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Pig介绍和相对于Hive优势

我们都知道pig和hive作用是一致都是为了简化mapReduce编程而开发,但是hive是过程化语言SQL,pig是数据流语言pig Latin. 就工具选择来说,HiveQL类似于SQL,不需要大量学习,所以大家在选择工具时候一般会选择hive. 但是hive一般擅长处理是结构化数据,pig可以处理任何数据。pig还是有一定优势。 tuple:tuple是一个定长,包含有序pig数据元素集合。tuple可以分为多个字段,每个字段对应着一个数据元素。这些数据元素可以是任意数据类型,它们无须是相同数据类型。 一个tuple相当于sql中一行,而tuple字段相当于sql中列。 tuple常量使用圆括号来指示tuple结构,使用逗号来划分tuple中字段。如(‘bob’,55)。 null值 在pig中null值所表达含义是这个值是未知,这可能是数据缺失,或者在处理数据时发生了错误等原因造成

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    现在AI算法真的模拟了人脑吗?

    我是生物本科,认知神经科学研究生在读,课余时间比较喜欢编程和机器学习,正在自学,了解稍微多一些。我试着从我角度来说下我看到深度学习和神经科学联系。 不同脑区,甚至脑区内部,神经元形态都可以有很大差异,如V1内部六层就是基于神经元形态区分。从这个角度,人类神经系统要更复杂一些。 这些都是以数字形式存储。在神经系统里面,记忆存储是由一些脑区突触形成和消失来存储。其实他们有一个比较共通地方在于,他们在训练过程中都是渐变。 深度神经网络里面门权重也是 反向传播训练出来,也有渐变这个性质,当对于快速变化刺激,有一定滞后。从这个角度来说,人类神经系统要更灵活一些,可以在很短时间内完成状态切换。 再往上,谈到人类大脑皮层工作,个人觉得做十分有限,对于大部分脑区,我们并不知道他们是怎么工作,只是能把不同脑区和不同功能对应起来(还不一定准)。

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    李彦宏:AI模仿人脑是走不通

    整理 | 阿司匹林 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 人工智能(Artificial Intelligence)并不是一个新概念,它实际上诞生于 20 世纪 50 年代。 现在有很多研究是研究人脑怎么工作,我认为这条路也走不通。人工智能不是模仿人脑工作原理,而是要用机器方式实现人脑能够实现价值或者作用。 第三个误解,人工智能威胁论。 现在有很多研究是研究人脑怎么工作,我认为这条路也走不通。人工智能不是仿生学,现在的人工智能技术,各种各样算法,以及近些年创新跟人脑工作原理其实没有太大关系。 事实上,我们人类根本还没有搞清楚人脑是怎么工作,又何谈用机器来模仿人脑工作原理。所以人工智能不是模仿人脑工作原理,而是要用机器方式实现人脑能够实现价值或者作用。 AI 这个词如果仔细去琢磨,(artificial)其实既有人工意思,也有假意思在里面,所以它离真人思维方式、能力以及有可能出现风险还非常远。

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    LeCun :一味模仿人脑将阻碍AI发展

    【新智元导读】FacebookAI研究负责人指出,一味模仿人脑开发AI将会阻碍AI发展。很多业界专家也有类似的论调,他们认为AI研究重点不应是模仿大脑工作机制,而应该是探寻智能根本原则。 而人工智能可能是人类最伟大发明,人类也一直试图按照自身来创造AI。最典型方法是以数字形式再造人类大脑。然而顶尖科学家并不认同这一方式,认为试图完全模拟人类大脑纯属浪费时间。应从别的地方寻找灵感。 FacebookAI研发主管 Yann LeCun认为,“你可以从生物学中获取灵感,但你并不想简单复制。从工程角度来看,溯源进化过程将会异常困难。 AI算法和神经网络可以互相训练。通常这种方式只适用于博弈。一个象棋AI可以随时与自己进行数百万次对弈,来学习象棋比赛中微妙细节。 但这两种方法都不完美,无法真正教会AI认识世界。 对AI来说,生物基础至关重要。这个基础并不是人类大脑完全重建。人类大脑是一个科学奇迹,但不是唯一答案。AI研发者需要牢牢记住,人类本身并没有多么特殊,他们应该尝试寻找一些新灵感。

