作者 | Admond Lee翻译 | MikaCDA 数据分析研究院原创作品,转载需授权 作为一名数据科学家,在我们讨论如何通过正确的提问对问题进行定义前,让我们首先看到为什么提出正确的问题是如此重要。 在我的第一份数据科学实习中...
现象 应用系统中的关键服务绝大部分都会是对数据库的依赖。 当多个进程同时操作同一个数据,会产生资源争抢,数据一致性的问题。 如果只有一个数据库服务器,数据一致性问题也就不存在了。 可是,随着系统访问量...
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作者 | Pranay DaveCDA 数据分析师原创作品,转载需授权 毫无疑问,Kaggle是非常适合学习数据科学的平台。许多数据科学家在Kaggle上投入了大量时间。 但同时,你不应该只依靠Kaggle来学习数据科学技能。 以下就是当中的原因: ...
数据分析和数据挖掘,是大数据应用的核心技术,也是大数据应用的关键所在。数据分析重要,但是,很多时候却不知道该如何去做,面对大量的数据,却无从下手。概括起来,经常面临的困难有:分析目的不明确分析方法...
...开始讲起,我们的数据存储是个Schema-free的形式,树形的数据库像一颗Json树,更像前端工程师们用的数据结构,它能把原来的关系型数据通过一些关联查询形成聚合型的数据,比如blog,里面有标题、回复等内容,就相当于把数...
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...
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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,...