回答:数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外，无其他出路。而说实话，我不看好数据分析本身这个岗位。为什么不看好？首先我们对数据分析的工作做个拆解。大部分的数据分析有50%的时间在取数，还有40%的时间在跟产品经理沟通：做AB实验以及做做效果回归，最后还有10%的时间在做探索性分析。现在在担任数据分析岗的，可以跳出来说一说是不是。可是上面...
eccozhou
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回答:目前最可靠的仓库不是机械硬盘，不是ssd，不是u盘，是光盘，虽然，市面上已经很少见到光盘，但光盘目前还是最廉价最可靠的个人用存储介质，本人20年前刻录的dvd光盘，依然能读取数据，试问，还有多少人20年前的硬盘还健在?目前，容量最大的光盘是蓝光光盘，价格也很低廉，一片容量为23g的刻录光盘，最多3元钱，蓝光刻录光驱，也仅300元左右一台，仅仅是一块1t机械盘的价格，但它可存储的容量，就是它的刻录寿...
Neilyo
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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:我本人是2004年通过注册会计师考试，然后进入会计师事务所做审计工作至今已有16年，对如何做好审计工作，颇有感触。刚开始进入会计师事务所要从审计助理做起，但是一晃3年多的时间过去了，还只是一个小项目经理。感觉自己还是没有真正入门，时不时还会受到领导批评。我在不停的思考，我为什么进步这么慢？问题究竟出在哪里呢？后来，我对做过的有意义和有代表性的项目，如这个项目有一定规模，项目现场时间较长等，开始写工...
NikoManiac
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回答:在今年的E3游戏大展上，云游戏无疑成为了热门关键词。无论是谷歌的Stadia还是微软的Project xCloud，都表明这种全新的服务即将会颠覆我们的游戏方式。不过微软Xbox项目负责人菲尔·斯宾塞（Phil Spencer）表示，虽然云游戏会是游戏行业的发展方向，但真正的落地时间要比预期的要长。在接受CNET姐妹网站GameStop采访的时候，斯宾塞表示：我认为距离云游戏成为市场主流仍要数...
Doyle
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回答:从计算机资源的发展来看，个人认为可以分为三个阶段：最为早期的共享式，后来的单体式，到现在的分布式。这个发展的原因，都是基于计算资源的需求。早期一台服务unix服务器，连接多个终端，每个终端单独获取计算资源，其实跟现在的云计算感觉很类似，计算资源都放在服务器端，终端比较简单。这是早期对计算资源的需求和提供的计算能力之间的供需关系决定的。后来，随着计算机的发展，对计算资源的需求的不断增加，单体式的计算...
lavnFan
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...统抠图算法主要是以色彩为特征分离前景与背景，并在小数据集上完成，而这就造成了传统算法的局限性。在 Adobe 等机构新提出的论文中，其采用了大规模数据集与深度神经网络学习图像的自然结构，从而进一步分离图像的前...
...化就是使用python或者Java编写了一段代码，去执行Excel或者数据库里面储存的测试用例。 1. 著名自动化框架（欢迎补充） (1) Pythonpytest、unittest、nose(2) JavaJunit、testNG(3) node.jsmocha、jest、jasmine、qunit(4) c++googletest 2. 如何高效的进行接...
为解决齿轮设计、制造、测量和在役等各个阶段的数据种类和格式繁杂，数据交互困难且缺少相应自动化系统的问题，提出了基于XML语言的可扩展齿轮描述语言（eXtensible Gear Describe Language, XGDL），建立了齿轮全数据交互接口...
...仅从测试技术来看，不仅要懂测试理论、测试报告，就连数据库这些都是必要的，更多的还有一定的编程基础。掌握主流的测试工具的使用方法；并不是测试没有前途，而是只会手工测试（功能性测试）的人没有前途。 未来的...
...开源速度。 Doris是百度开发的面向在线报表和分析的数据仓库系统，可以对标于商业的 MPP 数据仓库系统，比如Greenplum、Vertica、Teradata 等。 Doris 前身是百度Palo，自2017年8月在Github上开源以来，收获700多个Star，目前性能和易...
...化器，以对SQL查询计划进行充分优化。 （2）借鉴分布式数据库思想。典型代表是Google Dremel、Apache Drill和Cloudera Impala，这类系统的特点是性能高（与Hive等系统比），但扩展性（包括集群规模扩展和SQL类型支持多样性）和容错性...
...上，深度学习即模拟神经网络的输入和输出，通过大规模数据进行训练，从而对样本进行精准分类和预测，实现了计算之外的思考。训练和建模逻辑的算法既是瓶颈也是突破口，深度学习的未来应用与发展值得瞩目。1...
...过这个项目。（ODSC，Open Data Science Conference，专注于开源数据科学的会议）。基于开发 Luminoth 的工作和过去的报告，我们认为把所有实现 Faster RCNN 的细节和相关链接整合到一篇博客中是一个不错的点子，这对未来其他对此领域...
...于以下领域： 人工智能 软件开发 数据分析 三、Python 怎么学 学习编程最有效的方法莫过于：学理论 -->> 做习题 -->> 团队学习： 在编程学习达到一定程度时，为了进一步强化记忆，学以致用，消除...
...有许多实例，可在当今整个开放的公有网络中提供服务。数据显示，2021年Q1中国公有云IaaS+PaaS市场中：阿里云排名第一，份额39.9%;腾讯云排名第二，份额11.4%;华为云排名第三，份额10.9%;中国电信排名第四，份额7.8%；AWS排名第五...
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...
