---- 该份报告首次从 AI 应用的角度研究了人类活动的 8 大领域，如下： 娱乐 该领域是内容创建工具、社交网络、人工智能的结合，将开创全新的媒体内容收集、组织、分发模式。...例如鉴于传统方法能够负担得起若干遍数据集的处理，现代方法是为单次处理所设计；某些情况只认同非线性方法（那些只关注一部分数据的方法）。...深度学习革命只是刚开始影响机器人，这在很大程度上是因为要获得大的标记数据集还很困难，这些数据集已推动了其他基于学习的人工智能领域。...通过短时间内收集大量标记训练数据和 / 或人机交互数据，该领域的工作促进了人工智能的其它分支学科的进步，包括计算机视觉和自然语言处理。...与医学专家和病人的交互方法的改进将会是一大挑战。 4.教育 在过去的十五年间，教育界见证了为数众多的人工智能科技的进步。诸如 K-12 线上教育以及大学配套设备等等应用已经被教育家和学习者们广泛利用。
SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程，完全可以满足非统计专业人士的工作需要。...SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。...SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。...在撰写调查报告时往往要用电子表格软件及专业制图软件来重新绘制相关图表，这已经遭到诸多统计学人士的批评；而且SPSS作为三大综合性统计软件之一，其统计分析功能与另外两个软件即SAS和BMDP相比仍有一定欠缺...SPSS已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。此外，该软件还广泛应用于经济学、生物学、心理学、地理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。
由于疫情的原因，今年的大会和去年一样采取线上的方式举行，组织形式也与去年大同小异。...比如，增加 Async/Await 这个异步的语言特性并不难，难的在于如何让这个增加的特性对语法引入最小的修改。做到这一点，才能让 Rust 的未来发展得更好。...）初步实现了 mutex, 但是操作系统中的这些 API 是针对 C 的用例设计的，还不能直接映射到 Rust 的一般用例上。...可以预见的是，在未来会有更多的库特性（比如 SIMD 集成到 Rust 语言的标准库中来，为 Rust 用户的使用提供更多的便利。...总的来说，尽管受到疫情的影响，RustConf 2021 仍然一如既往的展现出了演讲人背景的多样性、议题的趣味性和活跃的气氛，Rust 未来可期。
来源：人民数据本文共2000字，建议阅读5分钟人工智能、大数据的广泛应用，给互联网平台带来了自动化的算法技术。 人工智能、大数据的广泛应用，给互联网平台带来了自动化的算法技术。...算法应用给经济社会发展注入了新动能，同时，算法歧视、“大数据杀熟”、诱导沉迷等算法不合理应用也导致了一系列问题。 日前，国家互联网信息办公室等四部门联合颁布了《互联网信息服务算法推荐管理规定》。...随着算法技术的广泛应用，越来越多的第三方机构利用算法代表权利人向互联网平台发出侵权通知。例如，创立于2011年的某科技公司，截至2020年11月，已监测发现4700多万条侵权链接。...有学者指出，在这种模式下，由于机器人之间的对话取代了人与人之间的对话，只能将互联网平台的算法系统对“算法通知”的接收，“视为”平台的“知道”。 合理确立互联网平台的注意义务。...须注意的是，互联网平台利用算法推荐涉嫌侵权作品的行为，由于其后台无法看到作品内容，不能归入传统的作品提供行为；但就其主动推荐而言，又与典型的服务提供行为存在差别，是一种介于二者之间的行为。
