版权制度中有一个原则,那就是政府文件是没有版权的,属于公共领域,任何人都可以自由使用。这是因为政府文件来自于纳税人的税款,理应属于全社会所有。 可是,虽然没有版权,政府文件却不容易得到,因此长久以来都
招商银行前行长马蔚华推荐:“涂子沛先生的《数据之巅》通过追溯梳理美国的数据历史、展望人类的数据未来 ,给中国社会提出了一个数据时代的新命题——如何构建数据文化?本书引人入胜、发人深思,是不可不读的好书。”。 节标题"世上本没有数:正解大数据" 传统意义上的“数据”,是指“有根据的数字”,数字之所以产生,是因为人类在实践中发现,仅仅用语言、文字和图形来描述这个世界是不精确的,也是远远不够的。例如,有人问“姚明有多高”,如果回答说“很高”、“非常高”、“最高”,别人听了,只能得到一个抽象的印象,因为每个人对“
看了很多数据湖的介绍文章,笔者认为数据胡和我们常说的ODS数据很类似,也就是原始数据的保存区域,存储来自各业务系统(消息队列)的原始数据。比如电商网站的访问日志(埋点的时候是以JSON存储),物联网终端设备实时发送的数据等原始数据直接存储在数据仓库的ODS层。
第 26 届 ACM SIGKDD 知识发现和数据挖掘会议(KDD 2020)于近日公布了最佳论文奖、最佳学生论文奖等多个奖项。此外,汤继良、盛胜利、唐杰等华人学者在本届 SIGKDD 大会上也荣获了包含新星奖、时间检验研究奖、时间检验应用科学奖在内的三项大奖。
局部敏感哈希示意图(from: Piotr Indyk) LSH的基本思想是:将原始数据空间中的两个相邻数据点通过相同的映射或投影变换(projection)后,这两个数据点在新的数据空间中仍然相邻的概率很大,而不相邻的数据点被映射到同一个桶的概率很小。也就是说,如果我们对原始数据进行一些hash映射后,我们希望原先相邻的两个数据能够被hash到相同的桶内,具有相同的桶号。对原始数据集合中所有的数据都进行hash映射后,我们就得到了一个hash table,这些原始数据集被分散到了hash table的桶内,每个桶会落入一些原始数据,属于同一个桶内的数据就有很大可能是相邻的,当然也存在不相邻的数据被hash到了同一个桶内。因此,如果我们能够找到这样一些hash functions,使得经过它们的哈希映射变换后,原始空间中相邻的数据落入相同的桶内的话,那么我们在该数据集合中进行近邻查找就变得容易了,我们只需要将查询数据进行哈希映射得到其桶号,然后取出该桶号对应桶内的所有数据,再进行线性匹配即可查找到与查询数据相邻的数据。换句话说,我们通过hash function映射变换操作,将原始数据集合分成了多个子集合,而每个子集合中的数据间是相邻的且该子集合中的元素个数较小,因此将一个在超大集合内查找相邻元素的问题转化为了在一个很小的集合内查找相邻元素的问题,显然计算量下降了很多。 那具有怎样特点的hash functions才能够使得原本相邻的两个数据点经过hash变换后会落入相同的桶内?这些hash function需要满足以下两个条件: 1)如果d(x,y) ≤ d1, 则h(x) = h(y)的概率至少为p1; 2)如果d(x,y) ≥ d2, 则h(x) = h(y)的概率至多为p2; 其中d(x,y)表示x和y之间的距离,d1 < d2, h(x)和h(y)分别表示对x和y进行hash变换。 满足以上两个条件的hash functions称为(d1,d2,p1,p2)-sensitive。而通过一个或多个(d1,d2,p1,p2)-sensitive的hash function对原始数据集合进行hashing生成一个或多个hash table的过程称为Locality-sensitive Hashing。 使用LSH进行对海量数据建立索引(Hash table)并通过索引来进行近似最近邻查找的过程如下: 1. 离线建立索引 (1)选取满足(d1,d2,p1,p2)-sensitive的LSH hash functions; (2)根据对查找结果的准确率(即相邻的数据被查找到的概率)确定hash table的个数L,每个table内的hash functions的个数K,以及跟LSH hash function自身有关的参数; (3)将所有数据经过LSH hash function哈希到相应的桶内,构成了一个或多个hash table; 2. 