- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏决策智能与机器学习
基于Apriori的数据关联分析 | 工业数据分析 | 冰水数据智能专题 | 4th
背景 工业数据中的相关性分析是开展工业数据分析的基础性分析，决定数据分析的优先级，通过支持度和可信度来定义发现数据之间存在的关系。 Apriori 算法的两个输入参数分别是最小支持度和数据集。 ' Apriori 算法 Ben 2015.09.28 ''' #coding:utf-8 from numpy import * def loadData(): return[[1,3,4] apriori(dataSet,minSupport) rules = generateRules(L,suppData,minConf = 0.5) print rules 上述程序的结果表明该算法在小数据集中可以实现
76910发布于 2020-08-04 - 来自专栏UE4技术专场
UE4智能指针
#UE4智能指针分析 什么是智能指针 对裸指针进行封装，行为类似裸指针，但是却能够自主管理资源的释放的指针，其实说白了就是通过类的析构和对象的生命周期来管理资源的释放 使用智能指针 为什么使用智能指针 使用的特例智能指针，不参与引用计数 两倍的裸指针大小，有一个指针指向控制块 和shared_ptr相当 为什么使用UE4的智能指针而不是用c11的（两个做具体的对比） 所有编译器和平台上有更加一致的实现 手动释放(Release)后, 该智能指针不再负责该对象的销毁. 0.6. 手动释放(Release)后, 该智能指针不再负责该对象的销毁. 0.8. FWeakReferencer() TOps::ReleaseWeakReference(ReferenceController); WeakReferenceCount为 0 时销毁FReferenceController 4.
7.3K71发布于 2018-12-18 - 来自专栏Corley的开发笔记
商业数据分析从入门到入职（4）初识商务智能
文章目录 一、商务智能含义 二、数据仓库系统 三、BI系统 1.常见BI 2.Power BI 一、商务智能含义 之前可能听说过Power BI、Tableau 根据维基百科的定义，Bl（Business lntelligence）即商务智能或商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策 可以说，商务智能系统提供了从数据到挖掘出商业价值的全周期整套工具，而不仅仅是数据可视化。 单个工具并不能实现整个商业智能的需求，Power BI、Tableau需要和其他系统相结合，才能更好地实现功能。 商务智能应该满足每个角色的需求。
1.9K30发布于 2020-09-18 - 来自专栏SDNLAB
为何P4“落户”智能网卡？
DSC卡主要对标AWS推出的Nitro卡，因此DSC不是一款普通的智能网卡，它作为分布式服务平台的核心，目标在于提供高性能、可扩展的网络、存储和安全服务。 DSC卡包括专门的硬件模块可以加速压缩和加密等计算密集型功能，而且通过P4可线速实现数据平面的可编程性。 ? P4报文处理数据平面通过一组可编程的流水线提供了高性能的数据包处理能力，这些流水线为协议处理进行了优化：每个阶段包括表查找逻辑，以及专门的处理器来执行头字段操作。 报文缓存作为片上的主数据包交换器，将数据报文从网络接口传送到P4可编程报文处理数据平面，反之亦然。 服务处理卸载是专门的硬件模块用于线速处理特定任务，比如加密功能和压缩/解压等。 在P4报文处理数据平面提供快速路径处理功能的同时，一组ARM内核还能进行更复杂的数据平面处理。此外，运行于ARM处理器上的Linux环境为控制和管理平面功能提供计算能力。
1.8K20发布于 2020-04-26 - 来自专栏镁客网
大疆发布精灵4，更智能
这些功能，让无人机真正地与人工智能进行了结合。 三项创新功能： 一、障碍感知 精灵4可以在感知到前方障碍物时自动绕行，在感知障碍物后自动提升飞行高度。 二、智能跟随 通过视觉识别自动跟拍移动物体，同时还能智能返航。 三、指点飞行 只要点击相机画面，便可以让它向指点方向自主飞行。 关于Phantom 4的几大改进，我们总结如下： 第一、机身更紧凑 精灵4的机身设计在电池上留出了更大空间，因此，电池容量得以提高。 此款全新的智能电池容量高达5350 mAh，飞行时间最长可达28分钟。 第二、安全性 加入了双imu冗余，提高了相机的安全性。还增加了更加实用的1080P 下120帧慢动作 。 Phantom 4与Phantom 3主要参数区别如下： 据悉，Phantom 4在中国大陆地区的官方售价为8999元人民币。