到底应该怎么看人工智能AI的广泛应用与就业的关系呢？ 2 历史 人类社会是不断进步的，如世界近代史中我们常常提到三次工业革命就促进了社会物资的丰富程度大大提高。...听了专家介绍才知道像智能驾驶、无人机、大数据及数据服务、图像识别和自然语言处理类技术中的机器翻译可以替代人工操作，如智能驾驶替代驾驶员，无人机运货替代送货员，农作物喷药无人机替代人工喷药，大数据及数据服务替代数据采集分析员...使拥有着古老传说的意大利，在21世纪自动化的进程中迈出了一大步，成为了第一个拥有机器人指挥家乐团的国家，并以此为礼庆祝在意大利举办的“第一届国际机器人节”。...6.3 广场消毒无人机 据河南“大河报”报道：2022年5月4日，郑州东站西广场，迎来一架大疆植保无人机，无人机一次起飞携带20升消毒水，喷洒1500m2。...7 结束语 关于“人工智能AI的广泛应用与就业”这个话题，不要说凡人的看法不一致，就是国内外的专家学者的论点论据也大相庭径。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。...AI其实是一个基于人类前期的知识积累的数据库，这个大数据中包含了过往的所有，你可以通过AI搜出所有的莎士比亚文集，所有语言版本的《红与黑》，但是AI无法创作出新的世界名著，只有人类用自己的想象和创造力才可以造出更多让精神世界饱满丰富的作品...人类是有感情和情绪的物种，也就是我们提到《星际穿越》中人类的恐惧，恐惧可以帮人们去处理突发情况，而AI只能够完成数据库内对应的应急变化。...更重要的一点是AI是人类创造出来，它的出现是为了提高人类工作生活中的效率以提高生活工作质量的一种产物。它的所有执行操作都是基于人类的使命下完成的。...一切智慧的产物，智能的操作，都是为了给人类生活提供方便和更好的服务人类的需求，并非去替代人类！ 无论是工厂、园区还是城市的智慧化，让我们感受到了人工和人工智能的科技配合而达到的高默契度。
，第一个参数包含worker代码的文件路径，第二个参数应该是一个包含名为workerData的属性的对象，并在开始执行时能够访问的数据。...现在，来看看数据是如何在线程之间共享的。...不是为每个任务创建一个新的工作线程，而是创建一个工作线程池，并将任务分配给它们。 用技术术语来说，工作池可以被视为管理工作线程池的抽象数据类型。...实现工作池可能涉及使用不同的数据结构和算法，例如任务队列和消息传递系统。具体数据结构的选择取决于多种因素，包括所需的工作线程数量、任务的性质以及线程之间所需的通信级别。...将密集的CPU计算卸载到单独的线程中，可以大幅提高服务器的吞吐量。这种设计可以吸引更多来自人工智能、机器学习和大数据等领域的开发人员和工程师开始在他们的项目中使用Node.js。
贝叶斯模型实现 要计算每个词语在不同类别下出现的概率，有以下几个步骤： 选择训练数据，标记类别 把所有训练数据进行分词，并且组成成一个包含所有词语的词袋集合 把每个训练数据转换成词袋集合长度的向量...利用每个类别的下训练数据，计算词袋集合中每个词语的概率 选择训练数据 训练数据的选择是非常关键的一步，我们可以从网络上搜索符合对应类别的句子，使每个类别的数据各占一半。...cherry 分类器可以通过启用 debug 模式得到被错误划分的数据以及其权重最高的词语，你可以根据输出的词语来调整训练数据。...训练数据也应该遵循这个比例，但是实现中，我们必须要找到大量独立分布的数据才能遵循这个比例，这就是机器学习数据常遇到的不均衡分类问题。...要注意的是，训练数据选择与最后进行分类的数据必须尽量关联，如果要检测的句子与训练数据有非常大的差别，例如检测的内容包含大量的英文单词，但是训练数据却没有，那么分类器就无法进行正确的分类。
简介 SM3 密码杂凑算法是一种密码学哈希函数，被广泛应用于网络安全和数据完整性验证等领域。SM 3是中国国家密码管理局 2010 年公布的中国商用密码杂凑算法标准。...SM 3 算法的设计思想：SM 3 算法采用分组密码结构设计，采用置换、非线性函数和模运算来实现数据的混淆和扩散，以确保数据的安全性。...SM 3 计算流程如下图所示： 消息填充 SM3 的消息扩展步骤是以512 位的数据分组作为输入的。因此，我们需要在一开始就把数据长度填充至 512 位的倍数。...SM 3 算法的特点 安全性：SM 3 算法具有很高的抗碰撞能力和抗第二原像攻击能力，能够保障数据的完整性和安全性。 高效性：SM 3 算法具有较高的计算效率，适用于大规模数据加密和验证场景。...SM 3 算法的应用 在网络安全中的应用：SM 3 算法被广泛应用于网络数据传输的完整性验证和身份认证，保障了网络通信的安全性。
