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2023年以太坊生态5大预测
而实现模块化将会有相当大的技术障碍和延迟。链上数据的急剧增加也将推动状态到期以减轻状态膨胀的需求，甚至可能导致以太坊的点对点结构发生变化。 Blob 交易为 CallData（Rollups 所依赖的）引入了一种新的数据格式，它包含大量额外的数据，这些数据不会被 EVM 执行访问，而只能为 Commitments 访问。 因此，部署一个完全模块化的区块链基础设施堆栈，包括一个通用的 L2 以及可定制的 L3，将标志着单体应用链生态系统时代的结束，以及去中心化应用开发新时代的开始。 像 Cosmos 这样的应用链生态系统将在 2023 年继续获得牵引力。然而，随着 L3 最终在 2023 年部署，我们将看到应用链叙事从单体链生态系统转变为模块化生态系统。 币圈波动大，投资需理性。欢迎关注笔者，在留言区分享您的观点！
71130编辑于 2023-02-13 - 来自专栏亨利笔记
联邦大模型：打造安全合规的数据生态
大模型是具有数十亿甚至上百亿参数的深度神经网络模型，是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，是凝聚了大数据内在精华的“知识库”。 龙卷风中心：数据安全与隐私保护不可忽视 在大模型的龙卷风席卷全球之时，这场风暴的中心也有一些冷静的声音：基于海量数据的大模型更应该在安全合规与伦理等方面保持谨慎。 联邦学习与大模型结合：构建安全合规的数据生态大陆 联邦学习作为一种分布式机器学习新范式，其“数据不动模型动，数据可用不可见”的特点使得各参与方可以在保护各自数据安全与用户隐私的前提下，进行AI协作，打破数据孤岛 在合法合规的前提下，让散落于各行业、各机构的不同规模的大模型得以交流与融合，共同构建覆盖各行业各领域的数据与模型生态，打破垄断，进一步提升大模型的规模、质量和通用性。 希望更多行业专家与机构能够共同参与，合力打造下一代更加通用强大和负责任的AI，构建安全合规的数据生态大陆。
1.3K10编辑于 2023-04-12 - 来自专栏深度学习与数据挖掘实战
【AI头条&优质资源】中国AI生态报告，崛起的5大因素是？
The V Factors Powering China’s Rise》（中国AI生态报告【崛起五大因素】）链接：http://simple-rules.com/vertex.pdf 《Automation Visual reasoning是个非常重要的问题，由于ResNet等大杀器出现，visual recognition任务本身快要被解决，所以计算机视觉的研究方向逐渐往认知过程的更上游走，即逻辑推理。 在这个数据库上不管用了啊=,=!。 后来，这篇CLEVR数据库的论文被CVPR'17收了。 当时大家一致认为收集得到的数据集的偏差(bias)是最大元凶，所以才有了CLEVR这个人工生成的数据集，以期消去偏差。
58920发布于 2018-11-21 - 来自专栏大数据知识
大数据5大关键处理技术
文章转自：真灼社 大数据已经逐渐普及，大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 一）大数据面临的存储管理问题 ●存储规模大 大数据的一个显著特征就是数据量大，起始计算量单位至少是PB，甚至会采用更大的单位EB或ZB，导致存储规模相当大。 4）数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。 5）结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。 5、统计分析方法 在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。 5. 数据质量和数据管理 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理无论是在学术研究还是在商业应用领域都极其重要，各个领域都需要保证分析结果的真实性和价值性。
10.8K30发布于 2021-03-12 - 来自专栏快乐阿超
Java生态AI大模型框架langchat
LangChat: Java LLMs/AI Project, Supports Multi AI Providers( OpenAI / Gemini / Ollama / Azure / 智谱 / 阿里通义大模型 / 百度千帆大模型), Java生态下AI大模型产品解决方案，快速构建企业级AI知识库、AI机器人应用 官方文档： https://langchat.cn/ 介绍： LangChat是Java生态下企业级 AIGC项目解决方案，在RBAC权限体系的基础上，集成AIGC大模型能力，帮助企业快速定制AI知识库、企业AI机器人。 接入 OpenAI / Gemini / Ollama / Azure / Claude / 智谱AI / 阿里通义大模型 / 百度千帆大模型 等大模型。 这里顺带说一下咱们dromara的easyai也是Java生态的AI大模型框架，采用Apache-2.0开源协议，可以免费商用～
41710编辑于 2024-09-13 - 来自专栏杨飞@益术
Android数据存储实现的5大方式
下面会详细讲解如果创建数据库，添加数据和查询数据库。 创建数据库 Android 不自动提供数据库。 给表添加数据 上面的代码，已经创建了数据库和表，现在需要给表添加数据。有两种方法可以给表添加数据。 例如： db.execSQL(“INSERT INTO widgets (name, inventory)”+ “VALUES (‘Sprocket’, 5)”); 另一种方法是使用 SQLiteDatabase 第四种： 使用ContentProvider存储数据 Android这个系统和其他的操作系统还不太一样，我们需要记住的是，数据在Android当中是私有的，当然这些数据包括文件数据和数据库数据以及一些其他类型的数据 定义你要返回给客户端的数据列名。如果你正在使用Android数据库，则数据列的使用方式就和你以往所熟悉的其他数据库一样。但是，你必须为其定义一个叫_id的列，它用来表示每条记录的唯一性。 5.
