然而，目前教育界对教育大数据还没有形成清晰的认识，有一些关键问题亟需澄清，比如教育大数据究竟是什么，有何独特性?需要采集哪些教育数据?如何进行教育大数据的战略定位?教育大数据的价值如何体现?...教育关乎国计民生，而教育问题又异常复杂，需要一大批教育大数据研究者与实践者，充分发挥其创造性，将数据挖掘、学习分析、人工智能、可视化等先进技术与教育现实问题相结合，方可破解当前教育发展之难题。...虽然我国教育改革的攻坚方向和重点举措已经明确，但是如何科学、有序、有效地全面推进改革则成为亟需解决的关键问题。...大数据在教育领域究竟该如何全面“落地”，有无可推广的成熟应用模式，仍是困扰教育界的一大难题。...3.教育大数据的治理问题 信息时代每时每刻都在产生海量的、各种来源、多种类型的教育数据，如何协同多方力量进行高效的教育数据治理是摆在每位教育管理者面前的现实问题。
软件定义的基础架构保证了数据中心的灵活性和敏捷性，但许多IT专业人员仍然面临诸如成本问题和实施问题等挑战。...基础设施架构师表示，该公司还计划通过软件定义网络的自动化和编排功能来更新其“大而扁平的网络”。 目前，该公司的IT部门正在努力为其开发人员提供足够的测试环境。...对于其他人来说，软件定义的基础设施是意外问题的次要解决方案。Wayne Morse是位于达拉斯的IT服务商Jacobs科技公司的网络管理员和系统分析师，他表示，该公司在24台服务器上运行本地存储。...他说：“问题是，我们的服务器的磁盘空间不足，我们需要在多台服务器上共享这些资源。” Morse表示，由于成本问题，该公司的IT部门没有实施SAN。...多年来，Walt Bainey一直关注软件定义的数据中心市场，他表示，因为成本问题，其IT团队没有推出大量的计算存储或者对网络进行不断的修改，因此没有采用SDDC。
公司在高速发展中，总会遇到各种各样的网络问题，今天笔者和大家分享一个“公司网站存储需求”的实际案例。...案例背景 客户公司网站的存储需求越来越大，已有NAS存储服务器的空间不能满足业务日趋增长的需求，此时网站面临如下问题： 网站存储扩容需要另行申请采购和做规划采购，需要一定周期才能使用，无法解决燃眉之急...下面就来介绍一下这套方案： 迁移步骤 以一个网站静态数据服务器（static servers）的平滑迁移为例： 第一步：申请开通互联通对象存储服务； 第二步：创建存储空间Bucket； 第三步：上传文件...产品推介 互联通对象存储服务是互联通为客户提供的一种海量、弹性、高可靠、高性价比的对象存储产品，它提供了基于Web门户和基于REST接口两种访问方式，同时提供专门针对非结构化数据的海量存储形态、通过标准的服务接口...，提供非结构化数据（图片、音视频、文本等格式文件）的无限存储服务。
本次演讲内容分为四部分：第一，简单介绍一下蔚来的业务；第二，分享一下蔚来的 AI 大模型应用架构是怎样布局、设想的；第三、第四部分，分别是从整个人工智能算法应用和大模型应用的两个角度出发介绍蔚来在这一领域的实践...其实核心还是刚刚提到的“大小模型驱动”，保留小模型的同时，在不同的特定场景下结合大模型的能力升级智能体验。...其实我们最终想解决的只有一个问题，就是能不能通过一些非常简单的数据、用 1 到 2 个核心算法去解决所有业务场景的问题。 这是我们现在正在尝试的一个解法，即打通所有底层数据。...首先，每个公司都有自己的品牌调性，Logo 如何设计、放在什么位置都要依循一定的规范，我们还要围绕规范问题不断优化迭代。...刚刚也提到过，对于这一问题我们要辩证看待，在不同的场景下，有时幻觉可以给我们带来帮助，但有时需要我们解决。从大模型技术本身来说，业务应用怎么和大模型的幻觉共存是个永恒的话题。
在这篇文章中，我们将深入探讨Redis支持的数据类型以及如何解决大Key问题。通过了解Redis的数据类型以及相应的使用场景，我们可以更好地利用Redis的特性来满足各种数据存储需求。...同时，对于大Key问题的解决策略，将帮助我们在处理大规模数据时提高性能和效率。让我们一起进入Redis的世界，探索其数据类型和大Key问题的解决方案。...2.4 Big Key的危害？ 阻塞请求 内存增大 阻塞网络 影响主从同步、主从切换 2.5 如何解决Big Key问题？...对大Key进行拆分 对大Key进行清理 监控Redis的内存、网络带宽、超时等指标 定期清理失效数据 压缩value 三、预防Big Key 预防Big Key问题主要可以从以下几个方面入手： 评估大Key...异步删除：对于大Key的删除，可以考虑使用异步删除的方式，以避免删除操作阻塞其他操作。 四、总结 在我们平时开发的时候，一定要注意大Key的问题，以免在生产环境出现问题。
