本系列从数据结构相关的计算机知识出发，从数据的角度提出一些数据驱动的设计思维模式。第01期总体介绍数据结构与设计的关系，用数据结构的方式来思考设计，并通过几个案例介绍一些大的思路。 还有更多，欢迎留言补充～ 2 数据驱动设计 数据驱动型的设计的方法有哪些呢？我们通过一些案例，可以得到一些思路。 推荐2本大数据相关的书籍： 3 数据驱动 VS 算法驱动 读者们是否还记得之前mixlab更新过《算法驱动型的设计》，那与本文的数据驱动是什么关系？或者说： 数据与算法，谁更重要？ 建筑领域里的参数化设计就是典型的算法驱动型设计，通过设定规则来达到生成某种形式形体的目的： 算法直接决定了设计的形态 再举个UI界面的例子，著名的Cassowary布局算法，就是典型的算法驱动。 目前看到几个人流识别方案：1）机器视觉到方法；2）运营商基站上做统计；3）基于手机wifi的识别；4）基于低功耗蓝牙(BLE)的室内定位。 这个问题取决于想要做到什么精度。
本系列从数据结构相关的计算机知识出发，从数据的角度提出一些数据驱动的设计思维模式。 第01期总体介绍数据结构与设计的关系，用数据结构的方式来思考设计，并通过几个案例介绍一些大的思路。 第02期介绍数据结构中的链表结构，并探讨设计中可能的链表数据。 1 何为链表？ 1.1 概念 一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接实现的。图示： ? currentNode; } currentNode = currentNode.next; } return null; } 2.3.6 toArray方法 链表结构的数据转化为数组数据 接下来，我们探讨下在设计中，有哪些是可以被链表结构的数据所表示的？ 赞赏的方式可以是点广告～ 3 设计中的链表结构 思考下设计里，哪些元素／手法是可以被链表结构的数据表示的？ 我们先了解下链表结构的几种基本类型。 3.1 链表结构的几种基本类型 Singly linked list 这是最简单的链表结构： ? Double Linked List 双向链表的结构： ?
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
先跟大家分享在mixlab社区某成员抛出的一个非常有意思的例子： “ 一个哥们，有次聚会说自己买了很多条iphone数据线，家里每个房间插一条，走到哪儿都能随时充电。 在场的姑娘们都当成是段子笑笑就过去了，只有个细心的姑娘悄悄问他买了多少条，他说42条。现在他和她在北京三环内共有42个房间的数套豪宅愉快地生活，下个月结婚。这就是数据分析。 ” 形象生动地描述了数据分析的应用场景。回到主题，本系列从数据结构相关的计算机知识出发，希望从数据的角度提出一些数据驱动的设计思维模式。 第01期 总体介绍数据结构与设计的关系，用数据结构的方式来思考设计，并通过几个案例介绍一些大的思路。 第02期 介绍数据结构中的链表结构，并探讨设计中可能的链表数据。 第03期 介绍数据结构中的队列结构，及在智能设计中的应用。 以下为本期正文内容： Stack 堆栈 是一个后进先出(LIFO)的数据类型：最后一个放入堆栈中的物体总是被最先拿出来。
最关键的：如果数据都对企业没用，我的岗位还值钱吗？数据当然会驱动业务，只是在不同的企业发挥作用的形式不一样。今天我们一起来看一下，数据驱动业务的七种类型。看看你们企业是哪一种。 这是数据驱动业务的第二阶段，姑且叫他账房先生好了。 生意军师 类型三 实际上，阶段二仍然是知其然不知其所以然的阶段。因为到底业绩是怎么来的？是卖什么卖出来的？卖的好的业务员有什么诀窍？还是一无所知。 还拿销售数据举例，在总销售业绩=大区数*大区门店数*每门店产出数的公式中，只有破解了每门店产出数到底是怎么来的，才能正确的估计，到底这个门店能做多少 随着商业模式的进化与数据系统的强大，于是销售解析的公式开始越来越复杂 这是数据驱动业务第五阶段，也是最高级阶段。数据在这里直接就是生产力。 大内密探 类型六 自有数据以后，数据就开始成为间谍们交易的筹码。数据驱动业绩自然也有了大内密探这种模式。 当然还有一个类型是车夫型，就是开篇讲的天天被业务方呼来喝去跑数据，跑完了还要嫌弃数据不准，提供太慢，分析不深的。但这种已经是被业务方吆喝着满地跑了，不在“数据驱动业务“的范畴内哈，
