回答:大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数...
Blackjun
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回答:因为开发Linux桌面应用程序没有开发windows或者mac os系统下的应用程序的收益高。由于Linux桌面应用程序需要安装在Linux系统上，Linux系统的普及率直接影响着Linux桌面应用程序的普及率。由于windows系统和mac os的可视化操作界面起步较早，而大量的用户已经习惯了使用windows系统或苹果系统下载应用程序。虽然Linux的操作系统起步时是开源免费的，由于系统本身的...
ybak
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回答:**1、C**C语言的应用领域极为广泛，从操作系统、嵌入式领域、数据库、服务器、单片机、编译器，到Linux开发等，几乎每个领域都有其身影。对于新手来说，C语言起步难度较大，然而一旦稳定掌握即可前途无忧，拥有3-5年开发C语言经验的程序员月薪约为10-15k，而拥有5-10年工龄的码农，月薪可达到25K-50K。C语言是一门非常基础的必学语言，硬件开发行业对于优秀的C语言开发者将是不错的选择方向，...
NervosNetwork
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回答:云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 当进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，而我们只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互就可以。云计算主要应用的领域有公有云、私有云、云存储、桌面云、物联网、人工智能、大数据、智能制造、智慧城市等。各行各业也都需要云计算，像政府、金融、电力、教育、交通...
susheng
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回答:微信本身就是定位的移动即时通讯软件自然不用多说，别说Linux版本，就算是Windows/macOS功能也不是很全。QQ曾经是有过Linux版本的，不过在2012年的时候ucloud已经放弃了Linux版本的QQ研发，主要还是用户群体太小了，目前比较好的解决办法是深度Linux的解决方案比较成熟。最成熟的Linux QQ解决方案来自Deepin Linux深度团队早在2008年7月31日uclou...
用户84
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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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...体架构简介 经典的 3 层模型，即表示层、业务逻辑层和数据访问层。 口 表示层： 用于直接和用户交互，也称为交互层，通常是网页、 UI 等。 口 业务逻辑层：即业务逻辑处理层，例如用户输入的信息要经过业务逻辑层的处理...
...doop及其生态系统的文章或者书籍已经汗牛充栋,在2016年大数据这个概念兴起的时候,有幸于能进入数据行业。虽然,在这2年里,并没有达到自己最初的期望,不过还是跨出了那么一步。 这里,我们简单的聊聊Hadoop及其生态圈(系统),不...
...doop及其生态系统的文章或者书籍已经汗牛充栋,在2016年大数据这个概念兴起的时候,有幸于能进入数据行业。虽然,在这2年里,并没有达到自己最初的期望,不过还是跨出了那么一步。 这里,我们简单的聊聊Hadoop及其生态圈(系统),不...
...、科学计算、自动化运维、云计算、WEB开发、网络爬虫、数据分析、人工智能 Java In today’s world, Java has a vast variety of different uses.For example, Java is used for web-applications like Google docs,as well as for things like mob...
...、科学计算、自动化运维、云计算、WEB开发、网络爬虫、数据分析、人工智能 Java In today’s world, Java has a vast variety of different uses.For example, Java is used for web-applications like Google docs,as well as for things like mob...
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...台。报告导读人工智能进展的关键要素：基础科学理论、数据、计算力、算法软件深度学为什么成功的另一视角： 深度神经网络从数据中学习神经编程编译器人工智能前沿7大热点：强化学习元学习模仿学习机器人概念与抽象感...
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...
