随着云计算的发展，人们会利用云平台，通过先进技术从海量的信息中挖掘出有质量、有价值的数据，从而使大量有价值的数据转化成知识。 在谈到大数据的时候，人们往往知道的就是数据很大，但是它具体有什么特征呢？...首先是量特别大，现在的数据计算单位，已经从GB到达了TB、PB，甚至是EB了；其次是多样性，绝大多数大数据是非结构性的，其种类十分复杂，我们现在的技术手段还没法对此进行处理；再次是速度，数据产生和传送的频率非常快...；最后是价值，从大量的低质量、低价值的数据中获取知识，犹如从大海中捞针，获取数据成本很高，但有待挖掘价值大。...谷歌利用大数据预测季节性流感的爆发和传播。AT&T将用户在WiFi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。...对于大数据时代来说，广大公众会更加关注自己的隐私，而我们应该如何保护自己的隐私呢？ 专家们认为，大数据时代关注的是用户的特征，而不是具体的信息。
如何实现递归算法的设计方法？...如何去理解递归算法？ ---- 从小老师就教我们如何高效的从1加到100，如果我们在没有了解过高斯计数的情况下，我想大部分人，都会一个一个进行累加的方式。这样是不是得不偿失呢？...那么如何描述他的代码结构呢？ """ 什么是递归？ 在函数中存在着调用函数本身的情况，这种现象就叫递归。 递归思想 加入1+2+3一直加到10，如何快速的得到结果呢？...所以该递归算法的时间复杂度为 O(2^n) ，这个复杂度是非常大的，随着n的增大，耗时是指数上升的。 如何去理解递归算法的数据推导？ ---- 数学中经常有这样的函数，它自己定义自己。...; 其二，有些数据结构，如二叉树、广义表等，由于结构本身固有的递归特性，有关它们的操作，就可以采用递归函数来实现； 其三，还有一类问题，虽问题本身没有明显的递归结构，但用递归法求解，则更简洁明了，如快速排序问题
那么对于咱们普通人，如何能抓住这波机遇，搞点事情呢？ 当我想到这个问题的时候，知乎上早已有人比我想到了： 大家可以看看浏览量和关注数就知道，有多少人想在这次热潮中“掘金”。...在这个回答的评论区，著名大V半佛仙人表示人家已经提前试过，效果并没有那么理想： 2、让ChatGPT做培训 其他行业我不清楚，但在计算机行业，用ChatGPT来指导学生写代码，纠正代码问题还是效果不错的...3、山寨版ChatGPT来诈骗 有人在想着怎么用ChatGPT搞钱，而另外有人在想着：你们这么想用ChatGPT，如何利用这一点搞钱！...咱们程序员除了学习技术之外，也可以想想怎么在安全合法的情况下，利用这些AI做出一些有意思的东西，说不定就火了呢。 你觉得ChatGPT还有什么可以掘金的机会吗，欢迎评论区开开脑洞！
在Azure上训练大型机器学习模型通常涉及以下关键步骤，尤其是针对深度学习模型和其他大数据量训练任务。...- 如果数据集很大，可能需要使用Azure Data Lake Storage或Azure Blob Storage。 ### 步骤 2: 数据准备 3....**上传数据**： - 将大模型所需的训练数据上传到Azure Blob Storage或其他支持的存储服务中。 4....**数据预处理**： - 可能需要使用Azure Databricks、Data Factory或直接在Python Notebook中进行数据清洗、格式转换和特征工程。...对于更大规模的大模型训练，还可以考虑使用分布式训练技术，例如Horovod或TensorFlow的分布策略，以及Azure Machine Learning的自动缩放功能，在计算集群上高效地分配和管理资源
https://www.zhihu.com/people/tw93 Github：https://github.com/tw93 今天试了试OpenAI的一些功能，通过主题来记录一下使用场景，发现了不少它强于普通人的地方...Rust 好难啊 编程能力强于普通人 ChatGPT除去内容能力外，对于简单的「编程」能力其实也不在话下，比如说如下这个很常用的提取URL用JS来实现的题目，写出来还是很不错的，其实OpenAI 还提供...让他写 CSS 也没啥问题 写文章能力强于普通人 OpenAI 除外简单的编程实现，还发现了一个写文章的能力，很适合写所谓的「论证文」，不过还是感觉还是有些「正规话术」，但是在某些场合其实还是很吃香的...正规申请如何写？ 7. 正规的活动安排 图片 8. 简单的论证文 9. 写诗有啥难的 10....绿颜色的帅哥 如何不被 OpenAI 取代？ 在某些方面强于普通人的，特别是对于重复性智力劳动，如重复性写套话、写代码、画图，那么怎么不被取代？
