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Python爆红的六大原因
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：113
无论你是否清楚这个事实，Python实际上已经不是一门年轻的编程语言了。虽然它也不如其它一些语言那么年长，但它仍然比大部分人所想的要更老一些。它第一次发布的时间是在1991年，虽然这些年它也经历了相当大的改变，但它现在的用处跟当时并没有什么差别。[详细]
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大数据技术：内包还是外包
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：127
对于零售商来说，大数据是一把双刃剑。这些公司正在努力探索全方位的市场竞争，因为他们试图抵御像亚马逊公司这样的行业巨头，一些公司正在将大量资源部署到开发自己的大数据解决方案中，以试图与零售巨头进行竞争。 零售商面临的一个问题是他们需要内部构[详细]
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DeepMind：把人工智能和神经科学结合起来，实现良性循环
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：158
人工智能的最新进展引人注目。人工系统在 Atari 视频游戏、古老的棋类游戏围棋以及扑克游戏中已经优于人类专业玩家。它们还可以生成与人类无差别的笔迹和语音、在多种语言之间翻译，甚至将你的假期照片用梵高的风格进行风格重塑。 这些进步可以归结为几个[详细]
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数据分析的四种类型模式
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：174
在这篇博文中，我们聚焦于在数据科学领域所遇到的四种类型的数据分析模式：描述型、诊断型、预测型和指导型。当我与刚涉足数据科学领域的年轻分析师们交谈时，通常，我会问他们认为什么是数据科学家最重要的能力。他们的答案相当多样化。 我想告诉他们的是[详细]
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深度学习已成功应用于这三大领域
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：185
副标题#e# 在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实现。接着，我们将回顾深度学习已经成功应用的几个特定领域。 尽管深度[详细]
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玩转大数据，你应该知道的75个专业术语
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：135
副标题#e# 如果你刚接触大数据，你可能会觉得这个领域很难以理解，无从下手。不过，你可以从下面这份包含了 25 个大数据术语的清单入手，那么我们开始吧。 算法(Algorithm) ：算法可以理解成一种数学公式或用于进行数据分析的统计学过程。那么，「算法」又[详细]
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大数据治理需要具备哪些能力和关键技术？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：58
副标题#e# 在企业数据建设过程中，大数据治理受到越来越多的重视。从企业数据资产管理和提升数据质量，到自服务和智能化的数据应用，大数据治理的内容在不断发展和完善，其落地实施的过程中会遇到各种各样的难题和挑战。本篇文章通过分析大数据治理建设中的[详细]
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人工智能和机器学习如何帮助IT团队解决数据管理问题
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：197
掌握和处理大量数据对于IT部门来说是一个挑战。以下是人工智能(AI)和机器学习如何帮助人们分类、组织和汇总大量信息的方法。 根据三星公司的调查，2016年全球互联网流量超过了1ZB，即10亿兆字节。这个数字是巨大的，但这个数据量与全球各企业正在存储的全[详细]
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你可能还不知道应用关联防护
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：113
近年来，作为高效而直接的数据库防御工事，数据库防火墙已被越来越多的用户关注，应用在关键系统的数据库安全防护中，以保护核心数据资产安全。实现危险行为过滤，数据库防火墙必需串联部署，才能形成数据库的安全屏障。这要求其既要发挥抵御威胁行为的功[详细]
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数据库防火墙风险大？那是你还不知道应用关联防护
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：180
近年来，作为高效而直接的数据库防御工事，数据库防火墙已被越来越多的用户关注，应用在关键系统的数据库安全防护中，以保护核心数据资产安全。要实现危险行为的过滤，数据库防火墙必需串联部署，才能形成数据库的安全屏障。这要求其既要发挥抵御威胁行为[详细]
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为什么说Python 是大数据全栈式开发语言？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：100
副标题#e# 前段时间，ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做Fullstack JavaScript，是关于用JavaScript进行前端、服务器端，甚至数据库(MongoDB)开发，一个Web应用开发人员，只需要学会一门语言，就可以实现整个应用。 受此启发，我发[详细]
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打破数据统一的七大原则
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：152
数据统一在数据分析领域里是个长期的挑战，从事数据分析的从业者希望在数据分析之前，来自不同实体的数据能够在同一个地方呈现出来。数据统一由七部分组成：1、获取数据 2、清洗数据 3、转换数据、4、模式集成 5、重复数据删除、6、分类 7、导出 一般而言[详细]
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物联网下：大数据属于谁？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：117
数据隐私与访问的讨论在物联网时代变得越来越复杂 在之前一些文章中，我已经警告过一些组织机构机构可能很快就会遭遇数据问题被锁定、赶出或以其他方式禁止访问，以有助于优化未来业务的关键新数据源的可能性。 虽然我相信每个数据驱动的组织机构现在就应[详细]
