什么是大数据营销？ 大数据营销是衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。...大数据营销的定义 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。...面对消费者的需求，企业往往会根据网民的消费行为做出相应的营销方式，而拉米拉的数营通就是根据自己朋友圈里好友的行为轨迹快速作出相对的营销模式，从而建立自己的数据库。...那么，企业运用移动端做精准营销的具体情况怎么样呢？ 实际上，大部分企业是不会做移动端精准营销。...、并加上精准标签，统一管理；还能节省90%以上的人工成本，所以在短期内，企业便可建立自己的精准大数据库。
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。...数据收集 一般数据来源主要有以下几种方式： 数据库：每个公司都有自己的业务数据库，存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源，需要有效地利用起来。...海量数据的挑战 公开数据显示，互联网搜索巨头百度2013年拥有数据量接近EB级别。阿里、腾讯都声明自己存储的数据总量都达到了百PB以上。...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。...LLM可能受到故障令牌的影响，这是导致故障的恶意提示。 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？
HTTP 底层是用 TCP 传输的，HTTPS 就是在 TCP 和 HTTP 之间加了一层加密和认证的协议，这一层叫做 SSL/TLS。 为什么叫这个名字呢？...这种加密算法特殊在有两个密钥，用一个密钥加密的数据只能另一个密钥解密，那么把一个密钥暴露出去，一个密钥留下，这样用留下的密钥加密的数据，别人都能解密，但是用暴露出去的密钥加密的数据，只有自己能解密。...所以，私钥的加密又叫做签名，可以用来做身份的认证。 那用私钥加密什么呢？ 一般是对传输的信息做一次 hash，生成数据指纹，然后用私钥加密这个数据指纹，也就是对它进行签名。...但不知道同学们有没有发现这其中有个漏洞，非对称加密的算法是公开的，你可以生成公私钥，别人也可以，那怎么保证我拿到的公钥是你的呢？ 万一我拿到的公钥是别人的，那我用它加密的数据，不就被别人截去了么？...你打开 taobao.com 也会看到是这样的三级证书链： 为什么都是三级呢？
/是代表目前所在的目录。 ../代表上一层目录。 代码文件结构如图： # file=open('a.py',encoding='utf-8') file=open('..../a/a.py',encoding='utf-8') print(file.read()) # 这个是b.py文件里面访问a.py，这里必须'..../a/a.py'这样写相对路径，因为它的参照物是a文件夹。 # b.py文件和a文件夹在同一个igc文件夹下面 file=open('...../是返回上一级目录，c文件夹和d.py都是在test文件夹下面的。 # 在c.py里面获取d.py就成功获取了 file=open('...../是代表目前所在的目录。在共同所在的a文件夹中找到所在的a.py文件。
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。
大 O 符号是一种数学符号，用于计算机科学中描述算法的效率，特别是时间复杂度和空间复杂度。 它提供了一个上限，描述了随着输入数据大小增加，算法的运行时间或内存使用量的增长速度。...大 O 符号主要用于表达以下内容： 时间复杂度：衡量算法的运行时间如何随着输入大小的变化而变化。例如，时间复杂度为 O(n) 的算法表示其运行时间随着输入大小的线性增长。...空间复杂度：衡量算法的内存使用量如何随着输入大小的变化而变化。例如，空间复杂度为 O(n) 的算法表示其内存使用量随着输入大小的线性增长。...平衡二叉搜索树（如 AVL 树、红黑树）上的操作。 查找二进制堆中最大或最小的元素。 04 O(n^2) - 二次方时间 运行时间随输入的大小呈二次方增长。...- 因式分解时间 运行时间随输入大小的因子增长。 典型应用 排列生成问题。 旅行推销员问题的暴力解法。 解决涉及生成集合所有可能排序的问题。
