本文作者阿萨姆，整理自作者在问题《深度学习的教学和课程，与传统 CS 的教学和课程有什么区别？》下的回答， AI 研习社获其授权发布。...以几门传统的计算机课程 (数据结构和算法、数据库、操作系统) 为参照对象，我觉得深度学习课程设置有以下不同： 1....这也是为什么大部分深度学习课程的前几节助教课都是讲这些基础知识，正所谓不积跬步无以至千里。 而大部分的传统计算机课程不需要这么多的前置知识，入门门槛相对低一些。...而其他计算机课程基本都已经有了一个比较好的自洽体系，能在理论和实践中达到一个不错的平衡。这也是为什么知乎上曾有个非常有意思的热门话题「为什么有些学数学的看不惯甚至鄙视 Deep Learning？...这个和其他领域的计算机课程不同，你很少见到把操作系统或者数据库领域的知识大规模的迁移到其他学科上的案例。 5.
深度学习的课程和传统计算机课程有很大的不同，也可以说 “独树一帜”，其独特性主要来自于： 1. 前置课程多 2. 缺乏完整的理论体系 3. 繁多的调参技巧 4. 知识迭代速度快 5....以几门传统的计算机课程 (数据结构和算法、数据库、操作系统) 为参照对象，我觉得深度学习课程设置有以下不同： 1....这也是为什么大部分深度学习课程的前几节助教课都是讲这些基础知识，正所谓不积跬步无以至千里。 而大部分的传统计算机课程不需要这么多的前置知识，入门门槛相对低一些。...而其他计算机课程基本都已经有了一个比较好的自洽体系，能在理论和实践中达到一个不错的平衡。这也是为什么知乎上曾有个非常有意思的热门话题「为什么有些学数学的看不惯甚至鄙视 Deep Learning？...这个和其他领域的计算机课程不同，你很少见到把操作系统或者数据库领域的知识大规模的迁移到其他学科上的案例。 5.
我i还是不懂这个，明明没有选择miRNA数据，为什么作者说下载了594个样本，然后包含mRNA, lncRNA, and miRNA expression data？...他用在线数据库做了CeRNA网络分析，这一点我又得去看下回放了，第一遍基本没起到什么作用，done....生存分析（年龄中竟然有好多缺失值？不过不是用年龄来分析，应该不要紧） 不，年龄中有缺失值还是影响了。那是1.删掉有缺失值的样本还是2.使缺失值在分组中也是缺失值呢？...现在最起码有了一个清晰的目标，每天知道自己在干什么，应该干什么。抱紧大腿！！！ 最大的感受：以前每天学习到了一点知识就觉得满足了，美其名曰每天进步一点点，现在就是“这哪够啊，一天时间太短了”。...其次小洁老师太棒了，虽然很多时候听的云里雾里，但是重看一遍，加自己运行一下代码，其实一切都还ok，多看几遍就会觉得清晰明了，老师功底太强了，坑都提前说出来了，但是如果不掉进坑里，还是听不懂为什么这里有个坑哈哈
在数据治理工作中，经常听到元数据、主数据的概念，随着数据资产成为企业和国家的战略级资产，DAMA等机构进行的认证培训中，把主数据治理和元数据治理分成两个大的模块进行整理，今天想把这两个概念彻底掰扯清楚。...主数据 主数据（MD Master Data）百度百科定义：指系统间共享数据（例如，客户、供应商、账户和组织部门相关数据）。与记录业务活动，波动较大的交易数据相比，主数据（也称基准数据）变化缓慢。...怎么样才能让别人知道，那就是要清楚的描述，这个数据是干什么用的，怎么用。...举个栗子，图书馆里有几万几十万本书，想要快速找到想借的，首先是通过图书索引工具（电脑），搜索书名后，找到书的相关信息，例如：作者，年份，简介等信息（判断是不是你想要的书），在XX图书馆50架03层，180.22.334...所以，在数据资产治理工作中，主数据和业务数据治理，侧重于模型实体的建设和管理，比如模型数据覆盖度、数据质量、数据成本、建设规范等方面。
2.数据封装类 下面列出了一些数据封装类。引入数据封装类有什么用呢？既然它们是类，就有方法，就可以被我们利用。
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！
在大数据Hadoop组件中，有MapReduce、Spark，但基于实时的流式计算，Hadoop体系外的Storm有着不可替代的快速的优势。那Storm的作用是什么呢？...一、Storm的应用场景 主要用于基于网络的快速小数据处理。比如用户在淘宝网站上点击了什么链接、最新的订单从哪个地方产生。...我们将所有的数据都存放到HDFS中，一般数据可为PB级别，采用MapReduce可充分发挥分布式计算的特点，得到区间段的数据分析结果。...Spout：在一个topology中获取源数据流的组件。通常情况下spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为topology内部的源数据。...但是有一点不同的是:在Hadoop中，MapReduce任务最终会执行完成后结束；而在Storm中，Topology任务一旦提交后永远不会结束，除非你显示去停止任务。
作者：微调@zhihu 图片：pexels 深度学习的课程和传统计算机课程有很大的不同，也可以说“独树一帜”，其独特性主要来自于：1. 前置课程多 2. 缺乏完整的理论体系 3....以几门传统的计算机课程(数据结构和算法、数据库、操作系统)为参照对象，我觉得深度学习课程设置有以下不同： 1....这也是为什么大部分深度学习课程的前几节助教课都是讲这些基础知识，正所谓不积跬步无以至千里。 而大部分的传统计算机课程不需要这么多的前置知识，入门门槛相对低一些。...这也是为什么深度学习被叫做“炼丹”，而从业人员被叫做“炼丹师”。...这个和其他领域的计算机课程不同，你很少见到把操作系统或者数据库领域的知识大规模的迁移到其他学科上的案例。 5.
