数据大屏，仅仅是数据展示吗？ 大数据时代，各行各业对数据价值的重视程度与日俱增。...目前，数据大屏作为数据可视化的重要载体，已成为经营管理、指挥调度、战略决策、应急监控等场景下必不可少的一部分。，通过数据大屏，能够将数据价值以更加直观的方式展示出来。 什么是"数据大屏"？...，这个流程可以被统称为大屏数据可视化，这里的大屏，就是我们通常所说的"数据大屏"。...(Wyn展示汇报大屏2) 数据大屏仅仅是数据展示吗？...在大部分人的理解中，数据大屏就是将数据展示出来而已，并没有察觉到，其实，在很多实际的业务场景中，大屏不单单只是展示数据这么简单，其中含蕴含着更多的交互能力。
最近我接触了嵌入式数据库eXtremeDB，由于这方面资料很少，网上的参考资料都大同小异，只靠着软件本身提供的参考文档进行开发，所以刚开始开发有些困难。故将基本的用法整理一下。...关于eXtremeDB的特性，这里就不阐述了，直接从开发开始。下面以简单的模板为例进行阐述。 1. 构建.mco文件 打开记事本，然后另存为XX.mco后缀文件。....3）如果该数据库代码是运行到嵌入式开发板上的，还需要在项目中添加extremeDB的.a文件，即extremeDB文件下的/target/bin/PENTIUM4gnu/下的.a文件 4.根据需求进行数据库开发...Msg_new() //新建数据库元素，Msg是上面定义的数据库表名 Msg_testState_put() //将数据放入到指定元素汇总 Msg_acSpeed_alloc...： 根据建立的索引，建立游标进行查询 4) 删除数据： 根据建立的索引，找到指定数据(里面提供了search find)，然后delete删除 5)关闭数据库： mco_db_disconnect()
那么大数据Hadoop技术好学吗，下面我们先来了解一下。 在企业当中，大数据相关业务的开发，离不开Hadoop数据工程师，这也是为什么Hadoop数据工程师如今为什么能够身价水涨船高的原因。...根据目前的招聘市场状况来看，Hadoop数据工程师，1-3年的经验就能达到1-2万的工资水准，这在技术开发方向来说，薪资待遇是非常有竞争力的。...想要成为Hadoop数据工程师，那么掌握Hadoop相关的大数据技术是基础，很多人会问大数据Hadoop技术好学吗，从企业对大数据工程师的招聘需求来说，掌握Hadoop技术的大数据工程师，无疑是受到欢迎的...Hadoop本身，分布式文件系统是关键，高容错性的特点，适合设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上，提供高吞吐量(high throughput)来访问应用程序的数据，成本低承载大，这是Hadoop...Hadoop数据工程师，在国内企业的招聘当中，是非常普遍的职位之一，从Hadoop工程师开始培养，随着工作经验和技术实力的提升，可以往大数据挖掘师、大数据分析师、大数据算法工程师、大数据架构师等方向发展
分享符尧博士关于大语言模型的数据工程方面的一些见解。...take-home message： 高质量数据才是大语言模型取胜的关键，其中数据构造的格式、不同类型数据的占比，数据喂给模型的顺序对模型学习的速度都有所影响。...随着大家逐渐认识到高质量数据的关键作用，研究机构和开源社区对于大语言模型的研究重心逐步转向了 数据工程 。那么，什么是高质量数据？又该如何优化呢？...比如 对于预训练数据的优化，我们该如何构造合适的数据格式，不同类型的数据占比以及数据喂给模型学习的顺序，从而最大化学习速度 对于有监督微调/指令微调，我们是不是可以找到尽可能少的query-response...相同数据采用不同的数据格式对于学习的速度也是有影响的 不同类型数据喂给模型学习的顺序不同对于学习的速度也是有影响的 训练数据中不同来源数据的配比对于学习的速度也是有影响的 不过这些在数据工程上发现的
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？...Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩SQL吗？透视转换的艺术 你真的会玩SQL吗？...冷落的Top和Apply 你真的会玩SQL吗？实用函数方法汇总 你真的会玩SQL吗？玩爆你的数据报表之存储过程编写（上） 你真的会玩SQL吗？...（这里暂时先不讲） Insert是T-sql中常用语句，Insert INTO table(field1,field2,...) values(value1,value2,...)这种形式的在应用程序开发中必不可少...但我们在开发、测试过程中，经常会遇到需要表复制的情况，如将一个table1的数据的部分字段复制到table2中，或者将整个table1复制到table2中，这时候我们就要使用SELECT INTO 和