4.3K20发布于 2019-02-21 - 来自专栏Java学习网
Android数据存储实现的5大方式
Android数据存储实现的5大方式 数据存储在开发中是使用最频繁的，在这里主要介绍Android平台中实现数据存储的5种方式，更加系统详细的介绍了5种存储的方法和异同。 下面会详细讲解如果创建数据库，添加数据和查询数据库。 创建数据库 Android 不自动提供数据库。在 Android 应用程序中使用 SQLite，必须自己创建数据库，然后创建表、索引，填充数据。 给表添加数据 上面的代码，已经创建了数据库和表，现在需要给表添加数据。有两种方法可以给表添加数据。 例如： db.execSQL(“INSERT INTO widgets (name, inventory)”+ “VALUES (‘Sprocket’, 5)”); 另一种方法是使用 SQLiteDatabase 如果你正在使用Android数据库，则数据列的使用方式就和你以往所熟悉的其他数据库一样。但是，你必须为其定义一个叫_id的列，它用来表示每条记录的唯一性。 5.
8K90发布于 2018-02-26 - 来自专栏CDA数据分析师
译文 | 新兴大数据企业的5大挑战！
但是，近几年，它在大多数数据驱动型企业中发挥着重要的作用。更重要的是，大数据可以帮助制定企业战略，提高运营效率，并加速企业成长。 与数据热潮随之而来的，是大量的金融投资。 大约75％的组织表示，他们已经在先进大数据设施上投入了大量资金或者在未来几年会投入大量资金。同时，一大批新兴大数据企业如雨后春笋般破土而出，以此满足企业客户不断增长的市场需求。 这里是当今新兴大数据企业面临的5大挑战： 1.人才匮乏 大数据是一个增长中的市场。六成的企业决策者都预计本年度会在大数据项目上投入更多资金，只有5%认为会有所减少。 5.激烈竞争 2015年，大数据的全球消费预计将达到1250亿，初创公司不必再走向大数据的路途上感到孤单，因为如SAP，微软和IBM这样的大企业也要面临残酷的竞争。 这里的教训：建立一个成功的大数据业务是不是为懦弱者准备的。但是，如果你为上面描述的五大挑战做好准备，那么，你就可以在大数据领域未来的发展过程中大显身手。
81350发布于 2018-02-23 - 来自专栏新智元
2025年实现L5自动驾驶？硅谷中关村创新生态面临大洗牌
中关村企业家有三大特质，全国一半的AI企业跟中关村有联系 中关村建园三十年，企业家也经历了一代又一代。 接下来，柳传志、王选、李彦宏、雷军等一大批企业家先后走上了中关村的舞台。 中关村管委会党组副书记、主任翟立新在论坛致辞中总结出中关村企业家的三大特质： 1、中关村企业家往往有科技背景。 L5到来的时间是渐进式的，在每个阶段技术落地到哪个点也是循序渐进的。 激光雷达至少要“看到”150米，自动驾驶生态重构下需要渐进式场景 杨静：鲍君威的公司上个月获得蔚来资本的3000万美元A轮融资。 从驭势的角度看，自动驾驶产业应该如何做生态创新？ 邱巍：首先是技术发展和商业落地的问题。自动驾驶未来非常有前景，虚拟驾驶员需要有经验，谷歌已经走了9年，投入非常大，一般小公司负担不起。 驭势是帮助客户协同研发和创新，后期共同做运维，积累数据再完善技术。
67220发布于 2018-12-07 - 来自专栏灯塔大数据
趋势 | 大数据存储领域5大突破技术
从2011年，纽约的startup公司已经成长为开发者服务的第二大云部署平台，为包括亚马逊、谷歌和微软在内的很多大型公司提供简单的、可升级的SSD云服务平台。 同时，共享驾驶App也在爆炸式增长，例如Uber打破了人们对于汽车所有权的传统看法，Lyft和通用汽车也斥资5亿美元研究如何破解自动驾驶汽车共享软件app的代码。 ? 图3：自动驾驶的智能汽车。 只能机器人显然非常吸引人，部分是因为它们在人性化和专业设置方面具有非常大的应用潜力。 基于以上发展趋势，我们不难想见情绪之于我们的移动装置与冷冰冰的数据是同等重要的。 5 大数据简化 大数据可以提供我们前所未有的洞察力，而利用这些数据的关键在于解读和分析。 根据甲骨文公司分析，简单的大数据挖掘工具将要有长足的发展，因为这样分析师可以直接在企业Hadoop集群上购买数据，重新调整并采用机器学习技术进行分析。