什么是数据可视化？ 关于数据可视化的定义有很多，像百度百科的定义是：数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。...在大数据分析工具和软件中提到的数据可视化，就是利用运用计算机图形学、图像、人机交互等技术，将采集或模拟的数据映射为可识别的图形、图像。...数据可视化的展现形式 数据可视化有众多展现方式，不同的数据类型要选择适合的展现方法。...数据可视化有什么用？ 数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。其实数据可视化的本质就是视觉对话。...数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以价值；另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。
从本质上说，数据湖就是一个信息资源库。人们常常将数据湖与数据仓库混为一谈，但两者在架构和满足的业务需求上都不一样。...尤其是，随着社交媒体数据、物联网机器数据和交易数据持续快速增加，云数据湖成为了现代数据管理战略的重要组成部分。...存储、转换和分析各类数据的能力可以为企业发现新业务机会和实现数字化转型铺平道路，而数据湖正好能赋予企业这种能力。数据湖的定义数据湖是一个中央数据存储库，可以帮助解决数据孤岛问题。...数据湖 VS 数据仓库与数据湖相比，数据仓库还提供数据管理功能，而且存储的是经过处理和过滤的数据，这些数据事先基于预定义的业务问题或用例进行了处理。数据仓库和数据湖对比数据仓库与数据湖通常互为补充。...“数据湖仓一体”是近几年出现的新概念，还在不断发展，它在传统数据湖的基础上增添了数据管理功能。从本质上讲，数据湖库就是数据湖和数据仓库的融合。
一、什么是 iframe ?...1、window.parent 获取上一级 window 对象（ iframe 可以有多层使用） 2、window.top 获取最顶级容器的 window 对象，即打开页面时的文档 3、window.self...window.top.location.href = correctURL; } 2、X-Frame-Options X-Frame-Options 是一个相应头，主要是描述服务器的网页资源的 iframe 权限，有3...> 常用的配置项有: 配置 效果 allow-forms 允许进行提交表单 allow-scripts 运行执行脚本 allow-same-origin 允许同域请求，比如 ajax，
各位测试同学，你是否因为各种测试数据而烦恼，是否因为这个而不停掉头发？现在福音来啦！不用998，也不用99，只需要点个赞，支持下。...给大家分享这个faker库，想要什么什么都有的数据，简直不要太好用。
数据是描述事物的符号，数据库长期储存在电脑中，是一个可以共享的数据集合，在开发过程中都避免不了使用索引，这能够更方便的查询数据，从而提高我们的工作效率，对于很多初学者或不了解开发行业的朋友来说，什么是数据库索引...有什么优缺点?...image.png 什么是数据库索引 牵引是数据库中的特殊文件，拥有指向作用，可视为数据的检索，通过数据结构制作出检索，可以帮助开发人员快速查找到相应数据，因此，在数据库中使用数据库索引是高效的查找算法...，索引本身需要占有一定的物理空间，如果想在数据库中增加索引，这意味着数据库的容量需要更大，另外增加索引或删除索引对数据库有一定影响，因此动态的维护也必不可少。...开发人员使用数据库索引有助于加速查询，设计时要遵循数据读取和数据的唯一性来设计，这样能够提高准确度，除此之外，在数据库中添加牵引，需要保证数据库的容量足够大，这样数据库索引才能发挥它的实际意义。
他说，目标是做一套最全的WebRTC课程。没想到他说到做到，2022年就把这套课程完结了。 前几天再次见到李超，我好奇问他做课、出书一年的收入有多少？他答道：“肯定没有在公司打工来的多。”...毕竟，一些资深的音视频工程师可以拿到大几十万甚至百万级年薪。李超笑着说，“我喜欢现在做的事情，有几个同学给我反馈，说拿到了头条的offer。...第一门课为什么是WebAssembly + 多媒体？ 关于做什么技术选题的课程，我一直有个原则，就是“不重复造轮子”。音视频技术栈本来就不大，卷起来害人害己。...更何况，LiveVideoStack的优势就是对多媒体生态和趋势有独到的认识，完全有空间创造高质量、独创的内容。因此，我们首先排除了已经被广泛“曝光”的技术方向：WebRTC、FFmpeg等。...最终我们选择了Rust作为这门课程的语言。Rust有媲美C/C++的性能，学习曲线更友好。
数据库索引是什么 数据库索引是：数据库索引就像是一本书的目录一样，使用它可以让你在数据库里搜索查询的速度大大提升。而我们使用索引的目的就是，加快表中的查找和排序。...使用索引的缺点就是： 在我们建立数据库的时候，需要花费的时间去建立和维护索引，而且随着数据量的增加，需要维护它的时间也会增加。 在创建索引的时候会占用存储空间。...在我们需要修改表中的数据时，索引还需要进行动态的维护，所以对数据库的维护带来了一定的麻烦。 唯一索引：在创建唯一索引时要不能给具有相同的索引值。...聚集索引：我们在表中添加数据的顺序，与我们创建的索引键值相同，而且一个表中只能有一个聚集索引。 普通索引：它的结构主要以B+树和哈希索引为主，主要是对数据表中的数据进行精确查找。...全文索引：它的作用是搜索数据表中的字段是不是包含我们搜索的关键字，就像搜索引擎中的模糊查询。
