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大数据

9074内容  
大数据话题包括大数据相关的最新资讯、前沿技术、使用技巧、应用案例等内容，涉及数据分析、数据可视化、商业智能、Hadoop、Spark、数据湖、数据仓库、等领域。
文章 博文帖子课程
共 9074 条
数据有限时怎样调优深度学习模型
所谓迁移学习，就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整，使其适用一个新的问题，可以认为是一种模型调优的“取巧”方法。可以类比人的举一反三能力。

2017-08-01 16:01:44

迁移学习深度学习数据
量子纠缠：从量子物质态到深度学习
本文介绍的就是将机器学习方法应用于量子多体问题这一方向上新涌现出的一个研究思路：从量子纠缠的视角审视深度学习，从而反馈机器学习的发展。

2017-08-01 15:39:34

量子深度学习机器学习
人工智能、大数据与深度学习之间的关系和差异
通过对数据科学领域的几个重要概念间关系的分析，来解释数据科学中遇到的困惑。我们将会看到的，远不是金科玉律的具体概念，难免不同看法; 这只是一种参考意见。

2017-08-01 14:51:45

人工智能大数据深度学习
学习数据分析的“里程碑”是什么？
数据分析是一项综合技术。它既包含hardcore的编程技术，也包含诸多分析逻辑的软知识。

2017-08-01 10:15:56

数据分析大数据
手把手教学：使用Elastic search和Kibana进行数据探索（Python语言）
探索性数据分析(EDA)帮助我们认识底层的数据基结构及其动力学，以此来最大限度发掘出数据的可能性。EDA是提取重要变量和检测异常值的关键。尽管存在着很多种机器学习算法，但EDA仍被视为理解和推动业务的最关键算法之一。

2017-07-31 09:20:52

Elastic seaKibana数据
数据可视化专家的七个秘密
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。

2017-07-28 14:43:49

大数据数据可视化秘密
思科 Cisco Spark Room Kit在大中华区成功落地 思科协作助力雅清达携手3W COFFICE打造高效协作共享空间
思科协作Cisco Spark Room Kit系列新产品自2017年6月份在大中华区推出以来，凭借领先的技术优势，在市场上引起了强烈反响。近日，思科合作伙伴广州雅清达智能系统有限公司(以下简称雅清达)宣布将为3W集团旗下的3W COFFICE(共享办公空间)提供思科最新视频协作解决方案，这也标志着思科Cisco Spark Room Kit在大中华区成功落地。

2017-07-28 13:14:45

思科协作
超实用！四个方法帮你搞定数据可视化界面设计
“仪表板”、“大数据”、“数据可视化”、“数据分析”——越来越多人和企业，开始运用他们的数据来做一些有趣的事情。在我的职业生涯中，有幸参与一大批数据为重的界面设计，我要在此分享一些观点，讲讲如何造就这种特殊且有意义的产品。

2017-07-28 11:14:46

数据可视化界面设计
如何用TensorFlow生成令人惊艳的分形图案
今天来介绍一个小项目：在TensorFlow中生成分形图案。分形本身只是一个数学概念，与机器学习并无太大关系，但是通过分形的生成，我们可以了解怎么在TensorFlow中进行数学计算，以及如何进行基本的流程控制，是学习TensorFlow的一个非常好的练手项目。

2017-07-28 10:45:20

大数据TensorFlow分形图案
一文看懂HIVE和HBASE的区别
Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。和Hive不一样，Hbase的能够在它的数据库上实时运行，而不是运行MapReduce任务。Hive被分区为表格，表格又被进一步分割为列簇。

2017-07-28 09:11:14

HIVEHBASE区别
天马股份：为企业赋能，让商业更简单 原创
Gartner分析表明，全球85%的财富500强企业将通过运用大数据获取竞争优势，到2016年30%的业务直接或间接来自于数据变现或信息产品创新。大数据应用从大型企业开始，正在成为中小企业的标配，中国大数据市场的增长率超过30%。

2017-07-27 20:43:50

赋能商业智能
浅谈分布式消息技术Kafka
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)，常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。

2017-07-27 14:32:05

大数据分布式消息Kafka
大数据对六大领域的挑战
在互联网时代，创新使得财富积累的速度前所未有的快，贫富不均也会前所未有地分化。这个时代，越聪明越容易成功，越不聪明越不容易成功。世界的竞争变成人与人的竞争，人与人的竞争就是智慧的竞争，就是人的创新能力的竞争。如何才能提高人的竞争力，是管理科学面临的新课题，是管理者必须要思考的难题。

