回答:大数据分析是大数据技术的重要环节,也是目前数据价值化的重要实现方式之一,所以学习大数据技术的一个重点就在于数据分析。数据分析的方式通常有两种,一种是统计分析,另一种是机器学习。统计分析主要是运用数学的手法,通过已有的大量数据来反应事务的联系性。要想熟练运用统计分析方式,需要具备扎实的数学基础。当然,随着目前统计工具的普及化,一些统计工具会极大的简化统计分析的过程和难度,对于数学基础比较薄弱的人来说...
回答:首先如果真的DNA上运行SQL,生命科学直接引起数据的大革命了。1,什么是SQL?SQL全称是Structured Query Language,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存储和查询语言,而SQL在DNA运行,就是把数据存储在DNA上,用的时候拿出来,从而实现把DNA当硬盘一样用。2,实现的依据:每个细胞23对染色体,2万多个基因,31亿个碱基对,由于结构和硬盘不同,能够储存足够多信息,...
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...
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,...
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)。
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...的发展。从IT,到互联网、再到移动互联网、云计算、大数据,再到未来的AI,VR,IoT…,技术创新的浪潮一波接一波的过来,你是想继续搬砖搬,是想迎浪而上去经历浪潮,还是想成为一个随波逐流的人? 打工也好,创业也好...
...奇点就到来了。迁移学习:批量生产小而美的AI公司?数据缺失、算力有限,很多公司在解决AI可移植问题和普适性问题。试想当你学会中英文互译,就可以将翻译的法则同时运用在中法互译当中;当你学会骑自行车,也就同...
...初期,还是应当 以系统学习为主 。否则连基本的语法、数据结构、函数、模块都还不够熟悉,直接看代码只能是一脸懵逼。等到了可以读源码的程度,也要选择 适合难度的代码 ,以及 自己熟悉或感兴趣的方向 开始阅读, 在...
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...,构建一个软件比编程难多了。 最简单的编程是,输入数据到电脑,处理后输出数据。 而构建一个软件是集设计、编写、测试和维护于一身的,其目的是要满足用户的需求。这要求创建健壮的代码,经得起时间考验的安全解决...
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...机器学习与深度学习? 大家好,我是杨锋,作为一个大数据从业人员,相信大家整天都在被 AI、机器学习、深度学习等一些概念轰炸。有时候甚至有点诚惶诚恐,一方面作为一个业内人士而自豪,二方面觉得新概念一个接...
...内,在某平台上提升渲染和网络性能比优化基于地理空间数据预测天气的算法更容易吗?你确定在复杂的实时应用程序中管理状态比编写着色器或教电脑如何翻译或绘画更容易吗?你根本就不知道。所以,千万不要做这种无...
...识点,看是否能说出个一二三四来。 JavaSE ----基本语法、数据类型、操作符等:int、long、Integer、Long、if、else、for、while ----面向对象:class(类)、Object(对象)、instance(实例)、state(状态)、behavior(行为)、field、method、n...
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...