在线查找 (1)将查询数据经过LSH hash function哈希得到相应的桶号; (2)将桶号中对应的数据取出;(为了保证查找速度,通常只需要取出前2L个数据即可); (3)计算查询数据与这2L个数据之间的相似度或距离,返回最近邻的数据; LSH在线查找时间由两个部分组成: (1)通过LSH hash functions计算hash值(桶号)的时间;(2)将查询数据与桶内的数据进行比较计算的时间。因此,LSH的查找时间至少是一个sublinear时间。为什么是“至少”?因为我们可以通过对桶内的属于建立索引来加快匹配速度,这时第(2)部分的耗时就从O(N)变成了O(logN)或O(1)(取决于采用的索引方法)。 LSH为我们提供了一种在海量的高维数据集中查找与查询数据点(query data point)近似最相邻的某个或某些数据点。需要注意的是,LSH并不能保证一定能够查找到与query data point最相邻的数据,而是减少需要匹配的数据点个数的同时保证查找到最近邻的数据点的概率很大。 二、LSH的应用 LSH的应用场景很多,凡是需要进行大量数据之间的相似度(或距离)计算的地方都可以使用LSH来加快查找匹配速度,下面列举一些应用: (1)查找网络上的重复网页 互联网上由于各式各样的原因(例如转载、抄袭等)会存在很多重复的网页,因此为了提高搜索引擎的检索质量或避免重复建立索引,需要查找出重复的网页,以便进行一些处理。其大致的过程如下:将互联网的文档用一个集合或词袋向量来表征,然后通过一些hash运算来判断两篇文档之间的相似度,常用的有minhash+LSH、simhash。 (2)查找相似新闻网页或文章 与查找重复网页类似,可以通过hash的方法来判断两篇新闻网页或文章是否相
当老板、业务向你要一份数据的时候,如果你只给出一份苍白无力的原始数据的话,那你就输了,是一个“取数工具人”无疑了!也别怪别人把咱当做“查数姑”。都说数据分析师要发挥主观能动性,以数据驱动业务,以数据赋能业务,口号谁都会喊,但是要做却不知如何下手。
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在本文中,我们将探索 Azure 数据湖分析并使用 U-SQL 查询数据。 Azure 数据湖分析 (ADLA) 简介 Microsoft Azure 平台支持 Hadoop、HDInsight、数据湖等大数据。通常,传统数据仓库存储来自各种数据源的数据,将数据转换为单一格式并进行分析以做出决策。开发人员使用可能需要更长时间进行数据检索的复杂查询。组织正在增加他们在云基础架构中的足迹。它利用了云基础设施仓库解决方案,例如 Amazon RedShift、Azure Synapse Analytics(A
实际上,不管是“散列”还是“哈希”,这都是中文翻译的差别,英文其实就是“Hash”。所以,我们常听到有人把“散列表”叫作“哈希表”“Hash
现在有一张朱迪的照片,这张照片有500多列的像素点构成,但是大部分地方都是白色的,相互没有什么差别,也就是说图像中有很多列都是相互线性相关的,这些列向量对我们接受图像信息没有更大的帮助。那么我们能不能
随着互联网的普及和信息技术的发展,人才招聘逐渐从传统的报纸广告、面试等方式转向线上平台。招聘信息的数量快速增长,企业和求职者需要更加高效地获取、分析和理解这些信息。因此,基于Python的招聘信息可视化分析系统应运而生。
首先, 物联网是一种现代技术现象, 兼容设备在物联网中可以通过使用互联网来进行互相通信, 并且可以通过收集和交换自身的数据来协调它们的行为. 一个更基本的定义将物联网描述为用互联网开关连接几乎所有设备的概念, 其中包括了手机, 咖啡机, 洗衣机, 耳机, 灯具, 可穿戴设备等等. 据Gartner预计, 到2020年, 全球将会有超过260亿个投入使用的物联网设备.
