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大数据要牢记的5大经验教训

对于企业来说,大数据应用有5大经验教训需要牢记。 1、 要赢得利益相关者的信任 大数据正确的分析方法是业务而不是技术,在开始部署大数据应用之前,赢得业务部门的信任,增强其信息至关重要。首先,利益相关者会帮助你获取所 需要的资源,包括团队、资金和必要的数据资源,让你的项目取得成功。其次,任何数据分析只有被付诸实践才是有效的。如果主要管理者不愿意基于大数据分析结 果对业务进行改进,那么所有的投入都会被浪费。 因此,增强利益相关者的信心将是当务之急。 2、专注于那些对于企业至关重要的问题 对于很多大的机构或者企业而言,如果能够进行数据归档并进行离线,采用几乎免费的集群数据库将会带来巨大的成本节省,这是非常普遍的。 如果能够对非结构化数据进行迁移,将会帮助企业节省大量的购买授权的成本,而部署和管理这样的系统,就需要投入进行系统架构,而所节省的授权成本恰好可以用于系统架构的开销。 在这种情况下,给中型企业的建议就是不要更多关注投资回报率,不要过多关注成本节省。获得最大的商业利益,是需要集中重点加以阐述的口头禅。 3、培养数据科学家 要将大数据应用付诸实践,对于人才的需求首当其冲。对于拥有大量资源...

深度学习并非万能,你用对了吗?

[ 导读 ]深度学习随着AlphaGo大胜李世石之后被“神话”,很多人认为深度学习就是挑战人类智力的“神器”。可是,深度学习真的如他们想象的那般“战无不胜”吗?本文编译自hyperparameter.space,作者是Pablo Cordero,就读于加利福尼亚大学圣克鲁斯校区,主攻方向为细胞生物学和再生医学背景下的应用机器学习研究。阅读此文后,你便能够从深层理解,为什么深度学习其实并不像普通百姓想象的那般“神”了,甚至,你还会发现它有时还有些“笨”。 我知道以一种较为消极的态度来作为博客的开头是很奇怪的方式,但是在过去几天里有一波讨论,我认为这是关于我最近一直在思考的话题一个很好的切入点。这一切都从Jeff Leek在Simply Stats博客中发表了一篇关于在小样本规模体系中使用深度学习的注意事项开始的。总之,他认为,当样本量

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。