这是因为，云计算、大数据、人工智能、机器学习等技术的发展将驱动人类智能迈向更高境界，推动着人类各种生产工具的智能化和现代化，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数据与信息进行处理与挖掘，还是对产品生产和产品运行期间产生的海量数据的及时收集、处理和分析，都离不开大数据。 推动制造业转型升级，成为大数据驱动的智能制造，最大的难题是“数据化”和“价值化”。 配合该战略，英特尔还及时推出了新的至强系列服务器处理器，以便更为紧密地监控、管理和控制系统利用率，以更低的总体拥有成本实现更大的数据中心效率。 在医疗、电信、金融等行业大数据方案和案例中，英特尔提供了为大数据核心应用而开发的创新产品和技术，包括能够为大数据采集和分析处理提供支持的英特尔凌动、英特尔至强D和英特尔至强E3处理器平台等，能实现高效横向扩展以承载大数据分布式存储
上面搜索是新功能，大家可以体验看看 在数据科学计算、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，当数据量很大时，比如50GB甚至500GB的数据集，这些库的处理能力都显得捉襟见肘，打开都很困难了，更别说分析了。 有了这些工具，即便是处理亿级数据你也可以应对自如。 ，能以一种更方便简洁的方式处理大数据量，与Spark这些大数据处理框架相比较，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能（不浪费内存），一旦数据存为内存映射格式，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）。
腾讯云精选爆款云服务器限时体验20元起，云数据库19.9元/年起，还有更多热门云产品满足您的上云需求
题记：推荐引擎根据的分类根据数据源，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推荐（发现物品，内容或用户的相关性推荐 ）、以及基于模型的推荐（机器学习，所谓机器学习，即让计算机像人脑一样持续学习，是人工智能领域内的一个子领域）。 推荐算法： 潜在因子（Latent Factor）算法。 应用领域：“网易云音乐歌单个性化推荐”、“豆瓣电台音乐推荐”等。 关键因素： 评分矩阵的UV分解的理解。 因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B，对李四推荐得分最高的C，王五推荐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数显然是不现实的，事实上我们能获得的数据只有用户行为数据。
但假以时日，Flink必然会改变数据处理框架的格局。 六、大数据处理框架的选择 1.对于初学者 由于Apache Hadoop在大数据领域的广泛使用，因此仍推荐作为初学者学习数据处理框架的首选。 除了可用于批处理和流处理系统，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数据处理的主流框架，推荐同学们认真学习。 推荐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能，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推荐。 Storm作为成熟的技术，世面上的中文书籍很多，但却没有一本书能获得众口一词的好评，所以这里也没有推荐。
技术相比，Spark有如下优势： Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求. 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，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍 架构及生态 通常当需要处理的数据量超过了单机尺度(比如我们的计算机有4GB 的内存，而我们需要处理100GB以上的数据)这时我们可以选择spark集群进行计算，有时我们可能需要处理的数据量并不大，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)：全称伯克利数据分析栈，通过大规模集成算法、机器、人之间展现大数据应用的一个平台。也是处理大数据、云计算、通信的技术解决方案。 目前，Spark官方推荐采用这种模式，所以，许多公司在实际应用中也采用该模式。 3.
