大数据-大数据知识普及

大数据，官方定义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集无法用传统的数据库进行存储，管理和处理。大数据的主要特点为数据量大（Volume），数据类别复杂（Variety），数据处理速度快（Velocity）和数据真实性高（Veracity），合起来被称为4V.

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大数据-大数据行业深度梳理总结

大数据时代不是突然出现的，实际上过去的几十年间，数学分析就已经涉猎金融行业了，诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.恩格尔就是利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型，预测金融市场产品收益同风险波动的关系。大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。大数据时代开启人类社会利用数据价值的另一个时代。

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大数据-大数据市场分析

中国信息消费市场规模量级巨大，增长迅速。在网络能力的提升、居民消费升级和四化加快融合发展的背景下，新技术、新产品、新内容、新服务、新业态不断激发新的消费需求，而作为提升信息消费体验的重要手段，大数据将在行业领域获得广泛应用。“十三五”期间，金融、电信、零售、汽车等领域仍是重点拓展方向，提供商会将产品打包以解决方案模式提供给企业。而在垂直应用领域，人脸识别、声音识别、多重身份匹配等也是拓展的主要领域。

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大数据处理：大数据概述

大数据将带来巨大的技术和商业机遇，大数据分析挖掘和利用将为企业带来巨大的商业价值，而随着应用数据规模急剧增加，传统计算面临严重挑战，大规模数据处理和行业应用需求日益增加和迫切出现越来越多的大规模数据处理应用需求，传统系统难以提供足够的存储和计算资源进行处理，云计算技术是最理想的解决方案。

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大数据2

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

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05SJ917-1小城镇住宅通用（示范）设计-北京...

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自监督学习：人工智能中的暗物质，来自FacebookAIYannLeCun

近年来，人工智能领域在开发能够从大量精心标记的数据中学习的人工智能系统方面取得了巨大进展。这种监督学习的模式在训练专家模型时有着良好的记录，这些模型在训练任务中表现得非常好。不幸的是，人工智能领域仅靠监督学习的发展是有限的。

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MIT新研究：过去80年，算法效率提升到底有多快？

随着摩尔定律走向终结，靠提升计算机硬件性能可能越发难以满足海量计算的需要，未来的解决之道在于提升算法的效率。MIT的这篇新论文总结了过去80年来，算法效率的提升究竟有多快。提起算法，它有点像计算机的父母，它会告诉计算机如何理解信息，而计算机反过来可以从算法中获得有用的东西。

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