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大数据平台核心架构图鉴 提议收藏
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-27 热度：166
大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。 所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。 01数据采集 数据采集的任务就是把数据从各种[详细]
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新时代开源数据调度在1000+企业的进化之途
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-27 热度：161
近年来，随着互联网的飞速发展，业务量在短时间内呈现爆发式增长，对应的数据量快速从数百 G 涨至数百 T。无论数据存储还是数据调度，当前数据量已经远超处理能力的上限。若信息处理技术仍渐进式发展，数据处理能力的提升将远落后于指数级增长的数据量。 可[详细]
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为何很多人宁可用 Excel 也不用 Python
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：78
有人说，Python即使不是最好的编程语言，也是最受欢迎的语言之一。因为它简洁易用，功能强大，对初学者也很友好。在众多培训机构的小广告中，学了Python就能批量处理Excel表格，Python是实现办公自动化的利器，从此告别996之类的口号随处可见。但实际工作中[详细]
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云数据仓库中的数据安全思虑
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：66
近年来，由于云计算与云存储具有一定的廉价性和可扩展性，云数据仓库（Cloud data warehouses，CDW）得到了广泛的应用并飞速发展。同时，CDW不但能够存储比本地数据库更多的数据，而且可以通过现代化数据管道，简化了ETL的各种流程，因此许多企业都开始用它[详细]
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终于有人把MPP大数据系统架构讲清楚了
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：172
本文首先回顾并行硬件架构的发展，并进一步介绍基于并行硬件架构的数据库一体机系统与基于MPP架构的数据库软件系统。数据库一体机系统在银行等大型企业中采用广泛，一体机的优点是开箱即用、功能丰富、稳定、售后服务好，缺点是价格昂贵、扩展不灵活。基于普[详细]
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数据科学家应对的几大挑战及解决方法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：115
每天，全球各地的组织都在寻找2.5万亿字节的数据，以获得对其业务的见解和价值驱动的行动。为了实现这一目标，需要高技能的科学专家或数据科学家参与开发业务中的企业AI。在不断增长的业务领域中，数据科学家的每一个行动都有助于改进业务的功能。 下面来探[详细]
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使用Java和Python进行数据统计和剖析
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：179
Java 和 Python 是当今最流行的两种计算机语言。两者都非常成熟，并提供了工具和技术生态系统，帮助我们解决数据科学领域出现的挑战性问题。每种语言都各有优势，我们要知道什么时候应该使用哪种工具，或者什么时候它们应该协同工作相互补充。 Python 是一种[详细]
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云迁移之后 企业凭什么充分挖掘数据潜力
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：68
近年来，基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）等业务模式正飞速发展，也推动着云投资屡创新高。根据GlobalData的报告，2024年亚太地区云计算市场规模预计将达到1918亿美元，2019至2024年期间的复合年增长率为7.7%。 然而，云迁移[详细]
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字节跳动数据平台技术揭晓
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：50
ClickHouse作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一，拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀，ClickHouse已凭借其性能优势引领了业内新一轮分析型数据库的热潮。但随着企业业务数据量的不断扩大，在复杂query场景下，ClickHouse容[详细]
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大规模分布式计算学习引擎Ray在字节跳动NLP场景下的践行
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：86
RayRTC 是字节基础架构组与字节 AML 组共同合作，在内部 RTC（Realtime Text Classification）文本训练平台上基于 Ray 进行的下一代 Serverless ML 的探索。RTC 文本分类平台是一个一站式的 NLP 服务平台，包括了数据预处理，标注，模型训练，打分，评估，Au[详细]
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远程访问装有GPU的电脑很不方便 如今有一个值得试试的办法
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：120
由于多种原因，很多人无法将在本地存储了大量文件的电脑和软件带回家，好在有办法做到从任何地方发起高质量的远程访问，而无需额外费用。下面介绍几种经过测试的方法，实现方便地远程管理办公电脑。 DOC怎么了？ 普通员工只需使用远程桌面协议（RDP协议）连[详细]
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几款日常的开源无代码测试工具
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-26 热度：59
编程语言一直是自动化测试、自动化测试人员、框架甚至工作职责中不可或缺的一部分。如果一个遗留项目已经使用了Java进行测试，该公司会为该项目寻找具备Java专业知识的人员。同样，如果新项目需要从零开始构建测试流程，那么首要考虑的事情就是团队擅长哪种[详细]
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七个初学者必下载的Python编程器