2.6K60发布于 2018-04-10 - 来自专栏AntDB数据库
“超越融合 异筑信创”，AntDB数据库携手超云等生态伙伴共建信创大生态
图片与会代表一致认为，信创的本质是发展国家信息技术产业，构建中国IT产业完整的产业链、产业生态和核心竞争力，信创生态体系建设是信创发展的强需求，也是信创成功的关键。 AntDB数据库、超云等我国信创产业的创新代表，有责任和义务强化上下游生态合作伙伴关系，不断推动信创产业生态圈的建设、发展。 作为我国信息化产业生态基础软件中的一员，AntDB数据库积极与上下游软硬件进行兼容适配测试，目前已完全适配飞腾、鲲鹏等 CPU架构，支持统信 UOS、华为 openEuler 等操作系统，能够为企业级客户提供稳定完善的数据库支撑 未来，AntDB数据库将以客户需求带动生态建设，用更加开放的姿态与更多生态伙伴一起共识、共建、共成长，构建信创产业的良性循环，助推千行百业行稳致远！ 亚信科技AntDB数据库团队成立于21世纪初，拥有将近二十年的数据库研发、服务经验，是我国最早的国产数据库团队之一，在通信技术从2G到5G的演进过程中，团队基于新的应用场景和数据库前沿技术，不断推动AntDB
41100编辑于 2022-10-14 - 来自专栏CDA数据分析师
最后一次机会，回到2016大数据生态纵览峰会现场
1月8日，2016大数据生态纵览峰会在北京圆满落幕。30多名嘉宾参与分享，20多家企业共同参与，30多家媒体参与报道，1000多名与会者见证了这场盛会。如果你错过了，确实有点遗憾。 所谓大数据，只是一个手段和载体，传统经济最后一切的产业链条未来都要进入大数据的生态。 所以未来所有互联网公司其实都会成为一个大数据公司，它都会成为一个载体。 但是这些数据源本身的应用和发掘还远远没有开始，今天很多嘉宾讲了大数据的应用，从整个数据层面到应用到它具体的工具，大家都在做探索。未来我们把所有的这些点连成面，连成我们现在的空间，那就形成未来的生态。 第三大趋势，数据分析能力应该成为企业员工必备。 第四大趋势，自助式工具会大规模使用，而且像大数据的技术还有数据分析师的鸿沟在渐渐被填平。 第五个趋势是数据分析平台的云端化。 4、数据和系统集成更加复杂。 5、管理更加困难。 常国珍 CDA数据分析研究院院长 《数据科学家的成长路径》 ? 数据科学家养成需要什么？脑子结构什么样？一左一右。左边是什么？
1.2K90发布于 2018-02-24 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【资讯】大数据5大误区：大数据不是灵丹妙药
“预测分析”总体是指基于当前和历史数据，用数据分析为企业提供对未来事件的预测。 然而盛名之下，围绕大数据和预测分析产生了许多误区。尤其是下列的五种误区需要被驱散, 这样不同规模和阶段的企业才可以开始享用更明智、更高效的决策: 误区1: “大数据是灵丹妙药。” 大数据不是企业的灵丹妙药。相反, 更好的数据管理和分析是帮助企业做出更好决策的工具。就算“小数据”也可以为中小企业很好的利用在投资的路线图上，构建和多样化而无需有大型的IT投资。 对一些人来说,自下向上的方法涉及到IT人员和数据分析师实施一种持久的解决方案。 误区5:“我们需要做的就是雇佣咨询或技术公司,我们就会有预测分析。” 有一批企业把预测分析作为一种技术或一个软件问题。
67950发布于 2018-04-18 - 来自专栏CDA数据分析师
八大工具，透析Python数据生态圈最新趋势！
