-
大数据人才缺口高达150万，商业智能分析师是怎样的存在？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-15 热度：1
大数据浪潮背景下，人们的生活、工作、学习方式都发生了巨大的转变，一场关于“数据”的变革正在发生。这在商业领域的表现尤为明显，据报道大数据分析师，目前我国大数据领域的人才缺口高达[详细]
-
美团外卖实时数仓方案整理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-15 热度：0
实时数仓以端到端低延迟、SQL标准化、快速响应变化、数据统一为目标。美团外卖数据智能组总结的最佳实践是：一个通用的实时生产平台跟一个通用交互式实时分析引擎相互配合，同时满足实时和[详细]
-
大数据分析的行业现状和发展前景
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-15 热度：0
今天小A给大家又带来了关于大数据分析的行业干货~
废话不说，直接上内容~
大环境现状
数据分析，机器学习本身是一个相对较新的行业。市场上企业不一定有充沛的人才，不少企业实际上还在新建[详细] -
中国运动大数据行业研究报告
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-15 热度：0
研究报告丨生活服务
全文字数:2825字精读时间:4分钟
核心摘要：
运动大数据的定义为通过智能硬件对多名使用者的多维度运动行为数据进行获取，收集，储存及计算处理，在达到某一量级之后可以[详细] -
大数据看全球广告行业
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-15 热度：0
数字化浪潮下，广告行业积极转型应对挑战
大数据在逐步走过了探索阶段、市场启动阶段，开始步入产业的快速发展阶段。大数据巨大的应用价值带动了大数据行业的迅速发展，行业规模增长迅速。[详细] -
阿里大数据[编辑]
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-15 热度：0
阿里大数据[]
概述
阿里大数据是阿里巴巴集团扩展的一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。基于飞天分布式系统和全SSD它不仅仅有高性能存储阿里大数据，还彻底解决数据库运维的烦恼！[详细] -
阿里大数据平台[编辑]
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-15 热度：0
阿里大数据平台[]
概述
阿里“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪[详细] -
在excel中数字比对_Excel数据比对，多种方法总有一个适合你
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-15 热度：0
Excel数据比对，多种方法总有一个适合你
大家好，很高兴又和大家见面了。今天，我想和大家交流的是《Excel数据比对，多种方法总有一个适合你》，在前面的分享中，对数据的比对方法，也进行[详细] -
百度张亚勤：AI、大数据、云计算融合成主流，正改变商业模式
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-15 热度：0
“人工智能算法、万物互联、超强计算推动云计算发生质变，进入以ABC（AI、Big Data、Cloud Computing）融合为标志的Cloud2.0时代。”
在今日的百度云智峰会上，百度总裁张亚勤如此概括当前[详细] -
差分隐私技术（ 某手机品牌用户体验的真实场景）
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-15 热度：0
DWORK于2006年提出了差分隐私（differential privacy）技术，这是一项针对加入失真数据做统计的技术，它可以用噪声干扰计算过程，把原始数据淹没在噪音中，别有用心的人就无法从大数据报表[详细]
-
百度智能云干什么的?百度智能云产品有哪些?
所属栏目：[大数据] 日期：2022-10-15 热度：0
百度智能云干什么的?百度智能云产品有哪些?百度智能云是百度旗下面向企业、开发者和政府机构的智能云计算服务商，致力于为各行业提供以人工智能、大数据、云计算技术为一体的平台服务。百度[详细]
-
打造成熟的企业数据策略，拥抱混合云时代
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-17 热度：96
当数字化转型遇到疫情的持续肆虐，数据和数据洞察成为了企业业务增长的驱动力。企业数据云公司Cloudera近日发布了与技术市场研究公司Vanson Bourne联合编写的全球研究报告。该报告揭示了企业数据战略（即覆盖所有业务线的整体战略）成熟度与业绩之间的相关性[详细]
-
在我们深入元元宇宙之前要解决的 3 个难题
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-17 热度：194
元宇宙被视为一种网络空间形式，存在于我们地球上的物理世界之外。尽管元宇宙变得越来越普遍，但仍有许多问题需要解决。其中包括谁管理空间，以及谁确保个人数据的安全。 元宇宙似乎是科技界的最新流行语。一般而言，元宇宙可以被视为一种网络空间。就像互联[详细]
-
用于语法纠错的 C4_200M 汇成数据集
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-17 热度：156
