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窥探“大数据”全貌(技术篇、产业篇、企业转型篇)

“大数据”这个概念大约是从2011年开始火起来的,如果从Apache Hadoop项目的正式启动算起,海量数据的分布式存储、管理和计算技术已有10年的历史。这10年里,创业圈逐渐流行起一种通病,但凡创业必称“大数据”,似乎每个创业项目都会多少与之关联。大数据到底是什么?它是一项技术、一个产业还是一种思维方式?当越来越多的人将兴趣转移到AI、VR上时,也许是时候重新审视大数据的价值了。 在IT领域,一项技术的价值得以验证并实现往往需要走完四个阶段:技术原创、开源、产业化和广泛应用。在这个过程中,新技术的使用从互联网巨头企业蔓延到整个互联网领域,并随着其产业生态的日臻完善,最终应用到更广泛的社会和行业领域。“大数据”也不例外,它经历了底层技术的兴起和发展、产业生态的构建,正逐步渗透到每个企业的数据化战略之中。只有把握整条脉络,窥探“大数据”的全貌,才能理解这项技术的缘起和未来。 技术篇 移动互联网时代,数据量呈现指数级增长,其中文本、音视频等非结构数据的占比已超过85%,未来将进一步增大。Hadoop架构的分布式文件系统、分布式数据库和分布式并行计算技术解决了海量多源异构数据在存储、管理和...

25张图让你读懂神经网络架构

由于新的神经网络架构无时无刻不在涌现,想要记录所有的神经网络是很困难的事情。要把所有这些缩略语指代的网络(DCIGN,IiLSTM,DCGAN等)都弄清,一开始估计还无从下手。 下表包含了大部分常用的模型(大部分是神经网络还有一些其他的模型)。虽然这些架构都是新奇独特的,但当我开始把它们的结果画下来的时候,每种架构的底层关系就会清晰。 显然这些节点图并不能显示各个模型的内部工作过程。例如变分自动编码器(VAE)和自动编码器(AE)节点图看起来一样,但是二者的训练过程实际上是完全不同的,训练后模型的使用场景更加不同。VAE是生成器,用于在样本中插入噪声。而 AE 则仅仅是将它们得到的输入映射到它们“记忆”中最近的训练样本!本文不详细介绍每个不同构架内部如何工作。 虽然大多数缩写已经被普遍接受,但也会出现一些冲突。例如RNN通常指复发神经网络,有时也指递归神经网络,甚至在许多地方只是泛指各种复发架构(包括LSTM,GRU甚至双向变体)。AE也一样,VAE和DAE等都被简单的称为AE。此外,同一个模型的缩写也会出现后缀N的个数不同的问题。同一个模型可以将其称为卷积神经网络也可称作卷积网络,对...

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