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贯穿着数据分析的整个过程: 数据接入阶段:数据质量参差不齐、且面临多种异构数据源接入 数据准备阶段:缺少统一数据模型,需要进行大量的数据抽取、转换等处理 数据存储阶段:海量数据查询效率低下,数据多份存储、数据管理成本高昂 数据分析阶段:不同类型数据分析数据源不同,形成数据孤岛、存来自:百科云知识 解决 90% 数据分析问题,表格大神最常用这 5 个函数 解决 90% 数据分析问题,表格大神最常用这 5 个函数 时间:2022-11-16 16:06:29 协同办公 文档协同管理 文档存储管理 数字化办公 石墨表格 10 大实用函数,学会了,数据整理分析效率轻松翻 3来自:云商店
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大数据的MapReduce并行计算模型,将源数据经过下图的处理。 其中,Map(映射)是将大数据集分解若干小数据集分析,各部独立的线程,并行分析计算。而Reduce(汇总)是将小数据集分析结果进行整合,再将处理的结果返回给用户。 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证,尽在来自:百科四个特点: “大”即物联网数据体量大,我们经常听到的一个经典的案例,即GE发动机有成百上千个传感器,毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小,或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。来自:百科
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华为云计算 云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间:2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型,尤其是计算视觉领域的AI模型,都是通过深度神经网络来进行构建的,从2015年开始,学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要来自:百科