引言： 在数字时代，数据被认为是新的石油，而大数据则是数据世界的燃料。大数据分析正在改变我们的生活方式、业务运营和决策制定。本文将深入探讨大数据的概念、应用、技术和挑战，以及它对不同领域的影响。1. 什么是大数据？大数据是指规模庞大、多样性、高速度和复杂性的数据集。它们通常无法通过传统数据处理工具来处理和分析。大数据的三个关键特征是：体积（Volume）： 大数据通常包含巨大的数据量，从千兆字节到
原创
2023-09-29 23:57:49
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金融大数据革命-eXtremeDB金融数据库-基于矢量的统计函数的流水操作实现内存分析简介对于当今自动化资本市场的底层软件来说，其关键任务是管理与交易和报价相关的市场数据，其中包括用于算法交易、风险管理以及订单匹配与执行的应用系统。降低上述系统时延能够获得竞争的优势，因此业界迫切期待能够有效提高市场数据管理速度的技术。市场数据通常以时间序列的形式出现，也就是在一段时间内对某个值的重复计量。数据库管
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精选
2013-10-28 12:10:16
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大数据分析使电影和音乐推荐更加精准和个性化。从传统协同过滤到深度学习，多种技术可组合使用。未来趋势包括多模态学习、强化学习和隐私保护技术。
数据驱动下的教育革命——为罗清红先生新书作序
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2021-07-27 11:17:42
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充分享受了互联网时代发展红利的人们，再也不愿意去用区块链的眼光来看待区块链，他们仅仅只是愿意用互联网的眼光来定义区块链。于是，区块链开始陷入到了互联网的怪圈里。纵然是在经历了大洗礼、大洗牌的当下，区块链市场当中依然充满了投机者与鼓吹者。剖析他们的心理，很容易发现，暴富是他们之所以会关注区块链的原因所在。然而，需要明确的是，尽管区块链可以实现暴富，但是，这种暴富是建立在以区块链技术为基础的新世代来临的基础之上的，并非仅仅只是以区块链为噱头和概念的资本玩法。这似乎早就注定了他们会失败。因为这样一种玩法.
原创
2021-08-26 10:33:44
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量化交易是通过数学模型和算法分析市场数据，自动执行交易决策的过程。人工智能（AI）技术，尤其是机器学习和深度学习，能够处理海量金融数据，挖掘复杂模式，优化交易策略。金融市场的非平稳性和噪声数据是AI量化交易的主要挑战。数据预处理是量化交易的基础，涉及缺失值填充、标准化、去噪等步骤。常见的算法包括随机森林、梯度提升树（GBM）和长短期记忆网络（LSTM）。AI与金融大数据的结合正在重塑量化交易领域，通过持续优化算法和基础设施，未来将实现更高精度和适应性的交易系统。回测是验证交易策略性能的关键步骤。
通过分析海量患者数据，AI能够识别复杂模式，提供精准诊断建议并预测疾病风险。这种技术整合使个性化医疗成为可能，从基因组学到电子健康记录，数据驱动的洞察力正在重塑临床决策流程。脱敏技术保护患者隐私，同时保留数据临床价值。神经网络架构特别适合处理多模态医疗数据，包括影像、实验室结果和临床记录的组合。联邦学习技术在保护数据隐私前提下，实现跨机构模型协作训练。交叉验证策略需要考虑医疗数据的时序特性，避免数据泄漏导致乐观偏差。可解释AI技术增强临床信任度。注意力机制突出影响诊断的关键数据片段，使模型决策过程透明化。
无线互联是一场革命如何被推荐？7月,Android上的
原创
2023-07-31 21:58:34
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大数据入门：从零开始理解数据革命（从基础概念到技术生态，快速掌握大数据核心知识）一、为什么需要大数据？——数据革命的驱动力数据爆炸时代全球每天生成 2.5万亿字节 数据（相当于5000万部蓝光电影）。数据来源：社交媒体（Twitter/Facebook）、物联网设备（智能家居）、企业系统（ERP/CRM）等。传统技术的瓶颈关系型数据库（如MySQL）无法高效处理 PB
开源的数据处理平台凭借其低成本、高扩展性和灵活性的优势已经赢得了多数网络巨头的认可。现在Hadoop将进入更多企业。IBM将在明年推出内置NoSQL技术的DB2旗舰级数据库管理系统。上个月Oracle和Microsoft也分别透露了将计划在明年发布基于Hadoop的产品。两家公司都计划提供协助部署服务和企业级支持。Oracle已经承诺将会在大数据设备中预装Hadoop软件。大数据革命正以Apache Hadoop为中心如火如荼的进行着。自从开源分布式数据处理平台在5年前发布时讨论之声就不绝于耳。但在过去的18个月中，Hadoop赢得了客户的认可，并得到众多商业化的支持以及众多数据库和数据集成软
