但如果听数据砖家讲，那就是真的大，不但大，还金贵！ 因为从海量的数据中挖掘信息，就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。虽然这个行业薪水可观，但工作确实玩命！...同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。 数据的采集抓取； 数据的存储管理； 数据的分析处理； 如何做好以上几个环节的工作，是目前大数据分析行业一直存在的难题。...这其实不是数据的问题，而是处理数据的设备问题！ 很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性，一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。 这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ?...对于那些使用劣质服务器工作的数据分析尸们来说，每一次数据采集、抓取都是一场人与机器的博弈。 更像是一场拉锯战！...技术创新所驱动的新硬件时代已经来到，它将为数据的未来探索保驾护航！更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼，真正让有价值的数据在未来跑起来，助力我们的未来智能生活！
与此同时，经济社会生产生活也与气温、降雨等气象数据高度相关，能源消费强度和二氧化碳排放强度与气象数据存在较强联系。精准的气象数据分析和气象数据预测是能源消费、社会碳排放的重要研究基础。...因此，开展农业、林业及地球大气、生态研究需要时空精准的气象数据支撑，并以此为基础开展碳中和实施研究。...由此可见，精准地理位置、精确到小时甚至分钟级的气象数据、风光发电数据、地理数据是高等院校、研究机构开展“碳中和”专业研究必需“数据原料”。...气象数据一直是一个价值较高的数据，它被广泛用于各个领域的研究当中。...精准地理位置、精确到小时甚至分钟级的气象数据、风光发电数据、地理数据是多领域高校研究机构、“碳中和”新能源企业、多数工业生产企业的必需“数据原料”。
例如，企业高层希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而指定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能完成。...数据分析作用 数据分析的目的是把隐藏在数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，帮助管理者进行有效的判断和决策。...数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用： 现状分析（分析当下的数据） 简单来说就是告诉你当前的状况，具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个指标的完成情况来衡量企业的运营状态...数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。一般来说，数据挖掘侧重解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式和规律。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。
如果我们想探索一下什么基因研究的最多，那就是检索pubmed数据库资源。在 NCBI的ftp里面关于人的一些基因信息 ： ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov//gene 下载即可！...max.words=200, random.order=FALSE, rot.per=0.35, colors=brewer.pal(8, "Dark2")) 我们发现TP53这个基因研究的最多...7124 TNF 6072 23610 3569 IL6 4889 34713 7422 VEGFA 4882 23387 348 APOE 4650 参考： 研究最热门的基因是什么
这个过程可能是耗时的，并且需要额外的数据（例如，标记的财务情感数据）和持续的改进。...具体介绍 下图为使用大模型基于新闻数据进行股票收益预测的流程： 我们知道大语言模型大部分是基于Transformer结构，其中又分为encoder-only（仅使用编码器部分），decoder-only...本文中对encoder-only和decoder-only两类大语言模型的预测效果进行了对比。...上门的两幅图和表格揭示了在北美市场进行股票收益预测时，大语言模型（LLMs）的实证研究成果。...上图是在北美市场对不同大语言模型（LLMs）的性能进行了深入的比较分析，揭示了研究的关键发现。首先，第一幅图展示了encoder-only和decoder-only LLMs在适合的表示方法下的表现。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.04325.pdf 研究人员预测了 2022 年至 2100 年间可用的图像和语言数据总量，并据此估计了未来大模型训练数据集规模的增长趋势...训练数据集规模增长预测 在数据存量的预测基础上，研究人员进一步估测了未来大模型的训练数据集规模的增长趋势。...3 大模型的数据瓶颈如何破除？ 上述研究结果表明，数据存量的增长速度远低于训练数据集规模的增长速度，所以如果当下的趋势继续下去，我们的数据库存一定会耗尽。而且，高质量的数据会更少。...阿里巴巴达摩院基础视觉团队负责人赵德丽博士曾告诉 AI 科技评论，数据侧的建设将会成为每一个做大模型工作的机构必须要考虑的问题，大模型有多少能力，往往取决于你有什么样的数据。...举个例子，赵德丽博士在从事生成模型的研究中发现，与文生图大模型相比，做文生视频大模型要难得多，原因就在于视频数据的数量远比不上文本和图像，更不要谈数据的质量了。
