回答:近幾年,大數(shù)據(jù)的概念逐漸深入人心,大數(shù)據(jù)的趨勢越來越火爆。但是,大數(shù)據(jù)到底是個(gè)啥?怎么樣才能玩好大數(shù)據(jù)呢?大數(shù)據(jù)的基本含義就是海量數(shù)據(jù),麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的要素之一就是大數(shù)據(jù)資源,現(xiàn)在大家聊得最多的大數(shù)據(jù)是基于已經(jīng)存在的...
回答:1998年9月4日,Google公司在美國硅谷成立。正如大家所知,它是一家做搜索引擎起家的公司。無獨(dú)有偶,一位名叫Doug?Cutting的美國工程師,也迷上了搜索引擎。他做了一個(gè)用于文本搜索的函數(shù)庫(姑且理解為軟件的功能組件),命名為Lucene。左為Doug Cutting,右為Lucene的LOGOLucene是用JAVA寫成的,目標(biāo)是為各種中小型應(yīng)用軟件加入全文檢索功能。因?yàn)楹糜枚议_源(...
回答:可能也在和我們一起買買買?開個(gè)玩笑,其實(shí)對于普通人而言,雙11是坐在沙發(fā)上輕輕松松地買買買,而對于ucloud后臺的技術(shù)人員則更像是一場大考。據(jù)說,今年光是ucloud云參與備戰(zhàn)雙11的就有500多人,分成了18個(gè)技術(shù)小分隊(duì)來提供技術(shù)支持。為了應(yīng)對雙11這種突然出現(xiàn)很大峰值的場景,ucloud云團(tuán)隊(duì)專門設(shè)計(jì)了混合云方案,從計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲、大數(shù)據(jù)多個(gè)層面全面推動整個(gè)集團(tuán)基于云的基礎(chǔ)技術(shù)架構(gòu)統(tǒng)一,以...
回答:近年來,大數(shù)據(jù)非?;?,人人都談大數(shù)據(jù)。但也有人認(rèn)為,大數(shù)據(jù)是華而不實(shí),沒有什么實(shí)際意義。那么大數(shù)據(jù)究竟是什么?大數(shù)據(jù)能為我們帶來什么呢?我們一起來看一看。大數(shù)據(jù)是什么?對于很多人來說,當(dāng)?shù)谝淮温牭酱髷?shù)據(jù)這個(gè)詞的時(shí)候,就會自然而然地從字面上去理解:大數(shù)據(jù)就是大量的數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)技術(shù)就是大量數(shù)據(jù)的存儲和處理技術(shù)。然而,事實(shí)并非如此,大數(shù)據(jù)比我們一般的想象更為復(fù)雜。大數(shù)據(jù)技術(shù)不只是一項(xiàng)數(shù)據(jù)處理和存儲的技術(shù)...
回答:這是一個(gè)非常好的問題,作為一名IT從業(yè)者,同時(shí)也在帶大數(shù)據(jù)方向的研究生,所以我來回答一下這個(gè)問題。首先,從技術(shù)體系結(jié)構(gòu)上來看,當(dāng)前的大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)趨于成熟了,在數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和數(shù)據(jù)應(yīng)用等方面,已經(jīng)形成了一整套技術(shù)框架,相關(guān)的技術(shù)生態(tài)也在不斷完善當(dāng)中。當(dāng)前大型科技公司也開始逐漸形成自己的大數(shù)據(jù)平臺,不同平臺也都有自身的技術(shù)特點(diǎn),總的來說,當(dāng)前在技術(shù)上已經(jīng)為大數(shù)據(jù)的行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新奠定了基礎(chǔ)...