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2011-11-15 09:34:00
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一、传统 Java 在云原生时代的“三大原罪”问题表现云原生场景下的影响1. 启动慢Spring Boot 平均 5-15 秒K8s 扩容延迟，Serverless 冷启动超时2. 内存高常驻内存 500MB+成本飙升，边缘设备无法运行3. 镜像大基础镜像 + JAR = 300MB+拉取慢，CI/CD 效率低? 在 AWS Lambda、阿里云 FC 等 Serverless 平台，
开源的数据处理平台凭借其低成本、高扩展性和灵活性的优势已经赢得了多数网络巨头的认可。现在Hadoop将进入更多企业。IBM将在明年推出内置NoSQL技术的DB2旗舰级数据库管理系统。上个月Oracle和Microsoft也分别透露了将计划在明年发布基于Hadoop的产品。两家公司都计划提供协助部署服务和企业级支持。Oracle已经承诺将会在大数据设备中预装Hadoop软件。大数据革命正以Apa
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2022-12-05 12:41:17
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在中国互联网行业里面，任何一家成名立万的互联网公司都或多或少地有美国“亲戚”。三大门户自不必说，搜狐在创始之初拷贝雅虎的名字，即为一明例。其后，在电子商务领域，ebay的成功，促成了易趣的问世，然而最后成就的却是淘宝。百度更不用说，复制的是谷歌的模式，翅膀还没有长硬的视频网站，则是YouTube的儿孙，企业即时通讯FreeEIM则是有点OM的样子。
原创
2009-12-09 15:41:06
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人工智能技术通过处理智能电网产生的大数据，在电力分配和调度中发挥着关键作用。从负荷预测到故障检测，从需求响应到安全分析，AI算法为电网运营提供了智能化解决方案。随着技术进步，人工智能将在构建更高效、更可靠、更可持续的电力系统中扮演越来越重要的角色。
现代制造环境中部署了大量传感器，包括温度传感器、振动传感器、视觉传感器等，它们实时采集设备运行状态、环境参数和生产数据。传感器大数据为人工智能提供了丰富的信息源，结合机器学习算法，能够实现设备预测性维护、生产流程优化、质量控制等目标。特征工程涉及提取统计特征（均值、方差）、频域特征（傅里叶变换）以及时间序列特征（滑动窗口统计）。采用监督学习（如随机森林、XGBoost）或无监督学习（如聚类、异常检测）建模设备健康状态。强化学习可用于动态调整生产参数（如温度、压力），以最大化良品率或最小化能耗。
事实上
原创
2023-03-23 16:02:17
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据中研普华专家所撰写的《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，总的来说，医疗大数据应用主要体现在临床操作、研发、新的商业模式、付款/定价、公众健康五大领域，在这些场景中，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用。医疗大数据的应用对于临床医学研究、科学管理和医疗服务模式转型发展都具有重要意义，而大数据技术的运用前景是十分光明的。目前已经把健康大数据上升为国家战略
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2023-09-04 15:14:40
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文章目录主数据管理元数据管理数据标准数据质量管理数据安全管理数据计算管理数据存储管理 什么是数据治理,数据治理包含哪些方面？大数据时代的到来，给了我们很多的机遇，也有很多的挑战。最基础的调整也是大数据的计算和管理，数据治理是一个特别重要的大数据基础，他保证着数据能否被最好的应用，保证着数据的安全，治理等。那么数据治理到底能治什么，怎么治？ 数据治理主要包含七个方面。主数据管理即数据本身的管理，
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2023-08-28 17:15:01
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量：数据量(Volume)、处理速度( Velocity)以及数据种类(Variety)
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2023-04-03 20:35:55
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