全文较长，建议阅读时间4分钟。 往期回顾：【图说】2016年中国云计算产业趋势分析报告
对于那些利用这些编程语言满足自己需要的人，无论是个人的还是商业的——有无数的选择。由于语言的多样性，企业甚至很难找到和雇佣开发人员。我们试图找到最高效、最流行的编程语言，供大家参考。 ?...根据谷歌trends的数据显示，自去年以来，JavaScript的受欢迎程度似乎有所下降。2019年1月，该语言几乎达到了最高分91分。...Swift是2019年GitHub上第10大最活跃的编程语言。今年6月，Swift在谷歌上的搜索量达到了100。但除此之外，它全年的搜索量一直保持稳定。 ?...尽管目前Kotlin还不是收费最高的语言之一，但由于谷歌宣布它为android应用程序开发的官方语言，它的需求不断飙升。Kotlin在GitHub上排名第15，比去年上升了1位。...这可能是由于I/O 2019和谷歌声明Kotlin被用作android应用程序开发的主要语言。 ? 9.TypeScript TypeScript开发的全球平均工资:6万美元。
★原文翻译★ 大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。...这只是大数据在医疗领域的众多应用之一。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1. 分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。...诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。...以上只是大数据对医疗领域产生重大影响的七个方面。医生和医院管理者获得的数据越多，就越容易发现趋势，越容易对患者数据进行标准化整合，也越容易找到治疗过程中的瓶颈。...医生可以像其他领域的从业者那样运用大数据分析，唯一的不同之处在于，前者的意义更加重大，从大数据中获得的见解或许可以挽救人们的生命。 来源：品觉
导读：随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，工业物联网等技术在工业企业中得到广泛应用，本文将分析工业大数据发展中的三大挑战和今后的五大商业趋势。 ...三大挑战 工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高，工业大数据有三大挑战...从字面上理解，工业大数据很容易被认为是大数据在工业领域的应用，也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业大数据的数据不够大的场景，当然，还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业大数据...大数据未来中国五大商业趋势 高风管理咨询有限公司发布的《2016年中国商业趋势调查报告》提出了未来中国商业社会发展的五大趋势：包括数字化变革、行业整合、走出去、用户体验互动和共享平台经济。...五、共享经济 共享经济商业模式代表的是一种从 “拥有”到“共享”的思维，这将继续在未来中国的商业领域向全行业渗透。在不同行业中，共享经济下已经出现很多商业模式的创新，不断冲击和颠覆传统企业。
FPGA 所能应用的领域大概可以分成六大类，下面听我一一道来。...尤其是 Xilinx 公司的 FPGA 内部集成了大量的适合通信领域的一些资源比如：基带处理(通道卡)、接口和连接功能以及 RF(射频卡)三大类： · 基带处理资源基带处理主要包括信道编解码(LDPC、...所以在数字信号处理领域 FPGA 的应用也是十分广泛的。...这使得处理芯片需要实时处理的数据量越来越大，并且图像的压缩算法也是越来越复杂，使得单纯的使用 ASSP 或者 DSP 已经满足不了如此大的数据处理量了。...其他，比如电力行业的高速数据采集，医疗行业的高速、大数据量的模拟量采集传输，军工行业的雷达、卫星、制导系统等等都是FPGA的应用领域。
