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大规模机器学习框架的四重境界
机器学习
google
2017/11/8
佚名
自从google发表著名的GFS、MapReduce、BigTable三篇paper以后,互联网正式迎来了大数据时代。大数据的显著特点是大,哪里都大的大。本篇主要针对volume大的数据时,使用机器学习来进行数据处理过程中遇到的架构方面的问题做一个系统的梳理。
从大数据中提炼商业见解之最强攻略
大数据
人工智能
机器学习
2017/11/7
佚名
随着互联网的普及化以及物联网的快速发展,人们产生的数据也越来越多。早几年前,马云就突出了当前是“DT”时代的说法。
一文读懂深度学习与机器学习的差异
机器学习
深度学习
2017/10/27
oschina
如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别,阅读该文章,我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。
Hbase 技术细节笔记(上)
Hbase
Hbase 技术
2017/10/13
佚名
最近在跟进Hbase的相关工作,由于之前对Hbase并不怎么了解,因此系统地学习了下Hbase,为了加深对Hbase的理解,对相关知识点做了笔记,并在组内进行了Hbase相关技术的分享。
遇到海量数据时怎样处理?
海量数据处理
大数据
2017/10/11
佚名
本文将介绍一些处理海量数据问题的常见方法,也可以说是对海量数据的处理方法进行了一个简单的总结。
分布式数据库的存储设计改进
分布式数据库
存储
2017/10/10
佚名
对比下分布式数据库,如果把记录对应的节点信息发送给 Master,那就不可想象了。所以在分布式数据库中 hdfs 的存储策略不可取。
大数据架构详解:从数据获取到深度学习
数据挖掘
机器学习
人工智能
2017/10/9
朱洁
数据挖掘和机器学习有很大的交集,本文将从架构和应用角度去解读这两个领域。
分布式系统一致性保障方案总结
分布式系统
CAP定律
2017/10/7
佚名
在互联网系统中,理想的情况下,肯定是希望系统能够同时满足“一致性”、“可用性”和“分区容忍性”。 但是基于熟悉的CAP定律也好,还是BASE理论, 我们知道,在实际情况中是不可能实现的。而在金融领域,一致性是最为关注的特性。
基于Hadoop大数据分析应用场景与实战
Hadoop
大数据
2017/10/6
佚名
为了满足日益增长的业务变化,京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上,采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎,打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
大数据应用的这三大关键点亟待解决
大数据
大数据应用
2017/9/24
佚名
大数据应用的关键点是数据来源、产品化和价值创造;数据资源分布不均,大数据应用在数据密集领域更易获得突破;须对不当的行业管理模式进行改革,以促进大数据在已有各个行业中应用。
一文看懂深度学习在语音合成&增强上的应用
语音合成
智能语音
2017/9/17
极限元
深度学习在 2006 年崭露头角后,近几年来取得了快速发展,在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势;伴随着这项技术的不断成熟,深度学习在智能语音领域率先发力,取得一系列成功的应用。本文将重点分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法,围绕语音合成和语音增强两个典型问题展开介绍。
六步搭建数据化运营知识体系
数据化运营
大数据
2017/9/17
佚名
本文会按照上图中的数据化运营业务流程进行分析,从明确目标、数据指标制定、数据获取、数据分析、形成策略、验证优化这六个方面来搭建数据化运营的知识体系。
工业大数据与数据驱动的智慧
工业大数据
工业互联网
2017/9/12
e-works整理
2017年9月2日,由中德智能制造联盟和e-works数字化企业网联合主办的2017(第二届)工业软件与制造业融合发展高峰论坛在北京辽宁大厦隆重召开。会上清华大学软件学院院长王建民教授做了题为《工业大数据与数据驱动的智慧》的演讲,本文根据演讲内容整理而成。
解析:Hadoop2和Hadoop1的区别
Hadoop2
Hadoop1
2017/9/10
佚名
早期发行的Hadoop1版本将所有HDFS目录和文件的元数据存储到一个NameNode单点。整个集群的数据状态取决于这个单点的成败。
边缘计算如何层次化部署
计算
边缘计算
2017/9/8
王一鸣
边缘计算强调的是边缘。如果说云计算意味着要将所有的数据都汇总到后端的数据中心处理,那么边缘计算则是在靠近物或数据源头的网络边缘侧实现边缘智能。正是基于这一特性,边缘计算能够实现数据的高频交互、实时传输,因此有望在物联网和人工智能时代大放异彩。
大数据中心在医院的落地,需如何去做集成融合与利用
大数据
大数据中心
2017/9/7
佚名
大数据与AI时代的到来,近些年医院信息中心的工作人员非常关注一个问题:首先是医院有哪些数据应用已落地,其次是如果要想落地,医院信息中心应该怎么做融合和集成?
如何避免大数据分析故障
大数据分析
大数据
2017/9/5
佚名
遵循以下六种最佳做法来对抗竞争,创造新的收入来源,才能够更好地为客户服务。
流式大数据实时处理技术、平台及应用
大数据
大数据处理技术
2017/9/4
陈纯
大数据处理系统根据其时效性可分为批式大数据和流式大数据两类。上述两类系统均无法满足“事中”感知查询分析处理模式的需求。为此,从分析大数据应用场景入手,提出了“流立方”流式大数据实时处理技术和平台,在完整大数据集上实现了低迟滞、高实时的即席查询分析。
大规模知识图谱的构建、推理及应用
知识图谱
知识图谱构建
2017/9/2
李健
随着大数据的应用越来越广泛,人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外,本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。
干货 :一文读懂大数据处理框架
大数据
大数据处理框架
2017/9/1
佚名
今天我们要讲的数据处理框架,按照对所处理的数据形式和得到结果的时效性分类,大致可以分为两类。
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