回答:有风就跟风，很可能会死在风口上，什么都得不到。但如果是真的看到了价值想要寻求创业，那至少有这几个忠告。首先一定要坚持长期主义。大数据注定是个需要积淀和时间的产业，不管是数据的积淀，还是算法模型的演进，都需要大量的时间、金钱的投入。大数据产业在外界看来就是准不准的问题，没长期的试错验错，优化更新，怎么可能有产出？所以想要短期进入，赚快钱，还是算了吧。现在不是靠ppt就能忽悠投资的的时候了。其次，大数...
wangshijun
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回答:嗯……据我所知，现在大数据，云计算服务器都是采用Linux作为操作系统的。操作系统作为业务的基层，必须要熟练掌握，否则连日常的基本运维都无法做到。所以Linux的知识掌握越多越熟练越好。
Freelander
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回答:诚邀回答，下面我来说说我的个人观点：随着大数据的热度不断升温、技术日趋成熟，应用越来越广泛，很多人都看好大数据未来的发展前景。这其中不乏大量Java开发岗位转大数据方向的程序员。究竟是坚守java岗还是去做大数据？我认为最重要的还是要结合个人的职业发展来定位。并不是大数据火了，转行做大数据就业前景就更可观，个人能力、与企业技能要求的匹配度、市场竞争环境、行业人才需求及机遇等都会左右我们最终的职业走...
Tony_Zby
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回答:首先明确下定义：计算时间是指计算机实际执行的时间，不是人等待的时间，因为等待时间依赖于有多少资源可以调度。首先我们不考虑资源问题，讨论时间的预估。执行时间依赖于执行引擎是 Spark 还是 MapReduce。Spark 任务Spark 任务的总执行时间可以看 Spark UI，以下图为例Spark 任务是分多个 Physical Stage 执行的，每个stage下有很多个task，task 的...
silenceboy
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回答:数据可视化并不是一个新技术，只是随着互联网的发展，数据可视化也在不断演进，特别是随着大数据的快速发展，基于大数据的可视化分析也越来越受到重视，通过建立数据仓库实现企业多源数据的整合，并且基于数据挖掘、机器学习等相关技术，挖掘数据潜在价值，为企业运营决策、战略分析提供数据支撑，所以未来数据可视化还是具备很大的发展前景的，特别是基于大数据、物联网等技术，以数据采集处理为核心、交互式的数据可视化必然会在...
Faremax
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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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...，实现家长、学校、学生，三者之间的信息互通？互联网金融1.云计算在金融行业的规则将由谁制定，是证监会、银监会，还是运营商，还是一些强势的机构？2.云计算在互联网金融中，出现风险后，赔付主体和责任主体是谁？3....
...持或隐私窃取等恶意行为，其中短信劫持的风险最高。 金融行业中，银行类仿冒应用占58%，仿冒应用以成为除仿冒网站（钓鱼链接）以外的另一大线上欺诈威胁，伪基站是传播银行仿冒网站与应用最重要的工具。电信行业的仿...
...后，移动互联网的创业红利逐渐消失。2019年以来，更多金融、医疗、交通、科技等领域的企业选择以更加开放和互惠互利的形式构建自己的商业生态和投资体系。 此前享受移动互联网投资红利末班车的头部公司，或进入一个更...
...大赖以生存的土壤，目前Docker已经在电信、医疗、科学、金融、保险、公众服务等行业进行了落地实践。 早在2016年初Docker就显露出向企业级进军的勃勃野心。今天上午的演讲也开宗明义地指出Docker靶向企业级应用的战略，并特...
...技术可用性的快速提升，用户市场由观望正在转向落地，金融、政务、通信、医疗、互联网等行业率先开展隐私计算应用，能源、车联网等行业也开始探索性应用。这两份研究报告全面、系统地梳理了隐私计算应用发展现状，深...
...应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 天气预测应用案例： 典型的案例即天气预测。各类气象指征瞬时发生，以典型的高频复杂的形式出现，给各类分析人员提供了...
...数据库与 GaussDB(for openGauss)之间的数据互通，帮助更多的金融用户打破数据孤岛，实现分散、异构数据的快速汇聚。9月2日，由北京两化融合服务联盟指导，联盟CIO工作委员会主办，联盟副理事长单位人大金仓承办的数字...
...也对应了面向核心客户群的一种超能力——运营商和金融行业的云转型离不开它，普及已成定势；华为也离不开它，要巩固自身在企业数字化市场领域的地位，云存储产品FusionStorage非达极致不可——从2012年发布至今，华为F...
...YaoBase（尧）。它适用于各类复杂业务场景，可以覆盖金融、电信等国民经济关键领域海量数据处理、高并发、复杂业务场景的核心级数据库对国产化升级替代的需求。8月1日，木兰技术开放日活动线上举行。openGauss资深布道师...
...数据服务商、初创企业纷纷加入隐私计算赛道，运营商、金融机构、数据安全企业、区块链企业等也在不断拓展隐私计算应用。然而，火热的隐私计算产业和市场，依然面临着技术规范、产品应用、市场培育、产业发展等方面问...
...方面，公有云是有天生的优势。刘涛表示。比如互联网金融，业务在逐步线上化。线上化，需要用云的方式解决。一旦变成一个线上平台，它每天的工作量很难计算，可能在一个时间点内有大量用户涌入，有点时候则寥寥无几...
复杂的基础IT架构是传统金融的现状，如何快速响应用户需求，加快新业务上线速度，缩短产品的迭代周期? 数人云在容器落地金融云的2年实践中，实现金融核心业务技术WebLogic、J2EE、Oracle中间件的容器生产标准，已在证券交...
...的形态出现，而是与图形图像识别、个性化推荐、互联网金融等等具体业务结合。不同业务代表了不同的行业，也能诞生不同创业公司。尽管运用的底层技术核心都是机器学习，但彼此之间差别甚大。通常情况下，一个理想的算...
...自Rancher、阿里云、百度云、平安科技、中国联通、飞贷金融科技、中国人寿、SmartX、华泰保险、厦门航空、JFrog、新东方、Cisco等十多家企业的技术负责人出席了本届ECIC，现场带来关于企业容器项目实践经验的精彩分享，为参会...
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...
