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大数据应用：10大行业应用痛点及解决策略
然而，更重要的是，当涉及到大数据时，你所在的位置是在哪里，你很可能会发现你处于以下几种情况之一： 想要弄清楚大数据中是否存在真正的价值; 评估市场机会的规模; 开发使用大数据的新服务和产品; 已经使用大数据解决方案重新定位现有的服务和产品以利用大数据 本文分析10个使用大数据的垂直行业，这些行业面临的挑战以及大数据如何解决这些问题。 1. 银行业与证券业 一项研究对10个顶级投资和零售业务银行的16个项目进行了调查，结果显示：行业的挑战包括：证券欺诈预警，超高频金融数据分析，信用卡欺诈检测，审计跟踪归档，企业信用风险报告，贸易可见度，客户数据转换 金融市场的零售商，大银行，对冲基金和其他所谓的“大男孩”使用大数据进行高频交易，交易前决策支持分析，情绪测量，预测分析等方面的交易分析。 大数据在政府中的应用 在公共服务方面，大数据应用范围非常广泛，包括能源勘探，金融市场分析，欺诈检测，健康相关研究和环境保护。
2K70发布于 2018-01-11 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：大模型性能评估指标：CLUE任务与数据集详解.10
典型数据集：TNEWS：新闻文本分类，包含15个新闻类别IFLYTEK：应用描述分类，涵盖200+个应用领域技术要点：1. 规则引擎：建立可配置的一致性规则库相似度检测：使用文本相似度算法识别相似内容逻辑验证：基于领域知识的逻辑约束检查趋势分析：监控标注质量的时间变化趋势2.2 多样性考虑2.2.1 领域覆盖广泛确保数据集涵盖目标应用场景可能涉及的所有相关领域 ] # 只显示前10个类别 scores = [f1_scores[label] for label in labels] # 创建热力图数据 ，更为产业应用建立了可靠的质量保障体系。 随着人工智能技术的不断演进，CLUE基准也将持续完善，更好地服务于大模型的研发和应用。 正如一句古语所说："工欲善其事，必先利其器。"CLUE基准就是我们评估和提升大模型能力的利器。
46032编辑于 2026-02-07 - 来自专栏我和未来有约会
构建Flex应用的10大误区
在这篇新闻中，Adobe的James Ward与InfoQ.com一起为你带来了Flex的另一种10大（Flex最新的10大）。 例如，Flex开发者应使用矢量图向用户提供数据的可视化表示，以及对于富应用流的高级控制。 使用XML而不是其他更优化的协议导致应用变慢 Flex向开发者提供了多种选择以在Flex客户端和服务器之间进行数据传输，包括AMF3、XML、SOAP及直接的HTTP请求。 10. 没有准备离线应用。 RIAs的传统模型在于浏览器。然而像Adobe AIR和Google Gears这 样的技术使得应用可以离线运行。 为了使应用既支持离线，也支持在线，那就很有必要提前决定某些业务逻辑的位置。 查看InfoQ.com上有关Flex的内容以了解更多。
1.4K100发布于 2018-01-16 - 来自专栏喔家ArchiSelf
大模型应用设计的10个思考
基于大模型的应用设计需要聚焦于所解决的问题，在自然语言处理领域，大模型本身在一定程度上只是将各种NLP任务统一成了sequence 到 sequence 的模型。 通过这些通用模式的应用，不仅提高了工作效率，还能轻松产生有价值、与众不同的结果。这种权衡精准性与交互消歧的策略，无疑是基于大模型应用设计中的重要思维方式。 5 数据质量至上，LLM的应用与高质量数据息息相关 大模型确实展现出了非凡的能力，如同“受过良好教育的”个体，但在实际应用中，它们仍然缺乏某些背景和主动性。 10. 识别边界，不要认为大模型无所不能 大语言模型的能力确实令人惊叹，它们可以处理和解析大量的文本数据，生成有逻辑和连贯性的文本，甚至在某些任务上超越了人类的表现。 这样，才能更好地利用这些模型，推动基于大模型应用的健康发展。
