数据大屏，仅仅是数据展示吗？ 大数据时代，各行各业对数据价值的重视程度与日俱增。...目前，数据大屏作为数据可视化的重要载体，已成为经营管理、指挥调度、战略决策、应急监控等场景下必不可少的一部分。，通过数据大屏，能够将数据价值以更加直观的方式展示出来。 什么是"数据大屏"？...，这个流程可以被统称为大屏数据可视化，这里的大屏，就是我们通常所说的"数据大屏"。...(Wyn展示汇报大屏2) 数据大屏仅仅是数据展示吗？...（Wyn制作的车间实时监控大屏） 数据大屏中也需要交互分析 例如，在制作用于向参观领导汇报的数据大屏时，大屏中不仅要展示某些固定的数据，还需要支持下钻查看、多屏切换、聚焦放大等能力。
分享符尧博士关于大语言模型的数据工程方面的一些见解。...take-home message： 高质量数据才是大语言模型取胜的关键，其中数据构造的格式、不同类型数据的占比，数据喂给模型的顺序对模型学习的速度都有所影响。...随着大家逐渐认识到高质量数据的关键作用，研究机构和开源社区对于大语言模型的研究重心逐步转向了 数据工程 。那么，什么是高质量数据？又该如何优化呢？...比如 对于预训练数据的优化，我们该如何构造合适的数据格式，不同类型的数据占比以及数据喂给模型学习的顺序，从而最大化学习速度 对于有监督微调/指令微调，我们是不是可以找到尽可能少的query-response...相同数据采用不同的数据格式对于学习的速度也是有影响的 不同类型数据喂给模型学习的顺序不同对于学习的速度也是有影响的 训练数据中不同来源数据的配比对于学习的速度也是有影响的 不过这些在数据工程上发现的
众所周知，AI大模型三要素：算力、算法、数据，都是喂养AI的“饲料”。 先说算力。 大模型之所以“大”，就是因为参数众多和数据量庞大。AI大模型所需要的计算量，大致上相当于参数量与数据量的乘积。...高质量的数据是助力AI训练与调优的关键，足够多、足够丰富的数据，是AI大模型的根基。...同理，建筑行业的项目数据、金融行业的用户画像数据、海运行业的船位数据等，都是赋能垂直大模型的关键。...但现阶段垂直行业想要获取高精度标注数据的成本较高，而在公开数据库中，行业专业数据也较少，因此对垂直大模型的建构提出了很高的要求。 总体而言，想要做好垂直大模型，数据的重要性，远超过算力和算法。...数据，已成为企业突破垂直大模型的“卡点”。 手握行业数据领先一步 垂类大模型讲求应用与场景先行的逻辑，而在国内更是强调产业侧的价值。
当市场回归冷静，人们终于有时间开始思考：数据真的是大模型的壁垒吗？...可以看到，更多的数据对大模型性能的影响有关键性作用。...陈雷表示，“大模型是通用的，但做vertical domain (垂直领域）大模型、最重要就在于，前端如何让数据ready，如果数据表现不好，想让大模型回答你的问题非常难。”...可以说，今天数据之于大模型，既是“炼丹”的原材料，决定了最终“烹饪”出哪个菜系的大模型，同时，数据的数量、质量、多样性乃至清洗能力，也是影响大模型性能表现的关键性要素。...而六年后的今天，大模型将数据的重要意义推向了又一个巅峰，“以数据为中心”成为从事大模型研发和应用的行业人士的共识，但同时，我们也要看到数据领域中存在的不足，提高数据安全性、稳健性，减少偏见和毒性。
程序员一定要学大数据吗？最近我听到一些程序员朋友在问我这个问题，也有一些程序员朋友因为考虑转岗而问到我这个问题。我觉得也许是时候说说我对这个问题的一些看法了。 ?...大数据产业为何让人如此着迷 再回过头来说，程序员究竟要不要学习大数据的事情。我觉得思路和刚才差不多，那就是看看在大数据学习的过程中，能不能给我们带来这种积累性的优势。...那么大数据是这样一种东西吗？...作者简介： 高扬 金山软件西山居资深大数据架构师与大数据专家，有多年编程经验（多年日本和澳洲工作经验）和多年大数据架构设计与数据分析、处理经验，目前负责西山居的大数据产品市场战略与产品战略。...专注于大数据系统架构以及变现研究。擅长数据挖掘、数据建模、关系型数据库应用以及大数据框架Hadoop、Spark、Cassandra、Prestodb等的应用。
可视化形式呈现信息的需求也随之增加，因此近年来涌现出了许多数据可视化工具。对于不熟悉数据可视化领域的人来说，最好的方法是尝试一些现成的解决方案来快速制作标准化的图表。...下面与大家分享九大数据可视化库，希望你可以找到最适合的一款。 可视化利器.jpg 1....D3 是一个将信息加载到浏览器并基于数据元素生成报告的框架，它本身不提供特定类型的图像，而是一种数据可视化方法。由于 D3 十分灵活，掌握这个库需要花很多时间，但这一切都是值得的。...在 LiveEdu 上，您可以通过学习 Python 数据分析与可视化 这一课程来迅速掌握包括 D3、NVD3、Charts.js 等在内的数据可视化工具。 ? 2....DYGRAPHS Dygraphs 是一个用 Javascript 进行数据可视化的开源库。它有一个特定使用场景，即那些会随着时间变化的数据，特别是金融数据。