我们前一阵子参加了在旧金山举办的Dato数据科学峰会。来自业界和学界的千余名数据科学研究人员在大会上对数据科学、机器学习和预测应用方面的最新发展进行了交流和探讨。 它显示了Dato对支持开源Python数据生态圈的诚意。在此之前有一种认识就是Dato提供的免费版本只是将数据科学家捆绑在自家的平台最终还是得收费，因为Dato确实有自己的商业产品。 它可以处理非常大的数据集而且速度很快也能嵌入在网页当中。想要快速方便地创建互动图表和数据应用的话这个库非常有用。 Bokeh对处理大型数据集时的性能问题着墨颇多。 现在Python生态圈中有很多库看起来功能都差不多比如说Blaze、Dask和Numba，但其实应该用在数据处理的不同层面上，做一个类比的话Blaze就相当于数据库中的查询优化器，而Dask则相当于执行查询的引擎 它试图解决的就是数据集规模的问题，但对用户提供的确是单机上Python的体验，而且能够与现有的Python数据生态圈(Pandas、Scikit-learn、Numpy)进行集成。
1.5K100发布于 2018-02-05 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【趋势】大数据和存储领域5大突破技术
从2011年，纽约的startup公司已经成长为开发者服务的第二大云部署平台，为包括亚马逊、谷歌和微软在内的很多大型公司提供简单的、可升级的SSD云服务平台。 同时，共享驾驶App也在爆炸式增长，例如Uber打破了人们对于汽车所有权的传统看法，Lyft和通用汽车也斥资5亿美元研究如何破解自动驾驶汽车共享软件app的代码。 图3：自动驾驶的智能汽车。 只能机器人显然非常吸引人，部分是因为它们在人性化和专业设置方面具有非常大的应用潜力。 基于以上发展趋势，我们不难想见情绪之于我们的移动装置与冷冰冰的数据是同等重要的。 5、大数据简化 大数据可以提供我们前所未有的洞察力，而利用这些数据的关键在于解读和分析。 根据甲骨文公司分析，简单的大数据挖掘工具将要有长足的发展，因为这样分析师可以直接在企业Hadoop集群上购买数据，重新调整并采用机器学习技术进行分析。
2.1K100发布于 2018-04-24 5大YashanDB数据库安全加固策略解析
YashanDB是一种高性能的分布式数据库，安全加固是确保数据库系统安全性和稳健性的关键环节。以下是五大YashanDB数据库安全加固策略的解析：1. 实施监控系统，跟踪所有数据库操作。2. 数据加密- 静态数据加密：对存储在数据库中的敏感数据进行加密，确保即便数据库被入侵，攻击者无法轻易获取明文数据。 - 传输加密：在数据传输过程中使用TLS/SSL等加密协议，保护数据在网络传输中的安全，防止中间人攻击。3. 定期备份与恢复- 数据备份策略：实施定期自动备份并确保备份数据的安全存储。 - 恢复测试：定期进行数据恢复演练，确保在数据丢失或损坏时能够迅速恢复，减少业务中断时间。4. 5. 定期安全更新和补丁管理- 版本管理：定期检查YashanDB及其依赖组件的版本，确保使用最新的安全补丁，以修补已知的安全漏洞。
19910编辑于 2025-11-14- 来自专栏AI机器思维
科技生态5.0——5G带来生活和行业生态大变革
从1G时代技术让移动通话成为可能，2G时代数字时代到来，3G时代网络给我们带来了高清图片、视频通话，4G时代促成直播、短视频的兴起，5G时代影响下的社会生态变革是科技生态的4.0变革，这个变革是指数级的变革 图片来源于网络 5G通信也促进物联网、人工智能、大数据、区块链和云计算的协同应用，发挥科技整体赋能人类社会的价值。 乔布斯他不仅做出了伟大的产品，还重新定义了移动互联网，同时也促进了生态变革。 5G是一种可以全面赋能生活和工作的底层技术。5G将开启万物互联成为重大创新风口。 5G的出现将带动边缘计算、增强现实等一系列技术的发展。同时，5G赋能区块链、人工智能、大数据、云计算等技术，实现了技术应用的进一步深度融合。 智能制造借力5G技术，让海量机器连接和高可靠、低时延的应用，实现智慧制造。 5G技术对于人类来说，绝不是网速快了那么简单，改变了人类生活和行业生态。
