...作为一名数据科学家,在我们讨论如何通过正确的提问对问题进行定义前,让我们首先看到为什么提出正确的问题是如此重要。 在我的第一份数据科学实习中,我对这个项目非常兴奋,只是想尽快动手,而没有弄清楚全局情况...
...因: 1.数据科学不仅仅是预测 Kaggle主要针对预测相关的问题。然而许多现实问题是与预测无关的。 例如,许多公司都想知道用户流失的最常见途径。这些类型的问题需要了解不同的数据类型和用户接触点,例如web导航、计费、...
...的数据同步理念,数据同步的架构演进,数据同步的细节问题。野狗官博:https://blog.wilddog.com/野狗官网:https://www.wilddog.com/公众订阅号:wilddogbaas 以下为演讲实录: 可能大家在实际的应用场景中不使用数据同步的业务模式,但...
...程同时操作同一个数据,会产生资源争抢,数据一致性的问题。 如果只有一个数据库服务器,数据一致性问题也就不存在了。 可是,随着系统访问量、数据量的不断增长,数据库出现多个服务器,又出现缓存服务,又要拆分数...
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...3 系统架构图 计算能力下沉早期的EagleEye在链路跟踪以及数据统计都是基于明细日志完成,实时采集全量的明细日志并在流计算中做聚合,随着业务量的增长,日志的数据量也在急剧上升,计算量也随之线性增长,资源消耗较高...
导语 隐形隐私泄漏问题一直我们乃至全球最难解决的问题,数据安全不止是一个企业发展的核心关键,更关系到企业单位的生死存亡,企业单位重要客户信息泄露并在市面上大肆流通发生之后我们在想尽各种方法亡羊补...
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ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
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大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...