在访问量急剧增大的情况下,数据库每秒能处理多少个QPS就显得很重要了。...大量的并发和超高的CPU 大量的并发: 数据库连接数被占满(导致网页提示503) 超高的CPU使用率: 因CPU的资源耗尽出现了宕机 解决方法 你需要设置一下MySQL的最大连接数max_connections...解决方法 减少从服务器的数量 进行分级缓存 避免使用select *进行查询 分离业务网络和服务器网络 大表 记录行数巨大,单表超过千万行 表数据文件巨大,表数据文件超过10GB 大表对查询的影响 慢查询...解决数据库中的大表 分库分表把一张大表分成多个小表 难点 分表主键的选择 分表后跨分区数据的查询和统计 可能会影响后端业务,需要大量的人力物力 大表的历史数据归档 优点 减少对前后端业务的影响 难点 归档时间点的选择...如何进行归档操作
如何拆分 split命令上场。...能不能好好命名一下呢？...规范命名 使用-d参数可以用数字作为新的文件后缀： $ split -l 2 test.txt -d $ ls test.txt x00 x01 x02 还可以用-a指定后缀数字的长度（默认是2...）： $ split -l 2 test.txt -d -a 4 $ ls test.txt x0000 x0001 x0002 不过开头的x实在看不顺序，我们还可以指定前缀，比如指定前缀为test...比如无论大小，行数，拆分为3个文件： $ split -n 4 test.txt $ test.txt xaa xab xac xad 其他方法 当然了，打的日志文件可以不用那种创建临时文件打开的方式
生产者的消息没有投递到MQ中怎么办？从生产者弄丢数据这个角度来看，RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息。...处理消息队列丢数据的情况，一般是开启持久化磁盘的配置。...那么如何持久化呢，这里顺便说一下吧，其实也很容易，就下面两步①、将queue的持久化标识durable设置为true,则代表是一个持久的队列②、发送消息的时候将deliveryMode=2这样设置以后，...启用手动确认模式可以解决这个问题①自动确认模式，消费者挂掉，待ack的消息回归到队列中。...解决这个问题可以采取两种方案： 1.一种是对于日常细致处理，分清哪些是可以恢复的异常，哪些是不可以恢复的异常。
如何解决大模型的「幻觉」问题？...什么是大模型「幻觉」 在人类生活中，幻觉表示虚假的但是我们分辨不清楚的事物，在大语言模型中，[幻觉]即代表模型生成的虚假的文本，这中情况很容易导致一些错误的发生 造成大模型「幻觉」的原因 语言模型的训练数据...这些先验知识可能并非总是准确或适用于所有情境，因此在某些情况下可能导致模型产生幻觉。 对抗性攻击： 恶意用户可以通过巧妙设计的输入来欺骗模型，导致其生成虚假或误导性的输出，从而引发幻觉。...模型的结构和参数： 模型的结构和参数设置也可能影响其性能。一些模型可能更容易受到特定类型的误导，或者在处理特定类型的输入时更容易出现问题。...这可能包括更长的输入序列、更复杂的模型结构或者使用上下文敏感的注意力机制。 领域适应和微调： 对于特定领域或任务，可以进行领域适应或微调，以提高模型在特定场景下的准确性。
如何进行读写分离 由开发人员根据所执行的SQL类型连接不同的服务器 由数据库中间层实现读写分离 读写分离时，需要注意，对于实时性要求比较高的数据，不适合在从库上查询（因为主从复制存在一定延迟（毫秒级））...由于我们persistence_timeout设置的是120秒，所以接下来的120秒如果一直运行以上命令可以发现，一直访问的是同一个server_id 下面我们在192.168.3.102上查看一下...对于延迟敏感的业务无法自动在主库执行 使用MaxScale解决读压力大的问题 MaxScale介绍 支持高可用，负载均衡，良好扩展的插件式数据库中间层软件 MaxScale允许用户开发和定制适合自己的插件...监控插件 用于对后端数据库进行实时监控，以便将前端请求发送到正确的（即正常的可以对外提供服务的）数据库中 5....为路由模块创建mysql账号 用来读取mysql系统库下的表，获取后端数据库的权限 mysql> create user scaleroute@'192.168.3.%' identified by '
