其中，比较热门的一个专业是大数据技术与应用。...image.png 一、大数据技术与应用的定义 大数据是it行业的专业术语，是指在有一段时间里无法正常使用日常的方法和软件进行捕捉、处理数据的集合，需要使用新的模式才可以解决的新的数据集合。...二、大数据技术与应用的作用 从“数据”、“技术”这类词就可以简单地理解到，这是一个关于科技与技术的行业，属于计算机类。...大数据正在成为新时代信息技术融合并可以应用的重点研究方向，大数据时代是现今的信息技术应用的现状。大数据也是相关产业可以一直快速增长的引擎，还是各行各业能提高核心竞争力的关键原因。...上文关于大数据技术与应用进行了简单的介绍，更多的相关信息可以上网搜索。
RNN和LSTM可以捕捉序列数据中的时序关系，而Transformer通过自注意力机制学习序列中的长距离依赖关系。 7. 预训练与微调 随着大模型的发展，预训练与微调技术在很多领域取得了显著的成功。...模型压缩与加速 随着大模型的参数和计算量不断增加，模型的部署和推理成本也逐渐提高。为了在有限的计算资源下实现高性能的推理，模型压缩与加速技术应运而生。...隐私与安全 随着大模型在各种应用中的广泛使用，模型的隐私和安全问题也引起了研究者的关注。隐私是指模型在使用数据时需要保护数据主体的隐私权，而安全是指模型需要防止恶意攻击和操纵。...结合预训练与微调、模型压缩与加速、解释性与可解释性、隐私与安全等技术，我们可以更好地利用大模型解决实际问题，开发高性能的应用。...在未来，随着深度学习技术的不断发展，我们有理由相信大模型将在各个领域取得更多的突破。对于普通用户的我们来说，更多还是要学习如何使用大模型的各种应用，提升我们的生产力和工作效率。
| 导语 8月24日，北京快手总部，云+社区邀您参加《大数据技术实践与应用》沙龙活动，聚焦大数据实践与应用，深度解读大数据实践案例，探讨前沿话题，共创价值。 ?...在大数据技术飞速发展的今天，有哪些火热的大数据前沿技术？它们又是如何应用于业务实践的呢？...本期沙龙腾讯云联合快手带来大数据实践案例分享，聚焦在大数据技术实践与应用，带来基于spark构建PB级别云数仓、ElasticSearch产品架构与实践、yarn系统在快手的应用实践、云端大数据产品架构...、腾讯实时流计算技术等话题分享。
互联网数据中心(IDC)： 为了能够更经济地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。...5、潜在价值大 ①、有价值的信息分散于海量数据中 ②、庞大的数据量隐藏了巨大财富 ③、通过数据分析与数据挖掘可豁达价值 2、大数据的历史发展 ?...4、云计算的关键技术 ①、虚拟化： 将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机，每个逻辑计算机可运行不同的操作系统，且应用程序互相独立，显著提高计算机工作效率。...3、大数据核心技术 1、数据的采集与存储 大数据应用的流程： ?...4、大数据行业应用 大数据行业的应用比较广泛主要应用到互联网、金融、健康医疗、交通、教育、环境保护等方面。
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一个Master主服务器：主服务器Master主要负责表和Region的管理工作； （3）许多个Region服务器：Region服务器是HBase中最核心的模块，负责维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求...答： HBase采用分区存储，一个大的表会被分拆许多个Region，这些Region会被分发到不同的服务器上实现分布式存储。 10.HBase中的分区是如何定位的。...负责重新调整Region的分布；对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移 （4）Region服务器 Region服务器是HBase中最核心的模块，负责维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求...系统会根据每条日志记录所属的Region对象对HLog数据进行拆分，分别放到相应Region对象的目录下，然后，再将失效的Region重新分配到可用的Region服务器中，并把与该Region对象相关的...Region服务器领取到分配给自己的Region对象以及与之相关的HLog日志记录以后，会重新做一遍日志记录中的各种操作，把日志记录中的数据写入到MemStore缓存中，然后，刷新到磁盘的StoreFile
答： (1)Hadoop存在以下缺点： ①表达能力有限；②磁盘IO开销大；③延迟高 (2)Spark主要有如下优点： ①Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，...答： ①复杂的批量数据处理：时间跨度通常在数十分钟到数小时之间； ②基于历史数据的交互式查询：时间跨度通常在数十秒到数分钟之间； ③基于实时数据流的数据处理：时间跨度通常在数百毫秒到数秒之间。...答：Spark的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念，逐渐形成一套完整生态系统，既能够提供内存计算框架，也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习和图计算等。...答: （1）实现一键式安装和配置、线程级别的任务监控和告警； （2）降低硬件集群、软件维护、任务监控和应用开发的难度； （3）便于做成统一的硬件、计算平台资源池。...答：Spark可以运行与YARN之上，与Hadoop进行统一部署，即“Spark on YARN”，其架构如图所示，资源管理和调度用YARN，分布式存储则用HDFS。 ?
