部署选项包括公有云、私有云和混合云。所有三种方案皆具有成本效益、性能、可靠性和缩放性等相似优势，但具体选择哪种部署方法取决于企业实际需求。 什么是公有云？ 公有云是部署云计算最常见的方式。...Microsoft Azure 是公有云的一个示例。在公有云中，所有硬件、软件和其他支持性基础结构均为云提供商所拥有和管理。在公有云中，你与其他组织或云“租户”共享相同的硬件、存储和网络设备。...什么是私有云？ 私有云由专供一个企业或组织使用的云计算资源构成。私有云可在物理上位于组织的现场数据中心，也可由第三方服务提供商托管。...什么是混合云？ 混合云通常被认为是“两全其美”，它将本地基础架构或私有云与公有云相结合，组织可利用这两者的优势。...在混合云中，数据和应用程序可在私有云和公有云之间移动，从而可提供更大灵活性和更多部署选项。
本文公众号来源：漫话编程 作者：漫话编程 在上一篇《什么是云计算》发表之后，很多小伙伴表示终于知道到底什么是云计算了，能够帮到大家真的很开心。...上一篇文章的评论中，有几个朋友希望我们可以介绍下什么是公有云、私有云和混合云。那么这一篇，就给大家介绍下这几个概念。...那么这些云计算的形式有什么区别呢？用户又该如何选择呢？ 公有云 公有云是为广大用户、个人或企业提供的云基础设施。...混合云 混合云是一种云计算模型，它通过安全连接（如V**连接或租用线路）组合一个或多个公有云和私有云环境，从而允许在不同云环境之间共享数据和应用程序。...在混合云中，数据和应用程序可在私有云和公有云之间移动，从而可提供更大灵活性和更多部署选项。 如果拿租房子来举例，公有云就像是更加灵活的整租+单租自动调节。
数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...例如2020年2月运营收入下降50%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。...预测分析（结合数据预测未来） 简单来说就是告诉你将来会发生什么。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。...分布式技术 什么是分布式 分布式系统是指：一个硬件或软件，其组件会分布在不同的计算机上，彼此之间仅仅通过网络消息传递进行通信和协调的系统。
阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用，使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而，大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数？...这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源（如GPU或TPU）和优化策略（如分布式训练和混合精度训练）来进行有效训练的原因。...上述并行训练方法通常使用了以下通信原语： 数据并行-通信原语 AllReduce：AllReduce 是一种将所有参与者的数据汇总起来并将结果广播回所有参与者的通信原语。...AllGather：AllGather 是将每个设备的数据收集在一起，并将结果发送到所有设备。这在某些数据并行任务中可能会用到，例如将不同设备产生的激活值或梯度拼接起来。
什么是大语言模型？ 关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。 翻译自 What Is a Large Language Model?...在本文中，我们将提供大语言模型的定义，并讨论 LLM 的含义。使用这个资源来探讨大语言模型是什么，LLM 在人工智能背景下是什么，为什么它们被使用，不同类型的大语言模型以及未来可能的发展。...随着这一话题变得越来越受欢迎，越来越多的人熟悉 LLM 代表大语言模型。 什么是 LLM？...大语言模型与其他机器学习模型的对比 要确定何时可以使用大语言模型而不是使用使用较小数据集的其他机器学习模型，重要的是要确定 LLM 与使用较小数据集的模型相比的优势和局限性。...在未标记数据上训练的模型可能具有一定程度的偏见。 LLM 有时可能会产生幻觉，即不准确的响应。 结论 那么，什么是大语言模型？实际上，大语言模型可以是许多不同的东西，因为大语言模型的潜力是巨大的。
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
做了这么多年的程序员，是不是一直靠着自己的聪明伶俐在编码，数据结构和算法是前辈们的心血和经验总结，不可错过。...数据结构是利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据，比如线性的表、栈、队列，非线性的树、图等，而算法是描述运算的过程，良好的算法是建立在有效的数据结构之上的。...T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级是n3，因此可简化为T(n)=O(n3)，这就大O表示法。...+n+1+n+1=2n+3，根据n的量级简化为大O表示即O(n)。...O(n2) O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比，一般的循环嵌套就是这种，随着嵌套的层级增加可能是O(n3)、O(n4)等。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已...，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。...在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。
一、什么是大数据 进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（...其特点是，随着数据量的不断加大，可以增加机器数量，水平扩展，一个大数据系统，可以多达几万台机器甚至更多。...二、hadoop概述 Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。...DK.Hadoop是大快深度整合，重新编译后的HADOOP发行版，可单独发布。独立部署FreeRCH（大快大数据一体化开发框架）时，必需的组件。...大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级，大数据通用计算平台。
