回答:目前阶段大数据技术及体系已经逐渐趋于成熟，不再是以概念贯穿的模式，大数据越来越多的被使用，伴随互联网化的发展更多的企业信息化已经由IT时代转变为DT时代，以数据为核心，用数据进行决策，基于数据驱动企业的创新与发展，相信在将来大数据也会有更广泛的应用空间，对于大数据的理解主要分为以下几个层面。1.数据来源：对于大数据时代而言更多强调基于业务数据的沉淀，在一定规模的数据上进行进一步的分析、处理、转换，...
arashicage
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回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
zhangxiangliang
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回答:近几年，大数据的概念逐渐深入人心，大数据的趋势越来越火爆。但是，大数据到底是个啥？怎么样才能玩好大数据呢？大数据的基本含义就是海量数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数字经济的要素之一就是大数据资源，现在大家聊得最多的大数据是基于已经存在的...
khlbat
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回答:随着大数据应用的逐渐落地，很多人都想从事大数据方面的工作，这其中自然就有很多非大数据相关专业（数学、计算机、统计学）的从业者，那么大数据到底能不能从零基础开始学呢？答案是肯定的，但是也要根据自身的知识结构来选择大数据的学习方向。大数据技术体系在2016年的时候已经趋于成熟，目前正处在落地应用的阶段，大数据的细分岗位比较多，自然也就需要具备不同的知识结构。大数据的岗位集中在数据采集、整理、存储、分析...
wuyangnju
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回答:大数据是处理海量数据的一种技术，你说的写SQL只能处理结构化数据，更多的是非结构化数据（文本数据），和半结构化数据。并且通过SQL处理的数据量一般很少，几个T就根本不行，大数据涉及存储（存储级别为PB级别），资源调度（一般是分布式系统，不是一台机器），计算框架（hadoop;storm;spark）这三部分，缺一不可，你说的写SQL只是相当于计算框架（勉强算得上，性能差远了）。
tracymac7
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回答:很高兴能够看到和回答这个问题！如今这个时代，大数据，云计算这些热门概念是人们茶余饭后议论的热点话题，然而很多人还是搞不清楚什么是大数据。今天，每日精彩科技将根据自己的经验回答这个问题！什么是大数据？半个世纪以来，当计算机技术全面融入社会，信息不断积累，直至变革开始。它不仅充满了信息，而且加速了信息的增长。在天文学、遗传学等信息爆炸的领域，出现了 大数据 的概念。如今，这一概念几乎适用于人类思维和发...
guyan0319
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...了解一下边缘计算到底是什么？边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合了网络、计算、存储以及应用处理能力的分布式平台，就近提供智能服务。边缘计算可以理解为云计算的一个逆操作，云计算强调的是计算和...
...困难的一件事。跟基于云的分布式微服务架构不同，企业数据中心的正常使用率通常大约只有20％——真是个又贵又浪费的问题，但是又无能为力。尽管世界500强企业高管已经开始羡慕数据中心运维支出，另一个巨大的商业利益...
...lask.py，因为这将与flask本身冲突 python hello.py web.py web2py 数据库 mysql redis mongodb 数据处理 padans numpy scipy sklearn 业务框架 spark hadoop AWS docker 后端开发特点 技术变更快 编程语言 行业 项目 知识面广 前端，后端，前后端结合/...
目录 1.explicit关键字 2.左值和右值概念 3.函数返回当引用 4.C++11 _array容器用法 5.C++类型转换简介 5.1.static_cas转换 5.2.reinterpreter_cast 转换 5.3.dynamic_cast转换 5.4.const_cast 转换 1.explicit关键字 exp...
...统计内容围绕于企业服务，即：SaaS、AI、云服务、安全、数据等，故未统计其他类型的收购，如微软今年对多家游戏工作室的收购，若有所遗漏和错误，欢迎指正）：AWS微软谷歌IBMSAPOracleSalesforceHPECiscoVMware编辑：张飞逸
...来哦 :-D 作者信息本文系力谱宿云LeapCloud旗下MaxLeap团队_数据分析组成员：蔡伟伟 【原创】蔡伟伟，本科毕业于同济大学，从事Java开发多年，后端码农一枚。先后从事ETL、AdHoc报表、垂直爬虫、App制作云服务、动态用户分群等产...
...，基本上介绍的都是 Android 的基础知识，例如界面开发，数据存储，网络通信，数据库操作，传感器使用等等，最后附上一两个简单的项目实战的介绍，这类图书建议读者在入门的时候买一本评价还不错的学习一遍，然后结合实...
...前端也可做体验上的优化。 原因 当使用外部不可信任的数据作为参数进行数据库的增、删、改、查时，如果未对外部数据进行过滤，就会产生 SQL 注入漏洞。 比如： name = 外部输入名称; sql = select * from users where name= + name; 上...
...前端也可做体验上的优化。 原因 当使用外部不可信任的数据作为参数进行数据库的增、删、改、查时，如果未对外部数据进行过滤，就会产生 SQL 注入漏洞。 比如： name = 外部输入名称; sql = select * from users where name= + name; 上...
...意义的异常层次结构，可用该结构来管理异常处理和不同数据库供应商抛出的错误消息。异常层次结构简化了错误处理，并且极大地降低了需要编写的异常代码数量（例如打开和关闭连接）。Spring DAO 的面向 JDBC 的异常遵从通用...
...工具，熟悉常用JAVA环境；使用通过httpclient获取美食杰html数据，使用jsoup来解析html数据并抓取处理目标数据。 流程图示意 读取配置，本章节示例中暂不读取配置； 使用httpclient读取html页面内容，使用jsoup解析页面内容； 处理...
...少 60% 的网络请求闲话react与vue的差别 - 简书Object()的方法一览19 个 JavaScript 常用的简写技术基于node的微小服务——细说缓存与304 英文 #155: Responsive Images, WordPress, and CloudinaryAligned Input Events | Web | Google DevelopersAPI de...
本文由云+社区发表 模块化是指把一个复杂的系统分解到一个一个的模块。 模块化开发的优点： (1)代码复用，让我们更方便地进行代码管理、同时也便于后面代码的修改和维护。 (2)一个单独的文件就是一个模块，是一个单独...
...状态与性能监控功能。通过对全国 120 个 CDN 节点日志的数据分析，将速度、耗时、ISP 线路、地区、请求占比等多维度的精准数据，以地图的方式具象展现。用户至此告别测速工具的依赖，UPYUN 也成为首家支持实时性能监控和数...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
