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企业想要建立高效数据中心,需要考虑哪些要素

由于云计算和虚拟化等新技术的到来,数据中心的演进可能会把它自身变成一个非常不同的环境。然而,任何运作平稳且成功的数据中心总是需要一些基本要素的。不管数据中心的规模是像一个立式式衣柜还是一架飞机,甚至是传言中谷歌正在搭建游艇式数据中心,这些要素都是非常关键的。1、环境控制标准化、可预测的环境是任何高质量数据中心的基石。这不仅仅是关乎让设备冷却、维持适当的湿度(根据维基百科,推荐的温度范围是61-...

2019-10-18 20:32:40

数据中心基础设施优化,主要有哪五大趋势?

随着云计算和大数据的发展,IDC数据中心建设迎来建设高潮。不过在数据中心建设过程中存在很多问题,这里汇总一下数据中心基础设施优化的五大趋势。软件定义和虚拟化过去的一年中,软件定义技术成为潮流,诸如软件定义网络、软件定义存储、软件定义数据中心等。通过建立底层硬件的抽象层API,企业可以减少硬件的管理数量和提高管理效率。特别是SDN软件定义网络的产品和解决方案已经出现,这极大地拓展了数据中心网络建...

2019-10-18 20:23:28

未来几年,商业智能的大趋势介绍

1.数据科学家将消亡熟悉数据分析将是普通业务人员的基本技能,能利用好数据价值去做规划的企业组织将更成功,忽略数据重要性的将被逐渐淘汰。2.云端商业智能将成为主流企业组织想要快速延展业务,取得好效益,那么就需要采用基于云的商业智能工具。成熟的云服务可以帮助IT部门有更便捷的云端商业智能体验。3.大数据将迎来爆炸式发展亚马逊Redshift和GoogleBigQuery这样的数据仓库将建立数...

2019-10-18 20:14:14

人工智能某一应用的行业,需要满足哪几个条件?

1、需要人工智能解决的问题,定义一定要非常清晰;2、对于人工智能的外部反馈非常重要;3、数据能够持续到达,并保持时效性;4、需要大量的计算资源支持;5、需要顶尖的数据科学家作为保障——除了大数据研究之外,他们还需要对行业有深刻了解。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:成为一名人工智能工程...

2019-10-18 20:02:24

物联网、云计算、大数据、人工智能之间,有什么关系,我们应该怎么区别?

物联网IoT(Internetofthings)物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。以下图为例,物联网大致分为以下几个层级:感知层,网络层,应用层。云计算(Cloud)云计算相当于人的大脑,是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过...

2019-10-18 18:35:45

为什么从事IT领域的程序员,工资那么高?

一个原因就是IT人员平日大部分工作是在提高系统盈利的速率,而非维持。一个广告系统做好了,用较小的代价就可以让它持续工作,程序员吃饭睡觉看片打游戏,系统还在不停跑不停地盈利。而程序员改进它则可以提高盈利。相比之下,大部分行业则是不开工则不盈利,开了工只能维持同等的盈利水平。这其中的差别是质上的。不仅如此,将来的AI系统,比如说使用强化学习的系统,还能自动提高盈利的效率,而研究员们现在想的就是如何让...

2019-10-18 18:02:24

数据中心行业的工程师和架构师,面临的主要网络挑战是什么?

网络容量对于参与提供网络解决方案的各方而言,网络容量是一个重要问题。如今的公司正在处理数据源产生的越来越多的数据。视频内容的扩散是一个重要因素,因为部署的物联网设备数量不断增加,产生的数据也越来越多。企业还需要处理数据的货币化问题。许多新的商业模式并不是围绕产品销售,而是将信息实现货币化和产品化。因此,对网络容量的需求将继续增长。并且行业专家给出了很多的网络预测。而且,这并不是因为网络工程...

2019-10-18 13:00:33

做为一名程序员,需要明白的编程技巧

排列不分先后:当性能遇到问题时,如果能在应用层进行计算和处理,那就把它从数据库层拿出来。排序和分组就是典型的例子。在应用层做性能提升总是要比在数据库层容易的多。就像对于MySQL,sqlite更容易掌控。关于并行计算,如果能避免就尽量避免。如果无法避免,记住,能力越大,责任越大。如果有可能,尽量避免直接对线程操作。尽可能在更高的抽象层上操作。例如,在iOS中,GCD,分发和队列操作是你...

2019-10-18 12:43:09

大数据新手,在前期最容易犯下哪些错误

在制作数据故事时,很容易迷失在细节中,并且无法创造出可以激发别人动手操作的数据故事。下面是新手数据讲师所犯的最常见的错误,以及如何改正它们。这些技巧来自“像数据讲述者一样思考”研究会。1.数据故事不适合听众不是所有的听众都是相同的,不是所有的听众都有一样的目标。即使您自己审视自己团队内部,也可以考虑一个技术支持专家和一个运营主管如何具有不同的观点。尽管两者都有共同的目标即服务客户,但每个人对...

2019-09-30 15:48:42

目前大数据分析领域,主要面临的四大瓶颈

1、数据分析之数据准备瓶颈:OLAP我们知道从上个世纪90年代,甚包括80年代末,OLAP就已经被很好地使用了。但是我们知道企业的数据和运营的过程,是个持续动态变化的过程,它需要在第时间交给业务部门做数据分析,而OLAP做不到这点。旦有个数据分析的变化,我们需要交给IT部门去重新构建OLAP。所以如果这个瓶颈不打掉,企业的数据化运营的链条是不通畅的,并且业务流程会很缓慢,同时企业的运营...