美图董事长蔡文胜曾在海南“互联网+”创新创业节上分享过他对于区块链技术的看法。蔡文胜提出:“区块链经济的核心不在技术,而在于商业逻辑的重构。因此,这不仅仅是一场技术革命,更是一场认知革命。”
该机器人,由迪士尼设计,Sphero负责具体实现,应用独有的技术,制作了一个真实的球形机器人BB-8,其球形主体可以自由移动,头部也可以跟着运动。
即是以自然的光学的眼光将图片看成在平面上密集排布的点的集合。每个点发出的光有独立的频率和强度,反映在视觉上,就是颜色和亮度。这些信息有不同的编码方案,在互联网上最常见的就是RGB。根据需要,编码后的信息可以有不同的位(bit)数——位深。位数越高,颜色越清晰,对比度越高;占用的空间也越大。另一项决定位图的精细度的是其中点的数量。一个位图文件就是所有构成其的点的数据的集合,它的大小自然就等于点数乘以位深。位图格式是一个庞大的家族,包括常见的JPEG/JPG, GIF, TIFF, PNG, BMP。
想象一下,如果AI已经能够帮助你完成一个图文并茂的文档,而不是仅有文字部分的内容,你会拿来干什么?
最近文章修回,发现投稿的时候没要求上传原始数据,但是修回的时候就需要了。于是,再把自己数据图片整合一下上传,奈何数据太大压缩之后也超过了杂志要求的上限,怎么办?上网上搜寻一下,可以存储在这个网站上,然后提供给杂志社一个链接就可以了。
作者 | 毛丽 魏子敏 星际探索中,一切成就变得格外伟大而浪漫。在无数太空任务中,一类任务特别激动人心——寻找外星生命。 封面图来自NASA 天文学家搜寻外星人的每一点进展都让全人类沸腾。而除了天文学
在机器学习或者深度学习领域,参数和超参数是一个常见的问题,个人根据经验给出了一个很狭隘的区分这两种参数的方法。
经过取数工作后,就形成了由业务运行产生的原始数据。原始数据是极其丰富的,有很多种分类方法,而从用户的观点来看可以大致分为两种。一种是用户意识到的主动提供的,如注册数据,发表的文字等;另一种是用户不容易意识到的被动提供的,如上网IP地址,操作动作(像PC上的鼠标移动,手机上的滑动)。
近年来,物联网(IoT)和人工智能(AI)相关的技术取得了巨大的发展,逐渐成为了引领智能时代的重要动力。调研发现,物联网的核心理念是通过连接设备和传感器,实现物理世界与数字世界的无缝交互。而AI作为物联网的重要驱动力,通过分析和理解大量的数据,赋予物联网设备智能和决策能力。通过行业间的交叉融合,能够驱动不同场景的快速落地(工业4.0、元宇宙、智慧医疗以及智能城市等),最终为人们提供更好的生活体验,给企业带来潜在的经济效益。
身处于大数据时代,即使我们使用的大规模并发对数据进行查询,由于数据量的原因,用户想快速的对数据进行分析还是较为困难的;预计算是其中一个比较直观的解决方案,提前将数据算好,需要的时候直接拿出来,看上去是非常美好的,但是预计算是需要成本的,由于分析场景的复杂,预计算的结果被复用的概率可能没那么高,但是这一步还是需要有人进行探索和实践。本文主要描述了Apache Kylin 4.0.1的原理来帮助大家打开思路。
信息抽取 (Information Extraction) 是把原始数据中包含的信息进行结构化处理,变成表格一样的组织形式。输入信息抽取系统的是原始数据,输出的是固定格式的信息点,即从原始数据当中抽取有用的信息。信息抽取的主要任务是将各种各样的信息点从原始数据中抽取出来。然后以统一的形式集成在一起,方便后序的检索和比较。由于能从自然语言中抽取出信息框架和用户感兴趣的事实信息,无论是在信息检索、问答系统还是在情感分析、文本挖掘中,信息抽取都有广泛应用。随着深度学习在自然语言处理领域的很多方向取得了巨大成功,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)也被用于信息抽取研究领域,基于深度学习的信息抽取技术也应运而生。