分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类，一类叫“主节点”(Master Node)或者也被称为“名称结点”(NameNode)，另一类叫“从节点”（Slave Node）或者也被称为“数据节点...答：在传统的文件系统中，为了提高磁盘读写效率，一般以数据块为单位，而不是以字节为单位。...4.试述HDFS中的名称节点和数据节点的具体功能。...答：名称节点负责管理分布式文件系统系统的命名空间，记录分布式文件系统中的每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息； 数据节点是分布式文件系统HDFS的工作节点，负责数据的存储和读取，会根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索
区块链和隐私计算具有天然的互补优势，将二者结合，使隐私数据上链成为可能，并可通过区块链验证真实性。基于区块链的可信数据交换技术，主要应用了两种核心技术。...基于区块链的可信数据交换系统主要包括数据目录管理、权限控制、隐私数据保护、数据权分离、隐私计算等功能。本文介绍了其应用到的关键技术，并提出了面向政务数据交换的场景和应用。...电子政务系统中的数据交换和共享服务平台设计[J]. 计算机工程与应用, 2003, 39(7):226-229. [2] 钱卫宁, 邵奇峰, 朱燕超, 等. 区块链与可信数据管理:问题与方法[J]....基于区块链的智能合约技术与应用综述[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(11):112-126. [4] 宋颖杰. 非对称加密技术[J]....区块链技术发展现状与展望[J].
目录前言关于大模型技术知识大模型搭建与训练调优用大模型提高工作效率大模型未来展望结束语摘要：本文将介绍大模型的基本概念、应用场景，并分享大模型的搭建与训练调优实战经验，还将探讨如何将大模型与其他技术结合...本文将介绍大模型的基本概念、应用场景，并分享大模型的搭建与训练调优实战经验，还将探讨如何将大模型与其他技术结合，提高工作效率，并对热门大模型进行性能评估和部署实践，以及讨论大模型面临的技术挑战和安全威胁...关于大模型技术知识先来聊聊关于大模型技术知识，大模型的基本概念是指模型参数规模巨大，通常需要庞大的计算资源和数据集来进行训练。...通过深入了解大模型的基本概念、应用场景以及搭建与训练调优的实战经验，开发者可以更好地应用和开发大模型，同时，将大模型与其他技术结合，可以提高工作效率和降低成本。...个人觉得腾讯混元大模型作为国产大模型的代表之一，它具有重要的研究和应用价值，通上文在过技术代码实践与应用，上面也分享了一些有价值的经验，开发新颖的技术场景应用，而且深入理解和掌握该模型的使用技巧。
本文将从三个方向分享与腾讯混元大模型相关的实际开发中代码的使用实践，其中包括有价值的实战经验、基于该模型的技术开发实践与应用，以及对腾讯混元大模型的深入理解和代码使用技巧的分享等。...下面分享一下腾讯混元大模型微信小程序的应用界面一角：有价值的技术代码实战经验分享先来通过技术代码实践相关来分享使用腾讯混元大模型的体验，在与腾讯混元大模型的技术代码实践中，以自然语言处理为例，我们可以了解如何使用腾讯混元大模型进行文本生成...基于腾讯混元大模型的技术开发实践、新颖的技术场景应用再来分享一下基于腾讯混元大模型的技术开发实践、新颖的技术场景应用的体验，大家都知道腾讯混元大模型的强大功能为开发者提供了广阔的技术开发实践和应用空间，...数据库发展趋势请问您如何看待当前数据库技术的发展趋势？您认为未来数据库领域的热点和难点是什么？您认为数据库技术会对其他行业产生什么样的影响？企业应用与实践请问您在企业中是如何使用数据库的？...通上文在过技术代码实践与应用，上面也分享了一些有价值的经验，开发新颖的技术场景应用，而且深入理解和掌握该模型的使用技巧。