大模型的出现，不仅为NLP领域带来了巨大的进步，也为其他领域提供了新的可能性和挑战。...而网络安全中，存在着大量的文本数据，如网络日志、网络流量、恶意代码、威胁情报等，这些数据可以作为大模型的输入或输出，从而实现网络安全的分析、检测、防御和攻击等功能，本文将探讨大模型在网络安全方面的应用及其优势...挑战和问题 在带来便捷性的同时，大模型在网络安全领域的应用也存在或多或少的问题，比如：1. 数据隐私和安全问题 在使用大模型进行网络安全检测时，需要处理大量的敏感数据。...因此，数据隐私和安全问题成为了大模型应用的一个重要挑战。为了解决这个问题，需要采取有效的数据加密和隐私保护措施。2....大模型在网络安全领域的应用带来了许多突破和创新，但也面临着一些挑战和问题。未来，需要进一步研究和探索大模型在网络安全领域的应用，并采取有效的措施解决其中的问题。
创造数据的人很多，但利用数据的人却很少。 原文翻译： 如今，各路企业和组织都不再使用上一代架构来存储大数据。既然如此，为什么还要使用上一代商业智能（BI）工具来进行大数据分析呢？...第一诫：不要转移大数据 转移大数据代价高昂：毕竟，大数据很“大”，如果打包转移，负担太重。...与其说“这是我的最终发布产品”，不如说“这是一幅可视图，复制下来，分解它，我就是从中得到那些见解，看看它还能用于其他哪些领域”。这会其他人从你的见解中学到有用的东西。...Rails等框架使打造Web应用变得更加简单。为什么不对BI应用做同样的事情呢？没理由不对这些应用、应用程序接口（API）、模板、可重用性等等采取类似的做法。...END 版权声明： 转载文章均来自公开网络，仅供学习使用，不会用于任何商业用途，如果出处有误或侵犯到原作者权益，请与我们联系删除或授权事宜，联系邮箱：holly0801@163.com。
面对这样的变化，如何把握内容产业的风口，腾讯研究院内容产业全景报告带你对六大细分领域的趋势、变现和商业模式进行全方位解析。 ? ...根据Data Eye数据，IP大发展之前，能够实现版权价值提升的作品仅限于能改编为网游的玄幻类作品，其他类型则备受冷落；而随着网络文学IP跨界到影视领域，极大地推动了都市类、科幻类、灵异类网文作品的大众化...03| 网络视频前向收费业务取得突破，跨屏时代到来 在网络视频领域，随着各类IP大剧的推动，用户付费市场从量变到质变，进入发展快车道。...随着“泛音乐”时代的来临，O2O、IP艺人开发、粉丝经济的发展使得商业模式进一步审级，产业生态进一步完善。 ...较之传统广告形式，原生广告更适应移动端的媒体和应用形态，在信息流和内容流广告上的效果显著。
大数据应用架构分为三部分： 1. 大数据应用阐述 2. 大数据应用架构 3. 大数据行业应用 大数据应用阐述 大数据能做什么?...第一，对信息的理解 你发的每一张图片、每一个新闻、每一个广告，这些都是信息，你对这个信息的理解是大数据重要的领域。...大数据应用架构 ? 大数据行业应用 医疗行业 1. Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。...该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。 2. 在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。...通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 3. 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。
一、序言 面向大数据量查询数据库，优点是在较大数据量（千万级）的前提下具有较好的查询性能。...1、应用场景 ClickHouse应用于OLAP（在线分析处理）领域，具体来说满足如下特点使用此技术比较合适： 事务型数据库表通过连表查询转换成宽表 聚合（统计）计算使用较多 对查询效率要求较高，有限时间范围内能够容忍非幂等性查询...千万级别的大表，查询性能较低，主要涉及磁盘这块，影响因素有两条：一是数据索引定位；二是磁盘IO。...在数据迁移的过程中，不可避免会出现重复数据导入的情况，业务上能够容忍部分重复数据，或者从应用端处理重复数据，可以选择此引擎。...（三）内置函数 常见的内置函数需要特别指出，新建表模式、数据导入等方面会有应用。 1、格式化日期 格式化分区函数常用于表的分区设置，以天为单位的分区是常见的分区设置。