十大思维原理：1.数据核心原理、2.数据价值原理、3.全样本原理、4.关注效率原理、5.关注相关性原理、6.预测原理、7.信息找人原理、8.机器懂人原理、9.电子商务智能原理、10.定制产品原理。...有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。...数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。...四、关注效率原理 由关注精确度转变为关注效率 关注效率而不是精确度，大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门...数据预测、数据记录预测、数据统计预测、数据模型预测，数据分析预测、数据模式预测、数据深层次信息预测等等，已转变为大数据预测、大数据记录预测、大数据统计预测、大数据模型预测，大数据分析预测、大数据模式预测
可是，如果有人说这个复杂度是 ，又或者是 ，你还能理解是什么意思吗？ 让我们一起复习一下渐近符号。 我们常需要分析一个算法的性能如何。...算术定义不是很便于理解，直观地理解：当n特别大的时候，如果 夹在 和 之间，就说 属于 。 虽然是集合，但是我们更喜欢写成 。下图可以更直观的理解三者的区别。 ?...这个图中，最左边是 符号，中间是大 符号，最右边是 符号，从图中可以看出，前者是后两者的公共部分，限制更多，我们用的最多的大 是算法的上界。
机器认知 咨询公司Ovum称：“机器学习将是2017年大数据分析的最大瓦解者。”深度学习和神经网络的机制模拟了人类大脑的分层认知处理机制，已经显示出了实现类人水平的机器智能的可行性。...由于并行处理能力的大规模升级使网络能够处理更大的数据块，在2017年我们可以期待在机器学习方面取得更大进步。“生成式对抗网络”（GAN）是机器学习中的下一个大进展。...GAN本质上是双重网络，一个从数据集中学习，另一个对数据真假进行鉴别。 机器学习能力将在2017年迎来大提升，开始接近认识成熟。
在解析IP地址的时候，遇到这样一个报错： IP地址信息文件没有找到，IP显示功能将无法使用 错误的IP数据库文件 错误的IP数据库文件 完整报错如下： 可以看到我的IP地址信息文件qqwry.dat...我又上去瞟了一眼我的路径，没错啊，这路径有啥问题吗，不是获取到了嘛?...这个百分号是个什么鬼，我路径里面还有百分号吗？ 复制这个编码串，URL解码后，发现他竟然是…两个汉字！！！ 此刻的我一头问号？？？？...咦，这汉字是哪来的，我突然想到，我的文件夹名字就叫代码 难道这两个汉字犯法嘛…可是兄弟你别忘了这可是在一个路径中啊，一个路径中存在中文它还真犯法… 于是我赶紧把中文路径换掉，重新启动，他果然好了，这时再看路径
域名是：http://log2.oa.com/ 鹰眼的数据上报： 鹰眼的数据上报是通过ATTA提供的，ATTA支持多语言的上报（JAVA，Python，C++等），上报之后，鹰眼从ATTA系统拉取数据最终写入到...使用ES的倒排索引机制，百亿数据秒级查询返回的能力，鹰眼提供了以下功能： 1.实时日志查询服务数据上报到atta之后，开发可以通过鹰眼及时查询到日志，定位问题，运维可以通过鹰眼提供的数据统计界面实时查询到业务的运行情况...（由于ES不支持大并发查询，所以无法对超大数据进行实时分析） 二、上云的背景 930调整，成立新的云事业群，内部成立“技术委员会”，启动“开源协同”和“业务上云”的两大战略方向。...重构LogSender: 生产者程序写入Kafka性能瓶颈特别大，高峰期丢数据特别严重。 生产者程序写数据流程如下： 读取BOSS订阅->IP解析->写入Kafka。...优化之后：在数据量非常大的时候，因为程序性能原因，会导致一分钟单节点最多只能处理13万条左右的数据。改进后， 单节点能处理55w条左右的数据。 性能提升4倍。
难度大吗？ 企业网站建设步骤 企业网站怎么建设？网站建设步骤并不麻烦，首先是要购买域名、服务器，同时还要做好网站备案。
还记得我们上面提到的泡沫产生的两个前提条件吗，第一个就是市场要有钱。但当下美国金融市场的流动性并不乐观，这意味着AI泡沫上限高不了。...根据Crunch base的数据，今年上半年全球融资总额同比下降5%。...运行一次大模型的成本从几万美元到上亿美元不等，处于新的基础设施建设的早期阶段。”...这样的市场是理性的吗？这就要看看巨头们下注的理由了。4.硅谷巨头的理性巨头们对于AI的态度几乎是孤注一掷的坚定。...早在GPT-4o的发布会上，OpenAI就透露出开发一个由大语言模型主导的系统级应用的想法。