2019-09-30 14:50:27

目前制约中国无源超高频市场发展,主要有哪三点核心要素

RFID(俗称电子标签),是物联网产业链感知层的重要环节。RFID产业发展的快与慢,会直接影响物联网发展的速度。在RFID应用中分为低频、高频、超高频。而RFID超高频电子标签以其标签体积小、读写距离远、读写时间快、价格便宜等诸多优点,正在得到越来越广泛地应用,也被认为是最具发展前途的物联网典型应用。然而,我国超高频RFID市场目前还处于发展的初期阶段,最近,通过对业界的广泛调研,大家一致认为...

2019-09-30 14:35:39

在线大数据学习效果怎么样,在线学习过程性评价系统工作流程分为哪几步?

在线大数据学习效果怎么样?在线学习过程性评价系统工作流程总共分为六个大的步骤,充分说明了大数据支持下的过程性评价嵌入在线学习之中的路径和方法。在线大数据学习效果怎么样?第一步,学习者开展在线学习活动,并随之生成学习行为的数据,经过在线学习内容与服务模块,这些数据将被贴附时间戳标记。第二步,数据按照预定义结构存入学习者学习状态信息库。第三步,在线学习过程性评价引擎从学习者特征信息库和学习状态...

2019-09-30 11:55:36

大数据时代,影响推荐系统效果,主要有哪些因素?

在一个网站或者app中,推荐系统通常会和整个大系统的多个方面有交互,推荐系统本身也有很多的组成部分,再加上整个系统所处的大环境,综合起来会有很多因素影响着一个推荐系统最终效果的好坏,这里的效果指的是包括准确率、召回率、多样性等等指标在内的一个整体整体效果,不做具体区分。在这里我们试对其中一些主要的因素做一讨论。需要指出的是,这些因素里面并不是所有的我们都可以左右,但是了解它们究竟是什么对我们开发和...

2019-09-30 10:33:33

私有云构建成功,需要考虑以下十个要素

私有云让企业能够保护并控制应用程序和数据,同时让开发团队能够更快速、更顺畅地提供业务价值。但是虽然构建私有云有望彻底改变IT,要是没有认真的规划和准备,它也无异于是一次成本高昂的科学试验。下面这十个要点有助于确保成功。让利益相关者参与进来。私有云并不是纯粹的IT项目。将来实际使用的各个业务部门都应该参与进来,搞清楚规范和可交付成果。云改变了IT部门和业务部门之间的关系。双方都要参与其中,搞清...

2019-09-30 11:08:42

常见的定位技术主要有哪些?

目前,常见的定位技术主要有:蓝牙、RFID、WIFI、超宽带(UWB)、超声波等。智物达“智寻”超宽带(UWB)定位系统是一种以极低功率在短距离内高速传输数据的无线定位技术。UWB技术超宽带(UWB)无线定位技术由于功耗低、抗多径效果好、安全性高、系统复杂度低,尤其是能提供非常精确的定位精度等优点,而成为未来无线定位技术的热点和首选。UWB技术为一种发射功率较弱,传输速率惊人(上限达到10...

2019-09-30 10:54:25

云计算发展进程中的六大关键技术

云计算是以数据为中心的一种数据密集型的超级计算。在数据存储、数据管理、编程模式、并发控制、系统管理等方面具有自身独特的技术。海量分布式存储技术为保证高可用、高可靠和经济性,云计算采用分布式存储的方式来存储数据和冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性,从而提供廉价可靠的系统。为了满足大量用户的需求,数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。云计算的数据存储系统主要有GoogleGFS(Go...

2019-09-30 10:40:02

什么是模式识别,对抗学习是什么?

模式识别是什么?作为人工智能的一个重要方向,模式识别的主要任务是模拟人的感知能力,如通过视觉和听觉信息去识别理解环境,又被称为“机器感知”或“智能感知”。人们在观察事物或现象的时候,常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处,并根据一定目的把相似、但又细节不同的事物或现象组成一类。字符识别就是一个典型的例子,如数字“4”可以有各种写法,但都属于同一类别。人脑具有很强的模式识别和推广能力,即使对于某...

2019-09-30 10:15:24

产品上线到运营,需要了解的数据分析方法

数据分析是各公司运营管理岗位必备的技能之一,在互联网、金融为代表的一些“数据大户”企业尤为出众。以互联网行业为例,在产品需求阶段可以通过数据分析对用户的需求去伪存真,在产品上线运营阶段,又可以通过数据验证产品的可行性并且进行迭代。而这些过程往往会运用到不同的数据分析方法。1、多维度事件分析多维度事件分析:对变化/异常的数据从多角度分析原因(最基本方法)。从数据中可以看出:IOS端用户整体呈...

2019-09-30 10:12:33

数据时代,为大家介绍四种非常好用的 app 数据分析 工具

我们都知道苹果手机的iOS系统是一个相对安卓系统来说比较封闭的体系,特别是APPSTORE就更是如此了,对外开放的接口非常有限,于是如何作用一些外部app数据分析工具来评估自家的APP运营质量就非常重要了,下面我们就来为大家介绍四种非常好用的app数据分析工具。第一种、APPDUU这个app数据分析工具的主要作用是查看APP的关键词覆盖数量用的,也就是我们经常说的KCN,...

2019-09-29 23:45:10

Hadoop对于大数据来说,主要有哪些优势?

大数据的流行让Hadoop在大数据处理人员中也得到了广泛应用,那么Hadoop对于大数据有哪些优势呢?又如何解决其中遇到的问题呢?在当今的技术领域,大数据是个热门的IT流行词语。为了减轻处理大量数据时的复杂度,Apache开发了Hadoop——一个可靠的、可扩展的分布式计算框架。Hadoop特别适合大数据处理任务,并且它可以利用其分布式的文件系统,可靠并且低成本的将数据块复制到集群中的节点上去,...

2019-09-29 23:41:33

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