二、《为数据而生》 读完《为数据而生》，你会清楚的看到中国在大数据道路上所留下的轨迹，主要包括在智慧城市、科技、医疗、教育、商业、金融等领域的实践。...外化，借助外部数据，将两个看起来毫不相干的事物通过数据挖掘建立联系。 集成，主要讲企业、政府如何收集数据、标准化数据，以及最后如何商业化。 未来中国的大数据发展提供一条清晰且可行性的路径指南!...预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。 《R语言预测实战》主要分为预测基础、预测算法、预测案例三大部分。...本书以数据挖掘与模式识别的七大原理在临床医学中的运用案例为切入点，系统而全面地介绍了医学数据挖掘的基本方法与原理，对数据分析的常用算法进行了通俗易懂的讲解。...作者：邵学杰，中国医学大数据概念提出的实践者与先行者，医学数据挖掘的先行者 适读人群：医疗数据挖掘爱好者、临床研究者、 医疗大数据初学者 亮点： 将统计学与医学深度结合，首次提出医学数据模式识别的七大原理
笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 近年来，数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。...为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。...通过了解社交媒体，新闻趋势和其他数据源，这些复杂的分析方法已经实现了预测价格和客户终生价值，未来生活事件，预期流失率和股市走势等主要应用。...而且由于这些数据通常只在短时间内才有价值，因此在这个领域具有竞争力意味着使用最快的方法分析数据。 在此领域结合实时和预测分析时，另一个预期会开启。...我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
近日，情感、情绪识别类文章突然多了起来，大数据文摘特意搜集整理了情感系列，回复“情感”，一并阅读4篇经典文章 1.斯坦福大学怎样讲“情感分析” 2.情绪是虚拟货币？告诉你情绪识别真正的应用前景！...3.基于面部表情的情绪识别 4.情感计算步步进入商业调研领域 摘自：虎嗅 现在，在理解、存储海量信息方面，机器似乎越来越高能了——但是它们和以前一样，在情感方面却没什么进展。...卡柳比经常强调，这种技术只能解读表情，解读不了思想，但 Affdex 是被作为一种可靠的情绪推测工具来推广——进入了潜意识领域。该应用发展的可能性非常多样。...她告诉我：“越来越多的人进行视频会议，但是数据都没能捕捉用以分析。”事实证明，在商业谈判中，使用软件来判定谈话的另一方隐瞒了什么信息。“这种高科技会告诉你， 好吧，先生，不管有任何表明可以合作的迹象。...而接着镜头切换到了主人公视角，一大波影像向她涌来——将女人一生的经典画面压缩到了32秒——还是以天真的小女孩为结尾，配着广告语“在美容产品影响你的女儿之前，和她谈谈心吧。”
而在自动驾驶领域，大模型主要有两种含义：一种是参数量过亿的模型；另一种是由多个小模型叠加在一起组成的模型，虽然参数量不过亿，但也被称为“大模型”。 第二个问题：大模型的应用有什么条件？...大数据和大算力是大模型应用的重要前置条件。...大模型在云端的应用 1.1 数据自动标注 采用大模型预训练的方式可以实现自动标注，自动标注工具可大幅提升数据处理速度。模型的标注精度相对越高，对人的替代程度相应也越高。...链接: 基于神经渲染的下一代真实感仿真 生成式 AI 有望推动仿真场景大幅提升泛化能力，帮助主机厂提升仿真场景数据的应用比例，从而提高自动驾驶模型的迭代速度、缩短开发周期。...下一篇我们来讲 大模型在车端的应用。
对于大数据来说，如果IT经理们初期不能正确选择应用领域，有可能会导致达不到期望值，招致麻烦。...其实，综合来看，未来几年大数据在商业智能、土木工程和客户关系优化三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。...商业智能 过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。...因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样，大数据也会经历类似的发展过程。传统的BI工具将与大数据分析并存。 公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。...这是不可逆转的历史潮流，同时也是大数据最具潜力的应用领域之一。 市场营销 大数据的第三大应用领域是市场营销。具体来说，是提升消费者与企业之间的关系。