区块链的兴起，标志着人类开始构建真正可以信任的互联网，通过梳理区块链的兴起和发展可以发现，区块链引人关注之处在于能够在网络中建立点对点之间可靠的信任，使得价值传递过程去除了中介的干扰，而且还公开数据并又未能透露隐私...DKHadoop.jpg 区块链的出现，不仅涉及到零售业各环节效率的提升，同时更是商业合作关系的沟通方式的变革，区块链使其改变零售业，优势主要有以下几点： 01数据收集 在当今零售行业中，数据都是分散零乱的...，零售商要获取这些数据的成本和难度非常高。...区块链技术可以从整个供应链中收集数据，并增强库存跟踪流程，使得数据可靠，安全且不易篡改。同时，通过区块链收集准确的数据信息，还可以减少供应链上的浪费。...随着区块链的介入，可以确保供应链和物流数据的真实性和安全性，供应链中的每一个环节的每一条数据都会被记录，用于查询且无法篡改。区块链还允许零售业进行指定运输，存储和展示。
当磁盘满了的时候，想知道哪个目录下的数据最大 可以使用这个命令 du --max-depth=2 / 这样可以从/根目录开始找，找两级目录，总计出目录的大小 这样就可以找到了 du --max-depth...然后再去具体的目录执行相同的命令 ? 在目录里可以按照文件大小排序 按大小倒序排列 ll -Srh -S 大写S是按大小排序 -r是倒序 -h是格式化文件大小, 看起来更直观
企业管理层必须面对的问题不在于收集了多少数据，而在于是否拥有恰当的数据，以及如何解读这些数据。 想要弄清楚数据的恰当规模，关键是识别“浪费”。韦塞尔以花店为例。...企业管理层必须面对的问题不在于收集了多少数据，而在于是否拥有恰当的数据，以及如何解读这些数据。 大数据太大？...然而，韦塞尔也指出了Uber数据真实规模的一个关键性的特点。 威塞尔说：“Uber的成功并不在于它收集的大量数据，而是来自截然不同的方向：小而恰当的数据。Uber就是利用这样的数据来调度车辆。”...韦塞尔说，虽然没有电脑收集和处理数据，但“在城市街道上用眼睛搜索潜在乘客”的做法本身就是一种收集和分析数据的大型程序。 “尽管计算发生在人脑内部，但被收集和分析的数据量并没有不同。”...找到恰当数据的“甜区” 韦塞尔在文章中写道：“恰当数据有时很大，有时很小。但对创新者来说，关键是弄明白哪些是能够提升竞争力的关键性数据。这些数据就是你应该积极探寻的恰当数据。”
现在很多有关大数据的讨论都是围绕着数据收集进行的，但是除非内外部用户能够方便地消费这些数据，否则它们将一文不值。...Michel Guillet 来自提供数据可视化的 Juice Analytics 公司，他认为有些公司在跟大数据打交道时往往会陷入这三大迷思： 迷思1：内部的数据用户需要的是灵活性而非指南 去杂货店的时候你有没有遇到东西太多不知道该选什么的情况大数据也一样...事实上，尽管你的主管也许表达了对更多数据(更多的指标、更多裸数据访问、更多图表等)的兴趣，但那只是一种不确定的表示，而不是对更强劲分析的兴趣。...迷思3：客户的数据我不能收钱 你卖的不是数据，而是合并进分析中的剖析、指标、算法和展示，这些提升了数据的价值。不要把数据产品定位为“容易访问裸数据”，而是可以解决问题的解决方案。...大数据可以成为你公司的竞争优势，前提是避免炒作，并形成一套有目标可量化的大数据收集与使用计划。
近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理各个任务中，之前我对早期注意力机制进行过一些学习总结 [1]。...接着 Attention 机制被广泛应用在基于 RNN/CNN 等神经网络模型的各种 NLP 任务中。...该模型在 CoNLL-2005 和 CoNll-2012 的 SRL 数据集上都取得了先进结果。...我们关注一下 Attention 这部分的实验结果。他们在生物医学药物致病数据集上（Chemical Disease Relations，CDR）取得了先进结果。...去掉 Self-Attention 这层以后可以看到结果大幅度下降，而且使用窗口大小为 5 的 CNN 比原始的 FNN 在这个数据集上有更突出的表现。 ?