我做了一个机器学习示例,它使用了曾经最受欢迎的ImageNet 数据集,这是目前每个机器学习从业者都知道的经典图像分类问题。这是一张图片,对1000个类别中的哪一个进行分类。
从零搭建微信公众号数据分析体系:如何用纯Excel搭建一个视觉效果堪比BI看板的大屏
MediaPlus关于人工智能在新闻界的探索还在进行,本周将继续为大家带来几个业界内先锋的案例。他们分别是华盛顿邮报、雅虎体育和美联社的自动新闻写作,以及新闻媒体Quartz的聊天机器人。 📷 华盛顿邮报 腾讯公司不久前刚刚推出了写作机器人Dreamwriter,可以根据算法在第一时间自动生成稿件,瞬时输出分析和研判,一分钟内将重要资讯和解读送达用户的产品。这种高效精准的工作模式让不少人开始宣称新闻人将要失业了。其实,华盛顿邮报早就开始尝试使用Heliograf智能软件进行自动新闻写作了。 📷 Heliog
本文介绍了HEVC(High Efficiency Video Coding)标准中的帧内预测模式。帧内预测是视频压缩中的一种技术,通过在图像中提取并复制帧内已有的像素信息,从而减少编码后的数据量。文章详细阐述了HEVC帧内预测模式的实现方法、步骤和优化思路。同时,文章还介绍了HEVC帧内预测模式在视频压缩中的重要性,以及与其他视频编码标准的帧内预测模式的比较。
不过现在,就算不是P30 Pro,没有徕卡四摄,没有4,000万像素,只靠深度学习,iPhone也可以把50米之外的细节,拍得清楚明白。
在本教程中,我们将讨论深度学习中的潜在空间。首先,我们将定义这个术语并讨论它对深度学习的重要性,然后我们将展示一些潜在空间的例子。
前言 腾讯开放光网络平台(Tencent Open Optical Platform)开创性实现传输系统解耦合、混合组网、开放互联、多速率波长混传、多厂商设备统一管控、实时、精细化网络监控和精确故障定位。凭借其技术创新与新颖设计在2021数据中心高质量发展大会 “DC-Tech创新先锋”数据中心优秀成果评选中脱颖而出,荣获“杰出创新先锋”奖项。 关于2021数据中心高质量发展大会:由中国信息通信研究院、工信部新闻宣传中心联合主办的“2021数据中心高质量发展大会”于2021年5月13日在北
在人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)领域中,数据预处理是非常重要的一环。它是在将数据输入到模型之前对数据进行处理和清洗的过程。数据预处理可以提高模型的准确性、可靠性和可解释性。
原标题:Here’s how you can get a 2–6x speed-up on your data pre-processing with Python
以“数字经济引领新增长”为主题的2017中国国际大数据产业博览会近日于贵阳开幕。在这场以大数据为主场的博览会上,思客专访了腾讯研究院院长司晓,他对数字经济、大数据开放与安全、人工智能的发展发表了观
音视频的发展正在向各个行业不断扩展,从教育的远程授课,交通的人脸识别,医疗的远程就医等等,音视频方向已经占据一个相当重要的位置,而音视频真正入门的文章又少之甚少,一个刚毕业小白可能很难切入理解,因为音视频中涉及大量理论知识,而代码的书写需要结合这些理论,所以搞懂音视频,编解码等理论知识至关重要.本人也是从实习开始接触音视频项目,看过很多人的文章,在这里总结一个通俗易懂的文章,让更多准备学习音视频的同学更快入门。
入门机器学习的时候,我们往往使用的是框架自带的数据集来进行学习的,这样其实跳过了机器学习最重要的步骤,数据预处理,本文通过从原始数据(图片格式)到卷积神经网络的设计,逐步实现 MNIST 的分类
互联网的内容繁杂,一不小心就会看到一些“辣眼睛”的内容,比如裸女,这也是为什么我们需要审核人员的存在。当然,受益于 AI 技术的发展,现在很多审核工作已经自动化了。不过,仅仅识别出来还不够,要是能为她们穿上衣服就更好了。
