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深度学习已成功应用于这三大领域

动态结构计算是一种基础的计算机科学方法，广泛应用于软件工程项目。应用于神经网络的最简单的动态结构基于决定神经网络(或者其他机器学习模型) 中的哪些子集需要应用于特定的输入。...其他种类的预处理需要同时应用于训练集和测试集，其目的是将每个样本置于更规范的形式，以便减少模型需要考虑的变化量。减少数据中的变化量既能够减少泛化误差，也能够减小拟合训练集所需模型的大小。...从2009年开始，语音识别的研究者们将一种无监督学习的深度学习方法应用于语音识别。这种深度学习方法基于训练一个被称作是受限玻尔兹曼机的无向概率模型，从而对输入数据建模。...对于大词汇表，由于词汇量很大，在词的选择上表示输出分布的计算成本可能非常高。在许多应用中，V 包含数十万词。...因为其输出维数为|V|，描述该仿射变换线性分量的权重矩阵非常大。这造成了表示该矩阵的高存储成本，以及与之相乘的高计算成本。

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深度学习已成功应用于这三大领域

动态结构计算是一种基础的计算机科学方法，广泛应用于软件工程项目。应用于神经网络的最简单的动态结构基于决定神经网络(或者其他机器学习模型) 中的哪些子集需要应用于特定的输入。...其他种类的预处理需要同时应用于训练集和测试集，其目的是将每个样本置于更规范的形式，以便减少模型需要考虑的变化量。减少数据中的变化量既能够减少泛化误差，也能够减小拟合训练集所需模型的大小。...从2009年开始，语音识别的研究者们将一种无监督学习的深度学习方法应用于语音识别。这种深度学习方法基于训练一个被称作是受限玻尔兹曼机的无向概率模型，从而对输入数据建模。...对于大词汇表，由于词汇量很大，在词的选择上表示输出分布的计算成本可能非常高。在许多应用中，V 包含数十万词。...因为其输出维数为|V|，描述该仿射变换线性分量的权重矩阵非常大。这造成了表示该矩阵的高存储成本，以及与之相乘的高计算成本。

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大模型应用于数字人

大模型包含了数字人形象、动作、表情、口型、声音等要素，每个用户可以结合个人数据对数字人进行训练。大模型对 2D 数字人的提效显著。AI 的生成能力天然适配 2D 数字人。...过去3D建模依赖传统CG技术，动作捕捉需要采集真人大量数据，现在依托于视频大模型的数字人工具平台上，算法可以高效生成3D模型，处理面部细节也更加逼真，提升了面部表情以及唇形同步的质量。...更重要的是，大模型在很大程度上解决了数字人的自然语言理解能力，多模态大模型是数字人真正的灵魂。...6.1 B端应用目前，数字人产品大多应用于B端场景，例如帮助互联网商家实现全天候轮播的虚拟主播、办事大厅内自助办理业务的虚拟前台、自动处理诉求的虚拟客服等，B端消费者仍是市场的主要组成部分。...某种智能算法支撑下的数字人，在深度学习、大数据浸染之下，可能具备某种价值倾向、伦理倾向，甚至可能带有某种“邪恶”倾向。

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RPA应用于IT服务的十大场景

RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）的本质是一种软件机器人，通过直接部署在计算机上，模拟人工对于计算机的操作，实现数据的跨系统、跨平台转移与录入，有效降低人工错误...RPA应用于IT服务环节的优势 1、标准化IT流程以减少人为错误； 2、自动化工作流，使新员工更轻松地实现同样的结果； 3、帮助集成来自不同供应商的不同产品以有效管理IT问题； 4、通过快速响应，可将解决时间缩短...RPA应用于IT服务的十大场景 ●服务器和应用程序监控对每个IT部门来说，服务器崩溃、停机都是噩梦般的存在。任何一次意外停机或崩溃，都可导致数据丢失、作业停止，从而给企业带来重大收入损失。

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深度学习已成功应用于这三大领域

动态结构计算是一种基础的计算机科学方法，广泛应用于软件工程项目。应用于神经网络的最简单的动态结构基于决定神经网络(或者其他机器学习模型) 中的哪些子集需要应用于特定的输入。...其他种类的预处理需要同时应用于训练集和测试集，其目的是将每个样本置于更规范的形式，以便减少模型需要考虑的变化量。减少数据中的变化量既能够减少泛化误差，也能够减小拟合训练集所需模型的大小。...从2009年开始，语音识别的研究者们将一种无监督学习的深度学习方法应用于语音识别。这种深度学习方法基于训练一个被称作是受限玻尔兹曼机的无向概率模型，从而对输入数据建模。...对于大词汇表，由于词汇量很大，在词的选择上表示输出分布的计算成本可能非常高。在许多应用中，V 包含数十万词。...因为其输出维数为|V|，描述该仿射变换线性分量的权重矩阵非常大。这造成了表示该矩阵的高存储成本，以及与之相乘的高计算成本。

