编者的话：本文对数据挖掘概念的产生，数据挖掘与常规数据分析的主要区别，所能解决的几大类问题和所应用的领域都有着非常清晰的论述。...一、数据挖掘的本质 一般来说，比较狭义的观点认为数据挖掘区别于常规数据分析的关键点在于：数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联、预测（关于这四类问题后文会详细阐述），而常规数据分析则侧重于解决除此之外的其他数据分析问题...三、数据挖掘的应用领域 数据挖掘一开始就是面向应用而诞生的，前面说到数据挖掘主要解决四大类的问题，如果把这些问题演绎到不同的行业，我们将看到数据挖掘的应用是非常广泛的。...以我们经常接触的移动通信行业来说，结合前面提到的四大类问题，我们看看数据挖掘在通信行业都有哪些应用。 1、分类问题： 离网预测：预测用户在未来一段时间内离网的风险。...此外，分析工具对结果的影响较小，但是在功能、操作的便利性和效率方面差别也是相当大的。SAS软件相比SPSS、SPLUS等软件来说在效率和功能方面有较大的优势。
Brendan Bycroft 的大语言模型可视化 这张 GIF 是由作者基于 Brendan Bycroft 的大语言模型可视化创作的。...大语言模型可视化项目为我们提供了一种逐步了解 OpenAI ChatGPT 背后大语言模型算法的方式。它是深入探索算法的每一个步骤、实时观察整个过程的绝佳资源。...该项目的一大特色是一个包含 3D 效果的网页，展示了类似于 ChatGPT 所采用的小型大语言模型。这个工具通过交互式元素，为用户提供了对单个 token 推理过程的逐步指南。...感谢《金融时报》的视觉故事团队和Madhumita Murgia使用生动的视觉材料深入浅出地解释了大型语言模型（LLM）的核心原理，尤其突出了自我关注机制和Transformer 架构的重要性。...这篇特别的文章深入探讨了泛化与记忆的问题，着重探究一个关键议题：大型语言模型 (LLMs) 是否真的理解了这个世界，还是仅仅在重复它们大量训练数据中的信息？
Gemini 1.0针对不同的尺寸进行了优化：Ultra、Pro 和 Nano，能够在从数据中心到移动设备的所有设备上高效运行。...就在刚刚，谷歌DeepMind首席科学家Jeff Dean，以及联创兼CEO的Demis Hassabis宣布了最新一代多模态大模型Gemini 1.5系列的诞生。...其中，最高可支持10,000K（100万） token超长上下文的Gemini 1.5 Pro，也是谷歌最强的MoE大模型。...应用场景：它适用于高度复杂的任务，如高级推理、深度学习分析和大规模数据集的处理。...商业智能：在商业领域，模型可以分析市场报告、消费者反馈（包括文本和语音）和图像数据，提供市场洞察和决策支持。
事实上我只是想说明，「数据库」和「数据库索引」这两个东西是在服务器端开发领域应用最为广泛的两个概念，熟练使用数据库和数据库索引是开发人员在行业内生存的必备技能，而整天和技术人员打交道的非技术人员们，由于耳濡目染久了...当然， 有的数据库也使用哈希桶作用索引的数据结构 ， 然而， 主流的RDBMS都是把平衡树当做数据表默认的索引数据结构的。...假如一张表有一亿条数据 ，需要查找其中某一条数据，按照常规逻辑， 一条一条的去匹配的话， 最坏的情况下需要匹配一亿次才能得到结果，用大O标记法就是O(n)最坏时间复杂度，这是无法接受的，而且这一亿条数据显然不能一次性读入内存供程序使用...如果把这张表转换成平衡树结构（一棵非常茂盛和节点非常多的树），假设这棵树有10层，那么只需要10次IO开销就能查找到所需要的数据， 速度以指数级别提升，用大O标记法就是O(log n)，n是记录总树，底数是树的分叉数...然而， 事物都是有两面的， 索引能让数据库查询数据的速度上升， 而使写入数据的速度下降，原因很简单的， 因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态， 增删改数据都会改变平衡树各节点中的索引数据内容，
偶然在慕课网上看到《在线分布式数据库原理与实践》这个视频，讲的挺不错的。...MVCC 并发控制下的读事务一般使用时间戳或者事务 ID去标记当前读的数据库的状态（版本），读取这个版本的数据。读、写事务相互隔离，不需要加锁。...读写并存的时候，写操作会根据目前数据库的状态，创建一个新版本，并发的读则依旧访问旧版本的数据 一句话讲，MVCC就是用 同一份数据临时保留多版本的方式 ，实现并发控制 深入单机事务 我们来看一下事务的...但如果读写可以并行，会出现如下情况，第一次读到版本号为1的数据，第二次写是并行的，可以更新到这个数据，如果再次读这个数据，可能读到的数据版本是不同的，于是就会出现不可重复读。...问题：可能读到写过程中的数据，因为读没有加锁，只加了一个写锁，所以可能读到内部没有提交完成的数据，所以一般不用这个隔离级别，因为会读到中间状态 持久性 事务完成以后，该事务对数据库所做的更改便持久的保存在数据库之中
