大魔王泛泛
2020-02-20 阅读量: 643
1. key分布不均匀
2. map端数据倾斜，输入文件太多且大小不一
3. reduce端数据倾斜，分区器问题
4. 业务数据本身的特征
时间序列回归模型是用于分析时间序列数据的一种模型，主要用于探索数据之间的动态关系和时序特征。以下是时间序列回归模型的主要步骤和要点：1. **数据收集和准备**：首先需要收集时间序列数据，并进行数据清洗和准备工作，包括处理缺失值、异常值和平稳性检验等。2. **建立模型**：确定时间序列回归模型的形式，根据数据特点选择适当的模型，如自回归模型（AR）、滑动平均模型（MA）、自回归滑动平均模型（AR
★深度学习、机器学习、多模态大模型、深度神经网络、高频因子计算、GPT-4、预训练语言模型、Transformer、ChatGPT、GenAI、L40S、A100、H100、A800、H800、华为、GPU、CPU、英伟达、NVIDIA、卷积神经网络、Stable Diffusion、Midjourney、Faster R-CNN、CNN随着人工智能技术的快速发展，多模态大模型在各个领域中的应用越
★多模态大模型；GPU算力；LLMS；LLM；LMM；GPT-4V；GH200；图像识别；目标定位；图像描述；视觉问答；视觉对话；英伟达；Nvidia；H100;L40s；A100;H100；A800；H800，AI算力，AI算法随着人工智能技术的不断发展，多模态大模型成为越来越重要的发展趋势。多模态大模型通过融合视觉等多种感知能力来扩展语言模型，实现更强大的通用人工智能。GPT-4V（GPT-4
★深度学习、机器学习、生成式AI、深度神经网络、抽象学习、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、预训练语言模型、Transformer、ChatGPT、GenAI、多模态大模型、视觉大模型、TensorFlow、PyTorch、Batchnorm、Scale、Crop算子、L40S、A100、H100、A800、H800随着生成式AI应用的迅猛发展，我们正处在前所未有的大爆发时代。在这
