日前微博与知名市场调研公司赛诺联合发布《2016年智能手机微报告》，从一个超级App的视角呈现中国智能手机市场的全貌。在我看来，微博发布的智能手机报告对于行业可以说是雪中送炭，它让我们看到一个更加真实
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
Python是数据分析最好的工具之一，像pandas、numpy、matplotlib等都是Python生态的数据分析利器，但处理大数据集是Python的一大痛点，特别是你在本地电脑进行IO操作时非常慢，像pandas读取上G的文件就得几分钟。
http://tapd.oa.com/Greenplum/markdown_wikis/view/#1010134541008425443
Elastic MapReduce（EMR）是腾讯云提供的云上 Hadoop 托管服务，提供了便捷的 Hadoop 集群部署、软件安装、配置修改、监控告警、弹性伸缩等功能，EMR部署在腾讯云平台（CVM）上，配合消息中间件、CDB等产品为企业提供了一套较为完善的大数据处理方案。如下图所示为EMR系统架构图：
企业正在寻求以创新方式管理尽可能多的数据及数据源。尽管Hadoop、NoSQL等技术提供了应对大数据问题的具体方法，但是这些技术却可能引入数据孤岛，导致形成关键洞察力所需的数据访问及数据分析复杂化。为了最大化信息价值，更好的处理大数据，企业需要逐步改变数据管理架构，使之变成大数据管理系统，以无缝整合各种来源、所有类型的数据，包括Hadoop、关系数据库以及NoSQL。大数据管理系统在简化所有数据访问的同时，还应该帮助企业利用人员的现有技能，保持企业级数据安全性及数据治理能力，并且保护敏感信息，满足监管要
导语：腾讯大数据举办星火计划技术沙龙为广大大数据爱好者提供线下交流活动机会，技术沙龙第一期将于10月13日在深圳腾讯大厦举办，为您揭秘海量机器学习之道与Angel开源背后的故事。 大数据技术在过去10多年中改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，如今的大数据技术栈逐渐成熟并涵盖了计算、存储、数仓、数据集成、NOSQL、OLAP分析、机器学习与数据科学等丰富的内容。在未来的发展方向上，大数据技术还会在引擎容器化、大数据机器学习、数据湖等方面不断延伸。 为了让大数据爱好者们可以了解腾讯在大数据领域的技术
导语：腾讯大数据举办星火计划技术沙龙为广大大数据爱好者提供线下交流活动机会，技术沙龙第一期将于10月13日在深圳腾讯大厦举办，为您揭秘海量机器学习之道与Angel开源背后的故事。 大数据技术在过去10多年中改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，如今的大数据技术栈逐渐成熟并涵盖了计算、存储、数仓、数据集成、NOSQL、OLAP分析、机器学习与数据科学等丰富的内容。在未来的发展方向上，大数据技术还会在引擎容器化、大数据机器学习、数据湖等方面不断延伸。 为了让大数据爱好者们可以了解腾讯在大数据领域的
一到年底，就有各种第三方数据报告发布，呈现2018年互联网行业的发展状况，对2019年行业趋势进行洞察，理论上来说，这样的报告对于创业者、投资者、媒体都是重要的参考，也有利于企业了解行业和对手，对数据排名靠前的公司也是一种背书。
- 学习大数据需要的基础 1、java SE、EE（SSM） 90%的大数据框架都是Java写的 2、MySQL SQL on Hadoop 3、Linux 大数据的框架安装在Linux操作系统上 - 需要学什么 大数据离线分析 一般处理T+1数据（T：可能是1天、一周、一个月、一年） a、Hadoop ：一般不选用最新版本，踩坑难解决 （common、HDES、MapReduce、YARN） 环境搭建、处理数据的思想 b、H
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
1、波动性突破实盘系统介绍 1.1 系统设计思想 波动性突破， 本身带有一定程度自适应市场的特点， 为趋势跟踪系统中的上品， 我们再加入时间清仓、 顺势下轿的元素， 在中性的盘整市道中主动退出突破交易， 或在发生第二次波动性突破的时候顺势平仓，这样就部分解决了利润回撒的问题， 至于参数， 个人倾向于没有参数的交易系统模型最好， 最具有未来市场的适应能力， 如果必须要有一两个参数， 那么以该参数在大幅度变动的测试环境下， 仍然可以盈利为佳。 1.2 波动性突破系统的文华财经源码： TR:= MAX(MAX(
腾讯云 Elasticsearch 目前提供5个版本：5.6.4、6.4.3、6.8.2、7.5.1、7.10.1版本。具体选择那个版本根据实际需求选择。建议选择 6.8.2 以上的版本，优化和稳定性比较好，并且支持长期优化更新。如果后期需要升级版本，在控制台上即可完成升级。
