大數據競賽SEARCH AGGREGATION
回答:目前階段大數據技術及體系已經逐漸趨于成熟，不再是以概念貫穿的模式，大數據越來越多的被使用，伴隨互聯網化的發展更多的企業信息化已經由IT時代轉變為DT時代，以數據為核心，用數據進行決策，基于數據驅動企業的創新與發展，相信在將來大數據也會有更廣泛的應用空間，對于大數據的理解主要分為以下幾個層面。1.數據來源：對于大數據時代而言更多強調基于業務數據的沉淀，在一定規模的數據上進行進一步的分析、處理、轉換，...
arashicage
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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:近幾年，大數據的概念逐漸深入人心，大數據的趨勢越來越火爆。但是，大數據到底是個啥？怎么樣才能玩好大數據呢？大數據的基本含義就是海量數據，麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。數字經濟的要素之一就是大數據資源，現在大家聊得最多的大數據是基于已經存在的...
khlbat
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回答:隨著大數據應用的逐漸落地，很多人都想從事大數據方面的工作，這其中自然就有很多非大數據相關專業（數學、計算機、統計學）的從業者，那么大數據到底能不能從零基礎開始學呢？答案是肯定的，但是也要根據自身的知識結構來選擇大數據的學習方向。大數據技術體系在2016年的時候已經趨于成熟，目前正處在落地應用的階段，大數據的細分崗位比較多，自然也就需要具備不同的知識結構。大數據的崗位集中在數據采集、整理、存儲、分析...
wuyangnju
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回答:大數據是處理海量數據的一種技術，你說的寫SQL只能處理結構化數據，更多的是非結構化數據（文本數據），和半結構化數據。并且通過SQL處理的數據量一般很少，幾個T就根本不行，大數據涉及存儲（存儲級別為PB級別），資源調度（一般是分布式系統，不是一臺機器），計算框架（hadoop;storm;spark）這三部分，缺一不可，你說的寫SQL只是相當于計算框架（勉強算得上，性能差遠了）。
tracymac7
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回答:很高興能夠看到和回答這個問題！如今這個時代，大數據，云計算這些熱門概念是人們茶余飯后議論的熱點話題，然而很多人還是搞不清楚什么是大數據。今天，每日精彩科技將根據自己的經驗回答這個問題！什么是大數據？半個世紀以來，當計算機技術全面融入社會，信息不斷積累，直至變革開始。它不僅充滿了信息，而且加速了信息的增長。在天文學、遺傳學等信息爆炸的領域，出現了 大數據 的概念。如今，這一概念幾乎適用于人類思維和發...
guyan0319
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看到了一篇非常好的學習大數據挖掘學習的博文，所以特此轉載過來，閑暇時可以用python練練手。Kaggle 是玩數據、機器學習的開發者們展示功力、揚名立萬的江湖。 這篇文章適合那些剛接觸Kaggle、想盡快熟悉Kaggle并且獨立完...
...AI專家的指導。 大賽官網（challenger.ai）同步上線了訓練數據集以及驗證數據集，供參賽選手下載，進行算法設計、模型訓練及評估。 參賽團隊來自世界各地，包含多位國際頂級AI賽事冠軍 AI Challenger全球AI挑戰賽是由創新工...
...巨頭的B端轉型包含諸多領域，如物聯網、人工智能、大數據等，但作為數字化轉型的載體，云計算是物聯網、大數據等新興領域的起點，與之相關的業務能力也顯得至關重要。 換言之，2018年廝殺慘烈的云計算市場，2019年...
...總提交次數超過10000次，各支隊伍競爭異常激烈。2.1 訓練數據集此次競賽的訓練數據集只能使用官方提供的3個數據集，不允許使用其它額外數據集以及預訓練模型，以保證各算法對比的公平公正性。官方提供的3個數據集，分別...
...究人員進行大規模物體識別和檢測時，最先想到的視覺大數據來源。ImageNet 數據集最初由斯坦福大學李飛飛等人在 CVPR 2009 的一篇論文中推出，并被用于替代 PASCAL 數據集（后者在數據規模和多樣性上都不如 ImageNet）和 LabelMe 數...
...。我們小組從一起討論我們競賽平臺的需求，到我們設計數據庫，選擇項目使用什么樣的框架，采用什么樣的結構，再到我們建立起后端邏輯，完成前端頁面，我們經歷了一個個困難又將它們一個個跨了過去。總體還是很享受這...
...生一個疑問：**我上的是計算機嗎？**除了個別的C語言、數據結構以外充滿課表的電路、高數讓不少人都措手不及。甚至因為覺得自己上了個假985的假計算機，從而產生上課無用論、60分萬歲等錯誤心理。 大學的第一次...
Special Sponsors 內容來自 DataSciComp，人工智能/數據科學比賽整理平臺。Github：iphysresearch/DataSciComp 本項目由 ApacheCN 強力支持。 微博 | 知乎 | CSDN | 簡書 | OSChina | 博客園 Classification of Normal vs Malignant Cells in B-ALL White ...
... 1. 線下評估策略 通常在數據競賽中，參賽者是不能將全部數據都用于訓練模型的，因為這會導致沒有數據集對該模型的效果進行線下驗證。為了解決這一問題，就要考慮如何對數據進行劃分，構...
...測、圖像識別的工業應用，等等。是的，你仍然需要一些數據，你也需要對監督學習是什么以及它的工作原理有一些高層次的理解。但所需要的也就這么些。小結結果令人吃驚。我沒有應用數據增強（data augmentation），也不需要...
作為今年新晉的五大生產要素之一，數據的地位正在蹭蹭上漲，躋身新家族，自然要憑實力說話，數據也肩負著目標KPI：雖然只有短短三句，但推進起來可不是那么容易，今天咱們就來談談數據開放共享這件事。在種類繁多的數...
...言，能解決這門語言中90%的問題就算精通了。 五、學好數據庫 幾乎所有的應用軟件后臺都需要數據庫，爬蟲、數據分析、web開發等等方面，多少都跟數據庫有牽扯，一般規模大一點的數據都會用到數據庫，計算機本身就跟大...
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...
