边缘计算 | 液冷服务器 | GPT-4深度学习 | AI服务器 | ChatGPT在上周举行的发布会上，OpenAI宣布推出了GPT-4模型。与之前的版本相比，GPT-4最大的改进是其多模态（multimodal）能力——它不仅能够阅读文字，还能识别图像。值得注意的是，虽然之前有消息称GPT-4拥有100万亿个参数，但OpenAI并没有证实这个数字。与其相比，OpenAI更强调GPT-4的多模态
人工智能 | 深度学习 | GPT-4文心一言 | 机器学习 | ChatGPT近日，随着ChatGPT-4和百度的文心一言的出台，人工智能技术得到迅猛发展。人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，它可以通过学习和自我改进来执行各种任务。ChatGPT是一种基于AI的聊天机器人，它可以与人类进行自然语言交互，回答问题和提供信息。人工智能是通过模拟人类大脑的方式来工作的。它使用算法和数据来学习和自
以管理员身份启动cmd窗口，执行如下命令pip install ruamel-yaml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple C:\Users\Administrator>pip install ruamel-yaml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple回车提示已经安装成功了接下来启动jupyte
人工智能 | AGI | AIGC深度学习 | API | GPT-4随着深度学习、高性能计算、数据分析、数据挖掘、LLM、PPO、NLP等技术的快速发展，ChatGPT得到快速发展。ChatGPT之所以引起关注，在于它作为一个大模型，有效结合了大数据、大算力、强算法。在最近的两会上，众多代表都参与到关于ChatGPT、关于人工智能的讨论中，纷纷建言献策，表达对于这一颠覆性创新的关注。此外，政府工
在面对大量数据时，可以采用以下方法来推导出因子的决定性变量：相关性分析： 对每个变量与因子之间的相关系数进行计算，找出与因子相关系数最高的变量，此变量很可能就是决定性变量。主成分分析： 通过主成分分析将大量变量降维，找出对因子影响最大的主成分，从而确定决定性变量。回归分析： 对因子和各个变量之间进行回归分析，找出对因子影响最大的变量，从而确定决定性变量。统计显著性检验： 通过对各个变量与因子之间的
人工智能 | NLP | GPU架构深度学习 | AMD | Chat GPT最近，ChatGPT又引发了不少新闻。比如，香港大学已经正式宣布，禁用ChatGPT，目的是防止论文抄袭。再比如，近日，不少美国企业已经把ChatGPT应用到了日常工作中，甚至代替了部分员工。据美媒报道，本月早些时候，一家提供就业服务的平台对1000家企业进行了调查，结果显示，近50%的企业表示，已经在使用ChatGPT
1.打开环境变量设置单击开始，输入“环境变量” 四个字点击编辑系统环境变量，进入如下界面：设置TEMP 与 TMP变量例如改成下面的内容这样再去启动jupyter notebook就可以正常使用了
My SQL 中：Error Code: 1290. The MySQL server is running with the --secure-file-priv option so it cannot execute this statement这是因为在mysql中如果想要导入外部格式的数据文件，比如说csv文件，就需要先把这些文件放到mysql认为的安全路径下，才能上传成功。这也是出于对用
东数西算 | 超算平台 | 冷板式液冷深度学习 | 数据中心 | 高性能计算在“双碳”目标和“东数西算”工程的推动下，液冷、深度学习、高性能计算、多样化计算等技术前景广阔。数据中心、超算平台基础设施可按照不同的冷却方法进行划分风冷数据中心基础设施和液冷数据中心基础设施。数据中心散热技术领域不断创新。目前，液冷技术以其稳定性高、散热效率高等优势逐渐显现出优势。在“碳达峰”和“碳中和”目标的背景下，液
当over中指定了分区,排序，但是没有指定滑动窗口范围时，默认基于排序字段记录值范围来计算（当前分区内的第一行到当前行(排序字段)取值范围内的记录）#1，按顺序对每一个排序字段记录值对应的多行数据做聚合运算#2， 在同一个分区下,排序字段记录值相同时,不累加,这些记录行会给同一个聚合值, 到新的排序字段记录值出现时,会自动累加上一个聚合值.