84850发布于 2018-05-28 - 来自专栏函数式编程语言及工具
Akka（4）： Routers - 智能任务分配
Actor模式最大的优点就是每个Actor都是一个独立的任务运算器。这种模式让我们很方便地把一项大型的任务分割成若干细小任务然后分配给不同的Actor去完成。优点是在设计时可以专注实现每个Ac
1.2K50发布于 2018-01-05 - 来自专栏智慧物联产品＆方案
基于4G智能网关的野外光伏逆变器数据采集方案
因此，对于太阳能光伏逆变器运行数据的实时监测、快速传输、智能分析也至关重要。 这里就可以借助4G智能网关，实现光对伏逆变器数据的高效采集监测、边缘计算分析和多中心数据分发，还可面向未来碳交易市场提供准确数据。 实现原理基于BMG500系列4G无线网关采集逆变器数据，通过4G远程分发光伏电站的各项数据到中心平台，打造智慧光伏监测物联网。 2、BMG500系列4G智能网关：具有接入设备种类多、通信接口形式多、兼容通信协议多等特点。 2、逆变器通过MODBUS RTU协议进行数据通信，在网关也配置modbus协议的采集规则3、与底端设备的通信协议配置完成后，根据各个需要传送数据的服务器的IP地址，继续配置IP相关参数4、平台接获数据
1.4K10编辑于 2022-09-29 数据智能：大型语言模型赋能数据系统（LLM4Data）与数据管理驱动AI（Data4LLM）的原理、架构与未来
LLM4Data与Data4LLM：大语言模型与数据管理系统双向奔赴的原理、架构与未来走向未来大语言模型（LLM）的出现，标志着人工智能领域从执行特定任务的辅助工具，演变为具备广泛理解和生成能力的通用任务求解器 因此，一个深刻的双向共生关系正在形成：大语言模型为数据管理系统（LLM4Data）注入了前所未有的智能，而数据管理技术则为大语言模型（Data4LLM）的整个生命周期提供了关键支撑，特别是通过知识增强手段来克服其固有缺陷 第一部分：LLM4Data - 智能重塑数据管理大语言模型正通过其独特的能力，从根本上改变数据系统的交互方式、分析能力和运维模式。这不仅仅是功能增强，更是一种范式转移。 例如，一个数据智能体框架可以包含用于数据探索、数据访问、引擎调度和数据处理的多个专业智能体，它们协同工作来完成复杂的分析请求。 这代表了数据系统和人工智能的未来。在LLM4Data方向，未来的突破点将是“数据专用基础模型”（Foundation Models for Data）。
55910编辑于 2025-12-16- 来自专栏速入大数据
数据驱动智能，智能优化数据——大数据与人工智能的双向赋能
数据驱动智能，智能优化数据——大数据与人工智能的双向赋能在数字化浪潮席卷全球的今天，大数据和人工智能（AI）已成为推动技术创新和产业升级的核心动力。 大数据为人工智能提供了养料，而人工智能则为大数据的处理与应用带来了革新。大数据如何助力人工智能？人工智能的本质是基于数据的模式学习与推理，因此，数据的质量、数量和多样性决定了AI模型的有效性。 人工智能恰好可以解决这些问题，使大数据分析更加智能化、高效化。自动化数据清洗undefined数据清洗是数据分析中的关键环节，传统的人工清洗方法费时费力，而人工智能可以自动发现异常值、处理缺失数据。 例如，交通管理系统可以通过AI分析实时车流数据，预测拥堵情况并提供最佳路线规划。结语：大数据与人工智能的未来展望大数据和人工智能的协同作用正在重塑各个行业的运作方式。 从医疗诊断到智能营销，从自动驾驶到个性化推荐，这种双向赋能的趋势将持续加深。未来，随着数据采集技术和计算能力的提升，人工智能将更有效地优化数据处理流程，而大数据则为AI提供更丰富、更优质的训练资源。
93910编辑于 2025-04-21 - 来自专栏施炯的IoT开发专栏
Windows on Device 项目实践 4 - 智能风扇制作
在这个项目中，我们来利用温度传感器和直流电机，完成一个简单的智能风扇的制作。 1. 4. 实验原理 Galileo的A0口不断采集温度，对返回值进行判断，如果超过一定范围，就开启直流电机。如果温度没有超过设定值，就关闭直流电机。其流程如下。 ? 5.