实际案例：GPT-3 的设计GPT-3 是一个经典的大语言模型，其设计充分体现了 scale law 的指导思想。...例如，当进一步增加参数数量和计算预算时，若模型性能提升趋于平缓，则可能表明数据量不足是限制性能的主要因素。在这种情况下，增加高质量数据而非进一步扩展模型规模可能是更优的选择。...数据质量：scale law 假设数据是无限且均匀分布的，而实际中数据可能存在噪声或偏差。环境影响：大规模计算对能源的消耗和碳排放带来了可持续性问题。...更具体的案例：零样本学习零样本学习（zero-shot learning）是大语言模型的一大应用领域。GPT-3 等模型在零样本任务上的优异表现，可以通过 scale law 来解释。...结论scale law 是理解大语言模型性能提升规律的关键工具。通过系统地研究参数数量、数据规模和计算预算对模型性能的影响，研究人员能够高效地设计和优化模型。
在大语言模型（如 GPT）中，单词嵌入（Word Embeddings）是一个极为重要的概念。它不仅是语言模型理解自然语言的基础，也是模型捕获语义关系的关键环节。...单词嵌入的定义与直观解释单词嵌入是将单词映射到向量空间的一种技术。在这种空间中，语义相似的单词往往会被映射到相邻或接近的位置。具体来说，每个单词通过一个向量（通常是高维的浮点数数组）表示。...神经网络方法：Word2VecWord2Vec 是一种流行的生成单词嵌入的神经网络模型，主要包括两种训练方法：CBOW（Continuous Bag of Words）：预测一个单词的上下文中包含哪些单词...tokenizer.fit_on_texts(corpus)word2idx = tokenizer.word_indexvocab_size = len(word2idx) + 1# 生成 skip-gram 数据...通过理论结合实践，我们能够更深刻地理解大语言模型中单词嵌入的核心原理和应用场景。
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。...(0).isEmpty(); } O(n) O(n)表示算法的复杂度是线性增长的，与数据集的大小成正比。...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。
本文将深入探讨大模型的参数与数据库的差异，帮助读者更好地理解它们在现代技术中的角色和应用。 数据库：数据存储与管理的核心工具 数据库是现代信息技术中用于存储和管理数据的核心工具。...大模型的参数：人工智能的“智慧核心” 与数据库不同，大模型是基于深度学习的人工智能技术的核心组成部分。大模型（如GPT、BERT）是一种复杂的神经网络结构，专门用于自然语言处理（NLP）和生成任务。...它们通过大量的文本数据进行训练，学习语言的模式、规律和语义。大模型的核心是其参数，这些参数是模型在训练过程中学习到的知识，决定了模型如何理解和生成语言。...数据库是被动的，它存储数据并等待用户查询，而大模型的参数是主动的，它们能够根据输入的提示生成新的内容。例如，当用户输入一个句子或问题时，大模型会利用其参数理解上下文，并生成一个连贯且符合语义的回答。...而大模型的参数则以非结构化的方式存储知识，参数是模型对数据的抽象表示，存储在模型的神经网络中。
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。...对于mysql来说，你拿到软件之后----比如我的mysql5.0，就是一个setup.exe文件,双击一下，就可以安装 了，非常的简单。...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。...想想你将来写一句sql语言，人家DBMS不但能读懂，还能按照你的要求（比如更改表），确实完成你的要求，把 表给改了，想想也挺伟大的啊！
随着数据中心、东数西算、高性能计算、数据分析、数据挖掘的快速发展，大模型得到了快速地发展。大模型是“大算力+强算法”相结合的产物，是人工智能的发展趋势和未来。目前，大规模的生态已初具规模。...与传统机器学习相比，深度学习是从数据中学习，而大模型则是通过使用大量的模型来训练数据。深度学习可以处理任何类型的数据，例如图片、文本等等；但是这些数据很难用机器完成。...部分中国公司虽然还没有正式推出自己的大规模模型产品，但也在积极进行研发，比如云从科技，该公司的研究团队就非常认同“预训练大模型+下游任务迁移”的技术趋势，从2020年开始，在NLP、OCR、机器视觉、语音等多个领域开展预训练大模型的实践...大模型给人工智能产业带来什么 一、大模型加速AI产业化进程，降低AI应用门槛 人工智能正处于从“能用”到“好用”的应用落地阶段，但仍处于商业落地初期，主要面临场景需求碎片化、人力研发和应用计算成本高以及长尾场景数据较少导致模型训练精度不够...总结与展望 随着深度学习技术的发展，大模型已经成为深度学习的未来。大模型是一种深度学习模型，它可以处理大量的数据，从而获得准确的预测结果。 首先，大模型可以有效地处理大量数据。
