回答:如題所言,現在是大數據時代,的確大數據很火。但是想學,我們得先搞清楚大數據!大數據是什么大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據的來源由于移動時代的到來,數據獲取的方式和便捷性大大提高,數據的產生和類型也多種多樣化,到此一人一面的大數據時代來了。如何學習大數據...
回答:推薦的學習書單1.《統計學習基礎 數據挖掘、推理與預測》盡管應用的是統計學方法,但強調的是概念,而不是數學。《統計學習基礎:數據挖掘、推理與預測》內容廣泛,從有指導的學習(預測),到無指導的學習;從神經網絡、支持向量機,到分類樹、提升等主題,應有盡有,許多例子還附以彩圖,是同類書籍中介紹最全面的。計算和信息技術的飛速發展帶來了醫學、生物學、財經和營銷等諸多領域的海量數據。理解這些數據是一種挑戰,這...
回答:我根據所維護的Oracle 項目經驗來回答這個問題,希望能夠幫助到題主及有需要的朋友。Oracle 運行越來越慢,是有多種原因,我從由易到難的思路,介紹一下我們實際運用的方法分享給大家:一、Oracle 數據庫層自身的優化1. 表的優化。表是Oracle中存放數據的最終載體,表的優化是核心。 隨時業務系統使用時間越長,表中的數據就越多,表的優化會起到立竿見影的效果。(1) 表的高水位問題。表...
回答:大數據的入門學習有多條學習路線,可以根據自身的知識結構進行選擇,并不是所有的學習路線都是從學Linux操作系統開始,然后是Java、Hadoop、Spark等,學習大數據也可以從數據分析開始。對于職場人來說,學習數據分析的工具如何使用,遠比學習Hadoop更加實際。大數據的核心是數據價值化,只要圍繞這個核心所做的一系列數據價值化的操作都是大數據的分內之事,所以大數據學習的出發點比學習內容本身更重要...
... TiDB DevCon 2019 上,我司聯合創始人兼 CTO 黃東旭分享了對數據庫行業大趨勢以及未來數據庫技術的看法。以下是演講實錄,enjoy~ 我司聯合創始人兼 CTO 黃東旭 大家今天在這里看到了 TiDB 社區用戶實踐分享和我們自己的一些技術...
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...始?選擇轉行自學卻靜不下心?自學沒有驅動力,不知道怎么學?有一腔熱血,不怕吃苦,想拿高薪卻不知怎么辦?想拿高薪,對未來職業規劃迷惘?? ? ? ? ?萬事開頭難,萬事開頭難,入行最難,重要的話說三遍!!!! ? ...
...! 如果你還是執意要學Python,那么好,接下來我們看看怎么學。學習一件事物,首先要制定一個學習路線,規劃好每個階段應該學的東西,學習別人的經驗,才能避免吃力卻學不好的事情發生。 一、Python學習路線圖 學習一定不...
...如何取出一個數組里的圖片并按順序顯示出來 13:平時是怎么學新技術的 14:Node,Koa用的怎么樣 15:使用模塊化加載時,模塊加載的順序是怎樣的,如果不知道,根據已有的知識,你覺得順序應該是怎么樣的 阿里(內推,螞蟻...
...,宣稱要在上一代 V5 新零售解決方案的基礎上,圍繞數據智能+開放生態構建企業云服務,目標直指中小微企業。當下,云服務大多數追隨BAT等大佬的搞法,喜歡打著賦能的旗幟提供服務。不過,隨著零售企業本身需...
...。另外的話,框架只是其中一環,還有配套呢。 如果是數據驅動型,尤其是要用到關系型數據庫,那么選擇Django足以,ORM會比較省事,但是性能損耗是個很明顯的問題。不過還是看團隊,如果大家玩flask或者bottle都賊溜,那么還...
...。另外的話,框架只是其中一環,還有配套呢。 如果是數據驅動型,尤其是要用到關系型數據庫,那么選擇Django足以,ORM會比較省事,但是性能損耗是個很明顯的問題。不過還是看團隊,如果大家玩flask或者bottle都賊溜,那么還...
...,構建一個軟件比編程難多了。 最簡單的編程是,輸入數據到電腦,處理后輸出數據。 而構建一個軟件是集設計、編寫、測試和維護于一身的,其目的是要滿足用戶的需求。這要求創建健壯的代碼,經得起時間考驗的安全解決...
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...