大数据技术
数据基础架构正在发生巨变，您准备好了吗？
大家知道早在60年前，“人工智能”概念就正式提出。其发展曾经历了两次低谷，这两次低谷的原因一方面受质于人工智能三个因素，算力、算法和数据的制约。一方面受制于ICT的发展，没有实现数据的互联互通，人工智能就 ...
分类: 大数据技术
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2019，Java码农还有必要转型大数据开发吗？
没有什么是亘古不变的，就像手机软件的不断更新迭代一样，陈旧的事物终将会被取代。相比于十年前程序员“高需求、高薪资、高难度”的三高状态，到如今，也开始逐渐被打破。虽然在科技时代，码农几乎永远不会失业，但 ...
分类: 数据处理
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大数据是未来金融专业人士必备的技能吗?
对于那些希望在金融领域工作的人来说，大数据是一项必不可少的技能吗?是的，这绝对非常重要,这是人们需要知道的事情。一名税务会计师在一个网络小组的讨论中指出，大数据正以惊人的方式改变金融领域。行业媒体FM Mag ...
分类: 数据处理
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我国政务云的探索与实践
我国政府高度重视云计算的发展，从2015年到现在，云计算已经四次写入政府工作报告。随着云计算技术的不断普及，政务云以其灵活部署、弹性扩展、低成本、高资源利用率等优势在各级政府部门日益受到推崇，成为电子政务 ...
分类: 云技术
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一文带你读懂机器学习和数据科学的决策树
决策树是一类非常强大的机器学习模型，在高度可解释的同时又在许多任务中有非常良好的表现。 决策树在ML模型的特殊之处在于它清晰的信息表示结构。 决策树通过训练学到的“知识”直接形成层次结构。 知识结构以这样 ...
分类: 大数据技术
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大数据时代的“人工智能与人”
中共中央总书记习近平10月31日在中共中央政治局主持人工智能发展现状和趋势第九次集体学习时指出，在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论、新技术的驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨 ...
分类: 大数据技术
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基于大数据的用户标签体系建设思路和应用
在大数据时代，数据在呈现出海量化、多样化和价值化变化的同时，也改变了传统IT行业的市场竞争环境、营销策略和服务模式。如何在ZB级的海量数据中获取并筛选有价值的信息，是对IT企业的一大挑战。通过构建客户标签， ...
分类: 大数据技术
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易建基于本体的行业知识图谱构建技术研究 在旅游、金融行业应用初具成效
知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力，为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础，其应用趋势也从通用领域走向行业领域。许多行业为了应对大数据应用的不同挑战，借助知识图谱，实现不同的业务需求， ...
分类: 云技术
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干货：数据挖掘方法论与工程化思考
数据挖掘的标准流程CRISP-DM(cross-industry standard process for data mining),即为"跨行业数据挖掘标准流程"。近年来CRISP-DM 在各种KDD过程模型中占据领先位置，2014年的统计数据表明其采用量达到43%。通常 ...
分类: 数据挖掘
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云计算市场高歌猛进 六大云厂商各有千秋
云计算的战争，不会停止，只会迭代。 在所有商业竞争的迭代进程中，能追赶上时代步伐的都是对市场趋势具有敏锐嗅觉的企业。 云计算领域，经过2016年的价格硝烟，2017年整个云行业似乎冲破了价格的桎梏，回归到平静。 ...
分类: 云技术
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浅谈分布式消息技术 Kafka
Kafka的基本介绍Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linked ...
分类: 数据处理
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针对 MySQL 大规模数据库的性能和伸缩性的优化
在需要支持移动/平板电脑应用及普通桌面浏览器访问的时代，网站的普及率和有效性很大程度上取决于其可用性和性能。一个访问缓慢的网站会使得访问者或潜在的客户流失，并导致商业的失败。一个访问速度相当快的网站将 ...
分类: 数据库
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米少熬好粥—数据有限时怎样调优深度学习模型
迁移学习所谓迁移学习，就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整，使其适用一个新的问题，可以认为是一种模型调优的“取巧”方法。可以类比人的举一反三能力。迁移学习的特点1、需求数据量少假设有两个领域，一 ...
分类: 数据挖掘
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Hadoop工具如何形成SAP Hana的大数据平台
自2008年以来，SAP Hana一直是领先的数据库管理系统之一。它比许多其他数据库管理解决方案能够更有效地处理数据，主要是因为它可以使用一些最先进的hadoop工具。没有Hadoop，大多数SAP Hana数据库将是相对无用的。访 ...
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