在选择缓存时就纠结使用redis还是memcached作为数据库缓存，虽然心理原因对于我这种小博客使用哪一个差别应该都不大，抱着试试的心态，我把一台服务器上的两个WordPress分别使用了redis和...先说区别 redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和memcached相比一个最大的区别。...redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。...redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 分布式--设定memcache集群，利用magent做一主多从;redis可以做一主多从。...都可以一主一从 存储数据安全--memcache挂掉后，数据没了；redis可以定期保存到磁盘（持久化） 灾难恢复--memcache挂掉后，数据不可恢复； redis数据丢失后可以通过aof恢复。
arxiv.org/abs/2308.08241 论文源码：暂未公布 背景概述 目前将 LLM 利用在时间序列上的工作主要有两种策略： LLM for TS：从零开始设计并预训练一个专为处理时间序列数据而优化的基础大模型...LLM for TS 需要大量数据积累。与文本或图像数据相比，时间序列数据更专业且涉及隐私问题，难以获取大量的同类型时间序列数据，而 TS for LLM 则可以使用相对较小的数据集。...instance-wise 对比学习 构造完正负实例后，就需要设计模型使其可以区分这两种样本，其目标是使得 anchor 实例与其对应的正 token 实例尽可能相似，与负 token 实例差异尽可能大，...上述目标函数保证了在特征级别，正样本之间尽可能相似，而负样本之间的特征差异尽可能大。但这样也容易导致特征表示收缩到一个较小的空间。因此目标函数的最后一项需要去最大化不同特征间差异，避免上述这种问题。...通过这种形式的对齐，token 就有可能获得表征诸如时间序列小、大、上升、下降、稳定、波动等丰富信息的能力。
关于大数据行业本科含金量有多少？在校期间，本科生学了什么？ 第一，大部分学校老师水平不够。 第二，也有水平好的老师，但他们又都在忙着接项目或发表论文，没有潜心于教？ 第三，再说说学生。...但是如果在你的技术日益不断的提高以及已经有了几年工作经验后，那么你的机会相对就会大很多。
难度大吗？ 网站建设步骤 怎么自己建设网站？
大数据项目的成功有哪些法宝？又有哪些陷阱会导致大数据项目的失败？本文中的三位专家将对此进行详解。 如今，许多企业都理解了大数据的构成，但是要取得大数据项目的成功则是另一回事。...许多获得大数据项目成功的企业，都或多或少以Hadoop技术为背景。“采用Hadoop。把它作为你的数据试验平台，因为你可以在相对成本更高效的情况下，整合所有数据，”他说。...点亮“暗数据” Laney把企业内存储后就再没有使用过的数据称为“暗数据，”他鼓励CIO们考虑这些数据的价值。一些企业已经开始这样做了。...不要仅是报告数据 超越传统的分析方法，使用大数据进行分析的企业具有巨大优势。“这已经远不是饼图和柱状图了，”Gartner的Laney说。“将数据集成到业务流程中，而不只是报告数据。”...“你能在继续传统报告的同时，使用大数据做出更好的报告吗？但是这并没有带来很多不同。真正的竞争优势是当你使用那些数据，创建预测模型，”他说。
但数据科学中兴起这样的方法论：根据问题找“数据”，并直接用数据——前提是这个数据无需转换成知识——去解决问题。 ?...因此，在大数据时代，原本复杂的“智能问题”变成简单的“数据问题”——只要对大数据的进行简单查询就可以达到“基于复杂算法的智能计算的效果”。机器翻译是传统自然语言技术领域里的一大难点。...NO.4 业务数据化→数据业务化 数据管理 在大数据时代，企业需要重视一个新的课题——数据业务化，即如何“基于数据”动态地定义、优化和重组业务及其流程，进而提升业务的敏捷性，降低风险和成本。...但是，在传统数据管理中我们更加关注的是业务的数据化问题，即如何将业务活动以数据方式记录下来，以便进行业务审计、分析与挖掘。可见，业务数据化是前提，而数据业务化是目标。 ?...NO.6 数据是资源→数据是资产 数据的属性 在大数据时代，数据不仅是一种“资源”，而更是一种重要的“资产”。因此，数据科学应把数据当做“一种资产来管理”，而不能仅仅当做“资源”来对待。
摄像头一帧数据太大，比stm32的内存都还要大。而我用的是stm32f103ve，其内存只有64kb，还不够装一帧的图片。 所以只能靠自己边看手册边敲代码……下面是我的总结。...（如下图） 像素传输顺序 鹰眼自带有源晶振，因此当鹰眼与stm32传输像素数据时会产生时钟信号，stm32在特定的时钟信号处采集的数据才是有效数据。那么在什么信号处采集数据才有效呢？...理解了鹰眼的数据传输后就解决了前面提到的一个问题：stm32装不下一帧的图片。...=9.375kb<64kb，这样使用鹰眼就可以直接将数据存在stm内存中了。...液晶屏的配置我就不讲了，我只讲stm32对鹰眼的数据采集和处理。
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