数据可视化(Data Visualization),是运用计算 机图形学和图像处理技术,将大型数据集中的数 据转换为图形或图像显示,并进行交互处理的理 论、方法和技术。
分类算法(Classification)的目标 ? 分类算法的目标是找到每个样本特征到类别 的对应法则。 ? 前提是类别是已存在,即是有标签的数据, 属于有监督学习类型。 ? 典型应用:信贷审批、目标市场、医疗诊断、 欺诈检测等。
什么是聚类(Clustering)? ? 簇(Cluster): 数据对象的集合,同一簇中的对象之间彼此 相似,不同簇之间的对象相异。 ? 聚类分析:把大型数据划分成不同的簇。 ? 聚类是无监督分类: 没有事先定义好的类别。
在大数据分析中,回归分析是一种预测性的建模 技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测 器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时 间序列模型以及发现变量之间的因果关系。
数据描述性分析 用统计学方法,描述数据的统计特征量,分析数 据的分布特性。 主要包括数据的集中趋势分析(Central tendency)、 数据离散趋势分析(Dispersion tendency)、数据的频 数分布(Frequency distribution)等。
Spark是基于分布式数据集的概念的,可以包含任意的Java、Python对象。 我们只需要基于这些外部数据构造数据集,然后对这些数据集进行并行操 作。Spark API的基础构件是RDD API,在RDD API之上,又提供了高层的API 供使用,例如DataFrame API,机器学习API。这些更高层次的API提供了特 定数据操作的方法,本部分将通过若干例子说明最简单的Spark应用,展示 Spark的强大功能。
MapReduce的具体应用 基本思路: ? 在map阶段, 把关键字 作为key输出,并在 value中标记出数据是 来自data1还是data2; 在shuffle阶段会自然按 key分组; ? reduce阶段,判断每一 个value是来自data1还 是data2,在内部分成2 组,做集合的乘积。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统,旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台,整合各工厂的生产、设备数据和资源,打造集团统一的工业操作系统底座,为集团提供统一的管理视角和决策依据,提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后,北大也不甘示弱,推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的,而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的,所以总体上内容更加专业、全面和深入,尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化,可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市,秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念,运用 CIM 平台+免接口数据集成技术,打造城市大脑, 推行网络理政。通过接入市、区(市)县两级部门信息系统,融合政 府、企业和社会数据,以网络理政为城市大脑中枢,构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系,提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上,试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测,但实际应用中可能存在的复杂工况条件,如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论,未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。
电力系统灵活调节能力充裕度研究在新型电力系统建设过程中有着重要地位,为了研究这一问题,本文建立了基于形态学分解的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型。通过使用某地区实际电力系统运行数据进行仿真验证,可以得到以下结论。
国内智能化安全运营正处在一个充满机遇和挑战的关键发展阶段。A 技术的深度赋能、自动化水平的持续提升、数据驱动理念的深化、应用场景的不断扩展、人机协同模式的探索、云化与 Saas 化的加速、量化管理的普及以及生态合作的深化,共同勾勒出IS0C未来的发展蓝图。企业应积极拥抱这些趋势,克服挑战,构建面向未来的智能化安全运营体系,以应对日益复杂的网络安全威胁,保障数字化转型的顺利进行。
英伟达(NVIDIA)自1993年创立以来,以技术前瞻性和生态构建能力重塑计算产业格局。经历1999年纳斯达克上市奠定资本基础后,公司在2006年推出革命性的CUDA并行计算架构,突破性地将GPU应用边界从图形渲染拓展至高性能计算领域,为后续人工智能革命埋下关键伏笔
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