Python数据可视化 利用pyecharts做数据大屏dashboard 首先做一个折线图 import os from pyecharts import options as opts from...ThemeType.PURPLE_PASSION, chart_id=1)) # 添加横坐标 .add_xaxis(attr) # 添加数据...，半径展现数据的大小 # area：所有扇区圆心角相同，仅通过半径展现数据大小 rosetype="radius", # 图表圆形半径 radius...# 旋转横纵坐标 .reversal_axis() .set_global_opts( # 横坐标放不下数据...dest='dashboard.html') Page_total() os.system('dashboard.html') 这就是运行好后的数据大屏
机器人行业发展好，和普通人能从这个行业切到蛋糕不是一回事情啊。 有个词，“机器换人”，机器都能换人，那么“机器人必然也可以换人”， “机器人加人工智能更可以换人”。...AI： 普通人决策正确率的提升可以通过以下几种方法： 引入外部意见：多听取外部意见，尤其是来自不同背景和领域的人的意见，可以帮助我们更全面地了解问题，从而做出更理性的决策。...通过这些方法，普通人可以逐步提高自己的决策能力，做出更加明智的决策。 没啥用吧…… 自我放弃的人，其实他人很难帮上忙了。 如果自己都不相信自己，那么也很难有别人会信任。
在互联网时代，依靠大数据是未来的发展趋势。大数据分析现在非常流行，但是我们需要知道的是，大数据的价值体现在有效而正确的分析中。...只有通过正确有效的分析工具和分析方法来解释现有的大数据，大数据才能为我们带来有价值的结果。今天，亿信华辰小编将教您如何有效运用大数据。 我们如何使用大数据？...第一点，明确数据分析的目的 首先，您必须知道手中的数据要怎么处理，这意味着您需要清楚需求以及要从数据中获取什么。让我们以产品经理为例。...因此，如果要最大化自己的数据的价值，则必须事先考虑要执行的操作。 第二点，必须扩大数据收集方式 关于数据收集，通常有四种方法。...除了以上两种方法，历史数据也可以被遗忘。 第四点，我们需要合理客观地看待数据 应该注意的是，在使用大数据时，您不能忽略沉默用户。
认为 当今世界数据非常之多，所以收集数据很简单而且数据价值并不高的想法是绝对错误的——数据才是最核心的部分。要知道原因，就必须考虑到大数据价值链的各个部分，以及它们会如何发展变化。...比方说，埃森哲咨询公司就与 各行各业的公司合作应用高级无线感应技术来收集数据，然后对这些数据进行分析。 在医学数据领域，我们可以看到一个关于技术公司如何能提供有效服务的很好的例子。...这个相关关系是机器从一大堆数据中筛选出来 的，也是人类可能永远都发现不了的。...美国国家记者俱乐部 的常客从来没有想过要再利用网上的媒体资源，阿蒙克、纽约和印度班加罗尔的分析专家们也没有想过要用这种方法来使用数据。...在商业环境更加和谐的情况下，也许会发生上面说到的情况，但是既然 汽车制造商已经在这个项目上花费了一大笔钱，它就会利用这个数据挽回一点点损失。
本教程将重点介绍如何使用Selenium这一强大的工具来进行网络数据抓取，帮助读者更好地理解和掌握Python爬虫技术。...第三部分：利用Selenium进行数据抓取 在这一部分，我们将介绍如何使用Selenium来抓取网页数据。...使用Selenium抓取抖音电商数据的示例代码： 下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Selenium来抓取抖音电商数据： from selenium import webdriver # 启动浏览器...在这一部分，我们将介绍如何利用Selenium来应对这些反爬虫机制，比如模拟登录、切换IP等技巧，帮助读者更好地应对实际抓取中的挑战。...通过本教程的学习，读者可以更好地掌握利用Selenium进行网络数据抓取的技术，为自己的数据分析和挖掘工作提供更多可能性。
在文章当中的分析当中，作者 使用了两个大的泛癌数据来分析PBAF复合物在不同肿瘤当中的情况 使用了其中一个泛癌数据来分析了PBAF复合物突变和预后的关系 使用多个转录组数据来分析PBAF复合物突变的功能...PBAF复合物突变在各个肿瘤当中的情况 作者利用TCGA的泛癌数据以及MSK-IMPACT两个公共的数据集来观察PBAF复合物在各个肿瘤当中的突变情况。关于突变情况的评估，最经典的也就是观察突变率。...在这里，作者没有使用TCGA这样的表达数据，这里作者使用了三个其他的"公共数据集"。这几个公共数据集是基于临床试验的过程当中产生的测序数据。 ? 关于文章的感想 以上就是文章的基本内容。...文章对于我们的提示在于文章使用了多个公共的数据集。其中TCGA是我们常用的。另外也使用了MSK-IMPACT这个公共数据集。这个数据集当中有和免疫治疗有关的信息。...这三个数据主要还是来自于European Genome-Phenome Archive (EGA)这个组织。这个组织里面存放了很多临床试验相关的测序数据。有想要临床实验相关测序数据的可以在这里看看。
