大數據概念分析的論文SEARCH AGGREGATION
回答:大數據的技術大數據技術包括：1）數據采集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。2）數據存取： 關系數據庫、NOSQL、SQL等。3）基礎架構： 云存儲、分布式文件存儲等。4）數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processin...
X_AirDu
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回答:這個我有經驗，我來答一下?????♂?目前在我們數據行業內的日常用語中，數據分析和數據可視化這兩個術語似乎已成為同義詞。雖然說兩者它都包含數據分析的內容，但實際上還是有一定的細微差別。就比如說數據分析：它更多的強調的是一個邏輯思維能力，強調的是一個探索性的過程，通常從特定的問題開始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性，因為這些答案并不總是容易得到的。而數據可視化分析：它就在數據分析的基礎上涉...
linkin
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回答:在大數據領域大概有四個大的工作方向，除了大數據平臺應用及開發、大數據分析與應用和大數據平臺集成與運維之外，還有大數據平臺架構與研發，除了以上四個大的工作方向之外，還有一個工作方向是大數據技術推廣和培訓，這部分工作目前也有不少人在從事。大數據平臺架構與研發主要的工作內容是研發底層的大數據平臺，這部分工作的難度較高，從事這部分工作的研發級崗位也并不多。現在不少技術研發團隊都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:謝邀~本君自薦一下。我們的產品諸葛io（www.zhugeio.com）可能更偏向于非技術人員的業務分析，比如產品經理、市場、運營人員。從某種意義上也具有可視化分析的特性，但區別于其他工具的是我們面向互聯網產品推廣運營過程中的分析需求定義了一些分析模型，比如事件、漏斗、自定義留存、粘性、用戶分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多時候客戶也會因為太靈活反而有一定門檻，所以，當一些模型被標準化以...
bang590
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回答:真利益相關，不請自來，人在中國，剛下...算了，在辦公室。帆軟，其實大家不知道他是國內做數據分析產品最好的公司。在企業數據分析領域低調做了十幾年，入選Gartner市場指南。一開始做報表工具finereport，后來研發BI商業智能finebi，產品打磨了好多年。之后又增值行業化的數據管理解決方案，包括阿米巴經營管理，數字化運營體系搭建項目，很成熟很老牌的廠商。FineReport報表軟件是一款純...
ssshooter
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回答:這個太范化了吧。大數據架構選擇的方案就有很多，海量數據的即席查詢本省就是業內目前的痛點，暫時沒有太好的解決方案，kylin等框架也只是一個折中方案，如果你不是要求海量數據分析的秒級響應的話sparkSql、presto等都是不錯的方案，分鐘級別可以返回。
Paul_King
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...PU 是要按量付費。我覺得這個就很合理了，將歷史的明細數據作為冷存放入到對象存儲中，只需要將近期數據和熱點數據放在 HDFS 或者其他 OLAP 存儲里，可以極大地壓低大數據量公司的存儲成本廉價的不穩定機型，這也是當時讓...
...CAT系統（CASMACAT），通過對大量譯員的實際使用情況進行數據統計，并結合眼部跟蹤（eye tracking）等認知分析，證明這些新的CAT方法的確能夠提升譯員的工作效率，提升產出。?總體上，這個報告的內容屬于比較偏應用型的工作...
...U訓練的原因是計算量太大，只能拆開來。要點使用ImageNet數據訓練網絡，ImageNet數據庫含有1500多萬個帶標記的圖像，超過2.2萬個類別。使用ReLU代替傳統正切函數引入非線性（ReLU比傳統正切函數快幾倍，縮短訓練時間）。使用了...
...一。Paragios 接著寫道，如果這只是因為近年來計算力和大數據崛起推動所致，那么這股熱潮自會過去，計算機視覺也會遵循計算機圖形的發展軌跡，從活動和學術研究的量上說，逐漸成為一門邊緣學科。?如果不是的話，Paragios ...
...頸中擠壓出去一般，去除掉那些含有無關細節的噪音輸入數據，只保留與通用概念（general concept）最相關的特征。Tishby和他的學生Ravid Shwartz-Ziv的實驗，展示了深度學習過程中這種擠壓是如何發生的（至少在他們所研究的案...
...和 semanticscholar.org 的引用量。由于不同搜索引擎的引用量數據各不相同，所以我們在這里僅列出了微軟學術的數據，其數據比其它兩家稍低一點。我們還給出了每篇論文的發表時間、高度有影響力的引用數量（HIC）和引用速度（...
...一系列的張量變換。從圖像、視頻、音頻、文字等等原始數據中，通過一系列張量變換，篩選出特征數據，以便完成識別、分解、翻譯等等任務。譬如原始數據是 28 x 28 的黑白圖像，每個黑白像素可以用 8 個 bits 來表達，那么這...
...在醫學圖像分析領域應用的概念、最近出現的常用方法、數據集、面臨挑戰和可能的未來方向其參考了近幾年三百多篇文獻，值得醫學影像處理領域的學者與工程技術人員參考。深度學習基礎該論文首先從深度學習的基礎概念介...
...現在圖像的某個位置。當然，這不能違反分布的學習統計數據（我們不能強迫門出現在天空中）。另一個限制來自這樣的事實，即某些對象固有地鏈接到某些位置，因此無法從圖像中刪除它們。例如：人們不能簡單地從會議大廳...
...，這不是大腦工作的方式，很明顯我們并不需要標注所有數據。」axios 文章中 Hinton「擯棄一切，從頭再來」的觀點，在推特上引起了熱烈反響，Pedro Domingos、李飛飛等多人轉推。李飛飛評論道：「反向傳播非常重要，它就像是飛...
...級的密集預測能力。目前用于語義分割研究的兩個最重要數據集是VOC2012和MSCOCO。VOC2012：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/MSCOCO：http://mscoco.org/explore/有哪些方法？在深度學習應用到計算機視覺領域之前，研究人員一般使用紋理...
...數。但是，這個層可能是非常大的，而且網絡容易過擬合數據。因此，研究界有一個共同的趨勢，就是網絡架構需要更深。從 AlexNet 的提出以來，state-of-the art 的 CNN 架構都是越來越深。雖然 AlexNet 只有 5 層卷積層，但后來的 VGG ...
...而 DNN 的出眾表現源于它能使用統計學習方法從原始感官數據中提取高層特征，在大量的數據中獲得輸入空間的有效表征。這與之前使用手動提取特征或專家設計規則的方法不同。然而 DNN 獲得出眾準確率的代價是高計算復雜性...
...。在GAN框架內的關鍵思想是，生成器試圖產生真實的合成數據，使得鑒別器無法區分真實數據和合成數據。他們定義了一個時空學習目標，旨在實現暫時連貫的視頻。結果非常驚人，如下面的圖片所示：輸入視頻位于左上象限，...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，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的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