2017-07-27 14:18:41

大数据挑战动向
数据分析的四种类型模式
在这篇博文中，我们聚焦于在数据科学领域所遇到的四种类型的数据分析模式：描述型、诊断型、预测型和指导型。

2017-07-27 14:01:51

大数据数据分析类型模式
高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib
Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表。本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战，为什么要使用Matplotlib，并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤。

2017-07-27 09:49:37

Python工具Matplotlib
与百城达合作 高德地图为“互联网+交通”加速 原创
近日举办的“互联网+城市交通管理创新”论坛上，高德地图宣布已与国内超过100个城市达成战略合作，凭借多元大数据的综合优势，以“用户、应用、汽车、交警”四大行业标配的服务能力，高德逐渐成长为城市智慧交通建设的战略践行者。

2017-07-26 18:55:17

百城高德地图互联网+交通
9个更佳的大数据处理编程语言
大数据的浪潮仍在继续。它渗透到了几乎所有的行业，信息像洪水一样地席卷企业，使得软件越发庞然大物，比如Excel看上去就变得越来越笨拙。数据处理不再无足轻重，并且对精密分析和强大又实时处理的需要变得前所未有的巨大。

2017-07-26 17:45:05

大数据编程语言R语言
如何选择Spark机器学习API
本文将简要介绍Spark机器学习库(Spark MLlib’s APIs)的各种机器学习算法，主要包括：统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法，以及各种算法的应用。

2017-07-26 17:25:22

机器学习SparkAPI
浅谈分布式事务
现今互联网界，分布式系统和微服务架构盛行。一个简单操作，在服务端非常可能是由多个服务和数据库实例协同完成的。在一致性要求较高的场景下，多个独立操作之间的一致性问题显得格外棘手。基于水平扩容能力和成本考虑，传统的强一致的解决方案(e.g.单机事务)纷纷被抛弃。其理论依据就是响当当的CAP原理。往往为了可用性和分区容错性，忍痛放弃强一致支持，转而追求最终一致性。

2017-07-26 15:08:05

大数据分布式事务
亮出“安全智能”牌 瀚思B轮融资再受关注 原创
近日，瀚思科技宣布完成B轮融资，金额高达1亿元人民币，被称为2017年上半年中国安全领域企业公开披露的最高融资金额。本轮融资由国科嘉和基金和IDG资本领投，南京高科等A轮投资方继续跟投，凡卓资本担任本次融资独家财务顾问。

2017-07-25 19:48:22

融资智能安全瀚思
基于R shinydashboard的道路交通可视化案例
个作品刚刚获得“中国电科杯”城市数据创新大赛的城市交通专项奖，现在作为案例分享出来供同行交流讨论。虚的就不说了，此文只讨论技术。

2017-07-25 14:50:50

Rshinydashbo可视化
20个数据可视化工具点评
如今学习应用数据可视化的渠道有很多，你可以跟踪一些专家博客，但更重要的一点是实践/实操，你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。以下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具，无论你是准备制作简单的图表还是复杂的图谱或者信息图，这些工具都能满足你的需要。更加美妙的是，这些工具大多免费。

2017-07-25 13:42:00

大数据可视化工具
在人工智能和大数据产品的开发中，有哪些需要特别注意的点？
人工智能是近年来科技发展的重要方向，大数据的采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据产品的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点?人工智能领域的算法大师、华盛顿大学教授Pedro Domingos对此进行了深入思考。

2017-07-24 12:48:23

人工智能大数据产品注意点
企业“数据压力锅”即将爆炸，CIO该如何防止爆锅？
随着全球“数字宇宙”的快速膨胀，企业存储在云上及数据中心的海量数据，正在形成“压力锅”，并濒临“爆锅”状态。作为全球数据集成领域的领导者，Informatica的企业数据治理解决方案结合人工智能和机器学习CLAIRE引擎，可跨越多个业务系统访问、发现、清洗、集成和交付数据，为防止企业数据“爆锅”提供基础保障。

2017-07-24 09:50:28

大数据大数据技术
解析常见的数据分析模型——行为事件分析
行为事件分析法主要用于研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。企业借此来追踪或记录用户行为及业务过程，如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。

2017-07-24 09:18:55

大数据数据分析行为事件分析
大数据和个性化设计是用户体验（UX）的未来
以人为本的设计侧重于最终用户的需求，开发人员为每个用户定制个性化解决方案。尽管以人为本的设计有着明显的好处，但它仍处于起步阶段。它仍然是一个新颖的概念的原因是它在大数据出现之前是不可能的。