以上技术发展路径奠定了数据湖发展的基础，下面我们看看把数据湖打开看看。 一、什么数据湖（Data Lake） 第一次看到数据湖这个词，大部分人都很自然的想到有大量的数据的。...二、为什么需要数据湖 前文提到过，大数据时代已经加速到来了。数据湖这一概念也是随着大数据诞生的，甚至被称为“云上大数据的最佳拍档”。数据湖在处理高速生成的大量数据时，提供了更灵活的解决方案。...Iceberg 虽然Iceberg一直被称为数据湖三大解决方案之一，但是准确的来说，Iceberg并不是一个数据湖的解决方案，而是数据湖概念中的一个环节，之前我们说过，数据湖是和计算解耦的。...Iceberg有两大目标： 成为静态数据交换的开放规范 高扩展性和可靠性（这一点是几乎所有的分布式系统，可以忽略） 修复持续的可用性问题 其主要设计思想是跟踪表中所有文件的所有变化。...数据湖有什么特别 数据湖的形态发展至今，保留了大数据生态的灵活性和生态的优势外，也在往数仓的性能和企业能力上发展。
近年来，数据分析，数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。...数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库，也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤： ? 数据选取。 目的是确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。...一般包括消除噪声，推导计算缺省数据，消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的是将数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。...数据挖掘任务大致可以分为两大类： ? 分类预测任务 分类预测任务是从已经分类的数据中学习模型，并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如：给出一个顾客的消费情况，判断其是重要客户的可能性。...描述型任务 根据数据内部具有的固有联系，生成对数据集中的数据关系或整个数据集的概要描述。 典型的描述型任务包括： 摘要：用于对数据集进行总结。 聚类：把没有预定类别的数据划分为几个合理的类别。
本文是作者在赤兔APP“数据挖掘”小组内在线分享的记录的第【1】部分。...我当初选择这个领域一部分原因是因为在一亩三分地论坛上看到的几篇介绍数据科学前景文章，另一部分原因就是觉得这个领域是未来的方向。...首先我想问大家一个问题，你们眼中的数据科学是什么？在此，我给了一个我老师上课时给出的定义： ?...数据科学实际上是基于大数据来回答问题和为决策提供支持的一系列方法：首先是发现问题，然后是获取数据，设计分析方法，实现分析，以及交流结。 下图中，陈丹奕老师给出了详细的流程图： ?...个性化的推荐想必大家每天都会看到，不管是电影推荐还是商品推荐，其背后的理论基础都是大数据分析和机器学习。 我们生活中的这些便利，都是数据科学的贡献。
有一部分是个人的见解和看法，未必正确 什么是数据科学 在搞懂什么是大数据前，先来了解下什么是数据科学。 因为在个人眼里所谓的大数据其实是数据科学的一个高阶状态。...数据科学是一个概念，没有一个固定的体系。...数据建模分析 1)原始的一大批数据未必全是自己所需要的，因此需要进行“前处理”，也就是把这些数据提取，过滤，整理，等等过程，把自己需要的数据取出来 2)翻译，打个比方，假设我们不懂英语只懂汉语，那么我们拿到一串英语的时候需要把它翻译成汉语才能理解...，这是现实生活方面的翻译，数据科学中的翻译其实也是这个概念，我们拿到的数据也许是我们不懂的格式和规律，这样我们就需要做一件事：看看数据“长什么样”它“表达了什么”。...3)数据进行了前处理的过滤，翻译的解析之后依旧是一堆数据，我们需要对他们做最后也是最重要的一件事，分析，按照自己的需求对数据进行分析或者分类或者预测，从这些大量复杂的数据中提取出有价值的信息。
传统解决方案是针对内部部署基础架构和结构化应用程序和关系数据库而设计的，但IT世界正在发生变化。...改变了什么?备份与恢复 自从计算技术突飞猛进以来，应用程序和数据平台发生了巨大的转变。这其中有几种因素： •新的应用。...而研究显示，10个错误中有8个是逻辑错误，数据损坏，用户错误。...这就是为什么CODR架构反思应用数据，并使用全局语义重复数据删除来实现存储效率的原因，而不是依靠将数据视为不透明对象(如VM或LUN)的传统重复数据删除技术。...•语义重复数据删除横向扩展应用程序数据库通常具有3倍的复制因子。如果用户备份单个节点或甚至管理整个数据库的快照，则三分之二的备份数据是多余的。
然而数据挖掘除了建模外，还有不少其他要做的工作(本文后面会一一讲到)，因此涉及到不少其他知识，如下图所示： ? 数据挖掘的基本任务 数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据。...在A公司的数据引擎团队中，主要人员分成A、B、C、D四个大组。这四个大组的分工非常明确，如下图所示： ?...这里也能看出A公司的数据挖掘工程架构主要由三大块组成：底层数据仓库、中间数据引擎、高层可视化/前端输出。很多小伙伴问我，你是一名数据挖掘工程师呀，可为什么你前面的博文都是数据仓库和数据可视化呢？...小结 数据挖掘涵盖的面非常大，本文仅旨在让读者对数据挖掘有一个感性的认识。...关于什么是数据挖掘如果读者还不清楚的话也不要纠结，跟着本系列一起学习一定能有所收获并会最终发现：数据挖掘是一门非常有趣的学问，比单纯的写代码要有意思多了。
数据是企业最重要的资源之一。它可以用来帮助你的生意顺利进行，实施新的策略，等等。 了解数据质量 数据一直是组织的核心。它是组织日常业务顺利进行和实施新战略的基石。...数据是决策的基础，提供信息，帮助得出各种见解，帮助做出有效决策所需的预测。收集数据的来源有多种。 例如: 内部数据库：这些是企业和机构中最相关、最可靠的数据源。...Web服务和API：Web服务是不同应用程序之间通信和数据交换的首选媒体。它们提供了一种标准化的数据通信和交换方式。它们是可靠的，数据验证很容易嵌入。...4、准确性:数据是准确的，还是过时的 5、重复:数据记录或属性在不应该重复的地方是重复的吗 6、完整性:数据是可引用的还是缺少约束 定义数据质量的主要特征有两个 1、数据可用性...2、数据量 数据量定义了分析所需的数据量。在数据质量计划开始时估计和评估数据量对于程序的成功是至关重要的。我们需要的数据是太少还是太多?观察的次数是多少?没有太多数据的缺点是什么?