61910编辑于 2023-12-04 - 来自专栏喔家ArchiSelf
大模型应用的10个架构挑战
基于笔者近年来的探索与实践，这里列举了面向大模型应用系统架构设计的10个挑战。 1. 生产环境的挑战——推理框架的选择 对于大模型应用而言，生成环境的运行时是一个推理架构。 数据依赖挑战—— 数据流水线的构建 数据是LLM开发的支柱，面向数据的有效管理对于开发准确可靠的大模型应用至关重要。 尽管我们已经有了一些探索，例如《大模型应用的10个架构模式》(https://mp.weixin.qq.com/s? 虽然大模型在人工智能领域具有广泛的应用前景，但并不是所有场景都适合使用大模型。在设计系统架构时，我们需要根据具体需求和技术挑战来判断是否需要引入大模型，以确保系统的高效性和可靠性。 10. 创建、部署和管理这些复杂的大模型应用充满了复杂性，包括需要大量的计算资源，管理大量的数据集，并遵守道德标准。
1.2K10编辑于 2024-12-24 - 来自专栏凹凸玩数据
盘点 10大 数据库！
大家好，我是小五 DB-Engines 最近发布了 2021 年 9 月份的数据库排名。该网站根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名，实时统计了 378 种数据库的排名指数。 前 30 名的排行情况详见下图，前10大数据库 用线段做了分割。同时在文末，会免费赠送给大家一些数据库书籍！ 跌幅榜情况 较去年同期，本月三霸主集体暴跌再次霸占了“同期跌幅榜”。 虽然各大开源类数据库百花齐放，然而，在 DB-Engines 全球数据库排行榜上，Oracle 和 MySQL 依然是世界上最受欢迎的商业和开源类数据库，而且领跑优势还在继续扩大。 小众数据库不可小觑 数据库相关从业人员可以将 DB-Engines 数据库排名作为参考，大数据时代发展速度之快超乎我们的想象，新的数据库产品仍然在不断诞生，如果你的需求比较特殊，大众数据库产品无法很好地满足你 每天数据增量十多亿，近百万次查询请求。 快手内部也在使用 ClickHouse，存储总量大约 10PB， 每天新增 200TB， 90% 查询小于 3S。
2.5K10发布于 2021-10-18 - 来自专栏喔家ArchiSelf
大模型应用的10种架构模式
作为一位老码农，我在这里整理总结了一些针对大模型应用的设计方法和架构模式，试图应对和解决大模型应用实现中的一些挑战，如成本问题、延迟问题以及生成的不准确性等。 面向微调的分层缓存策略模式 我们将缓存策略和相关服务引入到大模型应用架构中，可以成功地解决成本、数据冗余以及训练数据等组合问题。 所使用的是向量数据库，并在提示阶段进行检索，以检查短期记忆，并通过最近邻搜索来定位关键的“事实”。有一个遵循这种模式的开源解决方案是MemGPT。 10. 没有结束 老码农认为，这些大模型应用的架构模式不仅仅是一种范式，很可能成为未来智能系统赖以成长的框架。 我希望能够持续更新本系列，也希望对此有兴趣的朋友联系我， 共同研究探索，致力于大模型应用的架构模式。
5.1K11编辑于 2024-04-03 - 来自专栏TechLead
大模型应用曙光 - 10X压缩技术
拥有10+年AI领域研究经验、复旦机器人智能实验室成员，国家级大学生赛事评审专家，发表多篇SCI核心期刊学术论文，上亿营收AI产品研发负责人。 如何在不牺牲性能的情况下将大语言模型缩小十倍？ 虽然LLM的巨大规模赋予了它们在各种用例中的出色性能，但这也在其应用于现实世界问题时带来了挑战。在本文中，我将讨论如何通过压缩LLM来克服这些挑战。 这是减少模型计算需求最快且最简单的方法之一，因为它不需要额外的训练或数据标注。 最近的蒸馏应用完全摒弃了logits的需求，而是通过教师模型生成的合成数据进行学习。 接下来，我们可以在独立的验证集上评估模型，即未用于训练模型参数或调整超参数的数据。
48810编辑于 2024-09-24 - 来自专栏深度学习与python
