回答:关于云计算的分类，我谈谈自己的看法，如果有理解不对的地方，请大家留言指正。云计算的分类IaaS：基础设施服务，就是一台空的服务器。比如，一个毛坯房，里面啥都没有，这就是IaaS。PaaS：平台即服务，服务器上把基础的软件帮你安装好了。比如，你买了一个精装房，水电都接好了，但是没家具，这就是PaaS。SaaS：软件即服务，服务器上把基础的软件安装好了，也部署好了项目，你直接调用项目的接口就可以得到自...
Keagan
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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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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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...横空出世！如下图所示，即为一条ROC曲线（该曲线的原始数据第三部分会介绍）。现在关心的是： 横轴：False Positive Rate（假阳率，FPR） 纵轴：True Positive Rate（真阳率，TPR） 假阳率，简单通俗来理解就是预测为正样本但是预...
...只有一条路径所覆盖。 决策树的创建是根据给定的训练数据来完成的，给出下面的训练集（本章都是围着这个例子进行讲解）： 这是一个是否买电脑的一个数据，数据上有4个特征：年龄( age )，收入( income )，是否学生( student )...
原文地址: http://blog.52sox.com/essenti... 在大数据时代下,衍生了一些新的工作职位,比如数据科学家、数据分析师。看着那诱人的薪资,恨不得能早日踏入这个行业。 那么,今天我们来对数据挖掘进行一些基础性的了解和认识。 在...
作者丨吴树生：腾讯高级工程师，负责SNG大数据监控平台建设。近十年监控系统开发经验，具有构建基于大数据平台的海量高可用分布式监控系统研发经验。 导语：监控数据多维化后，带来新的应用场景。SNG的哈勃多维监控...
吴树生：腾讯高级工程师，负责SNG大数据监控平台建设。近十年监控系统开发经验，具有构建基于大数据平台的海量高可用分布式监控系统研发经验。前言在2015年构建多维监控平台时用kmeans做了异常点多维根因分析的尝试，后...
...大规模语料上进行无监督预训练的深层模型，在下游任务数据上微调一下，即可达到很好的效果。曾经需要反复调参、精心设计结构的任务，现在只需简单地使用更大的预训练数据、更深层的模型便可解决。 随后在2019年上半年...
...通常代表高偏差） 精度 如前所述如果模型具有足够的数据，但因不够复杂而无法捕捉基本关系，则会出现偏差。这样一来，模型一直会系统地错误表示数据，从而导致预测精度低。这种现象叫做欠拟合（underfitting）。 简单来...
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...