91280发布于 2018-01-10 - 来自专栏Dissecting Unreal
UE4的智能指针 TSharedPtr
在UE4中有很多种智能指针，除了类似于C++的shared_ptr，unique_ptr等智能指针对应实现外，也有很多种和UObject相关的智能指针实现。 引擎内部也在大规模的使用着这些智能指针，如果在不了解内部的原理和实现的情况下，而且在网上介绍关于UE4智能指针的用法文章也非常多。 在不了解内部实现的情况下，只是照着网上示例或者直接调用UE4的API去用智能指针，就很可能写出BUG或性能糟糕的代码。 另外UE4的智能指针也有部分代码设计得非常巧妙，下面会一起分享出来。 那么，UE4到底有哪些智能指针？ 因为std的做不到全平台可用，UE4的智能指针可以无缝兼容UE4的容器，可以不要求保证线程安全，这样能带来更好的性能，允许赋值空指针，提供了一些UE4自己的辅助函数，而且UE4的性能更好（包括将函数inline
3.5K20发布于 2021-11-04 - 来自专栏火星娃统计
GEO数据挖掘4
GEO数据挖掘4 sunqi 2020/7/12 概述 对GEO数据进行差异分析 简单比较 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) options(digits = 4) #设置全局的数字有效位数为4 load(file = 'step1-output.Rdata') #导入的数据中，dat为表达矩阵，group_list为分组信息 #按照group_list "jco", add = "jitter") # 添加p值 p + stat_compare_means()# 添加比较函数，默认使用wilcox } # 对4个样本的箱式图绘制 bp(dat[4,]) ? 结束语 这里对GEO数据的差异分析已经结束，后续为kegg和go分析 love&peace
1.3K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏前沿技墅
数据驱动产品智能——数据应用与用户智能
历任软件工程师、高级软件工程师、项目经理、高级项目经理、技术经理，2015年4月离职创建神策数据，针对企业客户推出用户行为分析产品——神策分析，帮助企业实现数据驱动。 所谓智能，可以把它归结为这么一种模式：首先要有数据，然后在数据上套用某种算法模型，最后再将结果数据反馈到产品中，这样的产品就具备了一种“学习”能力。数据驱动产品智能模式如下图所示。 ? 有了数据平台，我们就有了数据根基和数据处理能力，接下来就是围绕数据的产品智能应用。具体到用户行为数据，它不仅可用作流量统计和在线的用户行为分析，还可以应用于各种用户智能。 下图是挖掘用户行为数据价值的一系列智能应用。 ? 目前常见的基于用户行为的用户智能应用，如下表所示。 应用4：优惠券的智能推送 下图是一个对特定用户发送特定品类优惠券的实际的例子，例如，一个用户以前经常浏览柯达的产品，就可以给这个用户发送柯达产品的优惠券；一个用户经常买一些药品和保健品，就给他发送某个大药房的优惠券
1.6K30发布于 2018-07-31 - 来自专栏Python与算法之美
4，数据的获取