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    百度 | 李彦宏:AI模仿人脑是走不通

    整理 | 阿司匹林 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 人工智能(Artificial Intelligence)并不是一个新概念,它实际上诞生于 20 世纪 50 年代。 现在有很多研究是研究人脑怎么工作,我认为这条路也走不通。人工智能不是模仿人脑工作原理,而是要用机器方式实现人脑能够实现价值或者作用。 第三个误解,人工智能威胁论。 现在有很多研究是研究人脑怎么工作,我认为这条路也走不通。人工智能不是仿生学,现在的人工智能技术,各种各样算法,以及近些年创新跟人脑工作原理其实没有太大关系。 事实上,我们人类根本还没有搞清楚人脑是怎么工作,又何谈用机器来模仿人脑工作原理。所以人工智能不是模仿人脑工作原理,而是要用机器方式实现人脑能够实现价值或者作用。 AI 这个词如果仔细去琢磨,(artificial)其实既有人工意思,也有假意思在里面,所以它离真人思维方式、能力以及有可能出现风险还非常远。

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    AI创意赛火热,赛事能成BAT强化AI优势新动能?

    而中国则仅居第二梯队,且与美国在AI高校数量上差距非常之大。在基础层人才储备层面,美国以压倒性优势盘踞着AI龙头老大地盘。 但是,尽管有着殷实技术底子,我国却一直没有实现科研、教育、生产等不同社会分工在功能与资源优势协同与集成化,从而导致AI技术创新无法进行上、中、下游对接与耦合,长期陷于落地痛、变现难泥淖。 相关行业人才如果只是抱着浮躁“唯盈利”心态去看待AI产业,缺乏长期目光,则无法正确认识AI时代价值。 AI巨头如何理性追逐AI人才? AI人才需求量一直在呈直线上涨,年复合增长率超过200%。 总体而言,鉴于百度等AI巨头平台和数据优势,B2B是目前比较合适AI发展商业模式。但是做好To B业务所需要不仅是懂AI的人才,而是既懂技术,又懂商业,又能销售复合型人才。 AI大赛成赛点,但赛后人才生态建立才是更高堡垒 AI大赛打响了AI巨头之间的人才争夺赛,但是赛事过后,谁能真正把赛事价值挖掘到位才是更值得关注重点。

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    AI 与通信交织、网络优势与应用场景

    聊起 AI,画面都充斥着机械语言:精密高级芯片,光怪陆离智能产业……你眼中 AI 有什么样能力?能给传统行业带来哪些变革与发展? 基于此,云加社区联手知乎科技,从知乎AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业融合 」。 本文为“AI 将如何影响电子信息产业”精华内容分享。 本文主要从通信与AI交织、AI在网络中优势AI在通信中应用场景三个方面来谈谈。 一、通信理论基本问题与人工智能交织 通信基本问题:在某一点上精确地或近似地再现在另一点上选择消息。 尽管在过去几十年发展中,通信系统已经优化非常优秀了,甚至能够逼近传说中香农界,新出现一些深度学习、人工智能等新方法似乎很难比它们在性能方面有很大优势。 二、深度学习等AI技术在无线网络中优势 1、对半标记\未标记数据处理 深度学习能够处理大量数据,而移动网络恰好可以快速生成大量不同类型数据。传统监督学习仅在有足够标记数据可用时才有效。

