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】大驱动制造

这是因为,云计算、大、人工、机器学习等技术的发展将驱动人类迈向更高境界,动着人类各种生产工具的化和现代化,其带来产业变革和就业结构的影响将超越过去300年工业化的历史。 无论是对消费需求所产生的海量与信息进行与挖掘,还是对产品生产和产品运行期间产生的海量的及时收集、和分析,都离不开大动制造业转型升级,成为大驱动的制造,最大的难题是“化”和“价值化”。 配合该战略,英特尔还及时出了新的至强系列服务器器,以便更为紧密地监控、管和控制系统利用率,以更低的总体拥有成本实现更大的中心效率。 在医疗、电信、金融等行业大方案和案例中,英特尔提供了为大核心应用而开发的创新产品和技术,包括够为大采集和分析提供支持的英特尔凌动、英特尔至强D和英特尔至强E3器平台等,实现高效横向扩展以承载大分布式存储

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Python4款加速神器

上面搜索是新功,大家可以体验看看 在科学计算、机器学习、以及深度学习领域,Python 是最受欢迎的语言。 但这些库都仅仅受限于单机运算,当量很大时,比如50GB甚至500GB的集,这些库的力都显得捉襟见肘,打开都很困难了,更别说分析了。 有了这些工具,即便是亿级你也可以应对自如。 ,以一种更方便简洁的方式量,与Spark这些大框架相比较,Dask更轻。 Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性(不浪费内存),一旦存为内存映射格式,即便它的磁盘大小超过 100GB,用 Vaex 也可以在瞬间打开它(0.052 秒)。

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    算法(一)——音乐歌单

    题记:引擎根的分类根源,分为基于人口统计学的(用户年龄或性别相同判定为相似用户)、基于内容的(物品具有相同关键词和Tag,没有考虑人为因素),以及基于协同过滤的(发现物品,内容或用户的相关性 )、以及基于模型的(机器学习,所谓机器学习,即让计算机像人脑一样持续学习,是人工领域内的一个子领域)。 算法: 潜在因子(Latent Factor)算法。 应用领域:“网易云音乐歌单个性化”、“豆瓣电台音乐”等。 关键因素: 评分矩阵的UV分解的解。 因此我们队张三四首歌中得分最高的B,对李四得分最高的C,王五B。 如果用矩阵表示即为: ?         由于面对海量的让用户自己给音乐分类并告诉我们自己的偏好系显然是不现实的,事实上我们获得的只有用户行为

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    阅读】系统性解读大框架

    但假以时日,Flink必然会改变框架的格局。 六、大框架的选择 1.对于初学者 由于Apache Hadoop在大领域的广泛使用,因此仍作为初学者学习框架的首选。 除了可用于批和流系统,Spark还支持交互式查询、图计算和机器学习。Spark在未来几年内仍然会是大的主流框架,同学们认真学习。 英语不算太差的同学尽量去撸官方文档。 其次,一些比较好的书也会对学习有很大帮助。相对于网络资源,书的优点是系统的列出了需要掌握的技,缺点是时效性不高,尤其是中文版的书。 其他 由于Samza技术比较新,相对也没那么热门,所以并没有什么靠谱的书可以。 Storm作为成熟的技术,世面上的中文书籍很多,但却没有一本书获得众口一词的好评,所以这里也没有

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    系统算法实战】 Spark :大框架

    技术相比,Spark有如下优势: Spark提供了一个全面、统一的框架用于管各种有着不同性质(文本、图表等)的集和源(批量或实时的流)的大的需求. 官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍,甚至够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍 架构及生态 通常当需要量超过了单机尺度(比如我们的计算机有4GB 的内存,而我们需要100GB以上的)这时我们可以选择spark集群进行计算,有时我们可需要量并不大,但是计算很复杂,需要大量的时间,这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源 Spark组成(BDAS):全称伯克利分析栈,通过大规模集成算法、机器、人之间展现大应用的一个平台。也是、云计算、通信的技术解决方案。 目前,Spark官方采用这种模式,所以,许多公司在实际应用中也采用该模式。 3.