本文对数据挖掘概念的产生，数据挖掘与常规数据分析的主要区别，所能解决的几大类问题和所应用的领域都有着非常清晰的论述。作者在此篇文章中认为数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。...一、数据挖掘的本质 一般来说，比较狭义的观点认为数据挖掘区别于常规数据分析的关键点在于：数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联、预测，而常规数据分析则侧重于解决除此之外的其他数据分析问题：如描述性统计...三、数据挖掘的应用领域 数据挖掘一开始就是面向应用而诞生的，前面说到数据挖掘主要解决四大类的问题，如果把这些问题演绎到不同的行业，我们将看到数据挖掘的应用是非常广泛的。...以我们经常接触的移动通信行业来说，结合前面提到的四大类问题，我们看看数据挖掘在通信行业都有哪些应用。 1、分类问题： 离网预测：预测用户在未来一段时间内离网的风险。...此外，分析工具对结果的影响较小，但是在功能、操作的便利性和效率方面差别也是相当大的。SAS软件相比SPSS、SPLUS等软件来说在效率和功能方面有较大的优势。
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。...这里给出一组样本数据的来源及类型，他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式： 网站分析 移动分析 设备/传感器数据 用户数据（CRM） 统一的企业数据（ERP） 社交数据 会计系统 销售点系统...销售体系 消费者数据（例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据） 公司内部电子表格 公司内部数据库 位置数据（空间位置、GPS定位的位置） 天气数据 但是针对无限的数据来源，不要去做太多事情。...把焦点放在相关的数据上，并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议，比如网站数据、消费者数据和CRM，这些会让你得到一些有价值的见解。...入门级大数据解决方案 目前有一大批面向企业级的大数据解决方案，比如甲骨文、SAP,、IBM、EMC和惠普。但是。这篇文章是面向寻找入门级大数据解决方案的中小型企业的读者。
我的公众号： 海天二路搬砖工引言在MySQL中，ACID特性（原子性、一致性、隔离性、持久性）是确保数据准确性和可靠性的四大支柱。...这些原则共同构成了事务管理的基石，保障了我们的数据不仅仅是存储的，更是安全、准确、可靠的。本文将带你深入浅出地探索MySQL中的ACID原则，揭示它们如何共同作用，确保数据库的健康运行。...持久性确保了数据的可靠性和稳定性，是数据库管理系统（DBMS）的核心特性之一。...对于任何关键业务来说，数据的持久性是不可或缺的，因为它保证了数据的安全性和一致性，即使在系统遇到故障时也能够保持数据不丢失。MySQL中保证数据持久性的技术1....二进制日志不仅对数据恢复至关重要，也是复制和增量备份的基础。2. 备份策略全量备份：定期对整个数据库进行完整备份，以确保数据的持久性和可恢复性。增量备份：仅备份自上次备份以来发生变化的数据。
这里主要介绍一下OpenAI的又一大作Sora，之所以不做产品体验，是目前人家还没全量开放，我们就先研究研究人家的开放内容！...视觉数据的“创新转化”。 与大语言模型中的token不同，Sora采用的是“Patches（补片）”来统一不同的视觉数据表现形式。...与ChatGPT首先引入Token Embedding 思路一致，针对视觉数据的建模方法则作为构建Sora最重要的第一步。...随着OpenAI首款文生视频大模型Sora推出，去年已经如火如荼展开的文生视频大模型大战，今年俨然要通过卷向更强性能，开启落地之年。...OpenAI继续拉大领先程度，对众多还在进行大模型测试打分pk的厂商，构成压力。 直接的影响是影视行业，特别是特效行业。
1. objc_object Objective-C的面向对象都是基于C/C++的数据结构——结构体实现的。...== 0 && buckets() == emptyBucketsForCapacity(capacity(), false); } 更多关于cache_t的内容，请查看： 深入浅出...将 64 位的内存数据分开来存储着很多的东西，其中的 33 位才是拿来存储class、meta-class对象的内存地址信息。
CFRunLoopObserverRef中的_activities用来保存RunLoop的活动状态。当RunLoop的状态发生改变时，通过回调_callout通...