    1.4K2120

    LiveData优势

    这种感知能力可确保LiveData 仅更新处于活跃生命周期状态应用组件观察者。 应用组件观察者可以很安全观察数据变化(绑定声明周期,自动绑定和移除),不用担心内存泄漏等问题。 该组件优势: 确保界面符合数据状态 LiveData 遵循观察者模式。 不会因 Activity 停止而导致崩溃 如果观察者生命周期处于非活跃状态(如返回栈中 Activity),则它不会接收任何 LiveData 事件(也是通过LifecycleOwner实现) ,而观察者此时重走OnCreate为0,所以可以收到上一次数据变化通知 适当配置更改 如果由于配置更改(如设备旋转)而重新创建了 Activity 或 Fragment,它会立即接收最新可用数据 (ViewModel通过在OnDestory时候保存到Configure属性中,当attach时候取出这个属性里面的Viewodel赋值给组件,当Activity/Fragment重新get获取时候拿到就是上次

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    DevOps优势

    快速交付 提高发布频率和速度,以便您能够更快速地进行创新并完善产品。您发布新功能和修复错误速度越快,就越能快速地响应客户需求并建立竞争优势。 进行监控和记录实践经验能够帮助您实时了解当前性能。 规模 大规模运行和管理您基础设施及开发流程。自动化和一致性可在降低风险同时,帮助您有效管理复杂或不断变化系统。 例如,基础设施即代码能够帮助您以一种可重复且更有效方式来管理部署、测试和生产环境。 增强合作 建立一个适应 DevOps 文化模式更高效团队,强调主人翁精神和责任感。 开发人员和运营团队密切合作,共同承担诸多责任,并将各自工作流程相互融合。这有助于减少效率低下工作,同时节约大家时间(例如,缩短开发人员和运营团队之间交接时间,编写将运行环境考虑在内代码)。 安全性 在快速运转同时保持控制力和合规性。利用自动实施合规性策略、精细控制和配置管理技术,您可以在不牺牲安全性前提下采用 DevOps 模式。

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    RPA优势

    RPA与现有自动化工具对比 在RPA中,机器人主要是模仿人类操作应用程序用户界面,并配置为以相同方式执行步骤。 目前RPA方法允许IT专业人员专注于战略性企业项目,如ERP、BPMS等。RPA项目以超短实施周期,迅速实现高ROI。 很多RPA平台都提供了类似于流程图设计器图形界面,在这个界面中,使用代表流程中步骤图标来创建业务流程定义。 RPA相对于人工进行大量重复操作有着非常明显优势,体现为以下五点: 成本低: 通过机器人工具实现流程自动化,同时结合流程标准化,可以节省30%~50%成本 效率高: 相对于人工操作,机器人操作速度可以达到人工处理 RPA价值 面对全球业务需求量激增,业务对象涵盖各行各业,基本上在各种岗位上都或多或少有对RPA需求,并且这些企业也在积极探索、尝试、开展以RPA\AI为基础数字化转型。

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    AI 技术讲座精选:仿生计算未来——与人脑匹敌计算机

    AI100 导读】随着人机大战不断上演,我们有理由相信,未来的人工智能能够与人脑匹敌。是否有一天,人工智能可以完全代替人脑?答案不置可否,但是人工智能会给人类带来极大便利,这一点是毋庸置疑。 他设计了一系列穿孔卡片,由这些孔我们便能找到针脚位置。这种穿孔卡片取代了效率低下绘图男孩,这些年轻学徒所做工作就是,小心翼翼地用纺织机来编织特定图案。 IBM 宣称该芯片对实时模式识别非常有用,比如说语音处理,或者是图像识别。但它最大优势还是其能效:该芯片每平方厘米仅消耗20毫瓦电能,比传统芯片能效提高了1000多倍。 本文选自《The New Yorker》,本文作者 Kelly Clancy 是住在瑞士巴塞尔一名神经科学家。 本文由 AI100 编译,转载需得到本公众号同意。 ---- 编译:AI100 原文链接:http://www.newyorker.com/tech/elements/a-computer-to-rival-the-brain ----

