預測數據挖掘SEARCH AGGREGATION
回答:就經驗來看，linux 主流還是服務器上使用，這個漏洞修復對性能損失太大了，服務器是絕對不可接受的，所以很多服務器既沒有必要也不會立馬升級這個最新的linux 內核，等到3-5年后看情侶再說吧
zorpan
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回答:謝謝邀請！這個問題用同步門閂應該可以解決，我們看一下定義:CountDownLatch是jdk1.5之后引入的一個同步器應用類，它的作用能夠使一個線程一直等待直到其他線程完成任務后再繼續執行。CountDownLatch通常也被叫做門閂，意思是它會導致一條或多條線程一直在門口等待，直到一條線程打開這個門，其他線程才得以繼續執行這是jdk1.5新增加的功能，另外使用同步屏障應該也能解決。我在頭條上寫...
Jeff
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回答:這個問題思考了很久，作為過來人談一談，建議在看我這篇回答之前先去了解一下數據挖掘的概念和定義。在學習數據挖掘之前你應該明白幾點：數據挖掘目前在中國的尚未流行開，猶如屠龍之技。數據初期的準備通常占整個數據挖掘項目工作量的70%左右。 數據挖掘本身融合了統計學、數據庫和機器學習等學科，并不是新的技術。數據挖掘技術更適合業務人員學習（相比技術人員學習業務來的更高效）數據挖掘適用于傳統的BI（報表、OLA...
LoftySoul
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回答:其實根本就沒有什么數據分析師，或者說，人人都是數據分析師。懂我這個意思嗎？我的文章里，也寫過很多數據行業的知識，你可以去看看，其實有時候想想，你就不一定非得從事這樣的行業了。就拿數據挖掘來說吧，據我所知，廠商今年都混的不怎么樣，為什么？客戶需求很少，而且都是定制化的，整個項目的周期很長。還有就是一個企業里，互聯網公司可能還好一點，數據分析師根本不需要那么多，你看看ucloud的數據分析報錄比，20...
bingchen
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上一篇我們給大家介紹了人工智能中的預測技術在商業企業中的應用邏輯，以及項目落地中如何做到數據——預測——決策——反饋的完整決策閉環。 AI干貨系列一：為什么說基于機器學習的AI預測更智能？ 觀遠數據深...
...習便是功臣之一。 歷史上，預測的主流分析方法是使用數據挖掘的一系列技術，而這其中被經常使用的是一種被稱為回歸的統計技術。回歸做的是什么？它主要是根據過去發生時間的平均值來尋找一種預測。當然，回...
...以盡可能容易地使模型達到良好性能的方式，來確保你的預測因子被編碼到模型中。例如，如果你有一個日期字段作為一個預測因子，并且它在周末與平日的響應上有著很大的不同，那么以這種方式編碼日期，它更容易取得好的...
...時間內相繼失效，影響用戶數據安全。顯而易見，如果能預測硬盤失效的概率，并做提前預防，可大大提升用戶數據的可靠性。同時，當硬盤失效后，運維人員需要盡快執行數據備份和換盤等操作。通常而言，這些操作屬于非計...
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...
李濤
魏明