将数据拆解为各个小数据，协助各个击破。按照事实和假设，确定自己的心智模型，针对问题进行数据分析，找到蛛丝马迹。可见怎么拆解问题和数据，是核心内容。...炫酷的设计，不如直接展示数据。数据分析需要的是数据展示，你是数据分析师，不是UI设计师。让数据变美观，不是你该考虑的问题。 数据太多，则集中注意目标相关的数据。...标准偏差 分析点与数据集平均值的差距。数据集中的大部分点，都会落在平均值的一个标准偏差范围内。...协助例子： RDBMS I 核心点 跳过，关系型数据库的使用 II 总结 13 整理数据:井然有序 协助例子： 数据整理 I 核心点 数据分析有一个不可告人的秘密——作为数据分析师，你花在数据整理上的时间多过数据分析上的时间...到手的数据往往算不上井井有条，因此，需要做一些繁重的文字处理工作， 使数据格式符合分析的需要。 II 总结 数据按照规则进行提取，使得杂乱的数据变得有规则。
近年来，随着互联网的发展，各种音频数据和文本数据得到不断积累和丰富，CPU、GPU硬件的发展，以及深度学习算法大规模的应用，语音识别技术的应用开始获得大规模的商业化拓展。...[5ptt343mxf.png] 此次我们整理了腾讯云大学大咖直播课《智能语音技术解密》的回顾，帮助大家了解智能语音，以及智能语音背后的一些技术。...特征提取方面： 我们在拿到一段音频文件后，会先把这个文件进行转码变成PCM格式，然后把这个文件分成一片一片，也就是分帧，再对每一帧的数据进行采样。...语音识别过程提取了特征之后，一帧的数据变成一个单位的向量，多帧的数据变成了一个矩阵。 在DNN网络中，输入一帧数据，得到发音单元的分类结果。...腾讯云大学大咖分享邀请行业技术大咖，为你提供免费、专业、行业最新技术动态分享。
这是一种分布式数据存储系统，一种用来处理海量数据的非关系型数据库。 Doug Cutting当然没有放过，在自己的hadoop系统里面，引入了BigTable，并命名为HBase。 ?...7 第一个DataNode将数据复制给第二个DataNode。 8 第二个DataNode将数据复制给第三个DataNode。 9 如果某一个块的所有数据都已写入，就会向NameNode反馈已完成。...Hive：是一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。...Sqoop：用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的传递。 Mahout：一个可扩展的机器学习和数据挖掘库。 再上一张图，可能看得更直观一点： ?...这使得Spark能够为多个不同数据源的数据提供近乎实时的处理性能，适用于需要多次操作特定数据集的应用场景。
功能需求 适用的操作符 过滤掉不满足判定条件的数据 filter 获得满足判定条件的第一个数据 first 获得满足判定条件的最后一个数据 last 从数据流中选取最先出现的若干个数据 take 从数据流中选取最后出现的若干个数据...takeLast 从数据流中选取数据直到某种情况发生 takeWhile 和 takeUntil 从数据流中中忽略最先出现的若干数据 skip 基于时间的数据流量筛选 throttleTime 、debounceTime...和 auditTime 基于数据内容的数据流量筛选 throttle 、debounce 和 audit 基于采样方式的数据流量筛选 sample 和 sampleTime 删除重复的数据 distinct...删除重复的连续数据 distinctUntilChanged 和 distinctUntilKeyChanged 忽略数据流中的所有数据 ignoreElements 只选取指定出现位置的数据 elementAt...在 RxJS 的世界中，数据管道就像是现实世界中的管道，数据就像是现实中的液体或者气体，如果数据管道中某一个环节处理数据的速度跟不上数据涌入的速度，上游无法把数据推送给下游，就会在缓冲区中积压数据，这就相当于对上游施加了压力
欢迎来到 MTData 小讲堂，第一期 MT 酱跟大家聊聊大数据本身 首先来看维基百科是怎么解释的： Big data is data sets that are so big and complex...提炼出来就是庞大且复杂又不知道咋处理的数据 背概念太烦 我们通过边边角角来逐步了解吧 先看看大数据有什么特点 ? 介绍完 MT 酱脑海里出现了这个画面 ? 我们要在这堆虫里找到最肥的那几只！！！...言归正传 接下来说说大数据都有哪些技术手段 ?...有了这些技术却依然需要面临种种挑战 海量数据存储系统要有相应等级的扩展能力 由大数据应用拓展的安全问题 「大」意味着成本代价不菲 ......
# 创建类操作符 功能需求 适用操作符 直接操作观察者 create 根据有限的数据产生同步数据流 of 产生一个数值范围内的数据 range 以循环方式产生数据 generate 重复产生数据流中的数据...repeat 和 repeatWhen 产生空数据流 empty 产生直接出错的数据流 throw 产生永不完结的数据流 never 间隔给定时间持续产生数据 interval 和 timer 从数组等枚举类型数据产生数据流...from 从 Promise 对象产生数据流 fromPromise 从外部事件对象产生数据流 fromEvent 和 fromEventPattern 从 Ajax 请求结果产生数据流 ajax 延迟产生数据流...# 创建同步数据流 同步数据流，或者说同步 Observable 对象，需要关心的就是： 产生哪些数据 数据之间的先后顺序如何 对于同步数据流，数据之间的时间间隔不存在，所以不需要考虑时间方面的问题。...# repeat：重复数据的数据流 repeat 的功能是可以重复上游 Observable 中的数据若干次。
现代JavaScript高级小册 深入浅出Dart 现代TypeScript高级小册 变量与数据类型 在探索Dart语言的世界之前，我们首先需要熟悉一些基础的语法，包括如何声明和使用变量，以及理解Dart...中的基础数据类型。...变量与声明方式 变量是我们在编程中存储和操控数据的基本单位。在Dart中，我们有多种方式来声明和使用变量。 - 使用 var 来声明一个变量，Dart会自动推断出变量类型。...数据类型 Dart是一个强类型语言，包含了许多常见的数据类型： - Numbers：包括 int 和 double 两种类型。...int age = 18; double score = 93.5; - Strings：表示文本的数据类型。可以通过单引号或者双引号来创建字符串。
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