人工智能 | 数据分析 | Chat GPT深度学习 | 数据挖掘 | 高性能计算当今社会是科技的社会，是算力快速发展的时代。随着数据中心、东数西算、高性能计算、数据分析、数据挖掘的快速发展，大模型得到了快速地发展。大模型是“大算力+强算法”相结合的产物，是人工智能的发展趋势和未来。目前，大规模的生态已初具规模。其可以实现从“手工作坊”到“工厂模式”的AI转型。大模型通常在大规模无标记数据上进行训
CDA Level 1 在订单详情表表中, 订单的总平均金额(单均金额)=订单总金额/非重复订单数
百度 | Bard | Chat GPT谷歌 | RLHF| ERNIE Bot 随着深度学习、高性能计算、数据分析、数据挖掘、LLM、PPO、NLP等技术的快速发展，Chat GPT得到快速发展。Chat GPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型，GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。为了占据ChatGPT市场的有利地位，百度谷歌等巨头公司也在运筹帷幄，不断发
1，问题在RFM用户分类中,在有限资金下为提高收入,应重点对哪一类用户进行营销？2，答案解析选 B
解决数据倾斜问题的方案方案一：过滤掉倾斜数据 当少量key重复次数特别多，如果这种key不是业务需要的key， 可以直接过滤掉。方案二：引入随机数 数据按照类型group by时，会将相同的key所需的数据拉取到一 个节点进行聚合，而当某组数据量过大时，会出现其他组已经计算完 成而当前任务未完成的情况。可以考虑加入随机数，将原来的一组key 强制拆分为多组进行聚合。
数据倾斜是开发画像过程中常遇到的问题，当任务执行一直卡在 map 100%、reduce 99%，最后的1%花了几个小时都没执行完 时，这时一般是遇到了数据倾斜。 问题出现的原因是当进行分布式计算时，由于某些节点需要计算 的数据较多，导致其他节点的reduce阶段任务执行完成时，该节点的 任务还没有执行完成，造成其他节点等待该节点执行完成的情况。比 如两张大表在join的时候大部分key对应10条
数据服务层开发 数据最终的目的是走出数据仓库，应用到业务系统和营销场景 中。一般在开发完画像后，还需要打通标签数据和各业务系统之间的 通路，通过产品化的方式将标签数据应用到业务中去。这里需要打通 的服务层包括离线服务层和在线服务层，其中离线服务层将ETL后的用 户群数据推送到对应业务系统，在线服务层以RESTful API方式提供接 口服务，可支持个性化推荐、营销推送、在线特征库等场景。几个典型的
用户特征库开发 为进一步从多个维度丰富用户特征，挖掘用户的相关行为，除了开发用户标签体系外，一般还会开发用户的特征库。一方面为个性化 推荐、精准营销、商业分析等应用提供中间层数据，另一方面也可以削减不同算法在特征构建时的冗余加工。 简单来说，用户特征库就是对用户每一次的不同行为（如浏览、 收藏、搜索、购买等）及该行为对应的标签（或商品品类）进行详细 的记录，以便从用户的行为特征中挖掘用户的偏好。与
Elasticsearch简介 Elasticsearch是一个开源的分布式全文检索引擎，可以近乎实时地存储、检索数据。而且可扩展性很好，可以扩展到上百台服务器， 处理PB级别的数据。对于用户标签查询、用户人群计算、用户群多维 透 视 分 析 这 类 对 响 应 时 间 要 求 较 高 的 场 景 ， 也 可 以 考 虑 选 用 Elasticsearch进行存储。Elasticsearch是面向
HBase简介 HBase是一个高性能、列存储、可伸缩、实时读写的分布式存储 系统，同样运行在HDFS之上。与Hive不同的是，HBase能够在数据 库上实时运行，而不是跑MapReduce任务，适合进行大数据的实时查 询。 画像系统中每天在Hive里跑出的结果集数据可同步到HBase数据 库，用于线上实时应用的场景。
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