-
7种不同的使用AI聊天机器人的办法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：75
1.客户服务： 大多数业务因糟糕的客户服务而失败。因此，寻找一些可靠的解决方案来处理您与用户的互动很重要。AI聊天机器人更适合希望企业迅速做出反应的年轻一[详细]
-
人工智能如何缔造自动驾驶数据中心
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：103
人工智能在提升数据中心效率以及扩展业务方面的潜力可分为以下四个主要类别： 电源管理 ：基于人工智能的电源管理有助于优化加热和冷却系统，从而降低电力成本，[详细]
-
5G网络技术将改造企业和未来城市
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：198
在许多国家和地区，Covid-19大流行加速了广泛的5G服务。例如，中国正在依靠新的技术基础设施来增强其经济抵御能力，并减轻大流行对其供应链和物流的影响。 根据[详细]
-
为什么医疗保健提供商要埋头于智能自动化？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：53
智能自动化（IA）是人工智能和自动化的组合体。通过利用这一点，组织可以达到无与伦比的效率、卓越水平，并支持快速的端到端自动化流程。普华永道（PWC）声称，[详细]
-
实用小技巧还能提升PyTorch技能
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：179
PyTorch 是一种非常灵活的深度学习框架，它允许通过动态神经网络（例如利用动态控流如 if 语句或 while 循环的网络）进行自动微分。它还支持 GPU 加速、分布式训[详细]
-
大数据分析，Hadoop够用吗？Facebook数据专家说No
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：137
随着大数据的发展和应用，Hadoop框架受到越来越多的关注和应用。Facebook分析主管Ken Rudin表示，不要小看关系型数据库技术的价值。他认为，Hadoop可能是“大数据”运动的代名词，但它并不是企业从大规模存储的非结构化信息中得到价值的唯一工具。 “ 有很多[详细]
-
大脑光遗传植入让小老鼠一秒变基友
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：139
在老鼠的头骨中嵌入神经植入物，通过激活植入物，老鼠会立即开始互动并成为朋友；当他们关掉植入物后，它们的「友谊」就停止了。 这就是美国西北大学的工程师和[详细]
-
人工智能将给世界带来哪些影响？
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-26 热度：79
GPU和海量的数据增强了计算和处理能力，为现代算法和深度学习带来了显著的变化。在未来几年，我们可以期待看到人工智能技术的重大变化。以下是人工智能正在塑造[详细]
-
全面分析Apache Spark窗口功能
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：190
在此博客文章中，我们将深入探讨Apache Spark窗口函数。 您可能也对我之前有关Apache Spark的帖子感兴趣。 使用Apache Spark开始您的旅程-第1部分 使用Apache Sp[详细]
-
以大数据处理5G科技网络安全的新方向
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：176
伴随5G技术的应用与发展，从智慧城市的水力、电力、政务等公共事业，到个人生活领域的智能医疗设备、自动驾驶汽车等，5G使得城市的生产方式与运转模式面临一次颠[详细]
-
数据管理告捷的最重要举措
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：112
组织最基本的挑战是收集数据，因为它可以以多种形式存在，甚至包括手写文档和个人生成的演示文稿。数据和文档所在的不同来源可能会进一步混淆此过程，这些来源包[详细]
-
2020年大数据给企业带来的5大优势
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：189
为什么小型企业会忽略大数据 当企业管理人员听到大数据这一术语时，他们通常起初对其有些回避，因为他们认为这种技术只适用于谷歌和亚马逊这样的大型企业。并且[详细]
-
几个个用于大数据分析的最好工具
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：63
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大[详细]
-
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（3）：挖掘任务简介、
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：106
首先是挖掘任务： 思路明天写。。。。。[详细]
-
如何做数据分析挖掘—以电信行业为例
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：184
摘要：本文以电信行业为例讲述如何做数据分析挖掘。 ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? 来源：豪研呓语 版权声明： 本公众号的内容部分来自互联网，转载请注明原文链接和作者，如有侵权或出处有误请联系我们。 官方网站： 数据分析网[详细]