sklearn 数据集一览 类型 获取方式 自带的小数据集 sklearn.datasets.load_... 在线下载的数据集 sklearn.datasets.fetch_... 计算机生成的数据集 sklearn.datasets.make_... svmlight/libsvm格式的数据集 sklearn.datasets.load_svmlight_file(...) mldata.org 自带的小数据集： 鸢尾花数据集：load_iris() 可用于分类 和 聚类 乳腺癌数据集：load_breast_cancer() 可用于分类 手写数字数据集：load_digits() 可用于分类 糖尿病数据集：load_diabetes() 可用于分类 波士顿房价数据集：load_boston() 可用于回归 体能训练数据集： load_linnerud() 可用于回归 图像数据集： load_sample_image 二，计算机生成的数据集 使用计算机生成数据集的优点： 非常灵活：可以控制样本数量，特征数量，类别数量，问题难易程度等等。 无穷无尽：妈妈再也不用担心我没有数据集了。
98020发布于 2020-07-20 - 来自专栏人工智能的秘密
智能决策：人工智能+大数据
智能决策=大数据+人工智能 百分点Deep Matrix智能决策系统融合大数据与人工智能技术，基于动态知识图谱和行业业务模型，具备自适应和自优化的能力，支持复杂业务问题的自动识别、判断并进行推理，进而做出前瞻和实时决策的智能化产品系统 利用Deepmatrix AI决策系统的创新能力，百分点将持续推动AI技术在大数据领域的落地，满足市场对海量异构数据的智能分析与应用需求，使企业能高效、便捷地进行数据资产管理和价值实现。 百分点Deep Matrix AI决策系统由大数据操作系统、智能认知引擎、智能应用系统三部分组成，其中： 大数据操作系统：解决内外部多源、异构复杂数据的处理，构建数据生命周期管理为核心的数据资产管理平台 五大核心能力： 海量数据汇聚融合能力：借助百分点大数据系统，将海量的结构化与非结构化业务数据进行汇聚融合； 快速感知和认知能力：通过人工智能应用，从海量的数据中快速提取有价值的数据，感知业务与环境的变化 ； 强大的分析和推理能力：对数据进行智能分析与推理，分析出业务的真实动向与未来趋势； 自适应与自优化能力：通过对人工配置与机器执行的融合，实现针对应用的智能预警、智能研判； 行业智能决策能力：通过大数据与人工智能的结合
5.9K01发布于 2017-12-21 - 来自专栏yeedomliu
《贝佐斯的数字帝国》4 模块3 数据支撑：聚焦于因，智能管理
4 模块3 数据支撑：聚焦于因，智能管理 亚马逊致力于打造跨部门、跨层级、端到端的实时数据指标体系，借助数据算法、机器学习、人工智能等数字技术，开发智能管理工具系统，通过严格追踪、考量分析每个影响客户体验及业务运营的原因 ，快速发现问题、解决问题，甚至自动完成常规决策 凡事要有数据支撑：亚马逊对数据指标的要求非常严苛，必须做到以下五点：极为细致、极为全面、聚焦于因、实时追踪、核实求证 推动智能运营管理：充分利用数字技术， 因为当时贝佐斯及整个亚马逊高管团队，就是经过了270秒，整整4分半钟的漫长等待，才等到与客服人员通话 当你能够从容面对贝佐斯本人及亚马逊每位领导的密集火力，就他们提出的深入细节、刨根问底的各种问题，都能拿出极为细致 早在30多年前，这位萧先生就开始大胆探索通过量化分析、智能算法，让计算机自动完成金融交易，一举开创了华尔街量化投资的先河，彻底改变了整个美国金融产业 在萧氏公司4年的工作经历，让贝佐斯更加深刻地认识到了数字技术的强大威力 ，并逐渐萌生了后来亚马逊业务模式的基本雏形，比如，如何通过海量数据及数字技术，为每位客户提供各自不同的人性化服务 亚马逊充分利用数据算法、机器学习、人工智能等前沿数字技术，开发了很多功能强大的智能管理工具
1.6K30发布于 2020-05-25 - 来自专栏腾讯云存储
