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: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:任何新的技术和新的概念，都是两种因素驱动的结果：需求拉动和技术推动。云计算也是如此。云计算的出现不仅仅是厂商炒作的结果，也有其必然性。业务需求的拉动，希望解决业务应用的问题，云计算本质上是希望解决资源利用率、计算能力不足和成本的问题;技术发展的推动，使得云计算具备了技术上的可行性，技术的发展推动了IT创新的商业价值。一系列因素在推动着云计算向前发展：云计算首先是产业界商业利益推动的结果。目前云计算...
lookSomeone
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回答:API：应用程序接口（API：Application Program Interface）应用程序接口（API：application programming interface）是一组定义、程序及协议的集合，通过 API接口实现计算机软件之间的相互通信。API 的一个主要功能是提供通用功能集。程序员通过使用 API函数开发应用程序，从而可以避免编写无用程序，以减轻编程任务。 API 同时也是一种...
AdolphLWQ
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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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...个值称之为损失（loss），我们的目标就是使对所有训练数据的损失和尽可能的小。 如果将先前的神经网络预测的矩阵公式带入到yp中（因为有z=yp），那么我们可以把损失写为关于参数（parameter）的函数，这个函数称之为损...
...行一个大任务来缩短执行时间、提高执行效率的方法。 数据竞争 但是好景不长，周末一盘货，你发现少了不少。这办公室里也没遭贼，怎么就会少货呢？细细一查快递单，你发现竟然有几单发重了。之后的几天你都细细留意了...
...个 RDD 有以下5个主要的属性： 一组分片（partition），即数据集的基本组成单位 一个计算每个分片的函数 对parent RDD的依赖，这个依赖描述了RDD之间的 lineage 对于key-value的RDD，一个Partitioner，这是可选择的 一个列表，存储存取每...
...专家还没有形成统一定义的时候，就快速被大众关注；大数据概念就是这样的概念，虽然非常普及，但不同人有不同的理解，这样在交流中反倒容易引起误解。今天想阐述一下大数据的概念。大数据不是传统的数据技术我了解大...
...议。其实在今年夏天，我就写文章说机器学习的成功是大数据时代经验主义的胜利。在里面我强调说，过度去拟合数据，虽然能在真实数据中得到检验，但里面会有很大风险，至少比基于数学推理建立的系统风险大得多。在这次...
...议。其实在今年夏天，我就写文章说机器学习的成功是大数据时代经验主义的胜利。在里面我强调说，过度去拟合数据，虽然能在真实数据中得到检验，但里面会有很大风险，至少比基于数学推理建立的系统风险大得多。在这次...
... 目录 1.神经网络训练过程 2、基础概念 3、数据预处理手段 4、数据处理库 5、训练集、测试集，测试集 5、损失函数 6、优化器 7、激活函数 8、hello world 9、总结 推荐阅读 点击标题可跳转 1、再不入坑就晚了，...
...。其实在今年夏天，我就写文章说机器学习的成功，是大数据时代经验主义的胜利。在里面我强调说，过度去拟合数据，虽然能在真实数据中得到检验，但里面会有很大风险，至少比基于数学推理建立的系统风险大得多。在这次...
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...
