理数据接口，可以通过图形化配置，快速创建接口，组合不同数据源的数据；支持多组件灵活配置生成页面的能力，扩展组件库，开发常用组件；复杂页面和接口逻辑支持低代码扩展。...低代码进阶：深度解读低代码概念，以及在团队低代码系统的实践方案； 全栈开发：落地过程中的经验分享，关于效率、质量、性能的思考。 紧追技术前沿，深挖专业领域 扫码关注我们吧！
前言 自Vue.js 3.0爆出，三大主流框架，写法也是越来越相似，越来越贴近 WebComponents 标准，而周边应用层面的封装已经开始指数级增长。...之后 Model 1 和 Model 2 等企业开发模型渐渐成熟，出现了 Struts、Spring、Hibernate 三大框架。...缓存使用：native app 主要是对 sqlite 缓存，以及文件读写操作，而 PWA 对缓存数据库操作支持的非常好，足以应对各种场景。 基本能力补齐，比如推送。...除了体积非常大以外，使用安装也极为麻烦。 Spotify 的 PWA 桌面版应用体验是非常好的，在 mac 上丝般顺滑。 ?...我们可以利用 PC/H5 快速发版本的优势，快速验证 AI 算法，继而为移动端提供更好的模型和数据上的支撑。 多端对齐，打好组合拳。既然不能在移动端有更大的突破，大家只能在细节上血拼。
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