首先说说数据仓库系统构建过程中一些主要的环节： 1. 数据收集 2. ETL 3. 报表系统的开发 4. 基础技术环境的构建、维护 5. 算法、数据挖掘 6....类似于AB测试系统各个数据应用系统的开发 7. 数据安全、备份 基本上1，3 ，4 ，6，7项工作是属于工程属性比较强的工作，2，5项属于工程和领域知识有交叉的工作。 1. 数据收集。...这个环节需要一个根据具体的业务需要，通过ETL过程形成数据仓库的层次化体系结构以及抽象概念系统，以便于后续的报表开发和数据分析、数据挖掘。 3. 报表系统开发。...技术上需要一个开发工程师来做，需求上需要一个熟悉业务的人来定。报表系统的内容会随时间、随业务不断演化，因此设计上也需要适应这种演化。 4. 基础技术环境的构建、维护。...类似于AB测试系统各个数据应用系统的开发。数据分析、数据挖掘的结果需要应用到产品的优化上，而数据的应用系统就是要打倒这个目的的。这些系统仅仅作为桥梁存在，主要就是要保证性能达标、以及逻辑正确。
大数据开发工作辛苦吗？ 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。大数据并不在“大”，而在于“有用”。...因此对大数据的开发和分析对一个企业来说显得尤为重要。大数据开发人才也变得炙手可热。 虽然大数据相关人才很受欢迎，但是有些人担心做了大数据开发之后，加班太多，会比较辛苦，所有比较犹豫。...今天数联教育就向大家介绍下大数据开发的真实情况，了解下大数据开发辛不辛苦。...首先我们了解下大数据开发的日常工作内容： （1）负责大数据产品研发，负责大数据清洗、存储、处理、分析等场景的架构设计和开发； （2）利用统计或者机器学习算法，对结构化数据进行统计分析，包括分类和聚类，并进行预测建模等...但是总体来说，大数据开发的加班时间并不是很长。
今天我们用Streamlit模块来制作一个数据面板，将数据更加直观地呈现给别人观看，整个页面大致如下图所示 制作工具栏 在页面的左侧是一个工具栏，工具栏中有多个按钮，分别是“About”、“Demo...规定要有哪几个选项栏，必填 menu_icon: 每一个选项卡的图标，非必填 default_index: 默认勾选的选项按钮，一般默认勾选的都是第一个选项按钮 styles: 每个选项按钮的样式 因此我们要制作的数据面板..."nav-link-selected": {"background-color": "#02ab21"}, }) 主页面的设计 About页面的功能主要是对整个网页的内容、用途做一个简单的介绍...st.plotly_chart(fig, use_container_width=True) 当我们对于该应用的功能有什么不满、有什么建议想要联系开发者的话，点击“Contact”按钮，页面如下图所示...至此整个网站就都完成了，大家可以依次来作为模板制作自己的数据大屏，将数据更加直观地展示出来。
然而，虽然很多开发童鞋也都接触过腾讯云的这些服务，但是对如何利用这些服务，在腾讯云平台上打造新的移动开发模式，更简单、高效、高质量的进行移动开发仍然不是特别清楚。...为此，5月26日，腾讯云举办云+社区沙龙，邀请到了五位腾讯云的技术大咖，为开发者详细讲解了在全新的腾讯云移动开发模式下，如何基于腾讯云为移动开发者提供众多基于云的移动服务，帮助开发者简单、高效、高质的完成移动开发工作...COS系统具有三层架构，在第一层的数据接口层，移动开发者通过API、SDK、控制台等常用的方式使用服务，从这个意义上来说，其可以简单地归结为一个使用界面层。...直观上，整个腾讯计费系统由在线交易，数据服务和运营平台三大系统组成。 ? 实际上，计费系统的需求也是多变的，因此，需要不停的拓展功能，拓展不同的支付渠道。...而米大师的接入很简单，只需三个步骤：商户号申请、接入配置、集成SDK，一次接入后，即可享有7大能力，比如全场景能力、账户服务、风控能力、数据服务、商户服务、腾讯权益。
