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自动驾驶还要多久才能真正实现?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-26 热度:67
近日,一则关于某新势力的车辆在智能驾驶辅助功能开启状态下出现严重车祸(请原谅我用这么长的句子来描述这起车祸,因为我实在不希望惹上任何的麻烦)的新闻刷爆了网络,让大家又再一次关注自动驾驶的技术发展和相关的社会问题。 关于这起事故,从网络上可以[详细]
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整理了27个Python人工智能库,建议收藏!
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-26 热度:129
1、Numpy NumPy(Numerical Python)是 Python的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库,Numpy底层使用C语言编写,数组中直接存储对象,而不是存储对象指针,所以其运算效率远高于纯Python代码。 我们可以在[详细]
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全面分析四大自动驾驶策略
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-26 热度:183
导读 当前自动驾驶的策略研究还停留在具体场景执行具体策略,清华大学的研究人员在交通领域的顶会发表了一篇全面的综述,从更高级的角度分析自动驾驶策略。 当自动驾驶遇见会车,应该抢先通过,还是等待让行? 自动驾驶的策略一直是该领域的核心问题,即在交[详细]
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2023年十大人工智能技术将发生转变
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-26 热度:171
五年前,自动驾驶汽车的想法还只是一个幻想。现在它们已经成为现实,尽管还有很多东西正在酝酿中。技术瞬息万变,人工智能也不例外。由于人工智能技术所具有的预测能力和提供的便利,人们正在迅速适应它。企业也同样对此趋之若鹜,要么是希望通过改善整体性[详细]
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人工智能会改变供应链吗?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-26 热度:183
物流业占全球GDP的12%,并以每年5%的复合年增长率增长。根据这些预计,到2023年,全球物流支出将飙升至15万亿美元以上。这些预估数字加上全球疫情造成的供应链成本飙升,增加了对创新技术的需求,以提高效率和降低供应链成本。 但什么是供应链呢?在其最简单[详细]
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2022 年量子人工智能深度指南
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-26 热度:138
量子计算和人工智能都是变革性技术,人工智能很可能需要量子计算才能取得重大进展。人工智能虽然用经典计算机产生功能性应用,但受限于经典计算机的计算能力。量子计算可以为人工智能提供计算提升,使其能够解决更复杂的问题和AGI(通用人工智能)。 什么是[详细]
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量子计算比人工智能更危险?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-26 热度:50
今天的人工智能就像回形针一样具有自我意识。尽管大肆宣传例如谷歌工程师奇怪地声称他的公司的人工智能系统已经活了起来,以及特斯拉首席执行官埃隆马斯克的推文预测到 2029 年计算机将拥有人类智能,但这项技术仍然无法完成简单的日常任务。这其中包括驾驶[详细]
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量子计算如何帮助缓解全球气候变化?
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-26 热度:102
什么是量子计算? 我们日常生活中使用的经典计算机对人类的发展是有益的。然而,它们正慢慢地被越来越复杂的机器所取代。 经典计算机无法解决的一个问题是优化。例如,有多少种可能的组合来配置 10 个人围着一张桌子的座位?答案是相当于大约 360 万个组合。[详细]
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几个好使常见的大数据分析模型
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-25 热度:185
互联网打工人来说,数据分析是一项必备技能!花了这么多钱,营销效果到底达到没有?什么样的功能才能真正戳中用户的痛点? 1. 事件分析 干啥的: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。 怎么用:追踪或记录的用户行为或业务过程,如用户注[详细]
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大数据项目可能出错的几种方案
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-25 热度:156
大数据项目的低成功率是过去10年中一个持续存在的问题,与之类似的是:人工智能项目中也出现了相同类型的问题。虽然100%的成功率不是一个可以实现的目标,但用户可以进行一些调整以从数据投资中获得更多收益。 一个重要原因是缺乏数据集中化,这抑制了公司从[详细]
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MPP与Hadoop 两种主流大数据系统架构有什么差别
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-25 热度:55
同样都可以处理大规模数据的MPP数据库架构与Hadoop体系架构属于不同的技术体系,二者没有直接的相关性,却常常被放在一起进行比较。 1. 设计思路对比 两类系统运行的硬件架构是相同的,都是普通服务器组成的集群,但从资源管理角度来说,它们并行化软件实现[详细]
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为什么大热的数据可视化行业 我不提议轻易入行
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-25 热度:154
这两年互联网行业在 C 端市场上的增长已经不足以吸引大众和投资者的视线,B 端作为一个新的热点开始被追捧。 各种让人眼花缭乱的图例和技术应用解说,很容易让我们产生未来已经加速向我们走来的 幻觉,此时不抓紧时代的机遇投身数字化界面的设计,更待何时?[详细]