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    工具|利用python-cdo高效气象

    命令行的方式有其优势,比如简单易操作,可扩展性更强等,利用cdo的python接口也有其特有的优势,比如: 通过numpy/narray可以进行直接的操作 临时文件自动 灵活的并行化计算 条件操作 ,当需要大量时,可以控制输出文件的输出,从而节省大量的时间(前提是不需要输出文件或是输出文件本身已经存在了)。 python-cdo提供了多线程方式,可以并行执行的任务。 绘图 够直接操作 numpy/narray 的好之一就是好之后既可以直接进行绘图。 最后,值得一提的是,cdo 和 xarray 够有效的集成,从而可以很好的利用 xarray 所营造的生态,更高效的进行、分析和可视化。

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    系列01:人工系统

    或许大半的人会认为没有半毛钱的关系,这让我想到了前几天周末在知乎上怼的一个问题,问题的核心就是:“现在大都很low了,大家都是去搞人了”。 这典型就是对于人工定义认知的问题,个人认为人工就是一个偏业务的定义,多维度多学科交叉的概念,压根儿就不好以技术维度去对比去评判。其核心的三要素就是:算法、计算力以及。 围绕大量的基础,对基础进行特征,然后构建有用的业务算法模型,然后基于分布式的基础架构计算力,将算法模型的用于实际的生产环境,以机器替代人工的作业,以提升效果与效率,达到机器化的目标。 所以,追究其本质,其实也是算法模型+计算过程+基础的流程,并且最终达到了机器自动化、化的效果,从广义的角度来说,或许复杂一些的系统或许也纳入人工的范畴了(真心怕那种一说到人工=神经网络的选手 第一,好的系统一般情况下很依赖于用户的行为,因为从用户行为中自然一窥用户的一些偏好所在,但实际情况是,用户的行为并不是这么容易的,当用户行为不够的时候,基于用户行为的分析结论就是个伪命题

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    用于快速开发 3D 软件的开源库 —— Open3D | Github 项目

    Open3D 是一个可以支持 3D 软件快速开发的开源库。Open3D 前端公开了一组用 C++ 和 Python 写成的精心挑选的结构和算法,后端高度优化并设置为并行。 Library for {3D} Data Processing}, journal = {arXiv:1801.09847}, year = {2018}, } 核心特征: 基本的3D结构 基本的3D算法 场景重建 表面对齐 三维可视化 Python绑定 支持的编译器: Linux:GCC 4.8 及以上版本 OS X:XCode 8.0 及以上版本 Windows:Visual

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    金融科技&大产品:Stratifyd大分析平台

    Stratifyd大分析平台是Stratifyd大团队设计和研发的快速分析响应解决方案,其核心是以非结构化的AI为主,将非结构化文本和所有结构化有机的结合起来。 Stratifyd平台是基于Stratifyd的大实践经验以及对大和分析痛点的认识,其设计念是让用户灵活地构建模型,敏捷地进行多维分析,并可随时随地阅览实时报表及外网关联,底层具有很强的水平扩展力 1、全方位360度核心提炼Insights - 有效对内外部进行清洗,提炼和分析,大量减少分析组逐一整的时间,将更多时间用在驱动决策上。 通过相关性分析,可以为客户已有的产品或单独设计产品。 公司拥有强大的非结构化分析力,致力于进企业在商业领域的进步。

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    Github项目 | cuDF:加快流程的DataFrame库

    cuDF 是一个基于 Apache Arrow 列内存格式的帧库,它是一个 GPU DataFrame 库,可以进行加载,连接,聚合,过滤等操作。 cuDF 提供了类似 pandas 的 API,工程师和科学家都很熟悉它们,他们可以使用它轻松地加快工作流程,而无需深入了解 CUDA 编程的细节。 请参阅 Demo Docker Repository(https://hub.docker.com/r/rapidsai/rapidsai/),根正在运行的 NVIDIA CUDA 版本选择一个标签。