学习编程拼图理论的框架整理 介绍 机器学习是大数据技术的制高点，是大数据技术人员核心竞争力之所在，是企业大数据使用的灵魂，是每个想在大数据领域的有卓越价值的技术人员都必须掌握的内容！ Spark 在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。 同时 Spark 的拥有非常出色的容错和调度机制，确保系统的高效稳定运行，Spark 目前的发展理念是通过一个计算框架集合 SQL、Machine Learning、Graph Computing、Streaming Computing 等多种功能
近日两则新闻，非常重要！ 国家总书记和总理几乎同时与“大数据”相关，习总书记说“贵州发展大数据确实有道理”，李总理说“建立统一数据平台是建设现代化国家的基础”，素材分别摘自新华网、中国政府网、新华社、数据观。 习近平考察贵州：贵州发展大数据确实有道理 习近平：“我听懂了，贵州发展大数据确实有道理” 近年来，贵州省抢抓机遇，利用当地生态环境好、气候凉爽等优势发展大数据产业，取得一定成效。17日上午，总书记来到贵阳市大数据广场，走进大数据应用展示中心，听取贵州大数据产业发展、规划和实际应用情况介绍。听说这里吸引
这两年大数据的风头明显盖过了云计算，这不是好事。”近日，华为IT产品线大数据解决方案规划总监徐兴海在2015中国大数据技术大会上如是说。他认为，云计算已过了炒作期，在公有云的带动下实现了规模化落地，“已经开始赚钱了”；而在去年，大数据的发展还在泡沫的破灭中，今年大数据已开始有走入应用的“苗头”，“而不仅仅是炒作”。 除了从“炒作”到走向“泡沫的幻灭”，备受瞩目的大数据在2015年还经历了哪些变化？又将如何迈入2016年？几个月后，由中国计算机协会（CCF）大数据专家委员会编撰的第三版关于大数据的白皮书将发布
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会 （Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据技术大会第三天的大数据分析及生态系统分论坛中，来自Hortonworks、IBM、京东、百度、eBay、银联智惠和南京大学的七位专家
【新智元导读】新智元智库专家、华为诺亚方舟实验室主任李航博士4月11日在信工所发表报告《数据、计算和未来》。报告中，李航结合华为诺亚方舟实验室开发的算法——象流预测LD-Sketch和线上高斯回归过程
人工智能、机器学习和深度学习，已成为能够给我们工作、生活和思维带来变革的认知和科技。 面对海量数据，利用人工智能、机器学习和深度学习创造价值是一件既有挑战又有意义的事情。 本文探讨如何学习和应用机器学
“如今的贵州是中国南方数据中心，而我又主攻计算机的‘算法’，所以我来了。”法国南布列塔尼大学博士柯贵耀说，贵州是实现梦想的沃土。 柯贵耀曾受邀参加了2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会。通过考察了解，柯贵耀被贵州发展大数据的优势和前景所吸引。 柯贵耀只是贵州怀揣创客梦想的一个缩影。此前结束的贵州省第四届人才博览会上，持续的加速发展、美丽的生态环境以及“大数据机遇”，让贵州收到了2499份海内外高层次人才的简历。 2013年，被广泛认为是具有跨时代意义的“大数据元年”，也是贵州大数据产业
在2016年和2017年的全美最佳岗位排行榜中，“数据科学家”一职位已经连续两年位列前茅；
随着互联网规模不断的扩大，大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业，医疗行业也不例外，医疗健康正在成为人们关注的重点问题，以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起，医疗行业的数据类型也在向海量、复杂、多样的类型方式转变。健康医疗大数据作为国家重要的基础性战略资源，也受到了政企、医院等行业相关人员的高度重视。如何让医疗行业及领域去便捷管理和使用海量的大数据？
作为2014年国际机器学习大会（ICML2014）的合作伙伴，腾讯有幸邀请到大会主席，卡耐基梅隆大学刑波教授（Eric Xing）访问腾讯。访问期间，Eric做客”腾讯大讲堂“带来了题为“ Petuum: A New Platform for Cloud-based Machine Learning on BigData”的主题分享，并参观了腾讯，与相关研究人员展开了深入的讨论。 “大数据”、“机器学习”、“云计算”这三个词想必大家已经耳熟能详了。 但在业界普遍存在的问题是看似“高大上”的机器学
之前，听道友们讲Linux服务器被入侵、被挂马等等，当时感觉很不可思议，怎么会轻轻松松被入侵呢？安全防护得多low！(不过，这次并未打脸，被入侵的是大数据的机器，不归运维管理)