数据血缘的重要性超出了传统的数据治理和合规性。它在智能数据分析、数据集成、数据质量管理和数据驱动决策方面发挥着至关重要的作用。...了解数据血缘的重要性不言而喻！ 那么，数据血缘与其类似的概念之间有什么相似性和差异性，它们之间的关系是什么呢？ 对不同来源中与数据血缘类似的概念进行分析，得到如下概念清单。 数据价值链。 数据链。...数据血缘描述了数据从源点到目的地的路径，以及数据在路径中进行的转换。 数据血缘、数据流和数据集成架构都是同一个概念。DAMA的出版物将数据血缘、数据流和数据集成架构视为同义词。...术语“数据价值链”有几个显著的特点。 数据价值链与业务价值链的概念有关。 数据价值链描述了数据流，并将数据流与应用程序和业务组件，如流程、职能和角色等相关联。...主要工具是将数据实体与业务职能、角色、应用程序等进行匹配的矩阵。 通过分析这些术语，我们可以得出以下结论。 不同的行业参考指南对数据血缘的概念有不同的观点。 没有一致、明确的数据血缘定义。
一、大模型有什么用 目前为止，大模型主要是以NLP为主，因为NLP抛弃了RNN序列依赖的问题，采用了Attention is All you need的Transformer结构，使得NLP能够演变出更多大模型...二、什么是大模型 TensorFlow在推荐系统中的分布式训练优化实践随着美团业务的发展，推荐系统模型的规模和复杂度也在快速增长，具体表现如下： 训练数据：训练样本从到百亿增长到千亿，增长了近10倍。...但更大规模的embedding layer也需要更大的内存来载入，不得不说大模型太费钱了！ 有了embedding后，剩下的工作就简单了，设计后续layer来适配不同的任务。...稠密模型，单卡无论如何也放不下了，就只能采取模型并行 及附属的一些优化方案 知乎高赞回答——为什么说大模型训练很难？...转自知乎《大模型有什么用，从技术上看》 转载请联系本公众号获得授权
下面我们重点介绍下四大系统的作用和发展趋势。...飞控一般包括传感器、机载计算机和伺服作动设备三大部分，实现的功能主要有无人机姿态稳定和控制、无人机任务设备管理和应急控制三大类。...4、数据链是“放风筝的线”——向高速率高带宽发展 数据链传输系统是无人机的重要技术之一，负责完成对无人机遥控、遥测、跟踪定位和传感器传输，上行数据链实现对无人机遥控、下行数据链执行遥测、数据传输功能。...普通无人机大多采用定制视距数据链，而中高空、长航时无人机则都会采用视距和超视距卫通数据链。 现代数据链技术的发展推动着无人机数据链向着高速、宽带、保密、抗干扰的方向发展，无人机实用化能力将越来越强。...随着机载传感器、定位的精准程度和执行任务的复杂程度不断上升，对数据链的带宽提出了很强的要求，未来随着机载高速处理器的突飞猛进，预计几年后现有射频数据链的传输速率将翻倍，未来在全天候要求低的领域可能还将出现激光通讯方式
各行各业，大数据技术应用也越来越广泛，对于大数据人才的需求也越来越大。 如果你学的是大数据，那么恭喜你，你的发展良机来了。你将有可能成为大数据工程师，走向人生巅峰。 ?...目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类 1、数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。...· 需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解，以及一定的数据敏感性培养。...· 经典图书推荐：《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用...目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。
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...第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展以及变动情况，对企业运营状况有更深入的了解。 原因分析（分析过去的数据） 简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。...经过现状分析，我们对企业的运营情况有了基本了解，但不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。...传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。...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。
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