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数据处理的基本流程是什么

本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系 解答 大数据处理流程主要分为3步: 1.数据抽取和集成 2.数据分析 3.数据解释 补充 1.数据抽取与集成 由于大数据处理的数据来源类型丰富 3.数据解释 数据处理的结果是大数据处理流程中用户最关心的问题,正确的数据处理结果需要通过合适的展示方式被终端用户正确理解。数据解释的主要技术是可视化和人机交互。

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AI入门之数据处理(Numpy指南)

python中的数据操作基本都用numpy来做,在做深度学习的过程一定也绕不过numpy。这篇分几个部分介绍numpy · numpy array 的基本属性,...

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    AI & UX framework是什么

    AI-UX framework是设计AI应用程序时的用户体验设计方法。这个框架以用户为中心而不是技术。 AI-UX principles: context, interaction, and trust 原则: 上下文、交互、信任 01- context 上下文 上下文包括AI可以用来执行任务的外部信息 观点:DON’T LIMIT AI TO IMITATING HUMAN BEHAVIORS 不要把人工智能局限于模仿人类行为 使用人工智能产品的人需要理解其输出的背景,它的输出意味着什么,目标和期望的比较等等 试想想,如果AI未经我们同意,代替我们付款购买了某项服务,这是多么糟糕的体验。 03- Trust 信任 信任是指用户认为人工智能系统能够成功地执行用户希望它执行的任务,而不会产生任何意外的结果。 参考资料: 《AI and UX:Why Artificial Intelligence Needs User Experience》

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    AI Engine到底是什么

    此外,一个AI Engine可以访问与其邻近的北方、南方和西方AI Engine的数据存储空间,这使得当整个处理链路在处理数据时,中间结果可以由一个AI Engine快速便捷地搬移到另一个AI Engine 距离较远的AI Engine则可通过AXI-Streaming接口实现互连。 ? AI Engine的优势 先看看AI Engine的性能,如下图所示(图片来源:Table 1, wp506, Xilinx),可以看到,对于8bit有符号整型数据,一个AI Engine可以同时实现128 由此可见AI Engine的强大的数据处理能力,这源于其自身的高度并行性。 ? AI Engine自身结构的并行性需要算法本身的支持。 此外,Xilinx还提高了AI Engine库,以支持数字信号处理、无线通信、机器学习、矩阵计算等。这些被优化的库可以有效缩短开发周期、提升开发效率并发挥AI Engine的潜能。

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    AI换脸是什么魔鬼技术?

    技术其实是无罪的, 只是看使用的人是什么想法,比如网上就有人通过这项技术, 还原张国荣直播唱歌的视频,将已经去世的人复活了! 通过这种技术,复活让人缅怀的人,也无不为一项壮举。 ? 现在只需要在B站搜索AI换脸,已经有许多的成品视频了, 有兴趣的话可以去搜索看一看。 任何一个新兴的技术诞生,都意味着科技的进步, 也许以后我们还可以看到李小龙的电影, 如果技术足够成熟的话。

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    AI竞赛」天池宫颈癌诊断比赛数据处理开源

    /blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/102760036 这是笔者最近参加的 [ 天池大赛>“数字人体”视觉挑战赛——宫颈癌风险智能诊断],项目数据处理开源教程

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    数据处理中的标准化、归一化,究竟是什么

    原文链接:数据处理中的标准化、归一化,究竟是什么? 大家好,我是小一 今天说一个比较重要的内容,无论是在算法建模还是在数据分析都比较常见:数据归一化和标准化。 x-min(x)}{max(x)-min(x)} $$ 这里一定要注意的是:Normalization 是归一化的意思,并不是正则化,而正则化的英文翻译应该是:Regularization,但是正则化并不是数据处理的一种手段 数据处理的时候选哪个? 只能说,针对情况选择。 在大多数机器学习算法中,因为 MinMaxScaler 对异常值的敏感,所以都会选择 StandardScaler 进行特征缩放。 作者:xiaoyi 文章首发:公众号【小一的学习笔记】 未经允许禁止转载,需要转载请微信联系授权(微信号:zhiqiuxiaoyi) 原文链接:数据处理中的标准化、归一化,究竟是什么

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    AI 时代,你和纸张的关系是什么

    家里有太多纸类文件了,每次收拾完之后,不到两天又积攒了一大堆,几乎每天都有从邮局寄过来的信件:医院的账单,电费,煤气费,信用卡账单,各种宣传单,促销的优惠券等等...