OpenAI是一家非营利人工智能研究公司，其使命是构建安全的人工智能，并尽可能广泛推广人工智能。...正在努力发展人工智能，并乐于与其他机构共享其方案及成果，同时也将努力加强其组织管理结构，为此制定了以下目标： 一 度量自身取得的进展 虽然人工智能的度量指标难以确定，但我们需要一个指标来度量我们的进展并帮助确定研究重点...因此研究人员正在制定一项指标体系，用以衡量智能助手在各种环境条件下对用户预期目标的实现程度。...二 打造家用机器人 OpenAI正在研究如何让实体机器人（现成的、非OpenAI制造的产品）帮人们做日常家务。...从更广泛的意义上看，机器人研究为解决人工智能领域的诸多难题奠定了良好的实验基础。
论文地址： https://arxiv.org/pdf/2211.04325.pdf 研究人员预测了 2022 年至 2100 年间可用的图像和语言数据总量，并据此估计了未来大模型训练数据集规模的增长趋势...2、训练数据集规模增长预测 在数据存量的预测基础上，研究人员进一步估测了未来大模型的训练数据集规模的增长趋势。...大模型的数据瓶颈如何破除？ 上述研究结果表明，数据存量的增长速度远低于训练数据集规模的增长速度，所以如果当下的趋势继续下去，我们的数据库存一定会耗尽。而且，高质量的数据会更少。...阿里巴巴达摩院基础视觉团队负责人赵德丽博士曾告诉 AI 科技评论，数据侧的建设将会成为每一个做大模型工作的机构必须要考虑的问题，大模型有多少能力，往往取决于你有什么样的数据。...举个例子，赵德丽博士在从事生成模型的研究中发现，与文生图大模型相比，做文生视频大模型要难得多，原因就在于视频数据的数量远比不上文本和图像，更不要谈数据的质量了。
纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年大阅兵于9月3日顺利进行。阅兵过后，还有什么不可错过？头条指数带你大数据看阅兵。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
尤其是对于各类行业大模型而言，无论是直接调用商用大模型，还是基于开源大模型来定制，其底层大模型的能力都差不多，在算法模型层面并不能拉开多大的差距。那一个行业大模型怎么让自己脱颖而出呢？...答案在于专业的行业训练数据集。决定一个行业大模型表现的，除了模型本身外，训练数据集也起到很关键的作用。 所以，对于各类垂直大模型而言，与其说是大模型的竞争，还不如说是专有数据集的竞争。...面向特定行业的垂类大模型，除了满足以上特征外，更重要的是要具备专业性。...数据准备和预处理，包括数据清洗、数据增强、数据标注、特征工程等多个环节。 数据清洗是处理数据集中的不准确、不完整或不相关数据的过程，这包括去除重复记录、修正错误或缺失的值、过滤掉噪声数据等。...此外，构建标准化的数据格式和共享平台可以促进数据的有效利用和交流。 通过这两个行业的案例研究，我们可以看到，不同行业的数据集具有各自的特点，因此在数据选取、预处理和管理策略上也需要采取行业特定的方法。
经常听见tick数据，回测的时候也用过，但是还真的没有自己去处理过tick数据，据说tick数据有很多坑，所以打算自己研究一下。...首先的第一步就是先拿正常的tick数据来生成bar，从而能够理解一些细节，然后就是自己用ctp去接收tick数据，看看ctp有没有坑。 ...这里，完美的tick数据是wind上的。 这是wind上面导出来的，看起来还是比较正常的，反正一秒两个数据嘛。...实际过程中，我们的tick数据都是实时的，所以，tick数据的质量往往由两个因素决定，一个是我们处理tick的回调数据的速度，如果响应和处理都很慢的话，显然就会有很大的问题；另外一个影响实时的tick数据的因素就是...ctp前置的实时负载，如果服务器压力大的话，很容易就会丢失数据。
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
本文汇总了20篇与图大模型相关的论文（主要以推荐系统领域为主），展示最新的工作研究进展。...，先前的研究尝试通过整合辅助信息来解决这个问题。...我们在一个全面的数据集上评估了我们方法的有效性，并展示了其提高推荐相关性和质量的能力。这项研究不仅揭示了大型语言模型尚未开发的潜力，而且为在招聘市场开发先进的推荐系统提供了宝贵的见解。...然而，新架构的快速发展导致了研究与这些技术的实际应用之间的鸿沟。评估这些模型在部署中的泛化能力需要对复杂的真实世界数据集进行大量实验，这可能是不容易的和昂贵的。...在三个真实世界数据集上进行的大量实验表明，LLMGR优于几种竞争基线方法，表明其在增强SBR任务方面的有效性以及作为未来探索研究方向的潜力。 11.
