大數據論文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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...我碰巧使用了一個收藏了28303篇機器學習論文的arxiv-sanity數據庫，這些論文都來自于arXiv。因此，本文將這五年間機器學習的發展趨勢進行了簡單的總結。讓我們通過arxiv-sanity的類別目錄 (cs.AI,cs.LG,cs.CV,cs.CL,cs.NE,stat.ML)，首先看看...
...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...
...理解的幫助。大會另一場主旨演講 2：Vipin Kumar ： 氣候大數據下深度學習的機會與挑戰大量數據變得可用的背景下，探討機器學習的機遇與挑戰。此外，本次大會上共接收了62篇完整論文，其中包括谷歌、微軟等大型公司的研究...
...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 ...
...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...
...abases at Massive Scale in Real-time （TcpRT：面向大規模海量云數據庫的服務質量實時采集與診斷系統）被數據庫頂會SIGMOD 2018收錄。 ACM SIGMOD數據管理國際會議是由美國計算機協會(ACM) 數據管理專業委員會(SIGMOD)發起、在數據庫領域具...
...算法去發現里面不重要的權重，并將它去除，然后再使用數據來進行 re-train 時能夠把它的較精確度恢復起來。其中的閾值，做 re-train 時權重增長的幅度均可用來作為啟發式算法的判別準則。由于神經網絡中的特征表示比較稀疏...
...性至關重要。因此，這一環節也最容易被攻擊者，通過對數據源的細微修改，就能達到讓用戶感知不到，但機器卻能接收數據后做出錯誤的操作的結果，導致計算設備被入侵等一系列連鎖反應。這樣的攻擊被稱為對抗性攻擊...
...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 ...
...見于挑戰賽中，比如 ImageNet，其中你的任務是借助給定的數據解決圖像識別等問題。正如下文所描述的每一個架構，其中每一個都與常見的模型有細微不同，在解決問題時這成了一種優勢。這些架構同樣屬于「深度」模型的范疇...
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...