大模型应用的 10 种架构模式
作为一位老码农，我在这里整理总结了一些针对大模型应用的设计方法和架构模式，试图应对和解决大模型应用实现中的一些挑战，如成本问题、延迟问题以及生成的不准确性等。 1. 面向微调的分层缓存策略模式 我们将缓存策略和相关服务引入到大模型应用架构中，可以成功地解决成本、数据冗余以及训练数据等组合问题。 混合规则模式 许多现行的商业系统和企业应用在一定程度上仍然依赖于基于规则的架构。通过将大模型与基于规则的逻辑结合，我们能够融合结构化的精确性，旨在创造出既富有创意又遵循规范的解决方案。 所使用的是向量数据库，并在提示阶段进行检索，以检查短期记忆，并通过最近邻搜索来定位关键的“事实”。有一个遵循这种模式的开源解决方案是 MemGPT。 10. 没有结束 老码农认为，这些大模型应用的架构模式不仅仅是一种范式，很可能成为未来智能系统赖以成长的框架。
87610编辑于 2024-04-12 - 来自专栏DevOps
Go：构建应用程序的10大框架
一、CLI 命令(spf13/cobra) Cobra 既是一个用于创建强大的现代 CLI 应用程序的库，也是一个用于生成应用程序和命令文件的程序。 一个依赖注入的 Go 应用框架。 八、Migrate (golang-migrate/migrate) 用 Go 编写的数据库迁移工具。作为 CLI[3] 使用或作为库[4]导入。 ，我们应该知道有什么功能，特别是如果我们是团队协作，建议使用可读性强的代码，这样在成为遗留代码之前(也许 5-10 年之后) ，代码可以更容易维护。 以上就是我常用的 10 大 Go 框架/库和一些附加库。
63610编辑于 2024-03-29 - 来自专栏个人分享
数据挖掘10大算法详细介绍
想初步了解下怎样数据挖掘，看到一篇不错的文章转载过来啦~ 转自:http://blog.jobbole.com/89037/ 在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法 那么在桌上或者空中的球怎么用现实的数据解释呢？桌上的每个球都有自己的位置，我们可以用坐标来表示。 只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。 举个 AdaBoost 算法的例子：我们开始有3个弱学习器，我们将在一个包含病人数据的数据训练集上对他们做10轮训练。数据集里包含了病人的医疗记录各个细节。 在10轮结束的时候，我们剩下了一个带着不同权重的已经训练过的联合学习分类器，之后重复训练之前回合中被误分类的数据。 这是个监督还是非监督算法？
2.3K40发布于 2018-09-06 - 来自专栏华章科技
盘点 | 10大行业大数据应用痛点及解决策略
然而，更重要的是，当涉及到大数据时，你所在的位置是在哪里，你很可能会发现你处于以下几种情况之一： 1、想要弄清楚大数据中是否存在真正的价值; 2、评估市场机会的规模; 3、开发使用大数据的新服务和产品; 本文通过分析10个使用大数据的垂直行业，这些行业面临的挑战以及大数据如何解决这些问题。此外，还将介绍一些国外大型数据提供商针对特定行业提供的解决方案案例。 金融市场的零售商，大银行，对冲基金和其他所谓的“大男孩”使用大数据进行高频交易，交易前决策支持分析，情绪测量，预测分析等方面的交易分析。 大数据在政府中的应用 在公共服务方面，大数据应用范围非常广泛，包括能源勘探，金融市场分析，欺诈检测，健康相关研究和环境保护。 ? 来源：36大数据 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。转载大数据公众号文章，请向原文作者申请授权，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
97510发布于 2018-08-17 - 来自专栏小火龙说数据
「干货」数据分析必备的Excel常用10大应用技巧『Excel系列2』
