【新智元导读】人工智能技术很早就被应用于太空探索,包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及机器学习等,获得2017年诺贝尔物理学奖的引力波研究,也使用了AI技术分析数据。或许未来,我们得给AI颁一个诺贝尔奖? 在近一个世纪前,爱因斯坦就曾在相对论中预言时空结构中存在波动,即引力波。 后来,一批科学家组成“激光干涉引力波天文台”(LIGO)项目在2015年9月14日首次探测到一个双黑洞系统合并的引力波信号,当时就在天体物理学界引发了一场革命,那时候参与发现引力波的研究团队就被锁定是诺贝尔物理学奖的热门人选
达梦数据库管理系统是达梦公司推出的具有完全自主知识产权的高性能数据库管理系统,简称DM,它具有如下特点:
选择weblogs数据库,执行如下sql文件 https://download.csdn.net/download/m0_38139250/75208266 上述SQL文件内容如下
大家可能已经听说过比特币、莱特币、以太币等等,以及它们作为一种新货币在市场上的潜力。 有趣的是,很多投资比特币的人也提到了区块链之类的东西。 显然,这项技术是比特币等其他东西的"基础"。 就好像比特币的概念还不够混乱似的,区块链计算显然也可以"应用"到其他行业? 这是如何运作的呢?
在学习肠型的时侯发现了这个包,发现有图形界面,于是学习和分享一下! 内容基本翻译自官网:http://pbil.univ-lyon1.fr/ade4TkGUI/home.php?lang=eng 一
由于项目上的需要,把项目实现国产化,把底层的MySQL数据库替换为国产的达梦数据库,花了一周的时间研究了国产的数据库-达梦数据库,它和MySQL有一定的区别,SQL的写法也有一些区别。
从下午3点左右一直到6点半左右,达梦厂家交流群、达梦官方在线社区平台都进行了咨询,还手动进入+DMDATA磁盘手动创建了data目录。最后求助无缘,想着扒拉下官方文档吧,逐行看一行也没敢跳过,最终发现/dmdb8/dmdbms/dsc_config/DSC0/dminit.ini 数据文件的总大小超过了磁盘最大空间,因此初始化失败。感觉达梦的报错提示有些偏离 了问题本身。
2019年12月21日,云+社区技术沙龙第30期“腾讯开源技术”在深圳腾讯大厦成功举行。本次沙龙邀请了多位腾讯技术专家就“腾讯开源的技术有哪些?开源技术如何应用到实际业务?”等话题与各位开发者进行探讨,深度揭秘了腾讯开源项目TencentOS tiny、TubeMQ、Kona JDK、TARS以及MedicalNet,为大家奉献了一场开源技术盛宴,带来腾讯开源最新成果,与广大开发者共同探讨开源趋势。
近年来,唱衰存储的声音层出不穷,大有存储创新乏力、已近黄昏之势。Gartner近期发布了2021年存储和数据保护技术成熟度曲线,涵盖全球存储市场值得客户关注的各项新技术。 从中可以看出,存储市场的技术创新依然非常活跃,既有日渐规模应用的新技术,更有首次进入Gartner技术成熟度曲线的最新创新点。存储依然是蓬勃发展的朝阳产业,创新无止境。 以下为最值得关注的七大新技术。 FAC(NextGen SmartNIC) 2021年FAC首次入围Gartner技术成熟度曲线。Function accelerato
尽管通过特征下采样获取多尺度特征融合是一种有效改善视觉识别性能的方案,但是特征下采样对于图像超分一种是反直觉的行为,这是因为超分需要将低分辨率输入映射到高分辨率输出。因此,鲜少在图像超分中看到下采样操作,就算是有,下采样操作也是打“辅助”。前段时间,有一篇paper对此进行了探索并设计了一种新的架构HPUN,用上了下采样,性能还有所提升!
数据分析这个话题自从进入人们的视线以来,这个话题就成为人们茶余饭后的谈资,但是一千个人眼中就有一千个哈姆雷特,就意味着每个人对数据分析都有不一样的理解。
GrowingIO 2017年 第3本电子书 《产品经理数据分析手册》 正式上线啦 点击【阅读原文】立即下载 升级你的数据分析技能! 本文选自 GrowingIO 《 产品经理数据分析手册》 ,根据张溪梦演讲内容整理编辑;原文发于GrowingIO 博客 和公众号,授权大数据文摘发布 / 转载 。 本文作者:张溪梦, GrowingIO 创始人 & CEO,原 LinkedIn 商务分析高级总监。张溪梦先后服务过EPSON、eBay、LinkedIn 等硅谷明星企业,有着 14 年的数据分析、用户增长经
在前面的文章中已经分析过 deployment、statefulset 两个重要对象了,本文会继续分析 kubernetes 中另一个重要的对象 daemonset,在 kubernetes 中 daemonset 类似于 linux 上的守护进程会运行在每一个 node 上,在实际场景中,一般会将日志采集或者网络插件采用 daemonset 的方式部署。
给CDA的小伙伴们打个招呼,介绍下您和您刚刚出版的新书,是什么原因激发了您写这本书的?