思考一下： 如何用foreach语句实现对变量赋值，其中所需值来自于一个给定的列表。 实际上，在Tcl 8.5版本以前，大家常利用foreach命令的副作用将列表中的元素分发给独立的变量。...其中RAM的工作模式为读优先（Read_First，又称为Read Before Write，即同时对同一地址进行读写操作时，将首先读出该地址空间原有的数据，然后再将新数据写入该地址空间。...在第一帧地址内，从0号地址读出的数据为0，再将数据A写入0号地址，从1号地址读出的数据为0，再将数据B写入1号地址。类似地，数据C和D分别写入2号和3号地址。...在第二帧地址内，从0号地址读出的数据即为在第一帧地址内写入的数据A，类似地，从1号、2号和3号地址中读出的数据分别为B、C和D。...思考一下： 大位宽的数据延迟或数据缓存，采用LUT实现时会有哪些弊端？
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。...《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。...适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。...当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。 ? 2、Velocity (高速) 这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。...4、Value (低价值密度) 价值密度的高低与数据总量的大小成反比。数据量越大我们越要从中筛查出对我们有用的价值数据。如何快速对有价值数据"提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。
数据空间运营模式：从历史上，传统的IDC就是这种模式，互联网巨头都在提供此类服务。但近期网盘势头强劲，从大数据角度来看，各家纷纷嗅到大数据商机，开始抢占个人、企业的数据资源。...大数据技术提供商：从数据量上来看，非结构化数据是结构化数据的5倍以上，任何一个种类的非结构化数据处理，都可以重现现有结构化数据的辉煌。...语音数据处理领域、视频数据处理领域、语义识别领域、图像数据处理领域都可能出现大型的、高速成长的公司。 明白大数据的功用后，大家自然而然地关心，数据这么值钱，理所当然应构成新型的资产。...这个范式给出了不断的采集数据并且发挥数据价值的行动指南。许多公司的转型，都要从这幅图开始。见图3。终端+平台+应用+大数据四位一体，构成大数据思维的行动指南。...图3：泛互联范式 回顾图1，我们在讲大数据思维时，利用自上而下的次序，从大数据的功用入手，深入到理论内核，再到可供操作的范式。但真正上手实践，需要脚踏实地，自下而上的行动。
甚至于，普通人的损失还少点。 那么，大模型时代，普通人如何做科研？ 以下仅为个人观点，如不同意，就是你对。 新的分析和评测 大模型时代显然需要新的分析和评测方法。...如果是训练数据重要，那为何400M数据的CLIP和2B数据的Laion-CLIP在长尾数据上并没差太多？ 数据、模型、算法、优化，哪个更重要？ 如何加速大模型的训练，如从数据筛选、优化器更新的角度？...那么，此刻的你我就处于这种新的人机交互、人与AI协同的革命前夜，应该多去思考如何利用大模型的能力来做出更多变革： 如何提高写Prompt的能力、最好是自动写好的Prompt？...CV、NLP、Audio都有大模型，如何利用这些模型进行更好的多模态信息融合？ 如何设计下一代人-AI协同交互的用户界面？ 如何将大模型快速轻量地部署于端侧设备？...如何更轻量地微调大模型以服务于下游小数据领域？ 找大模型的短板 不得不说目前的大模型并不完美、其问题多多。 笔者也在年初”卷“了一周、搞出了第一个ChatGPT的鲁棒性评测。