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可以进行直接的数据操作 临时文件自动处理 灵活的并行化计算 条件处理操作 ，当需要处理大量数据时，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提供了多线程处理方式，可以处理能并行执行的任务。 绘图 能够直接操作 numpy/narray 数据的好处之一就是处理好之后既可以直接进行绘图。 最后，值得一提的是，cdo 和 xarray 能够有效的集成，从而可以很好的利用 xarray 所营造的数据处理生态，更高效的进行数据处理、分析和可视化。
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：“现在大数据都很low了，大家都是去搞人智能了”。 这典型就是对于人工智能定义认知的问题，个人认为人工智能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、计算能力以及数据。 围绕大量的基础数据，对基础数据进行特征处理，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能力，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，达到机器智能化的目标。 所以，追究其本质，其实也是算法模型+计算过程+基础数据的流程，并且最终达到了机器自动化、智能化的效果，从广义的角度来说，或许复杂一些的推荐系统或许也能纳入人工智能的范畴了（真心怕那种一说到人工智能=神经网络的选手 第一，好的推荐系统一般情况下很依赖于用户的行为数据，因为从用户行为中自然能一窥用户的一些偏好所在，但实际情况是，用户的行为数据并不是这么容易的，当用户行为数据不够的时候，基于用户行为的分析结论就是个伪命题
Open3D 是一个可以支持 3D 数据处理软件快速开发的开源库。Open3D 前端公开了一组用 C++ 和 Python 写成的精心挑选的数据结构和算法，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数据结构 基本的3D数据处理算法 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
Stratifyd大数据分析平台是Stratifyd大数据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数据的AI处理为主，将非结构化文本数据和所有结构化数据有机的结合起来。 Stratifyd平台是基于Stratifyd的大数据实践经验以及对大数据处理和分析痛点的认识，其设计理念是让用户灵活地构建数据模型，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数据，底层具有很强的水平扩展能力 1、全方位360度智能核心提炼Insights - 有效对内外部数据进行清洗，提炼和智能分析，大量减少数据分析组逐一整理数据的时间，将更多时间用在驱动决策上。 通过相关性分析，可以为客户推荐已有的产品或单独设计产品。 公司拥有强大的非结构化数据分析能力，致力于推进企业在商业智能领域的进步。
cuDF 是一个基于 Apache Arrow 列内存格式的数据帧库，它是一个 GPU DataFrame 库，可以进行加载，连接，聚合，过滤等数据操作。 cuDF 提供了类似 pandas 的 API，数据工程师和数据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/），根据正在运行的 NVIDIA CUDA 版本选择一个标签。
01 — 回顾 昨天推送了机器学习数据预处理的基本介绍： 主成分分析的背景； 主成分选取的必要性； 什么是数据的主成分； 作为引入，先从概念上说了说如何选取主成分，大概要根据每个特征的方差。 有需要了解的，请参考：机器学习数据预处理：数据降维之PCA 今天，尝试推导下如何选择主成分。基本任务便是拿到一堆数据，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，数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个第一主成分可能的大致方向，哪个颜色表示的方向更有可能接近第一主成分的方向呢？ ? 下面给出理论上的初步推导，对给定的一组数据， ? 今天的推送主要推理了数据降维，提取主成分时的理论支撑。明白了数据主成分提取的原理后，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。
作者：Ivan Medvedev, Haotian Wu, Taylor Gordon 编译：ronghuaiyang 导读 给大家介绍一下Instagram的Explore智能推荐系统的一些概要。 开发 Explore 的基础构建模块 在我们着手建立一个推荐引擎来处理每天上传到 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 构建最优推荐算法和技术是 ML 社区正在进行的一个研究领域，根据任务的不同，选择正确的系统的过程可能会有很大的不同。 例如，一种算法可能有效地识别长期兴趣，而另一种算法可能在根据最近的内容识别推荐方面表现得更好。 最后，根据这些帐户，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推荐的一个典型的召回过程。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 说出你的研究思路，就能给你推荐合适的数据集： 当然还可自己按需检索，同时标出不同数据集的热度： 更厉害的是能直接帮你分析数据集。 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，通通都能告诉你。 以上，是一个名叫DataLab的通用数据处理平台。 它包含1715个数据集，提供数据诊断、数据搜索、全局分析、标准化处理4方面的功能。 不仅可以帮助用户分析数据的特征，还能对不同数据集进行标准化处理。 再来看标准化处理上。 DataLab提供86个功能，可以将不同的数据集标准化处理为统一格式。 如果你构建模型时不知道该用什么样的数据集，还能直接问DataLab。 DataLab就能给出20个数据集任君选择，每一个点进去还有更加详细的介绍。 除了提供数据集分析和处理功能，DataLab还可以根据现有的数据为大家提供一些全球视野的分析。
张亚勤谈到人工智能时如是说。 人工智能要超越、统治人类，目前来看难以实现，很多处理能力是晶体芯片的物理特性没有办法突破的。 大数据是制造业智能制造的基础，其在制造业大规模定制中的应用，包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造、定制平台等。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用。 通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用。同时，大数据能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。 智能制造在推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就是利用大数据、物联网，把it(信息技术)和ot(计算技术)结合起来。 制造业企业对这些数据进行处理，进而传递给智能设备，进行数据挖掘、设备调整、原材料准备等步骤，才能生产出符合个性化需求的定制产品。
数据预处理应该包括以下几方面的功能: （1）数据集成〔Data Integration) 数据集成主要是将多文件或多数据库运行环境中的异构数据进行合并处理，解决语义的模型性。 该部分主要涉及数据的选择、数据的冲突问题以及不一致数据的处理问题。 用于进行知识发现的数据可能来自多个实际系统，因而存在着异构数据的转换问题。 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处理功能，以及诸如缩放、归一化或混洗（shuffle）的数据科学功能。数据科学家需要编写相对底层的代码来进行探索性数据分析与准备。 此外，该类工具还帮助解决了数据预处理和机器学习算法的实现，因此没有太多项目经验的平民数据科学家也可以使用它们。一些工具甚至能够提出建议，这些建议有助于用户预处理、显示和分析数据集。 这些工具在底层人工智能的驱动下变得越来越智能。 下面的例子展示了如何使用两个开源数据科学工具KNIME和RapidMiner 来预处理Titanic数据集： ?
