如果需要训练的数据大小不大，例如不到1G，那么可以直接全部读入内存中进行训练，这样一般效率最高。
10 月 23 日是世界雪豹日，这一天，腾讯将雪豹带到了公众视野，呼吁大众保护珍稀动物。这是一个名为”神秘雪豹在哪里“的小程序，也是腾讯科技公益互助计划在生态环保领域的创新尝试，它的诞生耗时 2 个月，涉及产品研发 30 余人。
Transformer的模型动辄以GB论大小，参数量也不断突破亿、十亿，这种大模型想要应用在移动端或者给没有高端显卡「平民」玩家使用，也是十分困难。
如果你在开发网站时曾经尝试通过框架或是浏览器的 fetch、XHR 请求过外部 API 的话，那么一定遇到过跨域请求，还有那个触目惊心的 CORS 错误信息；今天咱们来讨论跨域问题的原因以及解决方法。
众所周知，自2015年以来微博的业务发展迅猛。如果根据内容来划分，微博的业务有主信息（Feed）流、热门微博、微博推送（Push）、反垃圾、微博分发控制等。每个业务都有自己不同的用户构成、业务关注点和数据特征。庞大的用户基数下，由用户相互关注衍生的用户间关系，以及用户千人千面的个性化需求，要求我们用更高、更大规模的维度去刻画和描绘用户。大体量的微博内容，也呈现出多样化、多媒体化的发展趋势。 一直以来，微博都尝试通过机器学习来解决业务场景中遇到的各种挑战。本文为新浪微博吴磊在CCTC 2017云计算大会Spa
这是我的博客系列“ Elasticsearch简介”的第一篇文章。本系列旨在指导您入门Elasticsearch，了解其功能，现实生活中的用例以及熟悉Elasticsearch堆栈中的其余组件。该博客将为您简要介绍Elasticsearch，其提供的解决方案以及选择Elasticsearch服务的原因。
1、Copy阶段：ReduceTask从各个MapTask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定阈值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
在说 3D 图表以前，首先要明确两个概念，一个是数据的维度，一个是呈现数据载体的维度。对于数据的维度，一维的数据呈现，但是呈现的载体是二维的平面图，比如饼图：
数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析最终的结果更加准确，更加有说服力。一般情况下，数据分析分为以下几个步骤：
数据可视化的目标是传达来自数据分析工作流的关键结果。 虽然图表需要美观，但可视化的首要目标不是“高颜值”。
本文为媒矿工厂编译的技术文章 原标题：Media, linked media and applications 原文链接：https://www.linkedin.com/pulse/media-li
最近基于 Android StackBlur 开源库，根据自己碰到的需求场景，封装了个高斯模糊组件，顺便记录一下。
一旦获得了查询嵌入q ，只需要在嵌入空间搜索距离接近的项目——这是最近邻问题（nearest neighbor problem）。例如，可以根据相似度得分返回前k个项目。
今日洞见 文章作者及图片来自ThoughtWorks：熊节。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 大数据是当下最热门的IT主题之一。据麦肯锡的分析，大数据能使信息更透明、能让决策者获得更精确翔实的绩效信息、能针对客户群体提供更准确的定制、能提升组织
大数据是指其大小和复杂性无法通过现有常用的工具软件，以合理的成本，在可接受的时限内对其进行捕获、管理和处理的数据集。这些困难包括数据的收入、存储、搜索、共享、分析和可视化。大数据要满足三个基本特征（3V），数据量（volume）、数据多样性（variety）和高速（velocity）。数据量指大数据要处理的数据量一般达到TB甚至PB级别。数据多样性指处理的数据包括结构化数据、非结构化数据（视频、音频、网页）和半结构化数据（xml、html）。高速指大数据必须能够快速流入并且能得到快速处理。
Dataset数据结构应用非常灵活，因为它本质上是一个Sequece序列，其每个元素可以是各种类型，例如可以是张量，列表，字典，也可以是Dataset。
