金融行業大數據案例SEARCH AGGREGATION
回答:有風就跟風，很可能會死在風口上，什么都得不到。但如果是真的看到了價值想要尋求創業，那至少有這幾個忠告。首先一定要堅持長期主義。大數據注定是個需要積淀和時間的產業，不管是數據的積淀，還是算法模型的演進，都需要大量的時間、金錢的投入。大數據產業在外界看來就是準不準的問題，沒長期的試錯驗錯，優化更新，怎么可能有產出？所以想要短期進入，賺快錢，還是算了吧。現在不是靠ppt就能忽悠投資的的時候了。其次，大數...
wangshijun
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回答:嗯……據我所知，現在大數據，云計算服務器都是采用Linux作為操作系統的。操作系統作為業務的基層，必須要熟練掌握，否則連日常的基本運維都無法做到。所以Linux的知識掌握越多越熟練越好。
Freelander
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回答:誠邀回答，下面我來說說我的個人觀點：隨著大數據的熱度不斷升溫、技術日趨成熟，應用越來越廣泛，很多人都看好大數據未來的發展前景。這其中不乏大量Java開發崗位轉大數據方向的程序員。究竟是堅守java崗還是去做大數據？我認為最重要的還是要結合個人的職業發展來定位。并不是大數據火了，轉行做大數據就業前景就更可觀，個人能力、與企業技能要求的匹配度、市場競爭環境、行業人才需求及機遇等都會左右我們最終的職業走...
Tony_Zby
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回答:首先明確下定義：計算時間是指計算機實際執行的時間，不是人等待的時間，因為等待時間依賴于有多少資源可以調度。首先我們不考慮資源問題，討論時間的預估。執行時間依賴于執行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務Spark 任務的總執行時間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務是分多個 Physical Stage 執行的，每個stage下有很多個task，task 的...
silenceboy
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回答:數據可視化并不是一個新技術，只是隨著互聯網的發展，數據可視化也在不斷演進，特別是隨著大數據的快速發展，基于大數據的可視化分析也越來越受到重視，通過建立數據倉庫實現企業多源數據的整合，并且基于數據挖掘、機器學習等相關技術，挖掘數據潛在價值，為企業運營決策、戰略分析提供數據支撐，所以未來數據可視化還是具備很大的發展前景的，特別是基于大數據、物聯網等技術，以數據采集處理為核心、交互式的數據可視化必然會在...
Faremax
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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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...，實現家長、學校、學生，三者之間的信息互通？互聯網金融1.云計算在金融行業的規則將由誰制定，是證監會、銀監會，還是運營商，還是一些強勢的機構？2.云計算在互聯網金融中，出現風險后，賠付主體和責任主體是誰？3....
...持或隱私竊取等惡意行為，其中短信劫持的風險最高。 金融行業中，銀行類仿冒應用占58%，仿冒應用以成為除仿冒網站（釣魚鏈接）以外的另一大線上欺詐威脅，偽基站是傳播銀行仿冒網站與應用最重要的工具。電信行業的仿...
...后，移動互聯網的創業紅利逐漸消失。2019年以來，更多金融、醫療、交通、科技等領域的企業選擇以更加開放和互惠互利的形式構建自己的商業生態和投資體系。 此前享受移動互聯網投資紅利末班車的頭部公司，或進入一個更...
...大賴以生存的土壤，目前Docker已經在電信、醫療、科學、金融、保險、公眾服務等行業進行了落地實踐。 早在2016年初Docker就顯露出向企業級進軍的勃勃野心。今天上午的演講也開宗明義地指出Docker靶向企業級應用的戰略，并特...
...技術可用性的快速提升，用戶市場由觀望正在轉向落地，金融、政務、通信、醫療、互聯網等行業率先開展隱私計算應用，能源、車聯網等行業也開始探索性應用。這兩份研究報告全面、系統地梳理了隱私計算應用發展現狀，深...
...應用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業。 天氣預測應用案例： 典型的案例即天氣預測。各類氣象指征瞬時發生，以典型的高頻復雜的形式出現，給各類分析人員提供了...
...數據庫與 GaussDB(for openGauss)之間的數據互通，幫助更多的金融用戶打破數據孤島，實現分散、異構數據的快速匯聚。9月2日，由北京兩化融合服務聯盟指導，聯盟CIO工作委員會主辦，聯盟副理事長單位人大金倉承辦的數字...
...也對應了面向核心客戶群的一種超能力——運營商和金融行業的云轉型離不開它，普及已成定勢；華為也離不開它，要鞏固自身在企業數字化市場領域的地位，云存儲產品FusionStorage非達極致不可——從2012年發布至今，華為F...
...YaoBase（堯）。它適用于各類復雜業務場景，可以覆蓋金融、電信等國民經濟關鍵領域海量數據處理、高并發、復雜業務場景的核心級數據庫對國產化升級替代的需求。8月1日，木蘭技術開放日活動線上舉行。openGauss資深布道師...
...數據服務商、初創企業紛紛加入隱私計算賽道，運營商、金融機構、數據安全企業、區塊鏈企業等也在不斷拓展隱私計算應用。然而，火熱的隱私計算產業和市場，依然面臨著技術規范、產品應用、市場培育、產業發展等方面問...
...方面，公有云是有天生的優勢。劉濤表示。比如互聯網金融，業務在逐步線上化。線上化，需要用云的方式解決。一旦變成一個線上平臺，它每天的工作量很難計算，可能在一個時間點內有大量用戶涌入，有點時候則寥寥無幾...
復雜的基礎IT架構是傳統金融的現狀，如何快速響應用戶需求，加快新業務上線速度，縮短產品的迭代周期? 數人云在容器落地金融云的2年實踐中，實現金融核心業務技術WebLogic、J2EE、Oracle中間件的容器生產標準，已在證券交...
...的形態出現，而是與圖形圖像識別、個性化推薦、互聯網金融等等具體業務結合。不同業務代表了不同的行業，也能誕生不同創業公司。盡管運用的底層技術核心都是機器學習，但彼此之間差別甚大。通常情況下，一個理想的算...
...自Rancher、阿里云、百度云、平安科技、中國聯通、飛貸金融科技、中國人壽、SmartX、華泰保險、廈門航空、JFrog、新東方、Cisco等十多家企業的技術負責人出席了本屆ECIC，現場帶來關于企業容器項目實踐經驗的精彩分享，為參會...
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...