人力资源的数据分析是一个系统化的学习过程,除了需要掌握基础数据分析知识外,还需要掌握EXCEL的技能和人力资源的专业能力,为了帮助大家更好的学习数据分析,我帮大家梳理了一下学习的知识,需要学习哪些内容,如何循序渐进的来学习数据分析。
“小李,帮我分析一下我们的贷款业务增长趋势如何?哪个分支行的表现最好?新开设的线上理财产品的销售额是多少?马上给我一个分析报告”,某大型银行的副总经理王先生,对李经理提出了这样的数据分析需求。为了完成这个任务,李经理需要从银行的数据平台中获取和分析数据,以回答领导的问题。然而,这可能涉及到一些复杂的数据操作,如连接不同的数据源(例如贷款数据库和理财产品数据库)、过滤和聚合数据、创建数据可视化图表等。
很多人觉得数据分析是一个很高深的技能,要学会数据分析好像要会很多专业的软件,然后要和很多的数字打交道,要逻辑感非常强,其实数据分析没有大家想象的那么复杂,通过学习你也可以学会人力资源的数据分析。
当你交给公司领导一份数据分析报告时,领导会问你的数据分析方法论是什么,如果你的方法论不正确或不合理,那么你的分析报告将没有价值可言,那么事实情况是不是这样呢?我们得从数据分析方法论的概念说起。
导读:只要是在科技创新领域的公司,纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解,本文为你一一道来数据分析岗的功能目的,以及组建方式,干货满满,诚意推荐! 数据分析行业现在大热,只要是在科技创新领域的公司,纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解,还有更多的创业者更是不知道是否应该去组建一支数据分析团队,在什么时机组建?又以何种方式组建?本文为你一一道来。干货满满,诚意推荐! 这篇文章的作者是 Instacart数据分析副总裁 Jeremy Stanly
这个层面追求数据的准确性,一般以静态的数据为主,主要操作是数据的录入和记录,是HR每天的基础的数据工作,比如 员工花名册,公司人员结构,每天招聘人员数据的记录,这些都是属于操作层面,对于这个层面的要求就是要准确,当老板问你公司有多少人,每个月入职多少人,离职多少人等这些静态数据的时候,你都可以准确的回答。
现在随着数据分析在各行各业的广泛应用,各种数据分析的工具软件也层出不穷,现在行业里主流的有python, 微软的BI软件 ,Tableau, Excel 等。
具有从大数据分析及数据科学中获取独特见解的公司,可以拥有关键信息优势,从而在第四次工业革命(也称为数字时代)中蓬勃发展。
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来发现数据中隐藏的信息和关系的一种方法。数据分析的目的是为了提供洞察力和指导决策。
在做人力资源数据分析中,最后的一个环节我们是要输出 数据分析的报告,这个也是数据分析最重要的一个环节,今天我们来聊聊如果做数据分析报告 PPT版本
私以为,数据分析行业是可以长期发展下去的,但是对于数据分析师的专业技能的要求会越来越严格。
随着经济的快速增长,各个行业企业的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长,与此同时,数据分析人员也相应供不应求。 那么什么样的人能成为数据分析师呢?或者说数据分析师需要具备怎样的素质与能力呢?