-
商业智能BI推动制造业智能化转型
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：96
制造业是我国国民经济的支柱产业，是我国经济增长的主导部门和经济转型的基础，如今我国制造业面临技术工艺不精、缺乏市场意识、商贸流通环节多、物流成本大、仓储效率低下的问题，正处在转型的特殊时期。 内忧： 从企业信息化管理角度来看，我国制造企业由[详细]
-
挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（2）：从DBLP数据集中
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：161
上篇文章：http://www.voidcn.com/article/p-nsbrwwsu-zv.html?（挖掘DBLP作者合作关系，FP-Growth算法实践（1）：从DBLP数据集中提取目标信息（会议、作者等）） 大家反映代码不能用，主要是太慢了，好吧，我也承认慢，在内存构造树，肯定的！ 这次给出另外[详细]
-
[BZOJ2456]mode（数据处理+卡内存）
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：87
题目描述 传送门 题解 卡内存，谁知道连iostream和ctring都不能开= =，涨姿势= = 注意这里众数的概念：大于 n div 2 那么每次把不同的两个数相抵消，最后剩下的那个一定是“众数”。 代码 #includecstdio using namespace std ; int n,num,ans,x; int main()[详细]
-
HDU 1002 A + B Problem II(大数加法,C,Java两个版本)
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：194
?? A + B Problem II Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)????Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 300365????Accepted Submission(s): 57917 Problem Description I have a very simple problem for you. Given two intege[详细]
-
大数 a+b 和 a-b
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：105
a+b和a-b 时间限制:? 1 Sec?? 内存限制:? 128 MB 提交:? 27?? 解决:? 10 [ 提交][ 状态][ 讨论版] 题目描述 给你两个数a和b，让你计算a和b的和或者差。 输入 有t组数据，每组数据输入一个正数a，接着输入一个符号（'+'或者'-'），再输入一个正数b。注意：a和[详细]
-
电信行业的BI应用
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：108
截至2015年年底，我国三大运营商的移动用户数达到13.1亿户，4G /3G用户累计达到8.09亿户，再次创下新高。从三大运营商的年度财报来看，在具体业务方面，三大运营商的数据流量业务带来的收入均已超过语音业务，成为拉动收入增长的主要动力。此外，移动互联网[详细]
-
大数乘法，并对结果取模
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：162
long long mul_mod(long long a,long long b,long long m) //a个b相加，结果对m取模{ long long t=0; while(b) { if(b1) { t+= a%m; t%=m; } a=1; b=1; a%=m; } return t;} 如果a与b十分大时，就必须采用这个方法了，背下。[详细]
-
大数相乘算法 List实现
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：122
写在前面 周五腾讯模拟笔试（2016.03.25），出了个题，关于大数相乘的问题。这样的题以前也有，网上也有很多实现代码（笔者写完算法后搜索了一下，确有很多，并未细看，并不知道是否有和笔者相同的解决方案）。笔者将算法用java实现，写出来给各位参考一下，[详细]
-
《MySQL必知必会学习笔记》：数据处理函数
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：127
数据处理函数 大多数SQL实现支持以下类型的函数 1、用于处理文本（如将字符转换为大写或小写）的文本处理函数 2、用于在数值数据上进行算术操作（如返回绝对值、进行代数运算）的数值函数。 3、用于处理日期和时间值并从这些值中提取特定成分（例如：返回两[详细]
-
数据分析中缺失值的处理方法
所属栏目：[大数据] 日期：2021-05-25 热度：142
1、 缺失值的分类 按照数据缺失机制可分为： (1) ??? 完全随机缺失 (missing completely at random,MCAR) 所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关 , 也与未观察到的数据无关 . (2) ??? 随机缺失 (missing at random,MAR) ? ? ?? 假设缺失数据发生的概[详细]