传统编程语言在从互联网获取直播数据方面的效率不高。在这里，通用编程语言可以帮助您解决这个问题。请继续阅读以了解如何将 Python 用于云和大数据分析。...Python 是可与流媒体直播服务器通信的杰出和高效的编程语言之一。您可以使用它将所提取的数据存储在数据库或文件系统中以进行分析和预测。...下面列出的是一些著名的基于云和大数据的服务提供商，它们提供了一个选项，可以使用户对自己的应用程序进行编写代码和部署： Amazon EC2 IBM Bluemix Microsoft Azure Google...JSON 格式是开放的标准数据文件格式，用作 XML 的替代方案以在多个不兼容和异构服务器之间传输数据。...>>> mydb = couch[mynosqldb] 上面的代码是使用现有的数据库。
一 什么是大语言模型 ——语言的数字魔法师 基本概念 想象一下，你面前有一个拥有数十亿颗魔法珠子的盒子，每一颗珠子都代表着对语言的深刻理解。...就像懂得读心术一样，它们能理解上下文，生成连贯、准确的对话或文章，仿佛是语言的艺术家。 变换器（Transformer） 大语言模型的规模有多惊人？ 大语言模型究竟有多大？...以下是一些知名的大型语言模型： 国外主流大模型 名称 背景公司 描述 GPT-4 OpenAI 需要科学上网，收费 Claude 3 亚马逊 需要科学上网 Gemini 1.5 Pro 谷歌 需要科学上网...数据偏见、黑箱操作和高昂计算成本就是三大拦路虎。 数据偏见 训练数据中存在的偏见可能会导致模型产生有偏见的输出，这需要通过精心的数据选择和后处理来解决。...解释性 大语言模型的决策过程往往是黑箱的，缺乏透明度，这给模型的解释性带来了挑战。 计算资源 训练和运行大语言模型需要大量的计算资源，这限制了它们的可访问性和可持续性。
https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/77689459 一、什么是数据脱敏？...生活中不乏数据脱敏的例子，比如我们最常见的火车票、电商收货人地址都会对敏感信息做处理，甚至女同志较熟悉的美颜、有些视频中的马赛克都属于脱敏。 ? 二、为什么要进行数据脱敏？...---- 上面说到，在“涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下”对数据进行改造，说明我们要进行改造的数据是涉及到用户或者企业数据的安全，进行数据脱敏其实就是对这些数据进行加密，防止泄露。...我们目前遇到的场景是日志脱敏，即在把日志中的密码，甚至姓名、身份证号等信息都进行脱敏处理。 脱敏前： ? 脱敏后： ?...后面来分享一下具体实现数据脱敏的方法。 ---- 【 转载请注明出处——胡玉洋《数据脱敏——什么是数据脱敏》】
但如果听数据砖家讲，那就是真的大，不但大，还金贵！ 因为从海量的数据中挖掘信息，就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。虽然这个行业薪水可观，但工作确实玩命！...同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。 数据的采集抓取； 数据的存储管理； 数据的分析处理； 如何做好以上几个环节的工作，是目前大数据分析行业一直存在的难题。...这其实不是数据的问题，而是处理数据的设备问题！ 很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性，一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。 这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ?...技术创新所驱动的新硬件时代已经来到，它将为数据的未来探索保驾护航！更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼，真正让有价值的数据在未来跑起来，助力我们的未来智能生活！...无论你是一位数据领域的探索者还是深度学习领域的先行者，或是你的企业正在针对未来的数据应用趋势进行研发转型，R740都会让你事半功倍。
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