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• 滴滴大数据资产治理实践
  一、滴滴大数据资产管理平台首先让我们来了解一下滴滴数据体系，以及资产管理平台在这个体系中的定位。1. 滴滴数据体系从下往上，最底层是数据底座，包括数据存储、数据计算、实时查询、消息中间件、调度等部分。其上是中间层，数据梦工厂，是数据一站式开发平台，提供数
  2024-03-26大数据0168
• 这是我见过最精准的预测模型
  “预测得不准！”是数据分析领域的终极难题了。讲预测的算法有一大堆，然后遇到现实基本上都被锤成渣渣，业务方怎么都不满意。到底该怎么破局？一、预测算法的本质从本质上看，预测算法只有2大类：1、基于时间序列的。平滑：用于相对平稳的数据。自回归：用于趋势性递增、递减的数据
  2024-03-26大数据0171
• 为什么AI小模型才是最好的答案
  AI大模型，特别是基于深度学习的模型，在许多领域都有着广泛的应用前景。这些领域包括但不限于医疗、金融、工业、教育、智慧城市等。随着技术的不断进步和应用的深入，AI大模型将在更多领域发挥重要作用，为人类社会的发展做出更大的贡献。
  2024-03-25AI人工智能0244
• 为何大语言模型不会取代码农？
  生成式人工智能（GenAI）会取代人类程序员吗？恐怕不会。不过，使用GenAI的人类可能会取代程序员。但是如今有这么多的大语言模型（LLM），实际效果不一而足。如果您在努力跟上所有LLM，并非只有您一个人。我们目睹一场激烈的LLM竞赛。单单谷歌的GenAI产品就已
  2024-03-25AI人工智能0258
• 2024年及以后影响数据中心的主要趋势和技术
  Omdia研究总监Vladimir Galabov详细分析了全球数据中心的最新趋势以及他对该行业2024年的预期。Galabov首先解释了数据中心是一股“向善的力量”，但我们需要更好地让世界知道这一点。有许多趋势和技术在全球范围内影响着数据中心。其中包括实现可持
  2024-03-25服务器0153
• 八个常见的数据可视化错误以及如何避免它们
  在当今以数据驱动为主导的世界里，清晰且具有洞察力的数据可视化至关重要。然而，在创建数据可视化时很容易犯错误，这可能导致对数据的错误解读。本文将探讨一些常见的糟糕数据可视化示例，并提供如何避免这些错误的建议。本文总结了8个数据可视化的典型错误，在日常工作中我们应该尽
  2024-03-25大数据0328

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