新加坡南洋理工大学的 Lei 等人对基于对话的推荐系统进行了总结，提出了基于对话的推荐系统需要关注的四个研究问题。 1....在衡量推荐系统的准确性时，离线的评估往往不能准确地衡量推荐效果，背后的原因就是在离线的评估中无法对用户进行干预，因此难以计算在推荐其他物品时用户的反馈是什么。...03 常识推荐 与人工智能的其他领域一样，推荐系统也面临着数据完整性的问题，即观测到的数据只涵盖一部分现实世界的情况。...如何利用这些知识库更好地指导推荐列表的生成是有待探索的重要研究领域。目前，结合常识提升推荐质量的研究工作比较少见，这一领域可能会是未来推荐系统研究的一个新方向。...为什么公司对候选人数据库能力的要求越来越高了？ 数据分析如何解决商业问题？这里有份超详细攻略 如何做用户画像分析？ ▼点击阅读原文，了解本书详情~
在衡量推荐系统的准确性时，离线的评估往往不能准确地衡量推荐效果，背后的原因就是在离线的评估中无法对用户进行干预，因此难以计算在推荐其他物品时用户的反馈是什么。...03 常识推荐 与人工智能的其他领域一样，推荐系统也面临着数据完整性的问题，即观测到的数据只涵盖一部分现实世界的情况。...但是由于推荐系统观测到的数据并不存在常识知识，所以系统难以解决这类问题。 常识库是一种解决上述问题的关键技术。...如何利用这些知识库更好地指导推荐列表的生成是有待探索的重要研究领域。目前，结合常识提升推荐质量的研究工作比较少见，这一领域可能会是未来推荐系统研究的一个新方向。...适读人群 本书不仅适合互联网、大数据等相关领域技术人员阅读，也适合高等院校计算机、软件工程、人工智能等专业的本科生和研究生参考。
用户研究员研究的对象是用户，目的在于了解用户的特定需求，使用场景以及用户如何与系统进行交互；或者在目前的使用过程中的难点和期待。简而言之，用户研究员解决的问题是：用户的心理诉求、难点和使用习惯等。...那么要如何成为一名优秀的用户研究员，除了不断学习还应该掌握以下几个能力： 用户研究的职责： 1.运行可用性测试，以了解用户是如何与系统进行交互以及在什么情况下进行交互。...4.数据分析能力：用户研究员需要做大量的数据研究，要对数据具有敏感性。 5.管理能力：时间管理和项目管理的能力。...为什么用户研究如此重要？ 用户研究是你设计战略中的重要组成部分，因为它可以避免你的设计错误。可以想象一下，如果你没有做好用户研究导致你的产品没人使用，你的所有辛勤工作，时间和金钱都会被浪费掉。...用户研究重要的另一个原因是它可以从设计过程中就消除了假设和预想，并且你会有数据库来备份你的设计。如果第一次就正确进行用户研究，就可以节省大量的宝贵时间和金钱。
数月来，大模型风口正盛，向量数据库可以为大模型解决数据更新、知识图谱构建、消除幻觉等问题，使其在短短时间内，一跃成为最受关注的领域之一。...大模型的角斗场上，一个行业共识是，谁能够更好地利用数据，把数据沉淀到工程化中里，更快让数据接入到大模型和整个 AI 体系之中，谁就有可能走在最前列。而选择一个对的服务伙伴，至关重要。...这也体现了腾讯云在大模型时代下的视角：大模型技术的创新只是第一步，如向量数据库这类数据存储、检索、分析等基础设施的搭建也同等重要，腾讯不仅提供直接的大模型服务，更重要的是向企业递“铲子”、提供有效趁手的平台工具...市面上不缺乏好用的向量数据库，那么，腾讯云相比于其他厂商的产品有什么不一样的地方呢？...腾讯云数据库副总经理罗云就曾指出，数据、向量数据库、大模型三者怎么能更好地服务全行业是首要问题，“只有向量数据库变得更 AI 化，数据、向量数据库、大模型三者才能形成一个飞轮效应，彼此之间相互拉动，相互促进
阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？...大模型使用了许多高级技术，主要包括以下几个方面： 深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）：大模型通常采用深度神经网络，拥有多个隐藏层，以捕捉输入数据中的高阶特征和抽象概念。...分布式训练（Distributed Training）和混合精度训练（Mixed Precision Training）：为了处理大模型的计算和存储需求，研究者采用了一些高效训练策略，如分布式训练（将模型和数据分布在多个设备或节点上进行并行计算...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用，使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而，大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数？...这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源（如GPU或TPU）和优化策略（如分布式训练和混合精度训练）来进行有效训练的原因。
选自arXiv 作者：Patrick Glauner等 机器之心编译 参与：韩小西、李泽南 机器学习的发展日新月异，目前最热门的研究方向是什么？...随后，我们用机器学习算法确定了机器学习领域中排名前十的研究主题。不局限于模型，我们提供了涵盖优化、数据、特征等方面的整体视角。这种定量方法减少了调查偏差。...关于什么是机器学习领域最流行的前十个主题，该方法提供了全新的以及与时俱进的观察视角。我们的方法可以找到这一领域最流行的话题，为研究者们选定方向提供帮助。...前言 2007 年，一篇名为《数据挖掘排名前十的算法（Top 10 algorithms in data mining）》的论文指出并介绍了在数据科学领域中排名前十的最有影响力的数据挖掘算法。...源于对主要期刊及会议的定量分析，本文研究回顾了机器学习研究领域内排名前十的流行研究方向。本研究涵盖了一些更广泛范围内的研究主题，不仅包括模型，还包括像数据集，特征，优化技术以及评价矩阵这样的概念。
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