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    :PCA原

    01 — 回顾 昨天送了机器学习的基本介绍: 主成分分析的背景; 主成分选取的必要性; 什么是的主成分; 作为引入,先从概念上说了说如何选取主成分,大概要根每个特征的方差。 有需要了解的,请参考:机器学习降维之PCA 今天,尝试导下如何选择主成分。基本任务便是拿到一堆,它有 n 个特征,现在要从中选择 k 个特征,作为主特征。 如下图,学成绩和外语成绩的变动范围都挺大的,我们在上图画出了2个第一主成分可的大致方向,哪个颜色表示的方向更有可接近第一主成分的方向呢? ? 下面给出论上的初步导,对给定的一组, ? 今天的送主要降维,提取主成分时的论支撑。明白了主成分提取的原后,明天通过一个例子具体说明PCA由 n 个特征降维为 k 个特征的例子分析。

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    Instagram的Explore系统

    作者:Ivan Medvedev, Haotian Wu, Taylor Gordon 编译:ronghuaiyang 导读 给大家介绍一下Instagram的Explore系统的一些概要。 开发 Explore 的基础构建模块 在我们着手建立一个引擎来每天上传到 Instagram 上的大量照片和视频之前,我们开发了一些基本的工具来满足三个重要的需求。 这些定制技术是实现我们目标的关键: 使用 IGQL 快速迭代:一种新的领域特定语言 构建最优算法和技术是 ML 社区正在进行的一个研究领域,根任务的不同,选择正确的系统的过程可会有很大的不同。 例如,一种算法可有效地识别长期兴趣,而另一种算法可在根最近的内容识别方面表现得更好。 最后,根这些帐户,我们可以找到这些帐户发布或参与的媒体。 ? 这张图展示了Instagram Explore的一个典型的召回过程。

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    给研究思路就集,还分析语料“毒性”,CMU博士后等人出NLP神器

    明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 说出你的研究思路,就给你合适的集: 当然还可自己按需检索,同时标出不同集的热度: 更厉害的是直接帮你分析集。 语料中是否包含仇恨言论、性别歧视语料等,所占比例是多少,通通都告诉你。 以上,是一个名叫DataLab的通用平台。 它包含1715个集,提供诊断、搜索、全局分析、标准化4方面的功。 不仅可以帮助用户分析的特征,还对不同集进行标准化。 再来看标准化上。 DataLab提供86个功,可以将不同的集标准化为统一格式。 如果你构建模型时不知道该用什么样的集,还直接问DataLab。 DataLab就给出20个集任君选择,每一个点进去还有更加详细的介绍。 除了提供集分析和,DataLab还可以根现有的为大家提供一些全球视野的分析。

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    阅读】大助力制造成“有源之水”

    张亚勤谈到人工时如是说。   人工要超越、统治人类,目前来看难以实现,很多力是晶体芯片的物特性没有办法突破的。 大是制造业制造的基础,其在制造业大规模定制中的应用,包括采集、、订单管化制造、定制平台等。定制达到一定的量级,就可以实现大应用。    通过对大的挖掘,实现流行预测、精准匹配、时尚管、社交应用、营销送等更多的应用。同时,大够帮助制造业企业提升营销的针对性,降低物流和库存的成本,减少生产资源投入的风险。 制造在动过程中最严重的问题之一就是设备标准不统一,一旦有标准可循,生产难度也会降低。  工业4.0就是利用大、物联网,把it(信息技术)和ot(计算技术)结合起来。 制造业企业对这些进行,进而传递给设备,进行挖掘、设备调整、原材料准备等步骤,才生产出符合个性化需求的定制产品。

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    技术研究 | 冰水专题 | 1st

    应该包括以下几方面的功: (1)集成〔Data Integration) 集成主要是将多文件或多库运行环境中的异构进行合并,解决语义的模型性。 该部分主要涉及的选择、的冲突问题以及不一致问题。 用于进行知识发现的来自多个实际系统,因而存在着异构的转换问题。 它们包含了机器学习算法的各种实现,诸如过滤或提取的预,以及诸如缩放、归一化或混洗(shuffle)的科学功科学家需要编写相对底层的代码来进行探索性分析与准备。 此外,该类工具还帮助解决了和机器学习算法的实现,因此没有太多项目经验的平民科学家也可以使用它们。一些工具甚至够提出建议,这些建议有助于用户预、显示和分析集。 这些工具在底层人工的驱动下变得越来越。 下面的例子展示了如何使用两个开源科学工具KNIME和RapidMiner 来预Titanic集: ?

