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,...
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...
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...
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...
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)。
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...
...同時,也盡可能幫助用戶使用較小的成本滿足小型業務對數據分析的訴求。USDP一站式智能大數據平臺的核心優勢無需擔心業務綁定USDP中所包含的大數據服務、組件,均滿足 Apache 2.0開源協議,UCloud大數據團隊在做過大量兼容性...
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...艦模型Claude 3 Opus。如今,Claude 3.5 Sonnet已經面向全球開啟免費試用了。在費用上,Sonnet處理每百萬輸入token僅需3美元,每百萬輸出token僅為15美元。對比之下,GPT-4o的每百萬輸入token收費5美元,每百萬輸出token為15美元,在價格上...
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...們的機器視覺算法成功幫老師傅檢查鋼材瑕疵,我們通過數據分析在工人下礦前就完成安全檢查工作,我們的云端大腦更是無時無刻不在思考每一件你想到的,和你沒想到的問題。為此我們心里成就滿滿~ 明年,或將是互聯網To B...
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...