数据猿报道，人类对人工智能一直非常着迷，好莱坞给大众塑造了众多未来世界的场景，却也使人工智能被过度神化而给人一种可望不可及的距离感，事实上，人工智能已经悄然走进了我们的生活。 经过了将近60年的发展，互联网和大数据推动人工智能迎来了春天，语音识别、人脸识别、机器人、无人驾驶等人工智能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能够使Uber获得所有注册司机的真实有效信息，来构建用户大数据中心并为平台的管理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处理效率，可以满足风险防控和业务推动双方面的刚性需求。 2015年央行发布 《加强账户管理通知》 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理，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，通过智能终端办理相关业务进行预设的人脸数据身份鉴权验证
所谓“六维智能理论”，就是在设备联网+远程数据采集的基础上，实现智能化的生产过程管理与控制，从6个方面打造适合中国国情的智能工厂。 在智能工厂里，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，生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何使用，能够回答“哪组参数被用来处理我”、“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、热处理、涂装等数字化设备进行采集与管理，如采集设备基本状态，对各类工艺过程数据进行实时监测、动态预警、过程记录分析等功能，可实现对加工过程实时的、动态的、严格的工艺控制 6、智能决策支持，是基于大数据分析的决策支持，形成管理的闭环，以实现数字化、网络化、智能化的高效生产模式。 、自动化、信息化智能化管理与控制，通过底层设备的互联互通、基于大数据分析的决策支持、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理、数控设备智能化的互联互通、智能化的生产资源管理、智能化的决策支持
数据治理的本质 解决组织、制度、流程关于数据的问题，解决数据认责，数据可信，数据一致的问题，提供平台、工具、方法 数据治理范围的确定 数据治理的蓝图规划及其目标 确定主题域及主题域边界（此处需要业务调研 一般是从源端进行管控治理 主数据的主要问题： 关键信息孤岛，数据分布在多个孤岛，不能跨组织传播 组织内不能就一个主数据源达成一致 数据质量问题引发的业务流程和交易的失败 不正确或丢失数据造成合规性和绩效管理的问题 假如上游未遵守治理规则，下游要做哪些防范措施和技术手段以尽可能保证自己数据治理？ 数据灾备规则和系统：没有人管控的了别人的做法和想法，那么就要做好数据部门本身的灾备规则和系统，比如从小处讲，ODS 接入后在 DW 清洗时要注意 NULL 值处理，不管这个字段以前有没有 NULL 值， 从大处讲，就是完善数据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，从源头规范化数据格式，比如业务线，就采取业务中台模式，数据所有数据统一处理统一管理
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、智能投顾、风险控制、量化投资、实时推荐、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、套餐推荐、智能网络优化、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、产品推荐 工业行业：生产设备故障检测、智能可靠性维护 交通能源行业：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、产品功能 一、 一站式图形化人工智能开发环境 整个流程都可以通过拖拽式操作包括：数据导入、数据探索与预览、数据预处理、特征工程、算法选择、模型训练 数据预览与探索：丰富的可视化展示和统计分析。用户可以对数据进行多种可视化展示，并进行数据质量和数据特征分析，从而为后续的数据预处理和特征工程做准备。 3. 数据预处理：完善和多样的预处理功能。 算法选择：高性能的分布式算法。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、推荐、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。
集生态、技术、场景于一体，采用业界领先的AI学习技术和智能推荐算法，基于腾讯多年在超大型场景中积累的最佳实践方法论，助力客户业务实现增长的企业级应用产品。
扫码关注云+社区
领取腾讯云代金券
云服务器
测试服务 WeTest
文件存储
命令行工具
SSL 证书