SQL Key Mapping 我们在 TiKV 上面构建了一个分布式数据库 TiDB，它是一个关系型数据库，所以大家需要关注的是一个关系型的 table 是如何映射到 key-value 上面的。...那么这个表里面的数据是如何对应到 TiKV 的呢？ 在 TiDB 里面，任何一张表都有一个唯一的 ID，譬如这里是 11，任何的索引也有唯一的 ID，上面 name 就是 12，age 就是 13。...当我们使用 Unique 来查询的时候，会先找到对应的 PK，然后再通过 PK 找到对应的数据。...当我们使用 Index 来查询的时候，会先 seek 到第一个大于等于 i + Index ID + age 这个 key 的数据，然后看前缀是否匹配，如果匹配，则解码出对应的 PK，再从 PK 拿到实际的数据...结语 上面简单的介绍了下 TiKV 读写数据的流程，还有很多东西并没有覆盖到，譬如错误处理，Percolator 的性能优化这些，如果你对这些感兴趣，可以参与到 TiKV 的开发，欢迎联系我 tl@pingcap.com
大数据的技术正在不断前进发展着，我们现在已然是身处于大数据时代中，身边处处充满了大数据，待大数据技术的蓬勃生长，能够为社会、为我们带来的便利不会仅此而已，未来的大数据技术会更加成熟。...那是因为以前的互联网技术还不够成熟，大数据的发展也会相对的缓慢，而现在通过互联网的进步，也顺带帮助了大数据技术的成长。因此，大数据的发展潜力还在不断增长着。...3801213fb80e7becd704c717242eb9389a506b6e.jpg 三、工作 我们说完了大环境和政策支持，那么接下来就关注最本质的问题了-工作。...前面你吹的再厉害也没用，大家都是学技术都是出来找工作的，那么大数据的工作到底如何呢？我们从三个方面来说 Big-Data-Strategy.jpg 1....但现在处于大数据发展的时代，大数据需求也在不断提高，大数据人才供不应求。 3. 薪资：这个问题是大家最关注的了吧，光有前景还不行，得需要有“钱景”。那么我们就来看看大数据相关岗位的平均薪资。
页尾更多“数学”“机器学习”“大数据”干货！ 我是计算机专业的研究生。...大多数数院的学生往往到研究生才会接触算法与数据结构，而且往往是作为选修，很少会去编程实现某个算法)；相反，学计算机的同学则对证明的过程不够重视，喜欢从直觉上去分析一个算法的正确性，而更重视数据结构的设计和编程实现...但是，亦有许多的优化问题在这一阶段是传统的优化理论所无能为力的，因为这些复杂函数的未知参数的数量常常会达到成百上千的量级（所谓「学习」，就是通过算法去对这些参数进行估计），解决如此高维的函数极值问题是非常困难的...常常在课上调侃数学系的一些老师，说那些老师找到他想做和大数据有关的项目，因为现在这个很热。他很郁闷，说「什么是大数据，计算机科学研究的就是大数据呀，一直都是...」。...（一部分）学数学的认为自己是在和上帝对话，容不得半点噪音和不美丽的东西；（一部分）搞计算机、机器学习的认为那些做纯理论的都在整些没用的东西，虚无缥缈，解决不了实际问题。
本文将一些典型的问题列举出来，希望能引起开发团队的注意，帮助他们绕过这些安全问题的“坑”。...在这种情况下，攻击者很可能会尝试把这个URL里面的USER ID从100修改为其他数值，以期望应用返回指定用户的信息。...3 不经意间泄露的业务信息 会说话的ID 资源ID是RESTful URL中很重要的一个组成部分，大多数情况下这类资源ID都是用数字来表示的。...返回多余的数据 前后端分离的情况下，两者之间通常以JSON作为数据传输的主体。...5 总结 开发出一个具备足够安全性的应用不是件容易的事情，本文中提到的只是RESTful架构风格下，众多安全问题中比较典型的一部分而已。
比如在华盛顿三温暖门口，你看哪个老板最春风得意，上去算一卦说老板的命数是“不赌不知时运到，不嫖不知身体好”老板龙颜大悦，赏钱也就到手了。...你看，逆向选择就是这么有效，极大提高了蒙中的概率。 对数据分析的借鉴意义在于：以往出现过的业务问题，很可能再次发生。...如果发现问题苗头或者数据异常，立马报警。如果业务部门忘了，这就是数据分析的大功一件。如果业务们没忘，我们也可以报一声平安无事，让大家安心。 第三种：投石问路。...请业务部门认真和数据分析师沟通问题，我们才能更好地帮助到大家。 算法工程师不是算命工程师，数据分析师是医生不是穿着道袍的天师，我们没有未仆先知的本领。...数据分析师的工作就和医生一样，病人讲病情讲的清楚，我们诊断速度就快。病人闭嘴什么都不讲，我们就只能让病人花几千块抽血验尿做CT，搞一大堆检查。费时又费力。大家相互配合才是提升效率的良方。