00 序言 Excel是日常工作中的必备工具，不高端但好用，小火龙为大家总结了工作中经常用到的10点技巧，希望对你有所帮助。 步骤二：在第二列相同位置右键→选择性粘贴→点击「减」，如下图。 步骤三：如果第二列结果均为0，则两列结果一致。 技巧五：隔行插入数据 【背景】 有时我们需要将类似左下图的2019/2021成绩列，补充到左上图黄色的位置。如果一列列粘贴，当遇到列数较多时，效率会比较低。 【操作】 步骤一：选中下图数据区域→复制「CTRL+C」。 步骤二：在上图「序号」位置右键→点击「选择性粘贴」→点击「跳过空单元」→确认即可。 【操作】 步骤一：选中数据区域→按下快捷键「F5」→点击「定位条件」→选择「空值」。 步骤二：右键空值位置→点击「删除-整行」即可。
1.7K10编辑于 2022-12-09 - 来自专栏小孟开发笔记
设置Win10系统桌面储存位置的方法 Windows10系统桌面位置怎么设
设置Win10系统桌面储存位置的方法 Windows10系统桌面位置怎么设置 一般情况下，Win10系统桌面储存位置都在C盘，C盘本来就不大，而且还储存了我们安装的系统。 那如何将桌面储存位置改到其它盘中呢？今天，就由小编和大家说一下设置Win10系统桌面储存位置的方法。 ，如果存放的文件夹没有建立，我们则可以先新建一个； 4、选项完毕后，我们点击“应用”按钮，保存之前的设置，这时便开始移动过程，这时我们还需要点提示框中的“是”； 5、转移很快就完成了，这时桌上的图标会闪一下 上述也就是设置Win10系统桌面储存位置方法的内容了。为了更好的节省C盘空间，我们及时清理一些没有必要的文件，也可以将它转到其它硬盘中。 亲自测试，可行 未经允许不得转载：肥猫博客 » 设置Win10系统桌面储存位置的方法 Windows10系统桌面位置怎么设
3.7K60编辑于 2023-02-20 - 来自专栏数据猿
智慧足迹数据总经理李振军：位置大数据行业应用
<数据猿导读> 智慧足迹数据总经理李振军在2016年中国信息通信大数据大会上主要发表了以“位置大数据行业应用”为主题的演讲，主要围绕运营商做大数据，就如何把大数据做到产品化、专业化进行分享 数据猿报道， 大会以“开放共享、转型创新”为主题，聚焦通信业大数据产业生态，邀请工信部、院士专家、三大运营商集团及省市大数据相关业务部门领导以及领先的大数据产业领军企业及应用单位代表出席，共同探讨通信业大数据发展带来的产业机遇和挑战 在交叉的地方，我们用频率推算他的场强，运营商的位置更精准就解决了一个很根本的问题，位置准是我们谈后面所有应用的前提。这是我们在定位，在人口流量方面的一个特点。 第二块就是POI点分析。 如果用任何一家数据，基本上能够达到10%以上，这个数据量足够，而且运营商的数据是均匀的，可以说任何一家数据从大数据统计学上来说，都足以代表了整个人的特点和趋势。 最后就是智慧旅游这一块，我们对位置有很强的洞悉产品化能力，在旅游这方面，我们做游中目的地营销，还可以做游后相关的报告服务，我们有实时人流的能力，我们在城市公共管理领域也在做一些行业应用推广。
1.1K80发布于 2018-04-19 - 来自专栏小火龙说数据
「干货」Hive常用10大应用技巧『Hive系列2』
预计阅读时间：5min 阅读建议：本文总结Hive应用过程中的「实用技巧」及「需避开的坑」，偏知识总结类文章，欢迎「收藏」「分享」哦。 解决痛点：对于工作中经常应用Hive，以及准备去面试的同学，相信此篇文章会让你有所收获。 01 Hive运行顺序 在应用Hive过程中，你是否有过这样的疑问？ 02 数据倾斜出现原因及解决方案 正所谓“不怕数据大，就怕发生数据倾斜”，数据倾斜是Hive经常遇到的问题，同时也是面试的高发问题。 针对数据倾斜，小火龙为大家汇总了问题发生的情况，以及处理的方式，如下图： 03 过滤条件放置位置「join 场景」 Join场景中，过滤条件要放在左表和右表的子查询里面，而不要放置在join on外侧过滤 「join场景」 内连接时小表放前面、大表放后面。