63520发布于 2019-07-17 - 来自专栏腾讯云TVP
运维数据生态之数据思维
运维数据根据上述运维方式的发展历程逐步构建数据生态，如果我们把运维方式的发展浓缩成运维技术提升和工具建设，那与之相对应的，运维数据的发展也有四个阶段：自动化运维能力、平台化运维能力、数据化运维能力、智能化运维能力 在数据化运维能力中，运维数据已初步形成初步数据生态标准，具备构建运维数据中台和数据可视化，同时也能对数据的进行血缘能力和影响能力的初步分析。 因此运维人员在落地数据思维中的第一步是形成初步的运维数据的生态，具备数据的输出场景能力。 （1） 具备运维数据生态 通俗点说，运维数据生态是集中了公司展业的所有数据，并让适配场景的数据进行流动。 另外还有一些文档数据，如需求文档，接口文档，知识库。 如下图所列，具备运维数据的生态基础需要将上述源数据进行采集、存储、加工、分析，最终达到应用的效果。 数据中台，建立面向运维域的数据中台，统一纳管如资源数据、告警数据、性能数据、业务数据、日志数据、工单数据、指标数据、拨测数据等，面向上层运维分析场景提供统一的数据访问路由、数据服务目录、数据接入管理、
2.9K2519发布于 2020-06-29 - 来自专栏大数据动态
腾讯云大数据发布数据生态战略，构建开源开放数仓生态
此次数据生态战略包含数据技术、数据产品、数据服务市场三个层面的内容。 首先在技术上的开源开放方面，腾讯云协同开源社区提供开放的技术体系，并通过开源的方式将自己的技术反哺给社区。 其次在产品生态开源开放方面，将臻选商业化公司的数据产品提供到与原厂产品同等的市场地位，让客户享受到更丰富和优秀的数据产品和服务。 同时开放云生态的技术能力也将有足够能力保障好企业未来数据技术演进中的技术安全性问题。 开放云生态中的客户技术实践、解决方案合作伙伴的商业化服务都将能把数据价值创新的技术、经验、商业模式，通过腾讯云培训及技术沙龙平台，传导到生态中的每一位参与者，云端企业可以以此作为数据价值创新过程中的催化剂 第二个是我们产品生态上的开放。我们将会为新创公司和商业化公司的臻选数据产品和服务提供到与自研产品同等的市场地位。让我们的客户享受到更为丰富和优秀的数据产品和服务。 第三个是我们服务生态的开放。
2K20发布于 2021-01-05 - 来自专栏数据处理与分析
【数据分享】中国生态功能区数据
絮絮叨叨 读完本文，你将得到一份中国生态功能区数据，以及各保护区对应的矢量范围。 数据介绍 数据概况 在数据的官方网站上，这样介绍道：在中国生态环境问题、生态系统敏感性、生态系统服务功能重要性的基础上，将一系列相同比例尺的评价图，采用空间叠置法、相关分析法、专家集成等方法，按生态功能区划的等级体系 在数据下载的过程中，我们发现了网站上的数据存在三种问题：1、无数据访问权限；2、无下载链接；3、点击下载链接下载下来的数据是个图片。 ->丹江口水库水资源保护生态功能区 4、东部季风生态大区->湘赣丘陵山地常绿阔叶林生态区->祁邵丘陵农业生态亚区->衡阳城市及近郊农业生态功能区 5、东部季风生态大区->滇桂粤南部热带季雨林与雨林生态区 ->儋州沿海农业发展生态功能区 4、东部季风生态大区->海南环岛热带农业生态区->海南海岸带生态亚区->昌江海岸带沙化控制生态功能区 5、西部干旱生态大区->内蒙古高原中东部典型草原生态区->呼伦贝尔典型草原生态亚区
2.5K40编辑于 2022-01-26
腾讯云开发者
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