一 报告导读 这次报告主要探讨底层视觉里面两种方法论：模型驱动和数据驱动。首先，介绍了模型驱动和数据驱动各自的优势和缺陷，然后对模型驱动和数据驱动相结合的三种方式以及对应的研究工作进行了详细的阐述。 现在进入了所谓数据驱动的时代，这是近几年来计算机视觉更为流行的方法论，做底层视觉和图像复原是采用这样的方法论，就是首先收集大量的数据，比如图象识别收集很多待去噪的图片和干净的图片，去模拟输入和输出，构建巨大的所谓神经网络的参数结构 很长一段时间里，我都不太想做数据驱动，我在做模型驱动。我的很多朋友见到我说，你还在做模型驱动吗？搞得很痛苦，不过现在也做数据驱动了。不过更有效的方式是两者融合在一起，也许会产生更好的结果出来。 对应着真正的数据训练来说，也许不需要监督数据的指导，当我们获取知识的时候，就知道从哪个方向去练。从网络的角度，一个数据要想有效输入网络，最核心的是要知道对数据来说要下降的方向。 最后总结一下，这三招“外练筋骨皮、内练一口气，返璞而归真”，为了形成一个整体，把模型驱动和数据驱动的期望整合在一起，形成最后一句话，希望数据驱动和模型驱动两个风格迥异的小兄弟合作在一起，让它们“互融泰山移
那么到底什么是数据驱动型企业呢？或者说怎么理解数据驱动这四个字？接下来我们将从几个核心问题入手来尝试理解数据驱动相关的系列问题。 数据、信息、知识、决策四者之间的关系 数据驱动的根本动力 我们通常说的数据驱动直接目的就是驱动决策 决策体现在宏观和微观两个不同的层面，宏观层面属于基本面的范畴，比如与企业战略规划相关的，更多的是决策做什么或者不做什么 信息将无序的数据转化为有用的信息，特别是在跨多个部门和职能产生大量数据的大型公司，而人类的大脑主要是用来协助语境化。 知识:知识与行动紧密相连，包含着专门知识和理解。 数据孤岛是通往数字化转型路上的首要解决的核心问题，并且会伴随着整个过程，这是一个长期的工作。 如何成为数据驱动型企业？ 第三，是复用的，中台的价值的另一个体现是它的平台属性，复用性能够快速支撑前台的不同业务线，而这种支撑区别与单业务线上的数据能力，典型的1+1+1>111的案例。
本系列从数据结构相关的计算机知识出发，从数据的角度提出一些数据驱动的设计思维模式。 第01期 总体介绍数据结构与设计的关系，用数据结构的方式来思考设计，并通过几个案例介绍一些大的思路。 第02期 介绍数据结构中的链表结构，并探讨设计中可能的链表数据。 第03期 介绍数据结构中的队列结构，及在智能设计中的应用。 ? 这期比较简单，基于上期实现的LinkedList结构，来实现Queue，然后为Queue添加插入数据及删除数据的方法： enqueue dequeue 删除操作相当于移除LinkedList的head节点 缺点： 特别对于存货进出量频繁的企业比较繁琐。而且当物价上涨时，会高估企业当期利润和库存存货价值；反之，会低估企业存货价值和当期利润。 设计上，还有没有其他队列的例子？例如，建筑设计里的人流动线、游戏里的场景切换、UI界面的动效等等。 欢迎留言讨论～ 待续。
在这篇文章中，我们讨论了建模和模型约简框架，即Loewner框架。这是一种数据驱动的方法，适用于大型系统，它最初是为线性定常系统的应用而开发的。 近年来，该方法已扩展到许多更复杂的情况，包括线性参数或非线性动力系统。我们将在这里概述后两种方法，以及时域扩展。此外，Loewner框架的应用还通过一组实际的测试用例进行了说明。 首先，降低底层模型的数据驱动复杂性，其次，处理复杂系统的控制应用(特别是反馈控制器设计)。 Loewner框架下大型动态系统的数据驱动建模与控制.pdf