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    宏观人脑功能网络通用分类

    虽然人脑是由多个宏观功能网络组成这一观点在认知神经科学中得到了广泛关注,但该领域尚未在术语方面的几个关键问题上达成共识。什么构成了一个功能性大脑网络? 构成一个功能网络大脑区域之间连接是典型统计依赖性,如相关性或协方差。稳定功能网络可能是由单或多突触白质连接所支撑。 然而,对认知研究往往被孤立在离散研究领域,一组共同协同活动大脑区域被命名为离散认知功能,有限交流和丰富理解,这些看似不同功能可能依赖于核心机制。 (2)“由颞顶联合部、内侧前额叶皮层和楔前叶组成心智系统,在对抽象目标、信仰或道德问题做出推断时被激活”。(3)“专门用于语义知识存储和检索神经系统广泛存在,在人脑皮层中占据了很大比例。 正如我们一直提到,一个简化假设是静态宏观人脑网络可以被描绘和描述。然而,最近研究强调了功能连接时变性质,以及考虑大脑网络时间属性重要性。

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    Google Research等机构提出新AI算法以了解人脑网络中电刺激效应

    Mayo Clinic 和 Google Research 在 PLOS Computational Biology 上发表了一项新研究,该研究展示了一种用于脑机接口 (BCI) 新人工智能 (AI) 在心理健康方面,BCIs正在被研究作为一种可能治疗抑郁、焦虑、强迫症(OCD)和其他神经精神障碍方法。 脑机接口 (BCI) 是一种将人脑与外部计算设备连接起来系统。 这些方法通常会生成复杂、难以测量高维数据,这对于人类识别有意义模式来说是一项艰巨且耗时任务,但非常适合作为辅助分析工具 AI 机器学习。因此研究人员为此创造了一种新型的人工智能算法。 灰色表示通过阈值丢弃站点 研究人员将他们新创建 AI算法命名为“基本轮廓曲线识别(basis profile curve identification)”。 “这个框架可以直接解释单脉冲脑刺激数据,并且可以普遍应用于探索构成连接组各种相互作用环境。” 据研究人员称,他们新脑机接口AI算法可能有助于指导电极放置,以帮助治疗脑疾病。

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    PHP优势在哪?

    Php优势在哪 PHP(PHP: Hypertext Preprocessor缩写,中文名:“超文本预处理器”)是一种通用开源脚本语言。 小编帮你细数PHP四大特性八大优势: PHP语言特性包括: 1、PHP 独特语法混合了 C、Java、Perl 以及 PHP 自创新语法。 2、PHP支持几乎所有流行数据库以及操作系统。 4、最重要是PHP可以用C、C++进行程序扩展 PHP语言八大优势: 1、开放源代码,所有的PHP源代码事实上都可以得到。 2、免费性,php和其它技术相比,PHP本身免费且是开源代码。 嵌入于HTML:因为PHP可以被嵌入于HTML语言,它相对于其他语言。编辑简单,实用性强,更适合初学者。 有很多成熟框架,比如支持MVC框架:phpMVC,支持类似ASP.net事件驱动框架:Prado,支持类似Ruby On Rails快速开发框架:Cake等等,足够满足你应用需求。

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    MOS生态优势

    ​​历史上每一次金融变革,都离不开技术创新,从传统金融到互联网金融发展,其实都是基于创新条件下在推进,只有不断提高用户服务水平,才能增强在市场上竞争力。 目前区块链技术,已经逐步成为金融科技领域核心技术,从这几年发展势头来看,不排除再次掀起金融创新变革大浪潮。 区块链在技术问题上,已经可以解决金融领域大多数痛点难题,同时其去中介化特性,也将会给金融行业带很大变革。 区块链作为一种新兴技术,与当前技术存在交叉,在“技术为土壤、金融为催化剂”环境中,区块链技术可以无成本地融入到现有的金融体系,MOS生态将成为以后金融市场基础设施。 MOS生态下核心应用MOSDAO(摩斯议会)现在正在做,就是将数字资产,代币发行权完全交还给投资社区,由代币投资人共识影响力决定代币价格,以社区代币销售量定代币流通量。

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