那个，要不要关注我一下。。。1. 图像识别与定位图像的相关任务可以分成以下两大类和四小类： 图像识别，图像识别+定位，物体检测，图像分割。 图像的定位就是指在这个图片中不但识别出有只猫，还把猫在图片中的位置给精确地抠出来今天我们来讲一讲如何神经网络来做图像识别与定位。图像的识别： 可以看成是图像的分类》C个类别 输入：整个图片 输出：类别标签（每个类别会有一个概率，选出概率最大的标签） 评估标准：

数仓（一）简介数仓，OLTP和OLAP数仓（二）关系建模和维度建模数仓（三）简析阿里、美团、网易、恒丰银行、马蜂窝5家数仓分层架构数仓（四）数据仓库分层数仓(五)元数据管理系统解析数仓（六...

女生真的比男生脱单难吗？现在真的流行姐弟恋吗？这是个看脸的社会吗？学历越高越容易脱单吗？平台上每人平均可以收到多少个“想认识”申请？什么类型的男女生最受欢迎？……相信你也好奇这些问题，今...

来源：阿里巴巴大数据计算全文共3547个字，建议10分钟阅读大家好，我是一哥。之前我也做过一些OLAP的选型对比《OLAP计算引擎怎么选？》，今天再给大家分享一篇。本篇内容将通过六个部分来介绍开源大数据OLAP引擎最佳实践。一、开源OLAP综述二、开源数仓解决方案三、ClickHouse介绍四、StarRocks介绍五、Trino介绍六、客户案例01开源OLAP综述如今的...

‍‍来源：数据学堂‍‍“数据岗的核心职能，在于产出数据资产，提升信息的价值密度。”而指标体系就是一个组织最为重要的数据资产。那么：（1）为什么指标体系这么重要？（2）什么是指标体系？（3）指标体系的衡量标准是什么？（4）如何去搭建一套好的指标体系？只要弄清楚了这4个问题，指标体系的搭建工作就迅速地开展、快速地落地，精准地产生业务价值。以上是对于数据同学而言的工作。此外，对于指标体系的使用者而，例如

图：企业架构方法论数字化转型绝不是单纯的技术问题，而是不同规模、目标的企业，要面对的不同层次、不同繁简的历史、政治、经管和技术的综合问题。对这些问题的思考总结而成的核心战略，需要通过“价值链”的方式，分解为企业在各价值创造环节需要形成的战略能力。而这些高阶的战略能力，通过业务架构落实到具体的业务中，继而通过企业架构，由业务侧传导到技术侧，完成业务和技术深度融合的数字化转型。这离不开企业架构方法论的

前言，学大数据要先换电脑：保证电脑4核8G内存64位操作系统，尽量有ssd做系统盘，否则卡到你丧失信心。硬盘越大越好。1，语言要求    java刚入门的时候要求java...

选自efavdb作者： Jonathan Landy机器之心编译参与：白悦、蒋思源高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函

工业数据是指工业企业在开展研发设计、生产制造、经营管理、应用服务等业务时，围绕客户需求、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、销售、交付、售后、运维、报废或回收等工业生产经营环节和过程所产生、采集、传输、存储、使用、共享的数据。随着工业企业数字化进程不断深化，工业数据作为新的生产要素，贯穿于工业全流程，其地位和重要性不言而喻。然而，随着工业企业组织模式、生...

机器学习正在席卷全球，许多使用规则引擎做出业务决策的公司开始利用它。然而，这两种技术针对不同的问题。规则引擎用于执行需要 100% 精度的离散逻辑。另一方面，机器学习专注于获取大量输入并尝试预测结果。了解这两种技术的优势非常重要，这样您才能确定问题的正确解决方案。在某些情况下，不是其中之一，而是如何将两者结合使用以获得最大价值。业务逻辑、计算和工作流程让我们首先从了解业务逻辑开始。多年来，我一直在