No.36期 并行算法 Mr. 王：今天我们来谈一个新的话题——并行算法。 小可：并行？并行是不是说，一个任务由多个人同时做呢？ Mr. 王：通俗地讲是这样的。有很多问题，当数据规模比较大时，如果单独由一台计算机来做，就会变得费时费力，我们希望可以将一个问题交由多台计算机进行处理和解决。这就是我们要研究的并行算法。 小可：那具体要怎么做呢？如果把整个任务分开给多台计算机来做，我们就要想办法把任务分割开，还要对它们提交的结果进行综合，这对于一些复杂的问题还是有一定难度
clusterProfiler4.0同步支持最新版GO和KEGG数据，支持数千物种的功能分析，应对不同来源的基因功能注释（如cell markers, COVID-19等）提供了通用的分析方法，适用各类组学数据（RNA-seq, ChIP-seq, Methyl-seq, scRNA-seq…）。新版本尤其实现多组数据间自由比较，如不同条件、处理等，并内置系列流行辅助工具，如数据处理包dplyr、可视化包ggplot2等，方便分析人员用熟悉的方式自由探索，实现数据高效解读。
多数伏在案前敲击键盘的程序员或许都曾憧憬：黑框眼镜、格子衬衫、脚踩凉拖背后的另一番模样的自己。
3月27日，腾讯健康新冠疫情模块国际版（TH_COVID19_International）正式开源，为全球抗击新冠肺炎疫情贡献科技力量。过去两个月，通过“腾讯健康”小程序，新冠疫情模块为中国用户提供了超过60亿次的疫情动态查询服务，及时、准确、直观的疫情数据统计，为民众正确抗疫提供了必要的信息。 腾讯健康新冠疫情模块国际版以地图和数据统计曲线展现全球疫情统计数据，涵盖新确诊病例、累计确诊病例、治愈数、死亡数等统计维度，也聚合了权威媒体来源的动态疫情报道，以H5网页呈现，方便全球民众通过手机获得及时的疫情
来源：知乎 良好研究方法 作者：求知鸟 pythonic生物人 本文约2400字，建议阅读5分钟本文为你总结统计学常犯错误。 1. 变量之间关系可以分为两类： 函数关系：反映了事务之间某种确定性关系 相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的；反映了事务间不完全确定关系； 2. 为什么要对相关系数进行显著性检验？ 实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到一个较大的相关系数值（尤其是时间序列数值） 当样本数较少，相关系数就很大。当样本量从100减少到40后，相关系数
目前赵永兵老师已在中科院广州健康院成立研究团队，正在招聘人才，具体见生信宝典头条。 在哺乳动物细胞中，转录因子（transcription factors，TFs）以合作的方式结合到基因组的顺式调节元件（或调控区域，cis-regulatory elements）上形成增强子（enhancers），并根据生长、发育以及环境的需要来调控基因的时空表达。人类基因组编码超过1600种不同的转录因子，而每一个调控区域通常包含多个转录因子结合位点 (TF binding sites)，因此解码转录因子结合到基因组调控区域的过程对于阐明基因转录调控的机制非常关键。
2018年IT战略趋势分为三类： 数据中心趋势、技术趋势、IT&OT趋势。虽然众多领域正在兴起多种趋势，但数字化转型依然将是2018年IT战略的重头戏。 一 数据中心趋势 01 生产力的提高与人员、流程和业务成果的关系将更加密切 根据经济合作与发展组织的调查，尽管过去10年新技术呈火山爆发式的增长，但生产力相比前10年却在减缓。据相关人士分析，这是因为新流程的龟速前行，没有跟上新技术的快步发展。 在餐饮行业，Airbnb颠覆传统酒店行业，创建出了新的业务模式，在不到10年的时间里增长到了300亿美元的市场估
注: 2016年9月4日，CDAS2016第三届中国数据分析师行业峰会在北京国际会议中心成功举办，中国电信云计算重点实验室执行副主任杨明川主任，在峰会上做了题为《中国电信灯塔大数据应用实践》的主题演讲
MapReduce 是谷歌 2004 年（Google 内部是从03年写出第一个版本）发表的论文里提出的一个概念。虽然已经过去15 年了，但现在回顾这个大数据时代始祖级别概念的背景、原理和实现，仍能获得对分布式系统的很多直觉性的启发，所谓温故而知新。