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“数据科学家走在通往无所不知的路上，走到尽头才发现，自己一无所知。”-Will Cukierski，Head of Competitions & Data Scientist at Kaggle
在实际使用腾讯云cvm的场景中会使用到cvm实例跨可用区迁移，跨地域迁移以及跨账号迁移去部署或迁移业务，目前在腾讯云官网没有直接针对上述三种实例迁移的方案，但读者可以参考如下方案间接的实现实例“迁移”，详见以下三种情况：
为提高对大学厨房厨房公共安全的监测能力和预警预报能力，判断发展趋势，通过信息化手段，高效完成校园厨房评价工作的日常业务，达到准确、可靠、快捷、全面地提供校园厨房各方面数据分析成果。实现区域“明厨亮灶”数据的高效传输、便捷查询，动态反映区域市场监督管理局、学校状况，满足市场监督行政主管部门对信息的需要，更好为学校、公众及教育主管部门提供空间上和时间上的综合分析信息，为校园饮食安全提供技术支撑。
6月28日下午，由成都商报主办、加米谷大数据机构和茂烨智能控股公司共同承办的大型全民公益活动——“商报财富沙龙”第四期如期顺利举行。
腾讯公司从2012年开始，通过对服务器运营流程、工具系统的建设，服务器从一线到三线的运营基本转入线上自动化。在服务器静态配置、动态的运行状态和生命周期各个节点的运营这几个方面，产生了大量的运营数据，这些信息像滚雪球一样，以几何量级快速增长。数据越来越多，该如何着手处理呢？这就像刚入门的厨子一样，在农贸市场里面对堆积如小山般的食材，无从下手。到2013年，建立网平的大数据平台，把所有的基础架构运营数据统一接入和管理，从此，我们开始了在数据矿山中挖掘金矿的历程。 大数据的处理 经过长时间的实践和总结，我们发现服
前言 腾讯公司从2012年开始，通过对服务器运营流程、工具系统的建设，服务器从一线到三线的运营基本转入线上自动化。在服务器静态配置、动态的运行状态和生命周期各个节点的运营这几个方面，产生了大量的运营数据，这些信息像滚雪球一样，以几何量级快速增长。数据越来越多，该如何着手处理呢？这就像刚入门的厨子一样，在农贸市场里面对堆积如小山般的食材，无从下手。到2013年，建立网平的大数据平台，把所有的基础架构运营数据统一接入和管理，从此，我们开始了在数据矿山中挖掘金矿的历程。 大数据的处理 经过长时间的实践和总结，我们
尽管目前区块链概念没有一个确定的定义，但根据其特点，我们可以把它理解为互联网底层多种技术的集合体，包括P2P通信协议、分布式存储数据库技术、加密算法、共识算法等技术，通过这些技术的整合创造了一种按时间序列、按区块记录数据、所有数据在所有节点备份的数据库结构，达到去中心化、点对点传输、透明、可追踪、不可篡改、数据安全及信用的自我建立的功能。由于这些特点，区块链技术不仅可以成功应用于数字加密货币领域，同时在经济、金融和社会系统中也存在广泛的应用场景。 然而区块链技术发展至今，却“一半是火焰、一半是海水”，追逐者
昨天在一个媒体群，看到蜻蜓FM在发布声明，大概内容是指责其友商基于某些第三方报告发布了不利于它的传播内容。这类声明在互联网司空见惯，一年前今日头条与艾瑞就曾上演数据之争，当时我专门撰写了一篇文章来谈中国的数据机构在原理和操作上的一些缺陷，现在看来，这个问题确实没有一劳永逸地被解决，关于第三方数据报告的争议会一直存在。 正如我那篇文章所言，数据机构与企业之间的纠纷一直不停歇，有许多原因。 数据机构的结果如何得来的本身不够透明。 机构要数据与企业商业机密之间的矛盾。 假如数据开放出来，又有一个『刷数据』问题。
基于hadoop+大数据分析的的校园图书推荐系统统，系统采用多层MVC软件架构，采用Java springboot框架集成hadoop、hbase实现大批量图书情况下的可视化分析与计算。计算不同图书之间的相似程度，以及通过协同过滤及图书特征提取的方式，实现在用户与图书，用户与用户之间，发现关联性，从而实现校园图书的精准推荐功能等。
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科；机器学习是一种偏向于技术的方法，研究目的包括模式识别、神经网络和深度学习；机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法，机器学习算法是一类从数据中自动分析获取规律并利用找到的规律对未知数据进行预测的算法。
作者：teachzhang 腾讯PCG工程师 |导语 大数据多维分析是业务中非常常见的分析场景，目前也有许多落地方案，但是在遇到上百亿数据、维度个数不限、秒级返回结果这样的场景时，实现的时候还是遇到了一些挑战。本文介绍了一种参考kylin的预聚合模式实现的存储方案，支持对上百亿数据以及数百个维度的多维分析，并且能在秒级返回查询结果。该方案可以运用于多维指标拆解分析，异动归因分析业务场景。希望给其他有类似分析场景的同学提供一种参考方案，对本内容感兴趣的同学，欢迎一起交流学习。 1. 背景 周报场景：微视