语法纠错 (GEC) 尝试对语法和其他类型的写作错误进行建模，以提供语法和拼写建议，提高文档、电子邮件、博客文章甚至非正式聊天中书面输出的质量。在过去的 15 年里，GEC 质量有了实质性的提高，这在很大程度上可以归功于将问题重新定义为翻译任务。例如，当[详细]
-
科技化应用雷达互动投影创造智能科技体会
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-17 热度：169
互动展示在很多场所中应用时，都是备受欢迎的，能够吸引用户前来参观体验。其中雷达互动投影更是被大众所喜爱，为人们的生活带来更多的乐趣，极大地丰富了用户的体验。 在一些活动中会在地面或者墙面使用雷达互动投影，以此让用户能够在地面或者墙面上进行相[详细]
-
拓尔思式虚拟人 灵魂 赐能与持续性运营
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-17 热度：135
继万科首位数字化员工崔筱盼获得最佳新人奖之后，北京冬奥会开幕式虚拟人、全息、AR等技术或大量运用的消息，更是引起业界广泛讨论。包括银行、教育等垂直行业在内，乘着元宇宙概念的东风，虚拟人虽然尚未成为一条成熟赛道，但早已变得炙手可热。不仅百度、[详细]
-
华为天才少年又出新作，这次是能用手臂操作电脑的桌面机器人
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-17 热度：188
华为天才少年稚晖君时隔三个月后再出新作。此次他设计的是一个名为电子的桌面小型机器人，与现有交互机器人不同的是，电子可看作一个电脑配件，能一步完成控制电脑亮度、声音，充当拟人摄像头等。 捡到鼠标垫，想配台电脑 此次视频在稚晖君的B站个人频道和微[详细]
-
单张GPU搞定GPT-3超参数！先训练小模型，然后一键迁移
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-17 热度：91
一个GPU没法训练GPT-3，更别提在上面调整超参数了。 不不不，现在情况有变 在单个GPU上完全可以调整大规模模型的超参数。 怎么说？ 原来有人发现了一种新的调参方法，无论模型规模怎么变化，所得的最优超参数都能保持性能稳定。 由此一来，我们可以先训练一[详细]
-
2022年制造业七大趋向一览
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-17 热度：119
2022年制造业七大趋势一览： 1. 消费者驱动型制造 正如当今的技术发展速度，消费者的需求日新月异，这使得制造业企业难以迅速提供消费者所需的产品和服务。 如今，客户寄予制造业企业的最低期望是能够当天交付、提供个性化的产品和服务，并实现透明的交付流[详细]
-
很全面 3D打印科技在铁路行业中的应用
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-17 热度：143
3D打印已广泛应用于各种领域，本文主要回顾增材制造技术在铁路行业的应用。3D打印制造技术有很多优势，特别是在速度和生产成本方面。无论是为火车设计扶手、座椅还是其他部件，增材制造在许多情况下都被证明是一种非常可行的替代传统制造的方案。为了更好地[详细]
-
2021年ITS热点技术盘查
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-17 热度：137
后市场的竞争不仅仅是商业模式和资本的竞争，在某一种意义上，它更是技术和产品的竞争。 回顾2021年，智能交通行业内的技术不断推陈出新，频现新技术新热点关键词。比如雷视融合感知开拓新的市场领域、ETC智慧停车城市建设试点工作如火如荼、全光路口改变工[详细]
-
数据项目成功的三个必不可少的元素
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-16 热度：79
Carhartt公司首席数字与信息官John Hill表示，在疫情爆发时，职业装公司Carhartt可能与虚拟的合作组织相差甚远。但也像其他组织一样，Carhartt不得不重新思考在当今的混合工作环境下如何完成工作。 以下是经过编辑的对话节[详细]
-
大数据与Hadoop的几大优点
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-16 热度：125
Hadoop与竞争对手相比有哪些优势？ 到目前为止，人们可能已经听说过ApacheHadoop。这个名字来源于一只可爱的玩具大象，但Hadoop只不过是一个毛绒玩具。Hadoop是一个开源软件项目，它提供了一种存储和处理大数据的新方法。 以下来看看。 1. Hadoop是可扩展的[详细]
-
数据研发该怎样做好业务方管理
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-16 热度：162
伴随着业务的发展，业务方通常会提各种各样的数据需求。面对繁杂的需求，数据研发可能会遇到下面这些问题： 面对这些问题，我们需要学会做好业务方的管理，这样才不至于让自己陷入被动的深渊而不能自拔。 窘境 面对源源不断的需求，数据研发会越发地感觉到自[详细]
-
你真的明白ELT和ETL吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2022-03-16 热度：90
ETL 和 ELT 有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换。 接下来，我们一起详细地分析一下 ETL 和 ELT各自的优缺点，看看在你们现在的业务中用哪种方式处理数据比较合适。 1.ETL ETL -[详细]