相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的；反映了事务间不完全确定关系；
随着网络攻击手段的日益复杂化，网络安全领域所面临的威胁也愈发严重。在这种情况下，如何有效地处理和分析与大量的攻击数据，以找出其中的关键线索，成为网络安全分析师们所面临的重要挑战。本文将针对这一问题进行分析并提出相应的解决方案。
给你两个下标从 0 开始的整数数组 nums1 和 nums2 ，请你返回一个长度为 2 的列表 answer ，其中：
在gin框架中，我们知道用bind函数（或bindXXX函数）能够将请求体中的参数绑定到对应的结构体上。同时，你也会发现在gin中有很多bind或bindXXX函数，比如ShouldBind、ShouldBindQuery、ShouldBindHeader、ShouldBindJSON等等。那么，他们之间有什么不同呢？本文带你深入了解这些bind函数的使用。
什么是卡片式设计 我们在各个APP中常常见到的那些承载着图片、文字等内容的矩形区块就是我们所说的卡片，它们作为不同类型内容的入口而存在，当你点击它的时候能够看到看到更多详细的内容。卡片是对这种内容容器的最形象的称谓，它们和现实世界中的卡片非常相似。 在卡片正是“入侵”用户界面之前，各式各样的卡片存在于我们周围：银行卡，身份证，名片，甚至连便利贴都算是卡片。所以，我们对于卡片有着极为直观的认知，它存在于我们周围，每天都和我们打交道。当我们面对卡片式界面的时候，会下意识地接受它们形同卡片的属性，自然地与界面进行
作者｜Bhavya Geethika| 翻译｜卢谊 转自｜数据客（微信ID: idacker） 导读：美国IT和数据中心权威期刊《CRN》杂志又推出了年中榜单，在大数据领域评出了十大最酷的创业公司，这些公司业务包括商业智能、商业和视觉分析、Hadoop技术和基于云的系统。 大数据仍是增长最快的领域之一的IT行业研究员Wikibon预测大数据技术市场今年将增长近22%,至333.1亿美元。 去年，创业公司在大数据领域似乎集中在帮助企业更容易和有效分析数据和获取价值。包括在Hadoop方面提供技术分析数据和
今年，在 OpenAI 的 ChatGPT 展现出了惊人表现后，一众明星大佬纷纷表示自己为新技术激动得“彻夜不眠”。
我们是否还需要另外一个新的数据处理引擎？当我第一次听到flink的时候这是我是非常怀疑的。 在大数据领域，现在已经不缺少数据处理框架了，但是没有一个框架能够完全满足不同的处理需求。 自从Apache spark出现后，貌似已经成为当今把大部分的问题解决得最好的框架了，所以我对另外一款解决类似问题的框架持有很强烈的怀疑态度。 不过因为好奇，我花费了数个星期在尝试了解flink。一开始仔细看了flink的几个例子，感觉和spark非常类似，心理就倾向于认为flink又是一个模仿spark的框架。但是随着了
今天我们来看另外几个对称呈现相关的经典作品，重点讲第一个，因为这个作品无论是从呈现对称效果的宏大性上，还是里面数学原理和魔术结合之巧妙上，都是那么的天衣无缝！
大数据文摘作品，转载需授权 编译： 郭姝妤 姚佳灵 校对：吴怡雯 你已经花了无数时间来创建和进行一系列的活动，现在你终于准备好了要把结果展示给老板看。你已经精心排练了你的演示报告，对整个工作感觉好极了，除了那张展现结果表述得不是很清楚的幻灯片。 就算数据的其余部分很吸引人，你知道老板总是会不自觉地把注意力集中到那张表述不太清楚的幻灯片上。虽然你可能不喜欢那样，但是我们认为任何活动最重要的部分是在所有工作都做完了才到来的。换句话说，那张图是十分重要的。 当然，做一张简单的图表很容易，但是要让你的下次
我理解是把一个数据执行一个方法，转换成另外一个数据。举个例子：mapper 函数把输入的字符串转换成大写。map()方法执行这个 mapper 函数。