这个工具可能绝大数的测试和开发都不太了解，它是一款无需编写的自动化测试工具，它可以创建，管理和运行 Web 应用程序和本机移动应用程序（Android 和 iOS）
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办的2015中国大数据技术大会（Big Da
导读：极光大数据近日发布《2018年Q4智能手机行业研究报告》，从智能手机保有率及销量、主流手机品牌用户忠诚度、主流安卓手机品牌用户画像、手机app安装情况和国内运营商市场等维度分析当前智能手机行业的市场格局。
清华的小伙伴们看过来，听说校内有一个能力提升项目备受各院系师生推崇，因为它： 群星璀璨——项目吸引了25个院系的名师加盟； 人气超高——历年报名同学累计超3000人，几乎涵盖校内所有院系； 校企联动——知名企业深度参与，提供各种资源和实践机会； 没错，它就是清华大学大数据能力提升项目~ 通过项目学习，同学们将进阶为具有跨学科交叉应用能力的复合型人才！非信息类同学将更具数据思维和跨学科交叉能力，信息类同学将更具产品营销思维和业务管理能力！ 2022年秋，大数据能力提升项目全新升级为“3+X”培养方案，
本文首先对 HBase 做简单的介绍，包括其整体架构、依赖组件、核心服务类的相关解析。再重点介绍 HBase 读取数据的流程分析，并根据此流程介绍如何在客户端以及服务端优化性能，同时结合有赞线上 HBase 集群的实际应用情况，将理论和实践结合，希望能给读者带来启发。如文章有纰漏请在下面留言，我们共同探讨共同学习。
作者：王佳鑫审校：陈之炎 本文约4800字，建议阅读15分钟本文带你了解决策树是如何工作的。 决策树的基础概念 决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。我们来简单了解一下决策树是如何工作的。 决策树算法的本质是一种图结构，只需要问一系列问题就可以对数
2019年的 RedisConf 比以往时候来的更早一些，今年会议时间是4月1-3号，仍然是在旧金山鱼人码头Pier 27。恰逢今年是 Redis 第10周年，规模也比以往大一些，注册人数超过1600人，总共有80个议题，除了RedisLabs外还有很多云厂商和Redis用户带来分享。Redis 作者 antirez 在 RedisConf 2019 做了分享，其中一段展示了 Redis 6 引入的多线程 IO 特性对性能提升至少是一倍以上。
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 大数据文摘编辑 素材来自：BDTC2015中国大数据技术大会 主办单位：中国计算机学会(CCF) 承办单位：CCF大数据专家委员会 协办单位：中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司、CSDN 回复“2016趋势”可得全版PPT BDTC2015中国大数据技术大会于12月10日在北京召开，会上，启明
作者： 科赛网 汪梦梦 邓以勒 今天主要是以一个数据分析者的角度来与大家分享如何使用spark进行大数据分析。 我将分以下4部分为大家进行介绍。首先介绍spark的相关背景，包括基本概念以及spa
给定一个部门，输出当前部门的所有父部门及其自己。如下图： 分析： 1：如果直接就是一级部门,直接返回； 2：如果不是一级部门,就递归查询。同样需要注意去重 代码： public class AllParentDepartment { public static void main(String[] args) { AllParentDepartment allDepartment = new AllParentDepartment(); List<Depart
2020年9月9日，英国数字、文化、媒体和体育部（DCMS）发布《国家数据战略》（下文简称《战略》），支持英国对数据的使用，帮助该国经济从疫情中复苏，并将在2020年12月之前面向社会进行公开咨询。
新增了五个教程： Python 和 Jupyter 机器学习入门 零、前言 一、Jupyter 基础知识 二、数据清理和高级机器学习 三、Web 爬取和交互式可视化 Python 数据科学和机器学习实践指南 零、前言 一、入门 二、统计和概率回顾和 Python 实践 三、Matplotlib 和高级概率概念 四、预测模型 五、Python 机器学习 六、推荐系统 七、更多数据挖掘和机器学习技术 八、处理真实数据 九、Apache Spark-大数据机器学习 十、测试与实验设计 精通 Python 数据
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