问题来了，那我们怎么预测某个病人是否会得癌症呢？AdaBoost 是这样给出答案的： 第一轮，AdaBoost 拿走一些训练数据，然后测试每个学习器的准确率。...以我的经验来看，数据集的属性一般都不是独立的。 这样就和下面的问题联系起来了… 为什么要把算法称为朴素的(naive)呢？...换句话说，如果算出属性1 和2，等式算出的数据属于 A 类的概率大小。 等式这样写解释为：在属性1和属性2条件下，分类 A 的概率是一个分数。...第四步：计算其他类时也做类似的计算： 因为0.252大于0.01875，Naive Bayes 会把长形，甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢？...由于我们已经讲过决策树是如何分类数据的了，我们就直接跳过进入正题了… CART和 C4.5对比如下： 这是个监督算法还是非监督的呢？
美国有一整套复杂且不断变化的信息政策（法律、法规和备忘录），用来管理信息的生命周期，从信息的生成、信息的传播、再到信息处理和归档，涉及到如何在数据可获取、隐私、安全问题、数字资产管理、归档和保存等问题上寻求平衡...在大数据时代我们如何保护隐私？我们如何确保数据的质量和准确性？在目前的归档和保存条件下，如何管理我们的数字资产？大数据时代我们能否发展有力的数据再利用政策？...在大数据创新中，政府需要对他人使用其数据所造成的损害承担责任，确保对公众的保护。 政策建议 大数据带来了一系列问题，而当前的政策框架却无力解决这些问题，这就需要一个大数据的治理模式。...当大数据应用不断整合来自不同机构、政府以及家庭的数据集以期发现新思路并为决策和政策制定提供信息时，向个人清晰地进行数据利用和再利用政策的指导也非常必要，从而使个人能够在知情的情况下，做出与其个人数据相关的决定...然而，我们也需要考虑与管理大数据相关的一系列政策问题，包括隐私、准确性、可获取性、公平和保存政策等，并建立整体性的大数据治理模式。 摘自CIO时代网 36大数据
作者 | 鲁冬雪 随着大数据、人工智能和云计算等技术的不断发展，大模型成为了企业数据体系中不可或缺的一部分。大模型趋势下，企业数据体系面临着新的挑战和机遇。...为此，在数据治理领域有多年实践经验的何昌华博士在刚刚结束的 ArchSummit 全球架构师峰会 2023（深圳站）中就《大模型趋势下的企业数据体系思考》展开了分享，他从“大模型的火爆引发数据处理进入新次元...何博士举了一个例子：“当企业要做一个决策，希望通过一个清晰的报表看一下过去三个月的交易额的变化来决定业务未来如何调整，但是真正的大模型可能比人做出更好的决策，它可能看的是 10 个指标，然后做对比进行反复的迭代...3 大模型与企业数据的“终极未来”：充分协同 过去大数据和 AI 一直面临着一个问题，那就是虽然具有强大的能力，而且也很容易演示，但是在各种场景下能否被广泛地使用一直是一个挑战。...目前数巅科技的愿景就是完美实现“大模型与企业数据的充分协同”，正如何博士在演讲后接受 InfoQ 专访时所说的那样，“我希望企业可以通过我们的产品能够充分地把数据能够管好、用好，能够跟大模型深度地协同起来
01 大模型的进化与升级 通用大模型通常基于大量多样化的数据集训练，具备强大的通用性和适应广泛应用场景的能力。...，帮助法务人员更高效的发现问题。...03 行业垂直大模型训练中的数据治理问题 垂直大模型的训练和维护成本高昂，且技术要求复杂。...在行业垂直大模型的应用与发展过程中，数据治理面临众多挑战，这些问题如果处理不当，不仅会影响模型的性能，更有可能引起法律和道德的争议。 以下是几个主要的数据治理问题。...数据隐私与安全性：随着数据规模的扩大，保护个人隐私和数据安全成为了一个重大挑战。训练大模型所需的数据集可能会包含敏感信息，如个人身份详情、行为数据等，这些信息如果未经适当处理可能导致隐私泄露问题。
01、大模型的进化与升级 通用大模型通常基于大量多样化的数据集训练，具备强大的通用性和适应广泛应用场景的能力。...，帮助法务人员更高效的发现问题。...03、行业垂直大模型训练中的数据治理问题 垂直大模型的训练和维护成本高昂，且技术要求复杂。...在行业垂直大模型的应用与发展过程中，数据治理面临众多挑战，这些问题如果处理不当，不仅会影响模型的性能，更有可能引起法律和道德的争议。 以下是几个主要的数据治理问题。...数据隐私与安全性：随着数据规模的扩大，保护个人隐私和数据安全成为了一个重大挑战。训练大模型所需的数据集可能会包含敏感信息，如个人身份详情、行为数据等，这些信息如果未经适当处理可能导致隐私泄露问题。
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