企业在沉淀大数据技术过程中都存在着哪些可以避免的问题 /？企业使用开源技术过程中会出现哪些排异反应，又该怎么治愈 /？ 如何通过大数据技术可以更深度地探索用户 /？...卢荣斌，美图公司大数据技术总监，毕业于厦门大学，14年加入美图，主导美图大数据平台架构设计与开发工作，负责美图大数据平台架构建设，经历过美图大数据平台从无到有的搭建与架构演进，长期关注大数据相关技术体系...在搭建完基础平台之后通过数据工坊开放大数据技术，基于数据工坊之上构建了更为垂直的数据应用系统：美图用户画像平台-梵高、美图数据说、渠道追踪平台等。...多年互联网和大数据经验，2016年加入魅族大数据团队，负责大数据应用的架构、核心设计和落地实现。 黄振贤在现场介绍了魅族公司的用户洞察平台。...目前美图已经将 Bitmap 技术应用到十几款旗下 app 中，带着百 T 级 Bitmap 索引、分布式的多维度交叉计算、大并发下的快速响应、序列化及反序列化性能这四个挑战介绍了美图通用分布式 Bitmap
如下附上官网介绍，大家请看：1.2 技术特点与优势 腾讯混元大模型具备的技术优势，主要体现在以下几个方面：高效的数据处理能力：混元大模型具备强大的计算和处理能力，能够快速处理和生成大规模数据内容，无论是文本...多模态融合：相比单一模态的大模型，混元大模型具备处理文本、图像、视频等多种数据类型的能力，且能够实现多模态数据的融合分析与生成。...如下附上官网相关产品优势介绍，大家请看：二、基于腾讯混元大模型的技术应用实践2.1 业务需求与解决方案 在当前的数字化转型背景下，企业面临着许多业务挑战，比如如何高效地生成内容、自动化处理客户需求、优化推荐系统等问题...3.3 媒体与娱乐行业应用 在媒体和娱乐行业，混元大模型为创作者提供了丰富的创作工具。某影视制作公司通过混元大模型自动生成剧本分镜图，减少了手工绘制的环节。...如下附上官网针对该大模型的应用介绍，希望能够帮助到大家。四、腾讯混元大模型的未来发展趋势 随着大模型技术的不断进化，腾讯混元大模型在未来的应用场景将更加丰富。
1.试述流数据的概念 流数据，即数据以大量、快速、时变的流形式持续到达。...2.试述流数据的特点 流数据具有如下特征： 数据快速持续到达，潜在大小也许是无穷无尽的 数据来源众多，格式复杂 数据量大，但是不十分关注存储，一旦经过处理，要么被丢弃，要么被归档存储 注重数据的整体价值...，不过分关注个别数据 数据顺序颠倒，或者不完整，系统无法控制将要处理的新到达的数据元素的顺序 4.试述流计算的需求 对于一个流计算系统来说，它应达到如下需求： 高性能：处理大数据的基本要求，如每秒处理几十万条数据...20.试列举几个Storm框架的应用领域 Storm框架可以方便地与数据库系统进行整合，从而开发出强大的实时计算系统 Storm可用于许多领域中，如实时分析、在线机器学习、持续计算、远程RPC、数据提取加载转换等...描述成一个无限的Tuple序列，这些Tuple序列会以分布式的方式并行地创建和处理 2.Storm框架可以方便地与数据库系统进行整合，从而开发出强大的实时计算系统 3.Bolt：Storm将Streams
本文将带领读者深入探索 Python 数据分析的高级技术，通过实际案例和代码示例，帮助读者提升数据分析能力和解决实际问题的能力。...二、数据读取与预处理使用 pandas 库读取各种数据格式（如 CSV、Excel、SQL 等）import pandas as pd# 读取 CSV 文件data = pd.read_csv('data.csv...，包括计算统计量、相关性分析等四、高级数据分析技术聚类分析from sklearn.cluster import KMeans# 假设数据为 Xkmeans = KMeans(n_clusters=3)...本文代码部分转自：https://www.wodianping.com/app/2024-10/37519.html六、总结本文介绍了 Python 数据分析的高级技术，包括数据读取与预处理、数据探索与可视化...、高级数据分析技术和实战案例。
