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八大观点，解读大数据

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

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一分钟视频解读ClickHouse MergeTree

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。

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4位专家解读2015大数据技术进展

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

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解读 | 数据分析领域七大热门职业

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。

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解读大模型的微调

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？

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大模型系列——解读RAG

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。

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数据解读

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。

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腾讯云数据库品牌升级，大咖解读数据库三大变化

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

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【论文解读】大模型算法发展

然而，考虑到早期的研究人员不太可能用大量的计算来训练语言模型，因此论文不太可能在分析的时间段内观察到如此大的下降。...算法改进的规模依赖性，以及在论文的数据集中缺乏对如此大的效率提高的直接观察，这表明需要进一步的研究和更全面的数据来验证这些外推。...高质量数据的可用性有限。论文在分析中使用的方法在很大程度上依赖于多年来的数据样本。...然而，论文估计算法改进的困惑减少很大；可能比评估程序的变化所能解释的要大。论文将在附录E.2.3中扩展一下这些点。无法在数据使用中区分数据质量和效率。...然而，在数据效率的情况下，这遇到了一个问题——论文测量到的数据需求的减少是由于数据质量的提高，还是由于算法使用数据的能力的改进？这不是一个论文的模型能回答的问题。

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大模型的温度？解读Temperature

解读大模型的参数大模型应用系列：从Ranking到Reranking 大模型应用系列：Query 变换的示例浅析从零构建大模型之Transformer公式解读如何选择Embedding Model...关于嵌入模型的10个思考解读文本嵌入：语义表达的练习解读知识图谱的自动构建 “提示工程”的技术分类大模型系列：提示词管理提示工程中的10个设计模式解读：基于图的大模型提示技术大模型微调...：RHLF与DPO浅析 Chunking：基于大模型RAG系统中的文档分块大模型应用框架：LangChain与LlamaIndex的对比选择解读大模型应用的可观测性大模型系列之解读MoE 在大模型...Embedding》随笔 LLM的工程实践思考大模型应用设计的10个思考基于大模型（LLM）的Agent 应用开发解读大模型的微调解读向量数据库解读向量索引解读ChatGPT中的RLHF...解读大模型（LLM）的token 解读提示词工程（Prompt Engineering）解读Toolformer 解读TaskMatrix.AI 解读LangChain 解读LoRA 解读RAG 大模型应用框架之

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大模型系列之解读MoE

Mixtral 8x7B 的推出，使我们开始更多地关注基于MoE 的大模型架构，那么，什么是MoE呢？ 1....这种方法允许将 MoE 嵌入到多层网络中的某一层，使得模型既大又高效。而且，由研究开始探索基于输入令牌动态激活或停用网络组件的方法。...在推理过程中，与其他大模型相比，参数数目相同的 MoE 模型表现出更快的推理速度。尽管有许多参数，但只使用了一个子集，从而导致更快的预测。 3....发生这种专门化是因为专家接收并学习他们在处理数据时最有效的数据类型。反馈回路: 有一个反馈回路在起作用的时候，如果一个专家模型在某种类型的数据方面做得更好，门控机制将更有可能向该专家发送类似的数据。...]) moe_model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) 一句话小结在复杂的门控机制指导下，智能地结合多个专家网络，基于MoE 系统的大模型提供了强大的灵活性

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NLP大魔王 · BERT 全解读

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

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解读大模型（LLM）的token

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

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JUC 三大辅助类解读

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：

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五大数据趋势解读 | 锁定当下，驱动未来

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。

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CCF：2017年大数据发展趋势报告及解读

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

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【CCCF专栏】2016年大数据发展趋势预测解读

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

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五大管理视角详细解读数据中台

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。

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2019大数据白皮书发布（附PPT解读）

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 ?

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使用大模型开发“数据解读大师”应用，同事们惊呆了

并且由于数据质量的问题，可能会导致大模型推理能力的下降，这都是国产大模型面临的问题。...“数据解读大师”的诞生 GLM-4-Plus的出现加速了我实现想法的进程，我把这个应用命名为“数据解读大师”，是真正可以简化数据分析流程、加速数据赋能业务的效率工具。...测试数据用的是一份汽车销售数据，某家汽车销售公司在1-6月份三款车型的销售情况，字段包含日期、产品、类型、销量、单价、总收入，让大模型帮忙解读。...，需要针对用户给出的数据进行准确地解读和合理地建议，输出一份数据分析报告。...总的来说，通过这次“数据解读大师”的开发，我发现大模型还是有很多好玩好用的地方，后面会继续解锁更多玩法。

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