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    AI深度思考·竞赛」天池宫颈癌诊断比赛数据处理开源

    这是笔者最近参加的 [ 天池大赛>“数字人体”视觉挑战赛——宫颈癌风险智能诊断],项目数据处理开源教程,也希望能找到一些志同道合朋友一起组队。 有什么问题的话欢迎访问点击笔者知识星球与我联系:[ AI深度学习应用之路] 告诉大家一个小秘密:我将在星球开源整套项目baseline

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    AI是万能的吗?当前AI仍面临的难题是什么

    作者 | Charles Ollion 译者 | 王天宇 编辑 | Jane 出品 | AI 科技大本营(rgznai100) 【导读】谈到人工智能(特别是计算机视觉领域),大家关注的都是这一领域不断取得的进步 AI 已经成为万能的了吗?Heuritech 的 CTO Charles Ollion 希望通过他的文章可以揭露一些当前的真实情况。接下来就让我们一起看看这位作者都谈了什么内容吧! ? 糖尿病性视网膜病变,一种影响到眼睛的糖尿病并发症 来源: https://ai.googleblog.com/2016/11/deep-learning-for-detection-of-diabetic.html AI 科技大本营在文末给大家列出了相关的研究文章,方便大家学习。 看了作者的一些看法,也欢迎大家在 AI 科技大本营后台留言,和大家一起交流自己的看法~ 原文链接: https://medium.com/@CharlesOllion/whats-easy-hard-in-ai-computer-vision-these-days-e7679b9f7db7

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    AI语音芯片火热的背后逻辑是什么? | 深度

    这其中,最耐人寻味的便是AI语音芯片的快速崛起: 5月到7月,短短两个月的时间,从公开报道的资料可以看到有超过5家公司对外宣布做了AI语音芯片: ? 那么,为什么大家会不约而同的在当下这个时间节点发布AI语音芯片,这背后的逻辑到底是什么呢? 那么企业如果想要拥有自造血能力,目前面对的最大瓶颈又是什么?” 王舜德提出了两点:数据和交互。 在AI赋能传统行业的窗口期,一旦一家足够强大的AI公司切入到某个行业,它就能依靠数据和积累的行业经验,建立起自己的壁垒。 这也是互联网大数据时代下,AI企业的竞争力所在:技术+数据。 AI语音芯片的热战才刚刚开始,对于这些AI语音技术公司来说,道阻且长,行则将至。

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    海量数据处理

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    思影数据处理业务四:EEGERP数据处理

    EEG/ERP数据处理业务 数据预处理:导入数据、定位电极、剔除无用电极、重参考、滤波、分段(EEG不做分段)、插值坏导和剔除坏段、通过ICA去除伪迹 ERP数据后处理:对ERP数据进行叠加平均、绘制波形图并提取感兴趣成分进行进一步统计分析

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    python数据处理

    很久没有更新文章了, 在这里分享一下关于数据处理的 步骤,方法供大家参考。 数据处理的基本内容主要包括数据清洗,数据抽取,数据交换,和数据计算等。

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    R 数据处理

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    思影数据处理业务三:ASL数据处理

    ASL数据处理业务: 1.数据预处理: 具体包括:数据转换、图像复位、头动校正、配准、平滑、去除颅外体素、计算CBF等。 ? ? 2) 可根据客户需求,个性化定制数据处理过程。

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    10大海量数据处理方案 https://blog.csdn.net/luyafei_89430/article/details/13016093

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    Python 数据处理

    Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架,都是采用C语言编写,所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具,可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。

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    海量数据处理

    海量数据处理是基于海量数据上的存储、处理、操作。 所谓海量,就是数据量很大,可能是TB级别甚至是PB级别,导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。 虽然,传统的数据库系统可以通过分区的技术(水平分区和垂直分区) ,来减少查询过程中数据输入输出的次数以缩减响应时间, 提高数据处理能力, 但是在海量数据的规模下,这种分区所带来的性能改善并不显著。 主要特性:   ● 分布式   ● 基于column的结构化   ● 高伸展性 2 海量数据处理 海量数据处理就是如何快速地从这些海量数据中抽取出关键的信息,然后提供给用户 并行计算解决方案: 解决大规模数据处理的方法之一就是并行计算。将大量数据分散到多个节点上,将计算并行化,利用多机的计算资源,从而加快数据处理的速度。 2) MapReduce MapReduce是谷歌在 2004 年提出的应用于大规模集群进行大规模数据处理的并行计算模型。

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