预告 | 2024数据智能大会数据智能基础设施论坛
为拨开数据智能时代迷雾，把握数据智能时代脉搏，2024数据智能大会数据智能基础设施论坛将于6月20日在北京悠唐皇冠酒店盛大举行，届时邀请了多位行业内大咖进行专题分享。 腾讯云存储智能存储总监叶嘉梁受邀出席活动，分享“数智融合，腾讯云智能存储的发展与实践”的主题演讲。 演讲嘉宾：腾讯云存储智能存储总监，叶嘉梁 演讲时间：6月20日10：45~11：05 演讲议题：数智融合，腾讯云智能存储的发展与实践 峰会地址：北京悠唐皇冠酒店 扫描海报下方二维码即可报名参与本次会议
59130编辑于 2024-06-19 智能体的第4个阶段，到来了！
随着类似项目的越来越成熟，我能感觉到，智能体的第4个阶段，已经到来了。 智能体的前3个阶段 这里所说的智能体，主要是指基于LLM的智能体，因为Agent这个词进入大众视野，是LLM得到广泛认可后才火的，在此前的AI发展历程中，人们并不是很认可Agent技术路线，直到LLM的出现 这一阶段的智能体，实现了初级工具集成，在字节的coze平台上，智能体把官方和用户们共同提供的插件作为工具，智能体可以自主决定使用哪一个工具作为本次对话的执行。 第3阶段：多智能体架构 当开发者们发现，特定提示词配合特定工具集时，智能体能在某些方面表现的非常优异，而多加或少加工具，都会让智能体性能大打折扣，于是他们决定，由多个智能体打包成一个复合智能体来向用户提供通用性的智能体产品 MCP协议的出现，打破了这种智能体无法调用本地软件的窘境，智能体无法操作软件的情况可能会慢慢成为过去式。
26810编辑于 2025-12-29- 来自专栏Dissecting Unreal
UE4的智能指针 UObject相关
为了解决这样的问题，UE4也提供了一些包装UObject的智能指针，使用这些指针就可以让UE4清楚的了解到对象的引用情况。 下面就主要来介绍这些指针，上一篇中也有列出有下面这些关于UObject的智能指针 持有UObject的智能指针 TStrongObjectPtr，TWeakObjectPtr，FSoftObjectPtr UObject的，在这期间就会穿插讲解对应的智能指针是怎样实现的。 FSoftObjectPtr UE4里还有一种UObject对象的智能指针，既不是弱指针也不是强指针，而是软指针。 FLazyObjectPtr 还有一个智能指针，和FSoftObjectPtr差不多，但不常用，只有在开发编辑器时才会用到。
4.1K30发布于 2021-11-04 - 来自专栏华章科技
从“大数据”到“智能数据”
从3V到4V 等着要发掘的“金子”，指的是用于记录、存储和分析大量的数据，以及以合适的形式显示该结果的“大数据”新技术。 然而，光是大量的数据采集是不够的，这些数据本身还需要有较高价值，即增加第四个V：Value(价值)，成为4V。 所有这些领域里，必须不仅收集数据，而且还理解数据。处理的数据是智能数据，得出的结论用于将企业或城市变得更智能。 适合于评估这些智能数据的算法还需要开发。 这有几个方法： 1.评估数据的价值和将会产生的价值 2.把数据和“智能化”相关联 3.把数据变成具有上下文意义的灵活的数据结构 4.随着时间的推移，根据这些收集了的大量数据，展现一幅绚丽多彩的智能数据图 如按照今天所理解的大数据概念，是不充分的，大数据必须从3V演变为4V，大数据必须演变成智能数据，整个家庭乃至整个城市也正在向“智能化”大步演进，才会有更多的“掘金”机会。
65210发布于 2018-08-14
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号