2017-07-24 09:18:29

大数据设计UX
剖析大数据平台的数据处理
无论是采集数据，还是存储数据，都不是大数据平台的最终目标。失去数据处理环节，即使珍贵如金矿一般的数据也不过是一堆废铁而已。数据处理是大数据产业的核心路径，然后再加上最后一公里的数据可视化，整个链条就算彻底走通了。

2017-07-21 14:22:17

大数据大数据平台数据处理
摩拜尹大飞：人工智能助力百万辆单车精细化运营 原创
7月21日上午WOTI2017主会场，摩拜首席数据科学家尹大飞进行了主题为《人工智能助力百万辆单车精细化运营》的精彩演讲。以下是演讲实录，让我们先睹为快！

2017-07-21 10:10:56

摩拜WOTI人工智能
外媒速递：关于云数据仓库的几项关键思考 原创
数据的增长与多元化趋势给传统数据仓库体系带来巨大压力，并直接推动各类新兴技术方案的诞生。在这样的时代背景之下，云解决方案迅速普及，同时凭借着按使用量计费且易于上手的规模化优势切实同市场需求相对接。

2017-07-21 08:54:12

云数据大数据Kubernetes
10款超好用的开源大数据分析工具
考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

2017-07-20 16:40:36

大数据分析工具
分布式数据库和Hadoop都不够好，于是我们设计了分布式SQL计算系统
为了解决分布式数据库下，复杂的 SQL难以实现的问题;在有了一些分布式数据库和 Hadoop 实际应用经验的基础上，对比两者的优点和不足，加上自己的一些提炼和思考, 设计了一套综合两者的系统，利用两者的优点， 补充两者的不足。具体的说， 使用数据库水平分割的思想实现数据存储，使用 MapReduce的思想实现 SQL 计算。

2017-07-20 13:17:35

大数据数据库SQL计算
游戏服务器架构演进(完整版)
游戏服务器，是一个会长期运行程序，并且它还要服务于多个不定时，不定点的网络请求。所以这类服务的特点是要特别关注稳定性和性能。这类程序如果需要多个协作来提高承载能力，则还要关注部署和扩容的便利性;同时，还需要考虑如何实现某种程度容灾需求。由于多进程协同工作，也带来了开发的复杂度，这也是需要关注的问题。

2017-07-20 10:35:51

大数据游戏服务器架构
听Cloudera首席架构师Doug Cutting谈Hadoop与人工智能 原创
Doug Cutting是开源界的技术大神，无论是2000年的Lucene，还是后来基于Lucene衍生的企业级搜索项目Solr以及ElasticSearch，当然还包括后来风靡全球的Hadoop，他经手的每个开源项目都影响甚广并表现出色，尽管笔者不是长期奋战在技术一线的程序员，但也久闻大名，这次采访让笔者期待已久。

2017-07-20 10:31:33

ClouderaDoug CuttinHadoop
Teradata天睿公司收购StackIQ 增强Teradata Everywhere和IntelliCloud部署能力
Teradata天睿公司宣布收购StackIQ。此次交易达成后，Teradata天睿公司将能够发挥StackIQ在开源软件与大型集群配置方面的专业能力，简化与自动化Teradata Everywhere的部署，帮助客户在不同混合云环境下迅速、灵活地部署Teradata解决方案，将有助于加快技术创新，开发出全新业务分析应用程序。

2017-07-20 09:59:52

TeradataStackIQIntelliClou
大数据对IT系统安全来说是一把双刃剑
大数据产业如今正在蓬勃发展，并将变得更加有利可图，在这种情况下，似乎大数据不会很快地发生，它会带来一个问题：大数据对人们来说只有好处吗?更具体地说，它在安全方面是为人们带来便利还是阻碍?

2017-07-20 08:55:47

大数据IT系统安全
大数据如何解决大问题
对许多行业来说,大数据不再是“大忽悠”,其应用意味着从客户分析开始,通过真正了解客户需求,并预测未来行为,从而为客户提供更好的服务。

2017-07-20 07:30:16

大数据数据互联网
发挥大数据及其产业在推动发展方式转变上的作用
大数据时代的到来，互联网成为基础设施，数据变成重要资源，这不仅意味着海量、多样、快速的数据处理和技术创新，更为重要的是改变了传统要素的组合方式。这种变化客观上要求必须转变传统的经济增长方式，实现创新驱动发展。