然而，虽然很多开发童鞋也都接触过腾讯云的这些服务，但是对如何利用这些服务，在腾讯云平台上打造新的移动开发模式，更简单、高效、高质量的进行移动开发仍然不是特别清楚。...为此，5月26日，腾讯云举办腾讯云开发者社区沙龙，邀请到了五位腾讯云的技术大咖，为开发者详细讲解了在全新的腾讯云移动开发模式下，如何基于腾讯云为移动开发者提供众多基于云的移动服务，帮助开发者简单、高效、...COS系统具有三层架构，在第一层的数据接口层，移动开发者通过API、SDK、控制台等常用的方式使用服务，从这个意义上来说，其可以简单地归结为一个使用界面层。...直观上，整个腾讯计费系统由在线交易，数据服务和运营平台三大系统组成。 image.png 实际上，计费系统的需求也是多变的，因此，需要不停的拓展功能，拓展不同的支付渠道。...而米大师的接入很简单，只需三个步骤：商户号申请、接入配置、集成SDK，一次接入后，即可享有7大能力，比如全场景能力、账户服务、风控能力、数据服务、商户服务、腾讯权益。
5月18日，深信服发布国内首个自研安全大模型，成为安全领域GPT技术应用首秀； 5月5日，学而思宣布正在进行自研数学大模型的研发，命名为MathGPT，面向全球数学爱好者和科研机构； 3月，达观数据公布正在开发曹植系统...众所周知，AI大模型三要素：算力、算法、数据，都是喂养AI的“饲料”。 先说算力。 大模型之所以“大”，就是因为参数众多和数据量庞大。AI大模型所需要的计算量，大致上相当于参数量与数据量的乘积。...而行业数据更是非常核心的私域数据，私域数据量越大，质量越高，就越有价值。 比如，一个医疗公司拥有大量医疗数据、病例数据，那么它就能开发出医疗垂直大模型类的产品。...但现阶段垂直行业想要获取高精度标注数据的成本较高，而在公开数据库中，行业专业数据也较少，因此对垂直大模型的建构提出了很高的要求。 总体而言，想要做好垂直大模型，数据的重要性，远超过算力和算法。...例如，彭博社利用自身丰富的金融数据源，基于开源的GPT-3框架再训练，开发出了金融专属大模型BloombergGPT； 网易有道则面向教育场景，推出自研的类ChatGPT模型“子曰”； 在ChatGPT
在大数据快速发展的当下，大数据受到的关注无疑是越来越高的，大数据也从大企业独角兽等公司的专属，扩展到行业当中的大小企业，有了更多的应用场景。...与此同时，行业对大数据人才的需求也在增加，最近也有小伙伴在问，Java开发有必要转大数据吗？今天我们来为大家解答一下。...首先，作为有经验的Java开发，本身来说学大数据，是很有优势的，但是很多人担心转行大数据，会不会还不如Java混得好。...而大数据在企业当中的落地，也是属于企业级开发，未来的趋势，Java开发也会更多地要求掌握大数据方面的技能，多线程、高并发、分布式这些技术会得到更多的重视和强调。...Java开发考虑到更长远的的角度，转向大数据是必然的趋势，现在主动开始学习大数据，对于Java开发人员来说，也是避免未来被淘汰，给自己增加更大的竞争优势。
笔者最近发现对于Go的struct在使用==的时候，有时候可以使用，有时候却不能使用，甚至编译出错。基于这个既定事实，笔者做了一次实现，便整理了这篇文章出来。...
如果这个观点是正确的，那么智能涉及相当大的不可约复杂性，并且没有关于智能的简单算法是有可能的。这两个观点中哪一个是正确的？...但它不是不可思议的大。这是一个人的尺度。也许没有一个人能够理解代码中写的所有内容，但是一群人可能通过适当的专业化来集体地理解它。...虽然振奋人心，但它并没有告诉我们一个真正简单的智能算法是否是可能的。我们可以进一步降低复杂性吗？更重要的是，我们可以解决一个简单的智能算法是否可能的问题？不幸的是，还没有任何证据足以解决这个问题。...它表明，存在大脑的不同部分如何学会响应感觉数据的共同原则。这种共性至少提供了一些支持，认为有一套简单的基本智能原则。然而，我们不应该认为自己的实验中的雪貂的视力有多好。行为测试仅测试视力。...但是，它可能是一个错误的方式来判断一个大的，大胆的想法，这种想法，定义了整个研究计划。有时，我们只有弱的证据，证明这样的想法是否正确。
简单工厂模式 定义 简单工厂模式到底啥时候使用，还有就是为什么要使用简单工厂模式呢？...从上面简单的例子就可以知道客户端可以免除创建对象的责任直接交给工厂进行创建然后就是只需要知道传入的参数就可以获取到所需要的参数而且无需知道创建细节这不正是小明想要的吗？hahaha。...如果在举一个例子的话就比如我们去肯德基去吃饭，我们想要吃薯条直接在前台点就行，你会关心薯条是怎么生产的吗？而且在你点薯条之前你肯定是知道有这个产品的，不然你怎么去下单？...缺点 上面把简单工厂模式夸了一大堆，那它都有啥缺点呢？你别说缺点还真的有，首先看一下我们的工厂类。...那么有没有一种方法可以不修改工厂类里面的逻辑的方法吗？这个肯定是有的，我们可以使用反射来创建具体的产品。