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    读|大动人工发展 AI+X将实现人工生活化

    猿报道,人类对人工一直非常着迷,好莱坞给大众塑造了众多未来世界的场景,却也使人工被过度神化而给人一种可望不可及的距离感,事实上,人工已经悄然走进了我们的生活。 经过了将近60年的发展,互联网和大动人工迎来了春天,语音识别、人脸识别、机器人、无人驾驶等人工技术均取得了突破性进展。 从另一角度来看,除了提高安全保障,人脸识别技术的运用够使Uber获得所有注册司机的真实有效信息,来构建用户大中心并为平台的管和决策提供必要的帮助。 人脸识别低于万分之一的误识率和单次毫秒级业务效率,可以满足风险防控和业务动双方面的刚性需求。 2015年央行发布 《加强账户管通知》 鼓励探索使用生物识别技术来加强银行对客户身份认证的管,可见上层和技术投身商用的积极态度,随着政策开始一步步向创新所倾斜,通过终端办相关业务进行预设的人脸身份鉴权验证

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    阅读】从“三元战略”到“六维”的工厂

    所谓“六维论”,就是在设备联网+远程采集的基础上,实现化的生产过程管与控制,从6个方面打造适合中国国情的工厂。 在工厂里,人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作,生产出来的产品解自己被制造的细节以及将如何使用,够回答“哪组参被用来我”、“我应该被传送到哪里”等问题。 通过工业互联网的形式对熔炼、压铸、热、涂装等字化设备进行采集与管,如采集设备基本状态,对各类工艺过程进行实时监测、动态预警、过程记录分析等功,可实现对加工过程实时的、动态的、严格的工艺控制 6、决策支持,是基于大分析的决策支持,形成管的闭环,以实现字化、网络化、化的高效生产模式。   、自动化、信息化化管与控制,通过底层设备的互联互通、基于大分析的决策支持、可视化展现等技术手段,实现生产准备过程中的透明化协同管控设备化的互联互通、化的生产资源管化的决策支持

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    】五分钟搞懂!!!

    的本质 解决组织、制度、流程关于的问题,解决认责,可信,一致的问题,提供平台、工具、方法 范围的确定 的蓝图规划及其目标 确定主题域及主题域边界(此需要业务调研 一般是从源端进行管控治的主要问题: 关键信息孤岛,分布在多个孤岛,不跨组织传播 组织内不就一个主源达成一致 质量问题引发的业务流程和交易的失败 不正确或丢失造成合规性和绩效管的问题 假如上游未遵守治规则,下游要做哪些防范措施和技术手段以尽可保证自己灾备规则和系统:没有人管控的了别人的做法和想法,那么就要做好部门本身的灾备规则和系统,比如从小讲,ODS 接入后在 DW 清洗时要注意 NULL 值,不管这个字段以前有没有 NULL 值, 从大讲,就是完善部门自己的代码书写规范,每次发版需要严格 CodeReview,如果从系统角度出发,比如第三方,就做一个第三方统一接入系统,从源头规范化格式,比如业务线,就采取业务中台模式,所有统一统一管

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    金融科技&大产品:星环人工平台

    4、应用场景/人群 Sophon适用的场景包括但不限于: 金融行业:信用风险、客户生命价值、商圈分析、用户画像、投顾、风险控制、量化投资、实时、流失预警、问答系统、语义搜索、知识图谱、图像识别 电信行业:垃圾短信检测、套餐网络优化、用户行为分析、精准营销、用户流失分析 电商行业:用户行为分析、用户画像、产品 工业行业:生产设备故障检测、可靠性维护 交通源行业:车牌识别、图像识别 、物体检测 政府机构:文本挖掘、舆情分析、新词发现 5、产品功 一、 一站式图形化人工开发环境 整个流程都可以通过拖拽式操作包括:导入、探索与预览、、特征工程、算法选择、模型训练 预览与探索:丰富的可视化展示和统计分析。用户可以对进行多种可视化展示,并进行质量和特征分析,从而为后续的和特征工程做准备。 3. :完善和多样的预。 算法选择:高性的分布式算法。用户可以选择单机和分布式算法,包括常见的分类、回归、聚类、、时序、统计等机器学习算法,也包括多种经典的神经网络,以及NLP和图像相关领域的算法。

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