尽管，实际上有一半以上Teradata的受访者说在他们的组织里，“数据驱动”文化没有被普遍地认可，还是出现了这些进展。 Teradata研究表明，要成为一个“数据驱动组织”，有三个关键的挑战，分解开来就是文化、业务和战略。 建设数据驱动型文化的挑战 对于许多组织来说，最大的障碍之一是知道如何利用他们的数据进行最好地实践以达到所期望的业务成果。但是，只有当一家公司已经具有雄厚的战略，知道从哪里开始，那么实践才是可能的事。 运营挑战涵盖了范围广泛的问题，包括：建设组织模式以充分利用数据、将大数据学习变为行动、提供对数据的访问和持续跟踪数据来管理业务。 因此，组织需要有一个正确的战略，理解如何实践和减少错误，同时数据驱动型文化也理解在将大数据转化成行动时，失败是在所难免的。
获得常识知识和推理被认为是实现通用人工智能（AI）的重要领域。自然语言处理（NLP）社区的最新研究表明，在解决此问题方面取得了重大进展。 在本文中，我们提出并进行了系统的研究，以通过对ConceptNet知识库进行实证和结构分析来加深对常识知识的理解。ConceptNet是一个免费的知识库，其中包含数百万以自然语言显示的常识断言。 关于三个精心设计的研究问题的详细实验结果，使用最先进的无监督图形表示学习（“嵌入”）和聚类技术，揭示了ConceptNet关系中的深层子结构，使我们能够对数据的关系进行数据驱动和计算诸如“上下文”之类的现象的含义在传统上仅以定性的术语进行讨论 使我们能够对诸如“上下文”之类的现象的含义进行数据驱动和计算方面的声明，而这些现象在传统上仅以定性术语进行讨论。 使我们能够对诸如“上下文”之类的现象的含义进行数据驱动和计算方面的声明，而这些现象在传统上仅以定性术语进行讨论。
主要从三个方面介绍： 一、企业数字化转型探索 二、是企业数字化转型之路 三、是数字化转型前后的区别 一、企业数字化转型探索 ? 于是，各行各业都掀起了“数字化转型”的热潮，很多优秀的企业已经开始了数字化转型的探索，他们花费了大量的人力和财力投入到移动互联、物联网、大数据、云计算、社交网络等数字化技术上。 根据我们在红领、洋河、蓝月亮等企业的数字化转型实践，我们认为企业数字化转型之路需要关注四大战略： 重构企业运营架构 打造数字化价值链 借助移动互联实现客户驱动工厂模式 建立自主掌控IT基础架构 ? 战略一：重构企业运营架构 企业运营架构重构需要遵循用户中心、渠道整合、流程驱动、组织扁平四个原则，因为数字化时代的企业运营架构必然是： 一个以用户为中心、服务为导向的运营架构 一个多渠道整合、提升客户感知的运营架构 三、是数字化转型前后的区别 ? 以上是分享了流程驱动的企业数字化转型之路，传统企业向数字化转型，在“用户”、“渠道”、“流程”、“组织”、“价值链”、“IT”等方面都需要逐步改变。
我将根据贝叶斯概率来总结知识驱动模型的概念，然后是一个实际教程，以演示将专家的知识转换为贝叶斯模型以进行推理的步骤。我将使用 Sprinkler 系统从概念上解释过程中的步骤：从知识到模型。 贝叶斯图模型是创建知识驱动模型的理想选择 机器学习技术的使用已成为在许多领域获得有用结论和进行预测的标准工具包。但是许多模型是数据驱动的，在数据驱动模型中结合专家的知识是不可能也不容易做到。 首先，在知识驱动模型中，CPT不是从数据中学习的(因为没有数据)。相反，概率需要通过专家的提问得到然后存储在所谓的条件概率表(CPT)(也称为条件概率分布，CPD)中。 为了创造知识驱动的模型，我们需要两个要素;DAG和条件概率表(cpt)。两者都是由专家提问得出的。DAG描述数据的结构，cpt用于定量描述每个节点及其父节点之间的统计关系。 我将重复我之前的陈述:“这取决于你用图表表达知识的精确度，以及你用概率论将它们粘合在一起的精确度。” 最后总结 创建一个知识驱动的模型并不容易。它不仅是关于数据建模，而且是关于人类心理。