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开源创新应用于时间序列数据压缩

认识到这一挑战，NetApp Instaclustr与堪培拉大学通过OpenSI计划合作开发了高级时间序列压缩器 (ATSC)——一项从根本上重新构想大容量时间序列数据压缩的开源创新。...ATSC 接受了一个经常被忽视的现实：大多数时间序列数据已经包含一定程度的损耗，无论是由于数据收集中的固有限制、故意欠采样还是例行数据管理流程（如滚动和平均）。...它不是存储完整的数据集，而是生成与原始数据模式非常接近的数学函数，只存储这些函数的基本参数。...这种方法与粒度可配置性相结合——用户可以精确调整所需的精度级别，根据其特定用例在存储效率和数据保真度之间取得平衡。结果是解压缩后的数据虽然与原始数据不完全相同，但仍保持了实际分析和决策所需的精度。...ATSC不是将整个数据集作为单个单元进行处理，而是将数据分解成可管理的段。这种方法具有多种优势：通过更小的数据块的并行处理提高计算效率。通过适应局部数据特征来更精确地拟合函数。

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java三大特征_java三大特性是什么？

java三大特性：1、封装，是指隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共访问方式；2、继承，从已有的类中派生出新的类，新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力；3、多态，一个方法可以有多种实现版本...Java 三大特性，算是Java独特的表现，提到Java 的三大特性，我们都会想到封装，继承和多态这是我们Java 最重要的特性。...提高对数据访问的安全性。...(3)JVM和Java编译器是不同的，Java编译器编译生成的.class文件是给JVM看的，所以经过编译后的class类打开后会是乱码，我们可以通过反编译来查看。...继承是从已有的类中派生出新的类，新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力。

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Java 八大基本数据类型

自动转换具体地讲,当一个较”小”数据与一个较”大”的数据一起运算时,系统将自动将”小”数据转换成”大”数据,再进行运算。...而在方法调用时,实际参数较”小”,而被调用的方法的形式参数数据又较”大”时(若有匹配的,当然会直接调用匹配的方法),系统也将自动将”小”数据转换成”大”数据,再进行方法的调用,自然,对于多个同名的重载方法...,会转换成最”接近”的”大”数据并进行调用。...short i=99 ; char c=(char)i; System.out.println(“output:”+c);输出：output:c; 强制转换将”大”数据转换为”小”数据时，你可以使用强制类型转换...（1）.自动类型的转换：a.常数在表数范围内是能够自动类型转换的 b.数据范围小的能够自动数据类型大的转换（注意特例） int到float，long到float，long到double 是不会自动转换的

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应用 | 大数据应用于市场与用户研究

一、大数据用于品牌研究品牌认知度、品牌形象和品牌满意度研究是品牌研究的三大重要部分。...区别于传统的市场细分，大数据应用于市场细分在以下方面起到更为重要的作用：数据采集的维度更为全面，数据采集更为实时，尤其是在行为数据的采集更为及时、细腻和全方位；用大数据算法进行细分模型建模，可以吸纳更多的细分维度...基于商圈的地理信息和数据挖掘可以应用于商铺选址、销售区域分配、物流配送路径优化、潜在消费者空间分布、线下广告投放优化、城市规划等数据可以通过大数据的手段进行获取。...在这些应用中，商铺选址应用最多，尤其是应用于银行、快消、电信、医药、家具等行业。传统的商圈相关信息获取是通过市场调查的手段获得。...总之，大数据应用于市场和用户研究仍仍处于探索阶段，依然面临着诸多的挑战，尤其是数据采集的不全面的问题、数据质量的问题以及数据处理和分析技术有待加强尤其是非结构化数据的处理和分析技术。

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大数据应用于P2P风控领域

有人曾把大数据比喻成“新时代的石油;业界也有句话叫,得数据者得天下。现如今,在大数据时代下,数据比以往任何时候都更加根植于生活中的每个角落。试图用数据去解决问题、改善福利,并且促成新的经济繁荣等等。...虽然大数据征信的优点突出,但其劣势也很明显:数据源的真实性、庞大数据的整合难度,短期内信用评价数据精准性较低以及获取数据的合法性等问题。...美国Lending Club和facebook合作获取社交数据,中国宜信也曾大费周折的收集借款人的社交数据,最后两者得出的结论都是社交数据根本就不能用。...世界经济论坛(2012)发布的《大数据,大影响》报告认为,数据已经成为一种新的经济资产类别。...其二,我国的大数据风控系统还没有实现互通互联,阿里、银联、平安、腾讯以及众多的P2P公司,都是各自为政,P2P公司拿不到央行的数据,几家大的互联网平台在相关大数据的分享上彼此也未互通有无。