我们对数据储存的需求正在以惊人的速度增长。估计现在全世界范围内的数据储存到达了2.7泽字节，相当于地球上70亿人每人储存好几万亿字节的数据。...快速可靠的访问这些数据对我们来说显得尤为重要，但问题是目前我们采用的方式都过于缓慢。 传统的硬盘驱动器通过磁力将数据编码进圆盘中，通过一个传感器扫描圆盘表面进行数据读取。...它们的存储速度还是比数据在电脑各部件中穿梭的速度更慢。 固态存储设备利用磁力将数据进行编码是最理想的方式。IBM正在研发一种新的改良设备，叫做赛道储存。它使用的是比人类头发丝还要细几百倍的纳米线集合。...还有其他方法让磁数据“流动”起来。我(作者)来自谢菲尔德大学的团队和来自利兹大学的John Cunningham发现了利用声波能够使赛道储存更有效率的方法，并且将论文发表在了《应用物理快报》上。...利用这种方法我们创建了两种声波，一个沿着纳米线的前方移动一个逆向移动。这两种波一起创建出纳米线振动强烈的区域和不振动的区域，我的研究发现，在那些振动强烈的区域有大量的磁数据位被吸引过来。
一、现状：十大趋势，揭示疯狂行骗背后真相 根据《腾讯2016年第二季度反电信网络诈骗大数据报告》披露的数据，2016年第二季度，全国共接用户标记超4.6亿条，环比上季度增加了1.8亿条。...西部大省四川占比5.71%，长三角区域浙江 占比5.71%，江苏占比5.47%，上海占比2.12%，合计13.3%。...8、诈骗实施渠道——电话诈骗超过五成 电话诈骗依旧是诈骗发生方式的主流，日常发生占比超过五成；不法分子利用改号软件，利用不法渠道获取的个人信息，将电话号码伪装为银行的客服、公检法等国家工作人员、...三、面对诈骗，该如何做？...作为这一计划中的重要落地措施，腾讯利用大数据和反诈骗特征库研发的“麒麟伪基站实时检测系统”（以下简称“麒麟系统”）正在成为打击电信诈骗的一大利器，而且直指电信诈骗的源头“伪基站”。
让我们看个关于精细化运营的例子，北京朝阳大悦城为了更好的提升运营效率，合理运用大数据帮助其改善运营情况。...从这例子我们不难发现，在精细化运营的过程中，用户数据起到了非常重要的作用，通过对用户数据进行有效的洞察和分析，让大悦城准确的找到用户喜好和兴趣，然后根据所得结果进行的精细化运营提升了企业的运营效率和提高了转化率...精细化运营作为企业一项长期的过程，该如何运用大数据进行精细化运营策略的调整呢? 二、大数据对精细化运营的价值 大数据对于企业提供的营销价值是毋庸置疑的，同样大数据给予企业做精细化运营也会提供很多帮助。...比如，企业可以根据收到的大量用户数据构建一些关于用户体验的检测模型，用来分析关注企业用户的属性。并且利用这些模型分析出用户使用产品或者购物行为的关键接触点，然后检测每个接触点相互间的转化率。...然后根据数据进行产品改进，并且利用大数据还能更好的驱动用户体验，促进企业运营目标朝着正确的方向前进，这都是大数据为运营带来的价值。
对于架构师而言，技术的发展是无尽的，在搭建和实践智能数据架构的过程中，架构师们都会或多或少地遇到一些疑惑和挑战，如何解决在架构建设中遇到的某些问题？架构建设的领域又有什么新的行业动态和技术方法？...Tera系统有八个核心技术： 1、数据模型的全局有序； 2、实时的读写和区间扫描（这一点与数据模型的全局有序也密不可分）； 3、可以支持行式存储和列式存储； 4、友好的分布式文件系统； 5、利用SSD...cache热数据； 6、数据压缩，异步IO和分组提交等性能优化手段； 7、支持秒级分裂合并，并且能够实现自动负载均衡； 8、在分布式数据库上实现了分布式事务。...本质上来说，Tera是一个分布式存储系统，它需要遵循分布式存储系统的设计要素，包括：明确数据模型、存储引擎的设计、数据分片的方式、如何管理元数据、高可用的设计以及应用的是分层式还是竖井式的存储。...再到后来，囊括分布式数据库、分布式数据库中间件以及云数据库的NewSQL也都纷纷顺应数据扩展的需求而产生。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 大数据这个词跟大公司紧密相关。然而，越来越多的小企业也正在利用它的优势。...如果你拥有一家小型企业，但是你不知道应该如何利用大数据，请阅读下面的建议吧。 了解大数据 简单来说，大数据指的是那些数量庞大、变化速度极快的数据，它们用传统软件很难处理。今天，我们创造了很多大数据。...学习客户模式 小企业可以利用大数据的一个领域是了解客户的模式。您可以跟踪他们正在使用的信用卡，在何时何地买了什么东西，通过什么买的，家庭电脑、智能手机这样的移动设备还是平板电脑上的应用？...更好地管理客户服务 最后还有一个中小企业可以利用大数据的地方，那就是改善客户服务。...大数据不在只是大企业用的了。今天，小企业也可以利用大数据来改善一切，无论是客户从他们那里购买的东西，还是他们从别人那里采购的东西。
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