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大数据趋势下如何实现NAS存储与容灾备份？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：62
1、数据量暴增，存储市场风云变幻 据IDC预测，全球的数据量正面临一个爆炸性增长，到2020年即将达到44ZB，那44ZB是个什么概念呢? 如果以1KB=1024MB计算，1ZB的数据量换成 128G iPad的高度，可达地球到月球距离的6.6倍。 这些数据中，90%的增量来自于非结构[详细]
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数据清洗的经验与教训 Data Cleaning
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：55
小学的时候我统计过同学里有多少要订课间牛奶：每人分别需要什么口味和什么大小，应收多少钱。最后这份按照座位排序的表格要和一张学号表格按照同学姓名对应起来，并计算每种口味订购数量和每人应收款。过程中我遇到了很多困难，例如有同学订了多种口味，[详细]
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被大数据遗忘的基础奠基-Log
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：71
副标题#e# 在大数据时代，Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献，更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL，乃至Paxos， LSM tree等词语的时候，Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kre[详细]
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如何在多系统和网络拓扑中构建高性能模型？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：144
副标题#e# 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来，这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及[详细]
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大数据“喂养”红利下，知识图谱如何走上新道路？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：119
副标题#e# 大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据的喂养下，人工智能技术获得了前所未有的长足进步。其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利[详细]
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服务端开发指南与最佳实战：数据存储技术，MySQL 数据库安全性
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：194
数据库的安全性，即保护数据库，防止未经授权或不合法的使用而造成的数据泄漏和更改破坏。因此，保护数据库的安全性的一般方法是设置用户标识和权限控制。 MySQL 权限控制，分为两个步骤。第一步骤，服务器会检查是否允许连接。因为创建用户的时候会加上主[详细]
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TensorFlow的开源与Hadoop的开源有什么不同？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-04 热度：192
最近看TensorFlow代码的时候，用Git pull下来最新的master一看，哇好多的更新，然后点击去之前看到一半的cc文件继续看，好多地方都改变了。但是一看Git log，有好多巨大的commit叫什么 Merge commit for internal changes, Merge for github，没有任何的其[详细]
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大数据是如何存储和管理的?
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-03 热度：166
如今，人们有一个担忧，那就是只有大企业才能更好地应用大数据。此外，虽然大数据一词似乎也是空洞的营销辞令的有力例证，但它却是任何企业风险的重要组成部分。毕竟，它是业务文档、计划、用户数据和财务信息的积累，是任何业务基础设施的核心组件。 当然[详细]
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如果有人问你什么是大数据？不妨说说这10个典型的大数据案例
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-03 热度：131
也许这些例子并非来自于你所处的行业，但是你需要考虑如何做到他山之石可以攻玉。 在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样，不过可能缺乏娱乐性而更具[详细]
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大数据隐私保护措施有哪些？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-03 热度：174
每年频发的数据泄露事件总会带来一些教训，其中一条就是，无论何时开始采取数据保护措施永远不会太晚。幸运的是，企业表现出更加关注数据隐私方面的工作，而大数据是他们最关心的领域之一。 Mary Shacklett是Transworld Data公司的总裁，该公司是一家技术[详细]
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大数据应用不断延伸大数据 完全共享状态仍未达到
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-03 热度：172
数据流通与交易有利于促进数据的融合挖掘，数据的使用必须面对保护的责任与义务，尤其是对个人隐私数据的保护。大数据已经对当下生产生活的各个方面都产生重大影响，但目前中国的数据还没有完全共享。 大数据应用不断延伸完全共享状态仍未达到 日前，2017[详细]
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大数据、人工智能等技术提升社会治理水平
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-03 热度：90
党的十九大报告提出，提高社会治理社会化、法治化、智能化、专业化水平。借助大数据、互联网、人脸识别等技术，各地在社会治理智能化方面积极探索，从人民群众关心的事情做起，从让人民群众满意的事情做起，不断为人民创造更加美好的生活。 慧眼识低保，社[详细]
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