数据库如何驱动企业互联网架构转型 传统行业更多转向“私有云” 现今几乎每个大型技术峰会，都离不开互联网金融，企业数字化转型话题。 ，例如MySQL关系型数据库，以Docker容器的方式运行在系统集群中，数据存储安全、持久化和性能是基本功能。 系统组件模块，MySQL集群、监控报警、备份恢复等均以模块化方式在内部网络进行通信，没有生存依赖关系，能够在异常情况被系统感知重新调度到可用节点正常启动。 公司先后获得国家高新技术企业、浙江省高新技术企业研发中心、杭州市高新技术企业、杭州高新区瞪羚企业等资质，并设有杭州市安全可控数据库技术研发中心。 新三板挂牌是公司成长的一个里程碑事件，沃趣科技致力于成为最优秀的数据库云产品公司。 我们始终坚信，数据是驱动企业创新的源动力！坚持围绕企业数据库做好一件事 ——让客户用上最好的数据库技术！
推荐阅读时间：5min~6min 文章内容：数据驱动型阿尔法模型的介绍 上一篇：解读量化交易中的理论驱动型阿尔法模型 数据驱动型策略的优缺点 数据驱动型策略一般是指通过使用机器学习算法，数据挖掘技术对选定的数据进行分析来预测未来市场的走向 相比于理论驱动型策略，数据驱动型策略相对难以理解，并且使用的数据工具也特别复杂。数据驱动型阿尔法模型，使用的输入变量主要是和交易相关的（绝大部分是价格数据），试图找出一些对未来具有解释能力的模式。 但是，数据挖掘型策略也有明显的缺点： 研究人员研究的数据必须要与想要预测的东西存在较强的联系，否则会得到一些非常荒谬的结果。 这种使用历史数据来预测未来，相当于假定未来和历史的表现很类似，但实际上很多未来的走势会与历史数据差别很大。 如果输入变量中噪音过大，包含很多错误信息，会误导分析人员，干扰其判断。 数据驱动型策略的几个关键点 通常使用数据挖掘策略的宽客都是首先观察目前市场环境，然后在历史数据中寻找类似的环境，来衡量市场接下来的几种走势的出现概率，并基于这种可能性进行交易。
随着数据（管理，处理，治理等）生态系统在过去十年中得到迅速的发展，在早期采用者证明数据可以产生价值之后，越来越多的公司开始投资并转型为数据驱动型公司。 我们可以看到这种模式上的数据转换类似于单体Web服务过渡到领域驱动设计的微服务。 集成后，数据所有权将自动落入数据工程团队的手中，他们通常在数据文档，数据质量等方面与源系统达成一致的过程中并不需要付出太多的努力。 当源系统发生某些变化时，这种基于集成的方法会导致更糟的情况：模式更改，源域规范不断演变，GDPR引入，随便命名……这是一个无法扩展的模型，尤其是对于跨国公司集中来自不同数据的数据而言分支机构/国家/地区和相关法律 数据产品标准化是允许数据使用者和数据生产者之间轻松集成的基础。当您在亚马逊上购买商品时，您无需与卖家互动即可知道如何购买产品或知道产品具有哪些特征。
所有部门的组织正日益向数据驱动型运营进行深层次的转型和重组。数据的核心问题在于对可靠和干净的数据的需求。 我们认为，产生可靠数据的技术是由不同的关注和专业知识推动产生的，这些关注和专业知识与数据科学家和数据工程师的担心和专业知识相辅相成。 那些能够意识到有意义、可解释、可重复和可维护数据的核心重要性的组织将处于可靠数据民主化的最前沿。知识科学家被我们称之为新的角色，用以发展，以填补这一重要需求。 随着组织不再仅仅使用数据，而且越来越依赖于数据，所以现在是时候赋予权力给处于这一组织转型过程中的中心人物：知识科学家。 原文作者：George Fletcher, Paul Groth, Juan Sequeda 原文地址：http://arxiv.org/abs/2004.07917 知识科学家：解锁数据驱动的组织结构
