回答:如题所言，现在是大数据时代，的确大数据很火。但是想学，我们得先搞清楚大数据！大数据是什么大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的来源由于移动时代的到来，数据获取的方式和便捷性大大提高，数据的产生和类型也多种多样化，到此一人一面的大数据时代来了。如何学习大数据...
20171112
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回答:推荐的学习书单1.《统计学习基础 数据挖掘、推理与预测》尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测），到无指导的学习；从神经网络、支持向量机，到分类树、提升等主题，应有尽有，许多例子还附以彩图，是同类书籍中介绍最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这...
developerworks
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回答:我根据所维护的Oracle 项目经验来回答这个问题，希望能够帮助到题主及有需要的朋友。Oracle 运行越来越慢，是有多种原因，我从由易到难的思路，介绍一下我们实际运用的方法分享给大家：一、Oracle 数据库层自身的优化1. 表的优化。表是Oracle中存放数据的最终载体，表的优化是核心。 随时业务系统使用时间越长，表中的数据就越多，表的优化会起到立竿见影的效果。(1) 表的高水位问题。表...
bladefury
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回答:大数据的入门学习有多条学习路线，可以根据自身的知识结构进行选择，并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始，然后是Java、Hadoop、Spark等，学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说，学习数据分析的工具如何使用，远比学习Hadoop更加实际。大数据的核心是数据价值化，只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事，所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要...
felix0913
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... TiDB DevCon 2019 上，我司联合创始人兼 CTO 黄东旭分享了对数据库行业大趋势以及未来数据库技术的看法。以下是演讲实录，enjoy~ 我司联合创始人兼 CTO 黄东旭 大家今天在这里看到了 TiDB 社区用户实践分享和我们自己的一些技术...
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...始？选择转行自学却静不下心？自学没有驱动力，不知道怎么学？有一腔热血，不怕吃苦，想拿高薪却不知怎么办？想拿高薪，对未来职业规划迷惘？ 万事开头难，万事开头难，入行最难，重要的话说三遍！！！！ ...
...！ 如果你还是执意要学Python，那么好，接下来我们看看怎么学。学习一件事物，首先要制定一个学习路线，规划好每个阶段应该学的东西，学习别人的经验，才能避免吃力却学不好的事情发生。 一、Python学习路线图 学习一定不...
...如何取出一个数组里的图片并按顺序显示出来 13：平时是怎么学新技术的 14：Node，Koa用的怎么样 15：使用模块化加载时，模块加载的顺序是怎样的，如果不知道，根据已有的知识，你觉得顺序应该是怎么样的 阿里（内推，蚂蚁...
...，宣称要在上一代 V5 新零售解决方案的基础上，围绕数据智能＋开放生态构建企业云服务，目标直指中小微企业。当下，云服务大多数追随BAT等大佬的搞法，喜欢打着赋能的旗帜提供服务。不过，随着零售企业本身需...
...。另外的话，框架只是其中一环，还有配套呢。 如果是数据驱动型，尤其是要用到关系型数据库，那么选择Django足以，ORM会比较省事，但是性能损耗是个很明显的问题。不过还是看团队，如果大家玩flask或者bottle都贼溜，那么还...
...。另外的话，框架只是其中一环，还有配套呢。 如果是数据驱动型，尤其是要用到关系型数据库，那么选择Django足以，ORM会比较省事，但是性能损耗是个很明显的问题。不过还是看团队，如果大家玩flask或者bottle都贼溜，那么还...
...，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...
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...
Alan
王伟廷
