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CDA助教老师
​crontab命令管理调度的方式总结来看存在哪些弊端？
crontab命令管理调度的方式总结来看存在以下几个方面的弊端：1）在多任务调度执行的情况下，难以厘清任务间的依赖关系； 2）不便于查看当前执行到哪一个任务； 3）不便于查看调度流下每个任务执行的起止消耗时间，而这对于 优化task作业是非常重要的； 4）不便于记录历史调度任务的执行情况，而这对于优化作业和排 查错误是非常重要的； 5）执行任务失败时不便于查看执行日志，不方便定位报错的任务和接收错
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CDA助教老师
做中间层设计前需要明确几个重要的点?
在用户画像迭代开发的过程中，初期开发完标签后，通过对标签加工作业的血缘图整理，可以找到使用相同数据源的标签，对这部分标签，可以通过加工中间表缩减每日画像调度作业时间。 做中间层设计前需要明确几个重要的点： 1）这个中间层对应的业务场景、业务目标是什么？ 2）业务方有了这份中间层数据以后可以进行哪些维度的分析， ETL时有了这份中间层数据可以减少对哪些数据的重复开发计算？ 3）这个业务场景分析中包含
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CDA助教老师
CDA数据分析学习之电子表格Excel OFFSET函数
1.问题:有小伙伴问我的offset 函数为什么执行不了2.回答:这个结果是一个数组,offset函数是数组函数,跟一般的Excel函数不一样,执行起来比较特别方法1 需要先鼠标框选接收结果的单元格区域,然后鼠标点击输入框后把公式输入在上面的输入框里,然后Ctrl shift enter执行，然后OK了方法2 直接在单元格输入的话,只有该单元格有结果, 可以通过拖拽到临近接收区域,使得其他单元格也
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CDA助教老师
CDA数据分析学习笔记之统计学抽样
抽样概述在统计学中，抽样（Sampling）是一种推论统计方法，它是指从目标总体（Population，或称为母体）中抽取一部分个体作为样本（Sample），通过观察样本的某些属性，依据所获得的数据对总体的数量特征得出具有一定可靠性的估计判断，从而达到对总体的认识。概率抽样方法简单随机抽样（simple random sampling），也叫纯随机抽样。从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本，
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ermutuxia
安装powerbi desktop，启动的时候显示msmdsrv.exe-无法找到入口
windows7电脑安装powerbi desktop 版本为2.115.1006.0 64-bit（2023年3月）安装powerbi desktop完成后，启动的时候显示msmdsrv.exe-无法找到入口无法定位程序输入点CreateFile2于动态链接库KERNEL32.dll上。如何解决？这是因为msmdsrv.exe运行时需要执行KERNEL32.dll文件，而你的电脑上找不到这个文件
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液冷服务器
研发为底、生态为径、AI为翼——全国一体化算力算网调度平台正式发布
GPU | COMPUTEX | 算力 | GPU服务器英伟达 | GH200 | 一体化算力算网调度平台近年来，人工智能硬件、软件算法以及应用场景的丰富度不断增加，算法模型参数也不断增加，这带动了对数据中心并行计算算力的需求。因此，AI、高性能计算、图形渲染、大模型训练、AIGC、ChatGPT等推动GPU大算力并行计算芯片的需求。2023年6月5日，由工业和信息化部主办，中国信息通信研究院（以
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CDA助教老师
CDA数据分析L1学习之Excel多条件计数
1.问题:Excel函数求产地为广州或者福州，水果名为菠萝或香蕉，且单价大于等于3，且库存量大于20的水果品种个数。表的列名分别为 A 水果名 B 产地 C 单价 D 库存量2,回答2.1 方法一 SUMPRODUCT=SUMPRODUCT(((A2:A100="菠萝")+(A2:A100="香蕉"))*((B2:B100="广州")+(B2:B100="福州"))*(C2:C100>=3)*(
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2023北京智源大会亮点回顾 | 高性能计算、深度学习和大模型：打造通用人工智能AGI的金三角
AIGC | Aquila | HuggingFaceAGI | DeepMind | Stability AI通用人工智能（AGI）是人工智能领域的最终目标，也是一项极具挑战性的任务。在诸多技术（深度学习、高性能计算、大模型训练以及ChatGPT等）的支持下，AGI的实现正在逐步向前推进。与目前的弱人工智能不同，AGI是一种能够像人类一样进行思考、学习和解决问题的智能系统。它可以理解和应对各种
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CDA数据分析 L1模拟题 SQL列别名不能用于（　)什么子句中?