云数据库具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点。 2.与传统的软件使用方式相比，云计算这种模式具有哪些明显的优势? ? ? 3.云数据库有哪些特性?...首先，云数据库可以满足大企业的海量数据存储需求。云数据库在当前数据爆炸的大数据时代具有广阔的应用前景。传统的关系数据库难以水平扩展，相本无法存储如此海量的数据。...在小规模应用的情况下，系统负载的变化可以由系统空闲的多余资源来处理,但是，在大规模应用的情况下，传统的关系数据库由于其伸缩性较差，不仅无法满足应用需求，而且会给企业带来高昂的存储成本和管理开销。...Proxy 服务器实现了完整的MySQL 客户端服务器协议，可以与客户端之间建立SSL 数据库连接。 数据访问IP 白名单。...简述RDS 中实例与数据库的概念。 答： RDS实例或简称“实例”，是用户购买RDS服务的基本单位。在实例中可以创建多个数据库，可以使用常见的数据库客户端连接、管理及使用数据库。
2.试述关系数据库在哪些方面无法满族Web2.0应用的需求。 关系数据库已经无法满足Web2.0的需求。...比较标准 RDBMS NoSQL 备注 数据库原理 完全支持 部分支持 RDBMS有关系代数理论作为基础NoSQL没有统一的理论基础 数据规模 大 超大 RDBMS很难实现横向扩展，纵向扩展的空间也比较有限...NoSQL在技术支持方面仍然处于起步阶段，还不成熟，缺乏有力的技术支持 可维护性 复杂 复杂 RDBMS需要专门的数据库管理员(DBA)维护。NoSQL数据库虽然没有DBMS复杂，也难以维护。...4.试述NoSQL数据库的四大类型 答：键值数据库、列族数据库、文档数据库和图数据库 5.试述键值数据库、列族数据库、文档数据库和图数据库的适用场合和优缺点。...“软状态（soft-state）”是与“硬状态（hard-state）”相对应的一种提法。数据库保存的数据是“硬状态”时，可以保证数据一致性，即保证数据一直是正确的。
为了进一步了解中国企业大数据应用的真实情况，IT168近期联合ITPUB、ChinaUnix展开了一项有关大数据应用与趋势的专项调查，揭示大数据给企业带来的挑战及其解决之道。...七、企业在大数据选型的过程中最先考虑的三个因素是产品的性能、服务与支持水平和与其他应用的兼容性。 八、大多数企业选择大数据产品或解决方案的类型是大数据分析软件。...从上图可以看出，企业在大数据选型的过程中最先考虑的三个因素是产品的性能(19.79%)、服务与支持(15.20%)和兼容不同应用(13.94%)。...令人欣慰的是，Hadoop已不再是人们心目中仅有的大数据技术，而大数据分析成为最被关注的技术。从中可以看出，人们对大数据的了解已经逐渐深入，关注的技术点也越来越多。 ?...总结 本调查针对2013年大数据应用现状和趋势展开，从调查结果可以看出，企业在未来一两年中有迫切部署大数据的需求，并且已经从一开始的基础设施建设，逐渐发展为对大数据分析和整体大数据解决方案的需求
随着大数据技术的越发普及，越来越多的客户开始尝试把存放在传统ECM系统中的文件、图片、影像等内容向开放分布式平台迁移。...最后，分布式数据库方案则使用分布式数据库中的大对象机制，将元数据与大对象统一存放在数据库中，在支持批次管理、版本管理、流程管理等元数据管理特性时不需要借助额外第三方数据库进行支持。...在同类开源分布式数据库中，SequoiaDB是唯一一款原生集成行存储与块存储双引擎的数据库。...图3：LOB元数据与数据文件结构映射 在建立集合的过程当中，大对象存储必须依附于普通集合存在，一个集合中的大对象仅归属于该集合，不能被另外一个集合管理。 当用户上传一个大对象时，会经历几次散列操作。...四、行业应用案例 企业内容管理平台 随着网络技术的渐渐普及，越来越多的银行开始将传统渠道向互联网与移动端靠拢。
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