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大数据采集与预处理技术
文章目录 第1章 大数据概念 1.1大数据的概念 1.2大数据的关键技术 1.3大数据采集与数据预处理技术 1.3.1大数据采集技术 1.3.2数据预处理技术 第二章 数据采集基础 2.1 传统数据采集技术 2.2大数据采集基础 第...
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大数据采集方法
大数据采集 是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、社交网络和互联网平台等获取数据的过程。 数据 数据包括RFID数据、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。 大数据的分...
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大数据采集有哪些方法？
随着信息时代的到来，大多数数据抓取工作主要是通过网络来采集，毕竟数据数据的产生和流动几乎在我们生活中每时每刻都在产生。除了网络数据的采集还有现在的数据调研和抽查的方式，这里我们主要讲讲网络数据的采集。 针对4种不同的数据源，大数据采集方法有以下几大类。...
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大数据采集（hdu）第二章笔记
2.1大数据采集概述 大数据采集技术就是指对数据进行提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）操作（即ETL操作），将不同来源的数据整合成为一个新的数据集，为后续的查询和分析处理提供统一的数据视图。 系统日...
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2.2大数据采集技术
大数据采集处于大数据生命周期的第一个环节，对于大数据分析和应用起着至关重要的作用 大数据采集是指从传感器和智能设备，以及企业系统、社交网络和互联网平台等渠道获取数据的过程。 这些数据来源广泛、种类繁多、数据量巨大且产生速度快、传统数据采用方法难以胜任，...
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如何高效训练？综述汇总：大型深度学习训练的并行分布式系统
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 23年1月论文“Systems for Parallel and Distributed Large-Model Deep Learning Training“， 来自UCSD。 深度学习（DL）已经...
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认知计算机如何帮助人工智能减少能耗
我们都听说过人工智能如何让我们的生活变得更加高效，但真正的问题是，是什么让人工智能变得高效?人工智能的灵魂是数据，在全球范围内，数据中心每年消耗约200太瓦时的电力。这些能源足以支持国家每年2000万个家庭的生活，并可为3.33亿辆汽车提供一年的动力。...
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生成式 AI 如何支撑当前的 DevOps 和 SRE 工作体系？
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能生态核心技术—— GAI，即 “生成式人工智能” 。 在信息技术（IT）和系统可靠性的不断发展领域中，DevOps（开发和运营）和 SRE （站点可靠性工程）已经成为不可或缺的方法。这些实践...
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云和生成式人工智能未来趋势
在不断发展的商业环境中，数据正以惊人的速度倍增。数据的激增对各种规模和行业的组织提出了高效数据管理的迫切需求。数据高管面临着访问、管理、分发这些(内部、外部、第三方 数据并从中提取价值的挑战，同时保持其相关性和价值。 传统方法依赖于传统系统、架构和存储...
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Jina AI 推出“jina-embeddings-v2”:全球首个8k 开源文本嵌入模型
Jina AI 公布了其第二代文本嵌入模型的最新进展:jina-embeddings-v2。这个最先进的模型是唯一支持8K（8192个token）上下文长度的开源解决方案。这一成就使其在功能和在大规模文本嵌入基准 (MTEB 排行榜上的性能方面与 Ope...
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使用Panda-Gym的机器臂模拟进行Deep Q-learning强化学习
强化学习(RL 是一种机器学习方法，它允许代理通过试错来学习如何在环境中表现。行为主体因采取行动导致预期结果而获得奖励，因采取行动导致预期结果而受到惩罚。随着时间的推移，代理学会采取行动，使其预期回报最大化。 RL代理通常使用马尔可夫决策过程(MDP ...
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光学矩阵乘法将如何改变人工智能
当前的人工智能世界耗电且计算有限。模型开发的轨迹很快，但随着这种进步，需要大幅增加计算能力。现有的基于晶体管的计算正在接近其物理极限，并且已经难以满足这些不断增长的计算需求。 大型企业已经尝试通过开发自己的定制芯片解决方案来解决这个问题。然而，硬件瓶颈可...
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工作空间设计的未来：人工智能、3D演练和实时协作
在过去的十年里，在引入智能的人工智能工具之后，工作空间的设计已经完全改变了。早些时候，办公室布局有基于预先设计的分层工作站，忽略了工作环境。这些办公室也有过时的管理系统，依赖于手工流程，缺乏可扩展性。在这里，室内设计师很少考虑符合人体工程学的家具和灵活...
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让大模型看图比打字管用！NeurIPS 2023新研究提出多模态查询方法，准确率提升7.8%
大模型“识图”能力都这么强了，为啥还老找错东西？ 例如，把长得不太像的蝙蝠和拍子搞混，又或是认不出一些数据集中的稀有鱼类…… 这是因为，我们让大模型“找东西”时，往往输入的是文本。 如果描述有歧义或太偏门，像是“bat”（蝙蝠还是拍子？）或“魔鳉”（Cy...
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首个多视角自动驾驶场景视频生成世界模型 | DrivingDiffusion: BEV数据和仿真新思路
笔者的一些个人思考 在自动驾驶领域，随着BEV-based子任务/端到端方案的发展，高质量的多视图训练数据和相应的仿真场景构建愈发重要。针对当下任务的痛点，“高质量”可以解耦成三个方面： 不同维度上的长尾场景：如障碍物数据中近距离的车辆以及切车过程中...
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Meta重磅更新，小扎在元宇宙里养了会做家务的狗！人形化身超逼真，AI智能体在真实物理世界和人互动
今天开始，人类离帮忙做家务的机器人，又近了一步！ Meta宣布推出Habitat 3.0，目的是开发出社会化的AI智能体，这意味着社交智能机器人已经进入新的里程碑阶段。 这些具身智能背后的关键，当然就是AI Agent。有了它们，机器人可以和人类协作...