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一文读懂如何实施数据治理?

大数据时代的到来,让政府、企业看到了数据资产的价值,快速开始探索应用场景和商业模式、建设技术平台。这无可厚非。但是,如果在大数据拼图中遗忘了数据治理,那么做再多的业务和技术投入也是徒劳的,因为很经典的一句话:Garbage in ,Garbage out,数据质量没有保证。而保证数据质量,数据治理是必须的手段。

  • 2022-09-29
  • 阅读420

数据架构建设方法及案例

数据架构的本质是数据模型和数据流(或叫数据分布),《华为数据之道》将数据架构分为数据资产目录、数据标准、数据模型及数据分布,DAMA将数据架构分为数据模型和数据流设计,差不多就是这个意思。

  • 2022-09-29
  • 阅读438

如何构建数据仓库模型?

数据仓库模型构建的宗旨能够直观地表达业务逻辑,能够使用实体、属性及其关系对企业运营和逻辑规则进行统一的定义、编码和命名,是业务人员和开发人员之间沟通的一套语言

  • 2022-09-29
  • 阅读459

破解Kubernetes应用开发困局

对于传统的开发过程来说,大部分开发处于一个单体应用的架构。随着单体应用越来越复杂,很多团队会发现,单体应用已经不能很好地嵌合公司的业务发展需要,也不能很好地在公司现有组织架构的责任划分中承担迭代作用。

  • 2022-09-29
  • 阅读486

容器云资源数据关联与数据联动的难点和解决思路

随着容器云覆盖的业务越来越多,日常人工的容器云维护方式和管理已经无法满足技术上的需要,因此拥有自动化运维解决方案至关重要。容器云自动化运维需要覆盖多种类型的IT环境,并具备可扩展的能力,便于获得对全局基础架构的完全可见性和性能控制。

  • 2022-09-29
  • 阅读468

最小二乘法&梯度下降法区别及python实现

先来解释几个概念 拟合函数/估值函数:在回归问题中,当给定一组样本时,找到一个最佳的函数来匹配所有的样本,这个函数就是拟合函数/估值函数 损失函数:判断函数拟合的好不好的函数,损失函数越小,说明拟合值与真实值越接近,误差越小,就越能用拟合函数来进行预测,损失函数的标准有以下几种:

  • 2022-09-12
  • 阅读486

线性回归-最小二乘法和梯度下降法mwy

? 什么是一元线性模型呢?监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线;对于三维空间线性是一个平面,对于多维空间线性是一个超平面。

  • 2022-09-12
  • 阅读543

机器学习简介

你是否曾经听到过人们谈论机器学习,而你却对其含义只有一个模糊的概念呢?你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢?现在,让我们一起来改变这个现状吧!

  • 2022-09-12
  • 阅读538
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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