在 2021 年 11 月 25 日和 26 日，AICon 全球人工智能与机器学习大会（北京）上，我们邀请到了华为文本机器翻译实验室主任杨浩，他将从离散知识和神经网络模型的融合角度为你带来《知识驱动的机器翻译研究和实践 NMT（神经网络机器翻译）与统计机器翻译最大的区别，与机器学习和深度学习的区别是一样的。 上图是一个药品的知识图谱，有一个词语是乙酰水杨酸，它的同义词是阿司匹林，假如在没有知识驱动的情况下，就会被翻译成其他的。 而在训练的时候，知识驱动的模型会有 Knowledge Loss。当机器翻译的时候，除了保证生成的句子与目标越来越像，还需要保证不能出现 Critical Error。 NMT 知识实践 接下来我们一起进行一个知识驱动翻译实践。
我把数据运维驱动定义为一种方法，它是通过我们对运维目标的识别，借助全量的数据体系来评价运维过程，以确认和目标的达成程度。此时看到了几个问题，数据驱动运维的目标是什么？全量的数据体系是什么样子的？ 数据驱动了运维什么？ 如何识别这些资源对象，还是有方法可循的。在我们建设CMDB的时候，我们通过业务导向的方法，已经对我们的资源做了一次识别和入库，此时在cmdb中都建立了要管理的资源对象及其属性。 关联的数据也给提炼核心数据价值带来很大的困扰，因多样化的数据带来的干扰，此时需要回到运维价值驱动的角度。 其实当前阶段，最看重的数据价值是数据驱动了思维和意识的达成。这段时间和我的运维研发团队在这个方向上达成了一致，在六月份我们会讨论具体的行动计划。先写这么多，给自己思路做个记录。
它有11个强大属性，如下表所示：指数型组织的11个强大属性最重要属性宏大变革目标（MTP），激励人们创造出自身的社区、群体和文化。 指数型组织不是哪个天才的凭空想象，而是在多种要素的共同作用下进化而来的。在深入剖析指数型组织生态系统的部分特性的同时，我们要着重指出在其中发挥重要作用的9 大驱动因素。 因素3：“颠覆”已成新常态诚如史蒂夫· 福布斯所言：“你要么颠覆自己，要么等别人将你毁灭。”这句话适用于每一个市场、地区和产业。毋庸置疑的是：颠覆正在降临。 因素 9：一切皆可测量和知晓传感器革命是时下正在发生的最为重要却最不广为人知的技术革命之一。如今的一辆宝马汽车安装有超过 2000 个传感器，跟踪着从胎压到燃油量再到传动性能和急停状况的一切数据。 指数型组织正在从两种角度利用这种趋势：从现有的数据流上建立新的商业模式，或者在旧的范式上添加新的数据流。
上海联通部署大数据驱动的离网预测模型，在预测前5万名高离网倾向预付费用户的准确率达到0.96。 电信运营商提供基础通信管道连接每一位用户。 同时，通过大数据驱动的离网预测模型，我们还回答了关 于大数据的三个科学问题： Volume：是不是训练数据量越大，预测模型精度越 高？ Variety：是不是特征种类越多，预测模型精度越 高？ MR数据来自无线电网络控制器（Radio NetworkController，RNC），这些数据可以用来粗略的给用户定位，获知用户运动的轨迹。 本文介绍由大数据驱动的离网预测模型属于应用层（Application Layer ），图2用红色的虚线标明与数据层和能力层的关系。 表3 大数据驱动的离网预测模型最终性能 表3总结了大数据驱动的离网预测模型综合表现，采用4个月的训练数据，所有从BSS和OSS数据抽取的特征，模型更新速度是30天。
数据开发治理平台 WeData是位于云端的一站式数据开发治理平台，融合了包含数据集成、数据开发、任务运维的全链路DataOps数据开发能力，以及数据地图、数据质量、数据安全等一系列数据治理和运营能力，帮助企业在数据构建和应用的过程中实现降本增效，数据价值最大化。
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