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【热点】大数据应用于企业运营-傅志华

大数据在企业运营的不同层次有着不同的作用，也对应了不同的应用方法论。本文抽象出大数据应用于企业运营的不同层次以及相应的应用方法——大数据企业运营应用金字塔模型。...数据基础平台层是大数据企业运营应用金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果。没有数据或者没有高质量的数据，所有的分析和数据挖掘都是误导。...数据基础平台层的搭建有三大关键：（1）确定用户唯一ID。企业需要确定打通用户（客户）数据的唯一ID，可以考虑用会员注册号，或手机号或者身份证号等。...解决数据孤岛的问题，需要高层重视并授权给公司级的中立数据部门，企业从上往下，有意识强有力的去整合不同业务部门的数据，解决数据孤岛，打通数据；（3）解决数据有效管理和计算的问题。...因此，业务运营监控层的工作有两大关键：（1）梳理数据体系。数据分析师和业务负责人一起梳理业务的数据体系，尤其是对关键数据如KPI数据进行系统化的拆解和梳理。

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AI 应用于垂直领域，如何改善这八大行业？

行业的潜在价值健康最具潜力的三个领域： 1、对患者健康数据进行基线对比，或与类似患者进行对比，观察对比过程中的细微变化，从而诊断患者的病情。...时间节点：短期，医疗保险和更智能的调度(例如预约和操作);中期，以数据驱动诊断和虚拟药物开发;长期，机器人医生进行诊断和治疗。...高潜力的用例：以数据为驱动，通过将患者的病史作为基准，调查偏差数据或标识，这样的诊断方式在初始阶段将是人类医生的助手，并不能替代人类医生。...需要克服的障碍：按需销售，需要设计、生产都能适应这种灵活的，量身定做的方法，另外，企业在使用数据时，需要加强对数据的保护。高潜力的用例：个性化设计和生产不需要统一生产，服装和耗材可根据需求量身定制。...需要克服的障碍：数据太多，特别是大量非结构化数据，需要消除噪音数据。

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JAVA自学-8大基础数据类型详解

本篇文章中，我们也将依据此思想，去更加深入地认识JAVA中最基础的八大数据类型，看看它们在JAVA世界中都存在哪些用途。...在JAVA中，一种数据类型变成另外一种数据类型被称之为转换，转换过程中也会涉及到数据转换。 ...当我们将低精度的数据类型赋值给高精度的数据类型时，系统会自动完成数据类型的转换(类比思想：将小容量的物体存放到大容量的容器中，当然是没有问题的)，如：但如果需要将高精度的类型转换成低精度的类型，...那么就会出现精度的丢失，所以必须显示指定类型转换，格式如下：(需要转换的类型)要转换的值小结 ---- 本篇文章通过类比的方式介绍了JAVA中自带的8大基础数据类型的特点和使用场景，这8大基础类型将伴随着我们整个编程生涯...下一篇我们将介绍如何通过这8大基础数据类型进行相应的算术运算，设计实现一个简单的计算器案例。

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Java大屏数据动态展示实现

随着大数据技术的快速发展，数据可视化成为企业决策、实时监控等场景中的重要工具。Java作为一种广泛应用的编程语言，以其强大的数据处理和可视化能力，在实现大屏数据动态展示方面发挥着重要作用。...本文将详细介绍如何使用Java及相关技术实现大屏数据的动态展示。一、技术选型与准备 1.1 技术选型 Java JDK：用于编译和运行Java程序。...二、系统架构设计大屏数据动态展示系统通常包括前端展示层、后端服务层和数据源层。...4.2 部署将Java Web项目打包成WAR包，部署到Tomcat等Web服务器上。启动Web服务器，访问大屏展示页面，验证系统功能。...五、总结通过Java及其相关技术实现大屏数据动态展示，可以满足企业实时监控、数据可视化等需求。

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Java调用SqlLoader将大文本导入数据库

Java调用SqlLoader将大文本导入数据库业务场景:将一千万条数据，大约500M的文本文档的数据导入到数据库　　分析:通过Java的IO流解析txt文本文档，拼接动态sql实现insert入库...，可以实现，缺点如下第一:IO流解析大文本文件对机器性能要求较高，测试大约消耗2G左右的内存第二:拼接sql语句insert一千万条数据大约需要2小时时间，长时间insert会锁表，如果是核心业务表...; 5 import java.io.FileWriter; 6 import java.io.IOException; 7 import java.io.InputStream; 8 import...java.io.InputStreamReader; 9 import java.nio.charset.Charset; 10 import java.util.Date; 11 12 import...31 bw.newLine(); 32 } 33 bw.close(); 34 } 35 } 前台展示效果只需要输入:表名和字段名，上传大文本文件提交即可

