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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...我碰巧使用了一个收藏了28303篇机器学习论文的arxiv-sanity数据库，这些论文都来自于arXiv。因此，本文将这五年间机器学习的发展趋势进行了简单的总结。让我们通过arxiv-sanity的类别目录 (cs.AI,cs.LG,cs.CV,cs.CL,cs.NE,stat.ML)，首先看看...
...级的密集预测能力。目前用于语义分割研究的两个最重要数据集是VOC2012和MSCOCO。VOC2012：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/MSCOCO：http://mscoco.org/explore/有哪些方法？在深度学习应用到计算机视觉领域之前，研究人员一般使用纹理...
...理解的帮助。大会另一场主旨演讲 2：Vipin Kumar ： 气候大数据下深度学习的机会与挑战大量数据变得可用的背景下，探讨机器学习的机遇与挑战。此外，本次大会上共接收了62篇完整论文，其中包括谷歌、微软等大型公司的研究...
...一。Paragios 接着写道，如果这只是因为近年来计算力和大数据崛起推动所致，那么这股热潮自会过去，计算机视觉也会遵循计算机图形的发展轨迹，从活动和学术研究的量上说，逐渐成为一门边缘学科。 如果不是的话，Paragios ...
...CAT系统（CASMACAT），通过对大量译员的实际使用情况进行数据统计，并结合眼部跟踪（eye tracking）等认知分析，证明这些新的CAT方法的确能够提升译员的工作效率，提升产出。 总体上，这个报告的内容属于比较偏应用型的工作...
...U训练的原因是计算量太大，只能拆开来。要点使用ImageNet数据训练网络，ImageNet数据库含有1500多万个带标记的图像，超过2.2万个类别。使用ReLU代替传统正切函数引入非线性（ReLU比传统正切函数快几倍，缩短训练时间）。使用了...
...abases at Massive Scale in Real-time （TcpRT：面向大规模海量云数据库的服务质量实时采集与诊断系统）被数据库顶会SIGMOD 2018收录。 ACM SIGMOD数据管理国际会议是由美国计算机协会(ACM) 数据管理专业委员会(SIGMOD)发起、在数据库领域具...
...算法去发现里面不重要的权重，并将它去除，然后再使用数据来进行 re-train 时能够把它的较精确度恢复起来。其中的阈值，做 re-train 时权重增长的幅度均可用来作为启发式算法的判别准则。由于神经网络中的特征表示比较稀疏...
...性至关重要。因此，这一环节也最容易被攻击者，通过对数据源的细微修改，就能达到让用户感知不到，但机器却能接收数据后做出错误的操作的结果，导致计算设备被入侵等一系列连锁反应。这样的攻击被称为对抗性攻击...
...数。但是，这个层可能是非常大的，而且网络容易过拟合数据。因此，研究界有一个共同的趋势，就是网络架构需要更深。从 AlexNet 的提出以来，state-of-the art 的 CNN 架构都是越来越深。虽然 AlexNet 只有 5 层卷积层，但后来的 VGG ...
...见于挑战赛中，比如 ImageNet，其中你的任务是借助给定的数据解决图像识别等问题。正如下文所描述的每一个架构，其中每一个都与常见的模型有细微不同，在解决问题时这成了一种优势。这些架构同样属于「深度」模型的范畴...
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...