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-20 热度：57
作为纬创软件资深的HR，我可以负责任地告诉大家，Python绝对算是当前很受欢迎的编程语言之一。开源的编程语言，可用于Web编程、数据科学、人工智能等等应用，开发者更专注于解决问题，而不是语法，各式各样的工具也让Python优势更多。 今天就跟大家分享7款初[详细]
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企业应用边缘计算的十个优秀案例
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-20 热度：102
随着越来越多的企业将计算和分析功能转移到边缘，边缘用例正在各行业领域中快速应用。这是由于有些企业希望减少网络延迟，有些企业则希望对人员、农作物或石油钻井平台等行业领域中发生的事情有更深入的了解。 咨询机构凯捷公司研究工程和研发业务的首席技术[详细]
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人工智能赋能实体经济存在的问题与应对方案
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-20 热度：60
加拿大计算机科学家杰弗里辛顿关于深度信念网络论文的发表清除了人工智能产业化道路上最后一道路障，互联网产业发展积累的海量数据、云计算提供的低成本算力，再加上以深度学习为代表的算法的革命，推动了人工智能产业驶入快速发展的轨道。面对人工智能的巨[详细]
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健康码手持核验终端为精准防控疫情助力
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-20 热度：118
自七月份南京发生的大规模本土疫情开始至今，全国的疫情就一直此起彼伏、未曾停歇，进入秋冬季后更是加剧了疫情防控的难度和防疫压力....疫情之下，深圳远景达（www.rakinda.com.cn）也快速反应，结合企业自身研发的优势，研制出一套基于健康码识别验证+大数[详细]
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关于人工智能在工作业务中的六个误解
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-20 热度：109
人工智能技术正在深入到工作环境中，不仅取代了平凡和重复的人工工作，而且还以其他方式改变了其他的工作。人工智能技术渗透到业务的各个方面，并在推动组织战略。调研机构Gartner公司预测，到2025年，人工智能将成为推动组织基础设施决策的首要技术之一。[详细]
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人工智能在军事电子战场上的应用及未来趋势
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-20 热度：175
报告提出了未来人工智能战争中作战层面的防御与进攻概念，探讨了如何将这些概念应用到海、陆、空作战领域。该报告包括未来战争的技术驱动因素、使用人工智能发动战争以及人工智能在海、陆、空作战领域的应用五个章节，部分内容整编如下： 一、技术组合驱动战[详细]
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人工智能在软件测试中的9个好处
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-20 热度：95
人工智能的普及给人们带来了很高的希望，当然，质量保证和软件测试也不能幸免于人工智能的魅力。人工智能通过使用手头的海量数据，为它所接触到的一切事物带来了新的创造性智能。诸如谷歌、FB、亚马逊、微软等科技巨头在人工智能项目上投入了巨资。有影响力[详细]
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人工智能在古玩鉴定中的优势及应用综述
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-20 热度：186
在数据食粮持续增多、获取变易的情况下，当前人工智能的机器学习、语言处理、交互能力等都已取得巨大进展，其距离人们的生产生活也越来越近。 而人工智能走近人类，除了赋能千行百业所带来的便捷与利好，同时也带来冲击。随着人工智能技术商业化应用加快，许[详细]
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车载AI芯片市场爆发，未来谁能凭实力拿下主流市场？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-20 热度：135
乘联会发布了3月乘用车产销数据。3月新能源乘用车批发销量达到了20.2万辆，环比2月增长101.1%，同比增长261.3%。3月份，特斯拉共售出35478辆，刷新了特斯拉在中国单月销量的最高纪录。海外EV Sale最新发布的数据显示，特斯拉车型Model3和ModelY在1月和2月销[详细]
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Python基础语法、容器、函数及文件操作等
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-20 热度：130
接下来小编就介绍一下博学谷Python编程基础学习内容： 1、Python 基础语法 计算机组成：硬件、软件、计算机运行程序方式、Python 语言的特点、应用领域、Python IDE、程序注释：单行注释、多行注释;变量的作用、定义、 命名规则、变量的数据类型、查看变量类[详细]
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几时使用机器学习
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-15 热度：163
为什么要探讨这个话题 探讨这个话题的本质原因是来源于为客户提供数据战略咨询服务时的思考，很多客户的痛点与诉求看似可以用机器学习解决，但实际上却充满风险，所以究竟机器学习什么时候该用，什么时候不该用，便成为了思考的对象。 机器学习起源于学术界[详细]
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如何让程序员更简单使用机器学习
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-14 热度：161
一直以来，人们试图手工编写算法来理解人工生成的内容，但是成功率极低。例如，计算机很难掌握图像的语义内容。对于这类问题，AI科学家已经尝试通过分析汽车、猫、外套等低级像素来解决，但结果并不理想。尽管颜色直方图和特征检测器在一定程度上发挥了作用[详细]
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如何建造一支高效率的人工智能团队？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-06-14 热度：98
本文将介绍把机器学习基础设施、员工和流程融合的方式，以实现适用于企业的MLOps(面向人工智能系统的运维管理)。本文希望对旨在以高效人工智能团队开发强大的人工智能/机器学习(AI/ML)项目的经理和主管提供启发。 本文的经验来自Provectus公司的人工智能团队[详细]