回答:數(shù)據(jù)已被國家層面定義為共創(chuàng)共享、可分配的生產(chǎn)要素,這必將極大的助力大數(shù)據(jù)在2020年的發(fā)展。這里,簡單說幾點(diǎn)來年的發(fā)展趨勢:1.脫敏流通可分配即可流通,但是一定是合規(guī)、合法的。怎樣才能合規(guī)、合法?這得依靠一些底層的公允脫敏技術(shù),不具體指向某個(gè)具體用戶,不可復(fù)原數(shù)據(jù)信息……有哪些就不說了。2.融合交互經(jīng)過公允的底層技術(shù)轉(zhuǎn)換之后,數(shù)據(jù)就有了合法合規(guī)流通的基本前提,這個(gè)前提一旦具備,跨企業(yè)、平臺之間的數(shù)...
...道問題是什么,問題在哪,完全是以數(shù)據(jù)為驅(qū)動,通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)問題、解決問題 ② 思維方式的變化? 全樣而非抽樣 在之前,數(shù)據(jù)太多,無法保存和分析,統(tǒng)計(jì)學(xué)采用抽樣,而現(xiàn)在,我們可以對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 效...
...機(jī)一途了?! ∑浯握劦焦性啤1M管各行各業(yè)都可因大數(shù)據(jù)分析而獲益,但多數(shù)應(yīng)用場域,其實(shí)并非無時(shí)無刻都需要做分析,使用頻率甚至長達(dá)每季一次、或每半年一次;在此前提下,企業(yè)若僅為了并非實(shí)時(shí)性的巨量資料分析...
...前大數(shù)據(jù)行業(yè)真的是人才稀缺嗎? 對!未來人才缺口150萬,數(shù)據(jù)分析人才最稀缺。 先看大數(shù)據(jù)人才缺口有多大? 根據(jù)LinkedIn(領(lǐng)英)發(fā)布的《2016年中國互聯(lián)網(wǎng)最熱職位人才報(bào)告》顯示,研發(fā)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、人力資源、市場營銷、...
...前大數(shù)據(jù)行業(yè)真的是人才稀缺嗎? 對!未來人才缺口150萬,數(shù)據(jù)分析人才最稀缺。 先看大數(shù)據(jù)人才缺口有多大? 根據(jù)LinkedIn(領(lǐng)英)發(fā)布的《2016年中國互聯(lián)網(wǎng)最熱職位人才報(bào)告》顯示,研發(fā)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、人力資源、市場營銷、...
...就是數(shù)據(jù)源,我們要處理的數(shù)據(jù)源往往是在業(yè)務(wù)系統(tǒng)上,數(shù)據(jù)分析的時(shí)候可能不會直接對業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)源進(jìn)行處理,而是先經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲,之后才是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理。從整個(gè)大的生態(tài)圈可以看出,要完成數(shù)據(jù)工程需...
...可以構(gòu)建服務(wù)器集群進(jìn)行龐大數(shù)據(jù)處理,就可以做全樣的數(shù)據(jù)分析。效率而非精確 之前在做抽樣統(tǒng)計(jì)時(shí),需要不斷提高算法精度,因?yàn)槌闃佑?jì)算的結(jié)果誤差放到全樣上會被放大,容易超出許可范圍。 而全樣分析不存在誤差放大...
...程師」不錯的時(shí)機(jī)。歡迎加入本站公開興趣群商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析群興趣范圍包括各種讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值的辦法,實(shí)際應(yīng)用案例分享與討論,分析工具,ETL工具,數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)挖掘工具,報(bào)表系統(tǒng)等全方位知識QQ群:81035754
...值約為 234 億元,同比增長 39%。而由大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)推進(jìn)發(fā)展的數(shù)字經(jīng)濟(jì)方面,2017年我國總量達(dá)到 27.2 萬億元,同比名義增長超過 20.3%,占 GDP 比重達(dá)到 32.9%。大數(shù)據(jù)在政策、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用等多個(gè)層面都取得了顯著...
...件系統(tǒng);4.大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)清洗、大數(shù)據(jù)建模與大數(shù)據(jù)分析;5.管理、維護(hù)并保障大數(shù)據(jù)系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行;6.監(jiān)控、管理和保障大數(shù)據(jù)安全;7.提供大數(shù)據(jù)的技術(shù)咨詢和技術(shù)服務(wù)。云計(jì)算工程技術(shù)人員定義:從事云計(jì)算技...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...