来源：知乎 良好研究方法 作者：求知鸟 pythonic生物人本文约2400字，建议阅读5分钟本文为你总结统计学常犯错误。 1. 变量之间关系可以分为两类： 函数关系：反映了事务之间某种确定性关系 相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的；反映了事务间不完全确定关系； 2. 为什么要对相关系数进行显著性检验？ 实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到一个较大的相关系数值（尤其是时间序列数值） 当样本数较少，相关系数就很大。当样本量从100减少到40后，相关系数大概
「服务类型（Scheme）」 指明将被使用的协议（Protocol）。「协议」指定数据如何传输以及如何处理请求。当你查看协议时，你就能很好地理解这个 URL 的用途。（例如是带有 SMTP、POP3、IMAP 的电子邮件协议，还是获取和管理 git 仓库的 SSH 请求，或者是针对 Web 的 HTTP 请求。）
个人用户门户是完全由用户自己定制的纯个性化信息“窗口”，以用户为中心，为用户提供一个单一页面的入口，整合系统中或其他系统的多方面的业务应用。打通系统内外部、各部门或业务系统之间的数据呈现，能实时从系统
通过将关联条件作为Map输出的key，将两表满足Join条件的数据并携带数据所来源的文件信息，发往同一个ReduceTask，在Reduce中进行数据的串联。
虽然国内必须翻墙才能登录YouTube，但想必大家都知道这个网站。基本上算是世界范围内视频领域的最大的网站了，坐拥10亿量级的用户，网站内的视频推荐自然是一个非常重要的功能。本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法，文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节，还给了不少practical lessons and insights，很值得精读一番。下图便是YouTube APP视频推荐的一个例子。
由于Elastic X-Pack是面向收费的，所以我们不妨也把X-Pack放进去，看看哪些是由X-Pack带来的，在阅读官网文档时将方便你甄别重点：
你已经花了无数时间来创建和进行一系列的活动，现在你终于准备好了要把结果展示给老板看。你已经精心排练了你的演示报告，对整个工作感觉好极了，除了那张展现结果表述得不是很清楚的幻灯片。
假如你正在开发一款股票市场监测程序，它会从不同来源下载 XML 格式的股票数据，然后向用户呈现出美观的图表。
Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 外链信息分析规则 和地域信息分析一样，在外链分析系统中， 我们也只是统计活跃用户、总会话以及跳出会话这三个指标的数据。 其中活跃用户和总会话个数和地域分析一样
作者丨徐阿衡 学校丨卡耐基梅隆大学硕士 研究方向丨QA系统 实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从 0 开始（start from scratch），一个在 CN-DBpedia 基础上补充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。 1. CN-DBpedia 构建流程 知识库可以分为两种类型，一种是以 Freebase，Yago2 为代表的 Curated KBs，主要从维基百科和 WordNet 等知识库中抽取大量的实
c语言提供内存动态分配的函数有：malloc、calloc、realloc，在使用这些函数时必须包括其头文件，分别为：<malloc.h>、<stdlib.h>、<alloc.h>
为了回馈我们的开发者社区，我们查看了数千个项目的数据库，发现了 JavaScript 中频度最高的 10 种错误。我们会告诉你什么原因导致了这些错误，以及如何防止这些错误发生。如果你能够避免落入这些 “陷阱”，你将会成为一个更好的开发者。 数据才是王道，我们收集并分析了出现频次排前 10 的 JavaScript 错误。 Rollbar 会收集每个项目的所有错误，并总结每个错误发生的次数。我们通过根据 “指纹”（rollbar 用到的一种算法，详见：https://rollbar.com/docs/gr
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