大语言模型（Large Language Model, LLM）的性能近年来得到了显著提升，尤其是在处理复杂推理任务、回答问题和生成自然语言的场景中。...目前国内外的大模型也是越来越卷，大模型厂商纷纷把自己的模型，支持处理的最大 tokens 数量值，作为一个亮点来大肆宣传。...什么是思维链长度思维链长度是指模型在完成一项任务时，能够保持连贯的推理和逻辑链条的最大深度。它反映了模型在推理过程中能够追踪的逻辑步骤或思维层次的深浅程度。...例如： Prompt: 请逐步解释为什么以下结论是正确的：...对比性能的变化：比较模型在直接回答问题和逐步推理问题时的表现差异，差异的大小通常与思维链长度相关。...监督学习与强化学习通过加入更多分步推理的数据来训练模型，使其更善于生成长思维链。同时，结合强化学习（如人类反馈强化学习，RLHF）来优化模型的逐步推理能力。
01—大模型插件是什么？ 插件是将大模型连接到第三方应用，大模型作为大脑，插件是大模型的耳、目、手，可以帮助大模型丰富大模型的能力和扩展应用场景，完成大模型生成能力无法完成的任务。...ChatGPT的AI PDF、AskTheCode、WebPilot等插件帮助用户在和大模型沟通中获取实时数据或专业数据。...文心一言采用自建+引入三方的方式进行大模型数据能力的扩展和应用场景的丰富，如百度的AI PPT、商业信息查询、百科、学术检索等扩展数据范围和提供创作增强。...数据分析插件可以增强大模型的功能性，可以让大模型执行复杂的数据处理和分析任务，从而提升用户的工作效率。对于工作和学习的用户来说，数据分析可以作为一个实用的工具。...，用于模型参考解析是否触发插件； API、插件类型； 插件解析：文心一言插件系统触发解析模块，将用户识别query，并根据Manifest文件中插件API接口和参数的自然语言来选择什么样的插件，以及生成调用插件的
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（...Hadoop的发行版除了社区的Apache hadoop外，cloudera，hortonworks，IBM，INTEL，华为，大快搜索等等都提供了自己的商业版本。...商业版主要是提供了专业的技术支持，这对一些大型企业尤其重要。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。
既然决定从事互联网行业，那就得给自己找一个不错的方向，并为之不断学习~ 数据挖掘的概念： 数据挖掘可以简单的理解为从大量数据中提取或挖掘知识或者说是知识发现。...数据挖掘的步骤： 数据挖掘作为知识发现的过程，一般由三个主要阶段组成： 数据准备 数据挖掘 结果的解释评估 知识的发现可以描述为这三个阶段的反复过程。 ?...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。
而对分布式应用构建熟悉的人就会想到这里面可能会有数据处理的pipeline，形成一个有向无环图DAG。Spark之前这个有向无环图是实际存在，但是由开发者自己去构建和维护的。...三套开源方案有自己的优缺点，目前还没有谁能完全脱颖而出，预计在未来几年，社区的活跃度和生态的健康度，将决定这三大开源方案未来的走势。...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。
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。...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： ?...数据科学最有名的例子，就是target和沃尔玛的例子：target的数据分析团队成功预测女孩怀孕，并且将孕妇所需商品的广告单寄到女孩家，而女孩的父亲却不知道自己的女儿怀孕。 ?...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。
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