2017-07-20 06:51:59

大数据互联网数据
人工智能和机器学习如何帮助IT团队解决数据管理问题
掌握和处理大量数据对于IT部门来说是一个挑战。以下是人工智能(AI)和机器学习如何帮助人们分类、组织和汇总大量信息的方法。

2017-07-20 06:27:22

机器学习人工智能数据
大数据治理需要具备哪些能力和关键技术？
从企业数据资产管理和提升数据质量，到自服务和智能化的数据应用，大数据治理的内容在不断发展和完善，其落地实施的过程中会遇到各种各样的难题和挑战。本篇文章通过分析大数据治理建设中的沟沟坎坎，总结出了大数据治理需要具备的能力和关键技术。

2017-07-20 06:08:04

大数据自服务智能化
每个人都应该知道的25个大数据术语
如果你初来乍到，大数据看起来很吓人！根据你掌握的基本理论，让我们专注于一些关键术语以此给你的约会对象、老板、家人或者任何一个人带来深刻的印象。

2017-07-20 01:59:19

大数据算法数据
大数据时代必须破解的重大现实课题
当今，社会信息化和网络化的发展导致数据爆炸式增长，全球数据量大约每两年翻一番，这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。大数据时代已经到来，大数据渗透到各个行业领域，逐渐成为一种生产要素发挥着重要作用，成为未来竞争的制高点。然而，大数据掀起新一轮生产率提高和生活方式改变的同时，随之而来的是安全挑战，这是我们必须破解的重大现实课题。

2017-07-19 14:40:37

大数据数据隐患数据安全
智能数据变革来临：我为什么看好Chinapex创略模式
在不少人认为这是一个创新的时代，这是一个变革的年代。因为唯有创新与变革，才能给今天的中国社会与经济注入“新动能”。过去的十多年，因为互联网技术和模式的出现，中国社会经济不断创造“新动能”，我们的广大企业积极参与创造了诸多创新奇迹。

2017-07-19 13:59:07

大数据Chinapex创略应用
大数据应用方向思考
本文是作者针对大数据应用方向提出了九大方面的见解。

2017-07-19 11:04:40

大数据大数据应用方向
超实用的数据可视化零基础教程之实战案例篇
将数据可视化后，我们可以发现数据中更大的意义，最重要的还是实践做出来，这篇文章简单的讲解了下可视化的整个过程，我们如何寻找数据，以及做出有意义的可视化图表出来。希望更多的人兴趣，一起来做数据可视化。

2017-07-18 14:40:05

大数据数据可视化
Apache Flume之正则过滤器
在当今的大数据世界中，应用程序产生大量的电子数据 – 这些巨大的电子数据存储库包含了有价值的、宝贵的信息。 对于人类分析师或领域专家，很难做出有趣的发现或寻找可以帮助决策过程的模式。 我们需要自动化的流程来有效地利用庞大的，信息丰富的数据进行规划和投资决策。 在处理数据之前，收集数据，聚合和转换数据是绝对必要的，并最终将数据移动到那些使用不同分析和数据挖掘工具的存储库中。

2017-07-18 14:10:31

大数据Apache Flum过滤器
Python Crawler – 网信贷黑名单数据爬取
现在我要获取的是“姓名、身份证、手机号、微信、支付宝”，这里我使用的是XPATH来获取这些数据，因为这样更简单一些。

2017-07-18 09:15:23

Python Craw数据爬取
如何做好大数据产品设计架构和技术策略？
很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。

2017-07-17 16:06:58

大数据产品设计架构技术策略
银行如何通过大数据预测并防止用户流失？
在现今这个万物互联的时代，在爆炸式的社交媒体中，坏消息的传播速度惊人。经调查，调查显示，有接近63%的用户使用在线个人网络以及社交网站作为获取可靠银行产品信息的来源。并且，有45%的用户会在社交媒体中对他们获得的服务作出评价。因此通过数据，跟踪到用户的想法并及时的作出相应的决策为客户提供更好的服务及合理的定价策略。

2017-07-17 15:02:51

大数据银行用户流失
人工智能和大数据的开发过程中需要注意这12点
人工智能是近年来科技发展的重要方向，在大数据时代，对数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点?

2017-07-17 14:15:43

大数据人工智能注意要点
HBase原理－要弄懂的sequenceId
本文从hbase中非常重要的一个变量(sequenceId)入手，将其所涉及到的WAL模块、Flush模块分别进行了说明。文中只讲了一个大概，很多细节知识并没有深究，有兴趣的同学可以根据文中所讲内容深入源码，相信会比较容易。

2017-07-17 13:59:02

大数据HBase原理sequenceid
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