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数据指标 VS 标签体系 到底有啥区别 总算讲清楚了
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-25 热度:176
实际上,标签和指标一样,是数据分析的左膀右臂,两者同样重要。实际上,很多人分析不深入,就是因为缺少对标签的应用。今天系统的讲解下。 那如果做得好的话,标签能发挥啥作用呢? 一:查询信息。这是最普遍的场景了。大量的一线工作人员会有需求,比如客[详细]
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为什么完善数据供应链是一种责任
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-25 热度:103
如今,企业拥有比以往任何时候都要多的数据,数据架构师、分析师和数据科学家在所有业务职能部门中变得越来越普遍。然而,随着企业招募经验丰富的分析师以利用数据做出更好的决策,他们往往无法改善数据供应链和由此产生的数据质量。如果没有可靠的数据供应[详细]
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2022大数据十大关键词 重磅公布
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-25 热度:54
大数据几大关键词是基于我们长期对于产业的研究观察,以及与一线专家的研讨交流完成。如图所示,本年度十大关键词涉及数据从计算机语言到成为生产要素的全生命周期,包括 【数据资源化】,即数据从计算机语言到成为可被人类识别的信息 【数据治理】,即将散[详细]
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数据解析如何赋能销售
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-25 热度:132
数据助力业务大号口喊了很多年,可一提到数据分析,人们习惯性的依然讲的是:excel,python,sql,依然是数据清洗、数据计算、可视化。到底业务部门需要啥样的数据分析,很少有人认真讨论。今天我们就拿销售举个例子,具体看看到底啥样的数据分析有用。 1.让[详细]
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总做描述性统计 深入的数据分析到底咋办
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-25 热度:57
经常有同学抱怨:感觉平时做的都是描述性统计,同比、环比,深入的数据分析到底怎么做?今天系统地讲解一下。 举个简单的例子,让分析:为啥业绩下降了。很多同学的做法,就是拿本月和上月做对比,然后分产品、地区、分公司等维度做交叉。最后发现:A产品业[详细]
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怎样改善数据供应链的成果
所属栏目:[大数据] 日期:2022-08-25 热度:103
如今,企业拥有比以往任何时候都要多的数据,数据架构师、分析师和数据科学家在所有业务职能部门中变得越来越普遍。然而,随着企业招募经验丰富的分析师以利用数据做出更好的决策,他们往往无法改善数据供应链和由此产生的数据质量。如果没有可靠的数据供应[详细]
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Kafka 万亿级消息实践之资源组流量掉零故障排查分析
所属栏目:[大数据] 日期:2022-07-01 热度:96
Kafka 万亿级消息实践之资源组流量掉零故障排查分析: 一、Kafka 集群部署架构 为了让读者能与小编在后续的问题分析中有更好的共鸣,小编先与各位读者朋友对齐一下我们 Kafka 集群的部署架构及服务接入 Kafka 集群的流程。 为了避免超大集群我们按照业务维度[详细]
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用Elastic Block Store EBS 改善性能和数据可用性
所属栏目:[大数据] 日期:2022-07-01 热度:99
如今,许多数据库即服务(DBaaS)解决方案将计算层和存储层分开来,比如包括Amazon Aurora和Google BigQuery。由于数据存储和数据复制可以由现有服务来处理,DBaaS无需担心这种复杂性,这种解决方案很有吸引力。然而,这种设计的性能有时可能不如传统方式:[详细]
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大数据依赖不可取
所属栏目:[大数据] 日期:2022-07-01 热度:70
当下没有人会忽视大数据的重要作用。在生活的一切方面,大数据都潜在地发生着作用,特别是在管理层面,大数据已经成为重要的辅助工具。站在当前的角度来看,没有大数据,经济社会管理工作几乎就没有办法正常进行。 对传统统计数据的依靠和对现代大数据的依赖[详细]
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区块链为大数据分析提供机会
所属栏目:[大数据] 日期:2022-07-01 热度:51
大数据能够获得实践应用并被各行各业青睐,最重要的原因还是大数据分析得出的结论具有指导意义,能够为行业决策提供数据统计基[详细]
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技术迷途者指南 我有问题 你有解吗
所属栏目:[大数据] 日期:2022-07-01 热度:142
在日常工作中,我们可能会遇到各种技术问题,比如运维、开发、框架、操作系统等领域,不同的技术人,碰到的难题也不尽相同。为了帮助大家更好的解决问题,51CTO技术交流群针对一些技术问题展开了深入的讨论交流。51CTO对其中精彩问答进行了整理,并通过文章[详细]
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挖掘互联网开放数据可带来巨大商业价值
所属栏目:[大数据] 日期:2022-07-01 热度:178
星巴克的门店选址方法 20世纪80年代末,美国星巴克公司董事会名誉主席霍华德舒尔茨(Howard Schultz)曾经在西雅图总部组建地产团队,专门研究咖啡门店的选址。 他们除了有着专业的地产团队外,还有地理信息系统进行数据化分析,从而决定开店位置和营销方式,[详细]
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2022年优秀预测分析工具和软件
所属栏目:[大数据] 日期:2022-07-01 热度:113
数据管理一直是企业面临的挑战。随着新的数据源不断涌入,使用合适的工具比以往任何时候都更为关键。预测分析工具和软件是完成这项任务的最佳解决方案。数据专家和商业管理者必须能够组织和清理数据,以启动这一进程。随后是对数据进行分析,并与同事分享结[详细]