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大整数相乘java_大整数乘法—java实现

大整数相乘参考博客： https://blog.csdn.net/oh_maxy/article/details/10903929 https://blog.csdn.net/u010867294/article.../details/77482306 大整数相乘，对于计算机来说，由于整数的范围存在限制，如果数值太大，则两个较大整数及其结果在表示时就将可能产生溢出。...的前m/2 D为num2的后m/2 至此，我们有： num1 * num2 = (A * 10^(n/2) + B) * (C * 10^(m/2) + D)= AC * 10实现代码： import java.util....*; import static java.util.Collections.reverse; /** * @author * @date 2020/10/1 – 20:55 */ public class..., int y) { int al = an.size(); int bl = bn.size(); int ax = x; int by = y; if (al == 1) { //当递归到存在数据长度为

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专栏：大数据应用于市场与用户研究

一、大数据用于品牌研究品牌认知度、品牌形象和品牌满意度研究是品牌研究的三大重要部分。...区别于传统的市场细分，大数据应用于市场细分在以下方面起到更为重要的作用： 1）数据采集的维度更为全面，数据采集更为实时，尤其是在行为数据的采集更为及时、细腻和全方位； 2）用大数据算法进行细分模型建模，...基于商圈的地理信息和数据挖掘可以应用于商铺选址、销售区域分配、物流配送路径优化、潜在消费者空间分布、线下广告投放优化、城市规划等数据可以通过大数据的手段进行获取。...在这些应用中，商铺选址应用最多，尤其是应用于银行、快消、电信、医药、家具等行业。传统的商圈相关信息获取是通过市场调查的手段获得。...总之，大数据应用于市场和用户研究仍仍处于探索阶段，依然面临着诸多的挑战，尤其是数据采集的不全面的问题、数据质量的问题以及数据处理和分析技术有待加强尤其是非结构化数据的处理和分析技术。

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Java 八大基本数据类型

自动转换具体地讲,当一个较"小"数据与一个较"大"的数据一起运算时,系统将自动将"小"数据转换成"大"数据,再进行运算。...而在方法调用时,实际参数较"小",而被调用的方法的形式参数数据又较"大"时(若有匹配的,当然会直接调用匹配的方法),系统也将自动将"小"数据转换成"大"数据,再进行方法的调用,自然,对于多个同名的重载方法...,会转换成最"接近"的"大"数据并进行调用。...short i=99 ; char c=(char)i; System.out.println("output:"+c);输出：output:c; 强制转换将"大"数据转换为"小"数据时，你可以使用强制类型转换... （1）.自动类型的转换：a.常数在表数范围内是能够自动类型转换的 b.数据范围小的能够自动数据类型大的转换（注意特例） int到float，long到float，long到double 是不会自动转换的

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将文本特征应用于客户流失数据集

在今天的博客中，我将向你介绍如何使用额外的客户服务说明，在一个小型的客户流失数据集上提高4%的准确率。...然后用XGBoost和Random Forests（流行的研究算法）对数据进行拟合。业务问题和数据一家电话公司从2070个客户那里收集了原始数据集，并标记了服务状态（保留/取消）。...由于这个项目的主要重点是演示如何将文本特征合并到我们的分析中，所以我没有对数据进行任何额外的特征工程。...评价与特征分析由于我只有一个相当小的数据集（2070个观测值），很可能发生过拟合。因此，我使用交叉验证技术，而不是简单地将其拆分为训练和测试数据集。...摘要在这个博客中，我演示了如何通过从文档级、句子级和词汇级提取信息来将文本数据合并到分类问题中。这个项目展示了小数据集如何为小企业实现理想的性能。

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如何将Python应用于数据科学工作

数据科学，这里包括机器学习，数据分析和数据可视化。假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1，你希望程序识别这是一只狗。 01 机器学习是什么 ?...我们可以将相同的想法应用于：推荐系统 (比如YouTube，亚马逊和Netflix) 人脸识别语音识别以及其他应用。...03 数据分析和数据可视化假设你在一家在线销售产品的公司工作。作为数据分析师，你会绘制这样的条形图。形图1 - 用Python生成 ?...04 使用Python进行数据分析/可视化进行数据可视化时，Matplotlib是非常热门的库。...05 如何用Python学习数据分析/可视化你首先应该了解数据分析和可视化的基础知识。在学习了数据分析和可视化的基础知识之后，学习统计学基础知识也将会很有帮助。

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