2K10编辑于 2022-06-30 - 来自专栏喔家ArchiSelf
10个构建Agent的大模型应用框架
LlamaIndex LlamaIndex 最初是一个专注于大模型应用程序的数据框架，但如今它的功能已经远远超出了数据处理的范畴。 LlamaHub 特别适合用于构建数据密集型的大语言模型应用程序，比如知识密集型的聊天机器人、问答系统等。 作为一个适合生产环境的 SDK，它能够将大模型和数据存储无缝集成到应用中，帮助企业打造高质量的GenAI解决方案。 大模型应用的10个架构挑战 浅析面向场景的大模型应用框架选择 解读小模型——SLM 大模型应用系列：从Ranking到Reranking 大模型应用系列：Query 变换的示例浅析 初探大模型压缩 解读大模型应用的可观测性 大模型应用的10种架构模式 LLM运行框架对比：ollama与vllm浅析
12.1K30编辑于 2025-03-24 - 来自专栏汇智网教程
比特币应用开发10大必备NuGet包 原
如果要在.NET环境下开发比特币应用，本文列出的10个NuGet开发包是你不可或缺的利器。 如果要快速掌握.NET平台下比特币的应用开发，推荐访问汇智网的课程： C#比特币开发详解 1、NBitcoin C# 比特协议实现库。 链接：https://www.nuget.org/packages/SimpleBase/ 10、BTCPayServer.Lightning.All 闪电网络客户端，用来构建支持闪电网络的C#应用。 链接：https://www.nuget.org/packages/BTCPayServer.Lightning.All/ ---- 原文链接：10个C#比特币应用开发必备的NuGet开发包 — 汇智网
1.1K30发布于 2019-05-09 - 来自专栏云原生技术社区
10大K8s应用安全加固技术
本文译自 Top 10 Kubernetes Application Security Hardening Techniques[1]。 本文，将介绍10种开发者可以对应用程序应用加固的方法。 以下技术允许在开发过程中测试强化版本，从而降低在生产环境中应用的控件对运行工作负载造成不利影响的风险。 处理这些的最佳方法是在容器中挂载一个 emptyDir 卷，允许文件被写入某个位置，然后在容器被销毁时自动删除。 在1.18及以下版本中，与AppArmor一样，通过清单元数据部分的注释来完成。 相反，它是通过清单元数据中的自定义注解来完成的（在K8s的未来版本中有一个更改此行为的提案）。 指定的配置文件必须提前放在集群节点上，然后在下面的例子中代替指定。
99450编辑于 2022-08-12 - 来自专栏玖叁叁
Redis 应用实践-地理位置
一、引言在很多应用场景中，我们需要处理地理位置相关的数据，例如附近的人、附近的商家、附近的车辆等等。Redis提供了一种叫做地理位置的数据结构，可以很好地解决这类问题。 本文将介绍Redis的地理位置数据结构以及如何在应用中使用它。我们将首先介绍地理位置数据结构的基本概念和使用方法，然后介绍如何在Python应用中使用地理位置数据结构。 二、Redis的地理位置数据结构Redis的地理位置数据结构是一种叫做地理位置集合（Geo Set）的有序集合。每个元素都是一个带有经度和纬度信息的地理位置。 三、Python应用中使用地理位置数据结构下面我们将介绍如何在Python应用中使用Redis的地理位置数据结构。假设我们有一个城市的商家列表，每个商家都有一个唯一的ID、名称、经度和纬度信息。 下面是一个添加商家信息到地理位置集合的示例代码：import redis# 连接Redis数据库redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379,
1.4K20编辑于 2023-04-15
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