题目:在SQL语句中，设置别名可以增强代码的可读性，别名又分为表别名和列别名，其中列别名不能用于( )子句中。A selectB whereC fromD join答案: B解析:在SQL语句中，设置别名可以提高代码的可读性。别名分为表别名和列别名两种。表别名用于给表起一个简短的名称，以便在查询中引用该表时更加方便。列别名用于给查询结果中的列起一个简短的名称，以便在后续的操作中引用该列时更加方便。
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CDA 数据分析L1学习之SQL查询没有不及格成绩的学生学号和姓名
1 问题: 有小伙伴问SQL查询没有不及格成绩的学生学号和姓名,选项D为何错2 回答:假设表中存在学生ID为01的学生，语文成绩及格，数学成绩不及格。这样在D选项的子查询里面会把这个学生ID01拿到，进而在主查询结果中有这个学生01，这不符合题目要求。总结可知，D选项查到的是至少有一个科目及格的学生,所以不符合题目要求：查询没有不及格成绩的学生学号和姓名。
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CDA助教老师
数据分析AIPL模型
AIPL模型代表了一个用户从初识到忠诚的全过程A（Awereness）:品牌认知人群。表示用户对品牌刚刚建立认知，了解到有这个品牌、是干啥用的，是消费者相对被动与品牌建立的接触。 例如：15天内消费者相对被动与品牌接触，包括: 曝光&点击(如被阿里妈妈广告曝光过或点击过阿里妈妈广告等)、浏览(如浏览过品牌旗舰店或品牌商品等)、观看(如观看过淘宝短视频或直播)I（Interest）：品牌兴趣人
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NVIDIA为加速生成式AI而设计的超级芯片全面投产
黄仁勋 | 生成式AI ｜COMPUTEX2023英伟达 | 大模型 | 台北电脑展 ｜GH2002023年是大语言模型、生成式AI、ChatGPT、AIGC大爆发的一年。GPU是大规模深度学习、高性能计算的重要硬件基础，而大语言模型，如生成式AI、ChatGPT等，则借助GPU的计算能力快速地训练和推理，获得更高的模型效果和更广泛的应用场景。尤其在游戏开发领域，运用大语言模型可以加强游戏的情节推
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AIGC和ChatGPT推进百度、阿里、腾讯、华为大模型技术创新
AIGC | PC集群 | PC Farm | GPU服务器生成式AI | Stable Diffusion | ChatGPT2022 年 12 月，OpenAI 推出了 ChatGPT，这是一种高性能计算的大型语言生成模型。它的出现推动了人机对话技术的发展，并在网络上引起了极大的关注。目前，全球各大科技企业都在积极拥抱 AIGC，不断推出相关的技术、平台和应用。随着人工智能技术的不断发展，AI
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ChatGPT与深度学习的完美融合：打造智能化推荐系统新时代
PNN | AutoRec | 推荐算法NFM | ChatGPT | 深度学习新技术如ChatGPT、LLM、AIGC等的兴起，使推荐系统拥有更强的学习和预测能力。然而，推荐算法仍然是深度学习推荐系统中不可或缺的关键技术。推荐算法和这些技术应相辅相成，相互补充。推荐算法中的冷启动问题、Explore & Exploit、流行度纠偏、打散重排等问题，都是ChatGPT等技术未考虑的。AutoRec
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如何向大模型ChatGPT提出问题以获得优质回答：基于AIGC和深度学习的实践指南
提示工程 | 高性能计算 | ChatGPT深度学习 | GPU服务器 |Ibrahim John在当今信息爆炸的时代，人们对于知识获取的需求日益增长。特别是在深度学习、高性能计算和人工智能领域，这些前沿技术的不断发展让人们对其应用场景和实现方法有了更多的探索和研究。其中，作为一种基于大规模预训练模型的人工智能问答系统，ChatGPT已经成为众多研究者和开发者的关注重点。如何向ChatGPT提问并
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一文读懂Stable Diffusion教程，搭载高性能PC集群，实现生成式AI应用
图生图 | PC集群 | PC Farm | Stable文生图 | 生成式AI | Stable Diffusion在当今计算领域中，PC集群和Stable Diffusion技术的应用已经成为不可或缺的一部分。这些技术在深度学习、AI绘画、高性能计算、人工智能、大数据、ChatGPT、AIGC等领域中都具有重要的应用价值。特别是在AI生成式内容创作方面，使用PC集群和Stable Diffus
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高性能计算HPC照亮AIGC未来：PC集群+Stable Diffusion 打造极致游戏体验
角色设计 | PC集群 | 增强现实游戏设计 | PC农场 | PC Farm随着科技的不断进步，虚拟现实、增强现实等技术已经逐渐成为了游戏设计中不可或缺的一部分。而在这些技术的背后，角色设计、PC集群、GAMEAI等方面的不断发展也为游戏的体验提供了更加丰富的可能性。而在这其中，Stable Diffusion技术的应用更是为游戏的流畅性和稳定性提供了强有力的保障。PC集群和Stable Dif
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CDA助教老师
python报错,ERROR: Failed building wheel for xxx 和 Could not build wheels for xxx
一,问题:ERROR: Failed building wheel for jupyter-nbextensions-configuratorRunning setup.py clean for jupyter-nbextensions-configuratorFailed to build jupyter-nbextensions-configuratorERROR: Could not bui
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AIGC大模型时代下，该如何应用高性能计算PC集群打造游戏开发新模式？
ACT | SIM | ETC | FTG | RACAVG | RPG | FPS | MUG | PUZACT、SIM、ETC、FTG、RAC、RTS、STG、AVG、RPG、FPS、MUG、PUZ、SLG、SPG等游戏类型，需要高性能的计算机来支持运行。为了满足这些游戏的需求，国内服务器厂商不断推出新的产品，采用液冷散热技术，大模型构建和PC集群一体机等技术来提高计算机的性能和稳定性。这些技
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Stable Diffusion：一种新型的深度学习AIGC模型
潜在扩散模型 | AIGC| Diffusion Model 图片感知压缩 | GAN | Stable Diffusion随着生成型AI技术的能力提升，越来越多的注意力放在了通过AI模型提升研发效率上。业内比较火的AI模型有很多，比如画图神器Midjourney、用途多样的Stable Diffusion，以及OpenAI此前刚刚迭代的DALL-E 2。对于研发团队而言，尽管Midjourney
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