工业公司正在寻找更好的方法将其员工与决策工具联系起来,并以数字方式增强或扩充工作和业务流程。这些公司希望更好地利用已收集的工业数据,帮助人们做出更好的决策,从而提高业务绩效。ARC 在制造的各个方面都看到了这种动态,从设计工程到运营和维护再到供应链和人力资源。工业物联网 (IIoT) 的基础是能够以高频率收集大量数据,并使这些集成数据集在整个组织内移动和访问以进行战略决策。然而,工业制造通常没有建立数据科学方面的组织能力,它结合了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)。虽然工程角色擅长分析大量数据,但设置和创建生产级 AI 和 ML 环境并非易事。
连续特征离散化可以使模型更加稳健,比如当我们预测用户是否点击某个商品时,一个点击该商品所属类别下次数为100次和一个点击次数为105次的用户可能具有相似的点击行为,有时候特征精度过高也可能是噪声,这也是为什么在LightGBM中,模型采用直方图算法来防止过拟合。
近年来,物联网和区块链技术的发展是迅速的,并且已经在特定领域取得了一定的成就。区块链凭借主体对等、公开透明、安全通信、难以篡改和多方共识等特性,对物联网将产生重要的影响。物联网+区块链的优势主要体现在:
hibernate在获得持久化对象时,会在一级缓存和快照区同时保存一份相同的原始数据。在对数据进行过更新维护之后,提交事务时hibernate会自动将数据与快照区的原始数据进行对比,如果发现有差异,则自动将原数据更新为维护之后的数据并提交事务。
对数据进行平滑处理的方法有很多种,具体的选择取决于数据的性质和处理的目的。今天给大家分享9大常见数据平滑方法:
Fayson在前面的文章中介绍过《什么是HDFS的纠删码》,当时详细介绍了什么是纠删码,纠删码的实现原理,以及一些Benchmark的结果比较。
在DNG格式发布之前,我们先了解一下之前单反相机、苹果和安卓移动端相机拍照输出未经处理的原始图像格式是什么?
3-tier这个名字看起来很洋气,其实大家可以简单理解成三端分离。对于这个问题可能大家会有些奇怪,究竟是哪三端要分离,又是为什么要分离呢?所以我们先来聊聊三端分离的背景。
安全隔离网闸是使用带有多种控制功能的固态开关读写介质连接两个独立网络系统的信息安全设备。由于物理隔离网闸所连接的两个独立网络系统之间,不存在通信的物理连接、逻辑连接、信息传输命令、信息传输协议,不存在依据协议的信息包转发,只有数据文件的无协议“摆渡”,且对固态存储介质只有“读”和“写”两个命令。所以,物理隔离网闸从物理上隔离、阻断了具有潜在攻击可能的一切连接,使“黑客”无法入侵、无法攻击、无法破坏,实现了真正的安全。
2020年的一场疫情,让大家不得不呆在家里,远程工作不可避免,远程拜年成为潮流,5G时代的一个极大的需求正在被提前激发,音视频领域的大锅正在卡下来,你接不接这个锅?直播,终于接触这个话题,好好想想,完整的直播需要哪些流程?
还记得 2011 年 CSDN 的“脱库”事件吗?当时,CSDN 网站被黑客攻击,超过 600 万用户的注册邮箱和密码明文被泄露,很多网友对 CSDN 明文保存用户密码行为产生了不满。如果你是 CSDN 的一名工程师,你会如何存储用户密码这么重要的数据吗?仅仅 MD5 加密一下存储就够了吗? 要想搞清楚这个问题,就要先弄明白哈希算法。
华为诺亚方舟实验室联合北京大学和悉尼大学发布论文《DAFL:Data-Free Learning of Student Networks》,提出了在无数据情况下的网络蒸馏方法(DAFL),比之前的最好算法在 MNIST 上提升了 6 个百分点,并且使用 resnet18 在 CIFAR-10 和 100 上分别达到了 92% 和 74% 的准确率(无需训练数据),该论文已被 ICCV2019 接收。
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