当今的软件开发行业，单靠一两个牛人来完成一个个小型软件的做法早已成为历史，规模各异的团队协同开发已经成为标配。...为保持代码在多人开发的情况下的一致性、及早发现代码的问题，持续集成Continuous Integration（缩写CI）得到了广泛的认可与应用。...关于XP极限编程 01 认识作者 极限编程的作者是软件开发大牛Kent Beck，作为”十大Java人物”之一，除了XP之外，同时也对设计模式、敏捷、重构、测试驱动开发、JUnit等诸多主题有着巨大的贡献...XP本质上是轻量级的、迭代式的软件开发过程。其核心思想是强调人与人之间的协作因素和以敏捷性应对变化。...难怪有人说：“这种集成是如此的频繁，多少次的代码Commit就有多少次持续集成。前提是集成的成本很低，或者说是完全自动化的”，否则CI本身的成本就很高。
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。...这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏...他说，大数据不仅分散了人们的注意力，甚至是“危险”的，因为海量数据意味着决策制定将更加“集权化”，而科学本身是应当以人为本，强调自主性的。...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
开源大模型评测排行榜 https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard 其数据是由其后端lm-evaluation-harness...CMMLU 是一个包含了 67 个主题的中文评测数据集，涉及自然科学、社会科学、工程、人文、以及常识等，有效地评估了大模型在中文知识储备和语言理解上的能力。...SuperCLUE https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUE SuperCLUE是一个综合性大模型评测基准，本次评测主要聚焦于大模型的四个能力象限，包括语言理解与生成...GAOKAO-Bench https://github.com/OpenLMLab/GAOKAO-Bench Gaokao 是一个中国高考题目的数据集，旨在直观且高效地测评大模型语言理解能力、逻辑推理能力的测评框架...同时评测分为两部分，自动化评测的客观题部分和依赖于专家打分的主观题部分，这两部分结果构成了最终的分数，您可以通过构建示例中的脚本快速对一个已部署的大模型进行评测，或者向我们提交您需要评测的模型的主观题预测结果
1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘就是对存在的数据集进行分析和总结而产出有价值信息的过程。...有时数据挖掘也用来泛指一种方法，即数据挖掘是对数据进行处理，并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。 数据挖掘是大数据时代必然的产物，是对数据进行利用的办法，也是大数据时代最具有挑战性的工作。...包括百度在内，其采集了大量的数据，也开发了大量的数据应用，但相对于其所拥有的数量级，其数据的挖掘和应用仍然是非常少的。 数据本身没有什么商业价值，从数据中挖掘出来的商业洞察和基于该洞察的应用才有价值。...数据挖掘作为一种数据应用的方法，要在使用过程中不断完善和改进，不断创新，及时跟进大数据时代数据量级的剧增。 1.2 常见的数据挖掘方法有哪些 现在所拥有的数据挖掘的方法不是很多。...现在的数据挖掘技术能够处理的数据范围还仍然停留在数字和文本的阶段，更复杂的数据格式的数据挖掘技术在不远的将来会越来越成熟，并逐步商业化应用，需要企业从事数据分析的相关人员关注技术的最新进展。
随着人工智能和机器学习的出现，“数据科学”一词在精通技术的人中间流行起来。用最简单的话说，数据科学是一种利用科学技术和算法从数据中挖掘知识的方法，无论是结构化的还是非结构化的。...因此，要想成为数据科学编程的先驱，就必须至少掌握一种受支持的语言。...无论您是数据科学领域的新手还是专业人士，您需要记住的一些基本内容包括分析数据、应用编程工具(如对数据进行序列和选择)以及执行简单的数据可视化。...R R编程语言被数据挖掘人员和数据科学家广泛用于分析数据。简化工作在统计学家中也很流行。R提供了强大的面向对象编程工具，使其在其他计算语言中处于优势地位。静态图形使图形和其他数学符号的生成更加容易。...因此，它是编码高级算法的理想选择。 SQL 结构化查询语言(SQL)用于处理大型数据库。特别是，它有助于管理结构化数据。学习SQL可以很好地提高数据科学家的语言技能。这种语言的缺点是缺乏可移植性。
当你应聘后端岗位的时候，数据库的知识必不可少，今天给大家分享一下数据库三大范式的通俗理解 第一范式：无重复的列 第二范式：属性完全依赖于主键 第三范式：属性不依赖于其他非主属性 总结： 第一范式（1NF...） 原子性：保证数据不可再分 第二范式（2NF） 前提：满足第一范式 每张表只描述一件事情，就是主键对应着所有信息 第三范式（3NF） 前提：满足第一和第二范式 第三范式需要保证表中的数据和主键直接相关...，而不是间接相关 注意： 阿里巴巴要求 关联查询的表不得超过3张，数据库的性能更加重要，适当考虑规范性就好 其实目前关系数据库有六种范式： 第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF），巴斯...-科德范式（BCNF），第四范式（4NF），第五范式（5NF，又称完美范式） 目前我们用的最多的就是第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF） 第一范式：要求数据库的每一列都是不可分割的原子项...，也不必在订单信息表中多次输入客户信息的内容，减少了数据臃肿 数据表之间的关系 一对多关系：一个学号对应一个姓名 一对多（多对一）：一个老师对应多个班级，一个班级对应多个学生 多对多：学生对应课程，用户对应商品
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