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在这里,我们讨论统计模型的一般应用情况。不管他们是否源自数据科学,运筹学,工程学,机器学习或统计学,如决策树,logistic回归,贝叶斯模型,马尔可夫模型,数据压缩和特征选择等。我们不会讨论其具体的算法,相反,我们讨论的是这些技术和算法如何去解决实际生活中的问题。下面大部分条目都可以在维基百科里找到,除了我个人写的一些外,我还引用少量来自于维基百科中相应文章的定义和摘要。 1、空间模型 空间倚赖性是指地理空间内属性的协同作用:在近端位置特征似乎是相关的,要么正相关,要么负相关。在统计学中,空间的依赖性
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前,数据的价值逐渐为人们所重视,同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现,未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
我今天分享的主题是一个数据分析师如何被滋养,思考我们如何从外界获得成长的资源,以及如何去培养自身成长的能力。 就我的经验而言,数据分析师还是分为四个阶段:助理数据分析师、初级数据分析师、中级数据分析师
”数据分析师作为一个出现时间不长的工种,大数据时代下,成为螺丝钉还是成为龙头,需要尝试新的可能。” ◆ ◆ ◆ 数据分析师的职业规划 数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人,刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀:视野。数据分析提供了这样一种可能:它不是简单的技术工种,它是最具有潜力的一项工作,背后蕴藏着相当多的机会。 刘普成是中国最懂互联网数据分析的人之一。北大ccer硕士出身,做过公务员,这位业界资深的大牛,曾先后任职于百度、豆瓣、豌豆荚,对产品、设计、运营等互联网业务有着深刻的
目前在kernel驱动代码中,都不再建议直接使用printk直接添加打印信息,而是使用dev_info,dev_dbg,dev_err之类的函数代替,虽然这些dev_xxx函数的本质还是使用printk打印的,但是相比起printk:
1、如何做好数据分析? 分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干:多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析;思:你在边干的过程中,要边思考,边总结,只有这种你才能沉淀。熬:通过时间的积累,你
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来,供决策者参考。 一份好的数据分析报告,首先要有好的分析框架,并且图文并茂,层次清晰,能够让阅读者一目了然;其次需要有明确的结论;最后需要有建议或解决方案。
任何的学习都是一个体系化的循序渐进的过程,要有一个学习地图和学习路径图,不同阶段的学员对于不同阶段的学习内容,结合不同的形式和路径,在一定的周期内完成学习内容,最终提升某项技能。在人力资源的人才发展TD的模块中,我们会为各个岗位设计不同的学习路径图,在人力资源数据分析的学过程中我们也为大家设计了 数据分析的学习路径图,帮助大家更加系统的体系化的来学习人力资源数据分析技能。
许多人已经看到了数据分析行业的普及和良好待遇,但是他们不知道数据分析师的具体薪水。对于这个问题,我们需要分析三个方面,第一是数据分析师的薪水是如何分配的。其次是不同城市的工资水平如何;第三方面是数据分析师的薪水如何随着教育和经验的变化而变化。带着这三个问题,亿信华辰小编将与您一同讨论。
有人说AI工程师,也有人说高级咨询师,还有人说网络安全工程师.....从百度,知乎看到的答案层出不穷,但80%的答案里都出现了一个相同的职业,那就是数据分析师。
最近流传一句话,不会数据分析的程序员,不是好程序员。 其实,不仅仅程序员,无论你未来准备从事什么职业:产品、运营、销售、HR、财务、金融、电商,还是做研发、系统架构,你都会发现,在数不清的岗位需求中,公司对数据分析的能力要求越来越普遍! 有人说,毕业生学数据分析很占优势,因为学得快 有人说,毕业生没有工作经验是优势,可以直接上岗… 有人说,数据分析行业前景好,薪资高,是工作的好选择… 有人说,学数据分析永不过时… 但!数据分析到底是什么?离我们远吗 恰恰相反,数据正在变得越来越常见,小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹,大到企业的销售、运营数据,产品的生产数据,再看看我们每天在做的事情,上知乎、上微博、逛淘宝,上Google,所有的地方都是高度需要数据分析 数据分析当然重要,一般单位还是用excel表格在统计数据 而数据分析,就是就是将数据的价值最大化 借助数据来做决策,而不是盲目地拍脑袋
哈喽大家好,跟大家分享一个消息,我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》出版了!之前也没有跟大家透露过这个消息,总想着做出来再说吧,要是一不小心没写出来呢。不过经过一年多的努力,反复修修改改,最终还是写完了这一本书。
大数据时代,大数据分析行业水涨船高,很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对,面对市面上那么多大数据分析工具,大家在选择的时候都会懵一下。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 互联网时代,都说得数据者得天下。 企业需要通过数据分析得出的结论做出正确的决策,确保业务精准符合用户市场需求,数据分析师这个岗位也得到了越来越多求职者的青睐。 本期就为大家分享14本数据分析类图书,让你轻松掌握数据分析的三板斧:Excel、SQL、Python,打好理论知识(统计学、机器学习)的基础。 即使你是零基础的小白,也能够轻松入门,并逐步进阶,找到自己喜欢的工作。 ---- 01 ▊《深入浅出数据分析》 Michael Milton 著
浅谈数据分析与数据挖掘? 数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论,两者有很多的共性,也有显著的差异。 从分析的目的来看,数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析,数据挖掘更侧重于
数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别?常听人说数据分析偏业务、偏前台,而数据挖掘偏技术,偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行?
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑,并且咨询我该怎么办?并且经常是同样的问题,所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理,与大家分享,这里并非标准答案,仅作参考! 欢迎提出自己对数据方面的疑问,将在
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