大数据文摘出品 编译：刘兆娜 机器学习是市场的新趋势，新油田，新黄金！从概念价值的角度来看，把机器学习与任何创新相比都不为过。但是它在金融领域如何发挥呢，应用的现状又到了什么阶段呢？...接下来我们就看一下，看看机器学习和大数据能够为金融带来什么样的力量。 机器学习在金融行业的应用案例 ? 确定银行最佳选址 信息是21世纪的黄金，机器学习和大数据技术利用信息来呈现客户的重要信息。...选址对企业或商户的收益如此重要，你肯定也会觉得这是一个非常好的应用场景。 通过机器人投资顾问为客户寻找最佳解决方案 机器人投资顾问就像没有自我意识的虚拟助手。...风险管理和反欺诈 风险管理和反欺诈是目前银行最热门的2个主题，这类项目首先应用机器学习和大数据等创新技术来解决。...应用机器学习技术，系统可以检测特殊或异常的行为，并为安全团队标记它们。欺诈检测系统面临的挑战是避免误报， 被标记为“风险”的风险不是真正的风险。
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。...模型压缩 在许多商业应用的机器学习模型中，一个时间和内存开销较小的推断算法比一个时间和内存开销较小的训练算法要更为重要。...与本章讨论的其他应用一样，非常通用的神经网络技术可以成功地应用于自然语言处理。然而，为了实现卓越的性能并扩展到大型应用程序，一些领域特定的策略也很重要。...高维输出 在许多自然语言应用中，通常希望我们的模型产生词(而不是字符) 作为输出的基本单位。对于大词汇表，由于词汇量很大，在词的选择上表示输出分布的计算成本可能非常高。在许多应用中，V 包含数十万词。...表示这种分布的朴素方法是应用一个仿射变换，将隐藏表示转换到输出空间，然后应用softmax 函数。假设我们的词汇表V 大小为|V|。因为其输出维数为|V|，描述该仿射变换线性分量的权重矩阵非常大。
10个领域的应用思路与方案，以期为相关领域践行数字孪生理念与技术提供参考。...然而，随着相关理论技术的不断拓展与应用需求的持续升级，数字孪生的发展与应用呈现出如下新趋势与新需求：(1)应用领域扩展需求 数字孪生提出初期主要面向军工及航空航天领域需求，近年逐步向民用领域拓展。...研究与实践表明，相关领域应用过程中所需解决的首个挑战是如何根据不同的应用对象与业务需求创建对应的数字孪生模型。因缺乏通用的数字孪生参考模型与创建方法的指导，严重阻碍了数字孪生相关领域的落地应用。...(4)智能服务需求 随着应用领域的拓展，数字孪生必须满足不同领域、不同层次用户(如终端现场操作人员、专业技术人员、管理决策人员、及产品终端用户等)、不同业务的应用需求。...服务(Ss)对数字孪生应用过程中面向不同领域、不同层次用户、不同业务所需的各类数据、模型、算法、仿真、结果等进行服务化封装，并以应用软件或移动端App的形式提供给用户，实现对服务的便捷与按需使用。
全球都是这样的，早期大的金融机构，在13、14、15年的时候。那么直到今天就是在区块链领域里面，在金融里面的应用依然是区块链技术一个很重要很重要的领域。...最后构筑产品，这都是不太容易做，所以就使得互助保险的发展相对缓慢尽管需求大，但是发展相对缓慢，大家更多的还得要去依靠商业保险，服务更高。...供应链管理 那么除了金融这个大领域之外呢，另外一个大的领域就是所谓供应链管理，供应链管理。...医疗数据的管理 这也是第四大领域，那么第5大领域呢就是嗯，医疗数据的管理，这个领域是被认为未来的发展空间会不亚于金融领域不亚于供应链管理领域的，因为。...物联网、AI大数据的数据安全 嗯，算是科技前沿吧相关，比如说跟物联网，跟这个大数据，跟云计算区块链同样是天生的跟这些领域相关，会在这些领域获得很重要的应用，甚至会成为这些领域的底层，我不一一展开我就拿个物联网来讲
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