背景 通常来说，大数据开发的整体架构基本一样，都涉及到底层的数据平台架构、数据中间件的选择、数仓模型的建立、可视化展现，其中数据层面主要是数据的采集（埋点、业务数据）、数据处理（离线、实时）、数据治理...本人有幸针对电商C端做大数据开发2年，针对B端也做了2年，下面是我对这两个维度的数据产品以及开发思维的一些见解： 产品思维方式的不同 1、B端数据产品经理面对的是企业内部的业务协同与业务过程，产品目标是通过数据提升业务的决策效率...B端项目，主要也做了2大块 1、B端线索分配数据 业务需求： 整合B端售前数据，提供工作台展现各个门店的核心指标数据以及ROI； 整合线索流转的轨迹，和各个阶段的转化率和流失率； 挖掘影响最后成交的核心点...建立数仓模型，以线索创建为事实表，并对后续跟进、约见、成交、活动等事实表进行维度上卷，聚合成线索+门店为唯一性主键的大宽表； 基础数据流程： 数仓模型-雪花模型（线索域） 2、B端店铺分层/门店健康分分层...当然上面都是一个数据开发人员的视角，可能只是一个片面的结论。 开发人员能做的就是切合到具体的业务场景，根据它具体的业务模式和数据情况来分析出能够赋能业务的数据指标。 转自：大数据技术团队-高威
当市场回归冷静，人们终于有时间开始思考：数据真的是大模型的壁垒吗？...比如 Meta 在 2 月份开发的 LLaMA，其训练数据是 GPT-3 的 4.7 倍，其中 LLaMA-13B 虽然在规模上相较于 OpenAI 的 GPT-3.5（175B）和 Meta 复现的开源大模型...举个例子，如果是简单的同类型数据反馈，单条数据反馈和十条同类型数据反馈，虽然在数据的数量上增加了 10 倍，但模型的智能并没有得到拓展和增加。...行业大模型的研发离不开通用大模型的能力，但从技术上看，行业大模型也并非只是简单地将数据喂给通用大模型、进行微调，就能获得解决专业领域问题的能力。...一位大厂数据优化工程师也向 AI 科技评论表达了相同的看法，大模型本身的泛化能力仍受限于数据，如果说 ChatGPT 要取缔某个职业或岗位的话，最简单的一个判定标准即是，是否具备数量足够多、质量非常好的数据
大快大数据开发框架的构成模块 大数据也不是近几年才出现的新东西，只是最近几年才真正意义上变得热门、火爆！...做大数据原生态开发且又推出商业发行版的，行业也就只有大快搜索，可能在未来的三五年内也许还会有做大数据原生态开发的出现。...为何大数据的普及度不高，主要是由于大数据的应用开发太过偏向于底层，学习的难度不是一般的大，所涉及到的技术面广太大，不是一般人所能够驾驭得了的。...大快DKhadoop把大数据开发中的一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，在很大程度上降低了开发的难度。相信这个对于从事开发的人员看了就更容易懂了。...下面，就给大家介绍看一下大快的大数据开发框架的模块构成都有哪些： 大快大数据一体化开发框架主要由六部分组成：数据源与SQL引擎、数据采集（自定义爬虫）模块、数据处理模块、机器学习算法、自然语言处理模块、
数据百问系列：数据开发需要了解机器学习算法吗？ 0x00 前言 本篇来自于话题讨论：你认为数据开发需要了解机器学习算法吗？...因为做数据开发的一部分目的是为了给算法工程师提供数据支持。...，浪费时间和空间，部分公司可能要你从数据开发到模型开发都要做，这个你可就得都会，考虑整个数据流程的一致性，不是割裂开来，个人观点，哈哈 讨论三: 数据开发了解机器学习当然有好处，方便整个数据工作流的协同...，底层数据这块便需要很多数据开发的知识；当然，以下只是我个人的拙解，毕竟我对数据开发了解得不是很深。...，底层数据这块便需要很多数据开发的知识；当然，以下只是我个人的拙解，毕竟我对数据开发了解得不是很深。
你想过自己的未来规划吗？ java大数据程序员只需要学到技术就行吗？...1.如何成为大数据工程师 Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等基本上Java语言是主力队伍。...而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地，又该如何进行成长路线规划。...有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”...大数据开发工程师：Hadoop（HDFS、YARN，MapReduce过时），Spark，（Java基础编程），Python、Shell，Hive（SQL），HBase，MySQL；MapReduce、
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