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阿里巴巴获得《旅行青蛙》国内独家代理权
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-18 热度：144
4月2日，阿里巴巴集团宣布，与日本游戏公司Hit-Point达成战略合作，获得Hit-Point授权在中国大陆地区独家发行旗下现象级手游《旅行青蛙》，正式宣告这只牵动无数用户关心的青蛙来到中国。 根据官方的消息，这一次与青蛙合作不仅仅是游戏，还会有更多与阿里[详细]
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Google拆分搜索和人工智能部门，Jeff Dean将负责人工智能业务
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-18 热度：102
Google周一宣布将搜索和人工智能业务分拆为两个独立部门，该公司网络搜索业务主管John Giannandrea也将卸任。 Google2016年2月将搜索和人工智能部门合并，同时任命资深计算机科学家John Giannandrea担任负责人。现在，随着他的卸任，Google则会重新将这两[详细]
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投资100亿!京东集团大数据中心落户张家口 选址大宣化
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-18 热度：64
数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成 为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。几年前阿里巴巴云基地项目落户张北，为张家口大数据产业的建设打下良好前景，现在，张家口房天下了解[详细]
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为什么你的大数据项目瞬间就”凉”了？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-18 热度：161
企业正努力在产品中部署大数据，这一点是毋庸置疑的。但是，根据Gartner在2016年下半年发布的新闻稿：只有15％的企业将其大数据项目部署到生产中。Gartner在选词时非常谨慎，这并不意味着剩下的企业没有实践，或者数据科学家没有发现使用大数据技术的优势[详细]
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大数据“杀熟”新玩法 还是苹果的套路深
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-18 热度：58
副标题#e# 杀熟一词想必很多小伙伴都经历过，但大数据杀熟可能很多人都没有听说过。作为一种全新的套路，全新的玩法如今已经不知不觉得渗透到我们的日常生活当中。或许大家从来没有注意过，你打车、订酒店、买会员这些在平常不过的行为，但却不经意间被一些[详细]
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数据科学项目失败最常见的4个原因
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-18 热度：106
数据挖掘专家称2017年为数据扫盲和数字转换年。虽然数据是推动真正数字转换的关键要素，但企业往往以错误的方式处理数据和分析项目。事实上，只有13%的数据和分析项目已经完成，而在那些已经完成的项目中，只有8%的公司领导报告对结果完全满意。 为什么数[详细]
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量子纠缠：从量子物质态到深度学习
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-18 热度：123
副标题#e# 1引言 经典物理学的主角是物质和能量。20 世纪初，爱因斯坦写下E =mc2 ，将质量和能量统一在了一起。而从那之后，一个新角色信息(Information)逐渐走向了物理学舞台的中央。信息是关于不确定程度的度量。Shannon 创立信息论的初衷是为了定量化地[详细]
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全国城市农贸代表团参观眉山农业云大数据中心
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：171
12日上午，由全国城市农贸中心联合会主办，眉山市商务局、眉山圣丰农产品批发市场投资有限公司承办的第十四届全国农产品批发市场联络员大会在眉山举行，来自全国城市农贸中心、农产品大腕企业、商家代表齐聚眉山圣丰农贸批发市场，这是眉山首次召开的全国[详细]
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上海市大数据中心揭牌 用“数据跑路”替代“群众跑腿”
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：101
上海市大数据中心12日正式揭牌。作为智慧政府的基础设施，上海将依托大数据中心这个城市数据枢纽，打破部门数据孤岛，推动政务服务从群众跑腿向数据跑路转变。 在12日上海市政府召开的新闻发布会上，上海市委常委、常务副市长周波表示，当前上海正在全面推[详细]
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国家健康医疗大数据中心落户长乐 用地1000亩
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：189
海峡网11月27日讯（海峡都市报（微博）记者 王林成 余少林）福州的大数据产业正加速发展。昨日，国家健康医疗大数据中心与产业园建设试点工程（福州园区）挂牌仪式在长乐举行。 记者了解到，今年10月下旬，福州与厦门、南京、常州四个城市，共同入围第一批[详细]
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上海大数据中心揭牌成立 今年建成政务“一网通办”总门户
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：91
让群众少跑腿，让数据多跑路，实现从找部门到找政府的根本转变。上海市政府今天下午发布《全面推进一网通办加快建设智慧政府工作方案》。根据方案，2018年上海将建成政务一网通办总门户，对面向群众和企业的所有线上线下服务事项，逐步做到一网受理、只跑[详细]
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关于人工智能的六大担忧
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：159
2017年，人工智能的发展又到达了一个高峰期，首席信息官、顾问和学者们纷纷表示，这项技术将使得从商业、IT运营到客户联系在内的任何事情实现自动化。然而，进入2018年，越来越多的媒体开始报道人工智能的潜在威胁。 然而，Babson College 的教授Thomas Da[详细]
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我们可以教机器学习隐私吗？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-17 热度：93
机器学习需要使用大量数据来对模型进行训练，而我们一般都会将这些训练数据上传到亚马逊和Google等运营商所托管的机器学习云服务上，但这样将有可能把数据暴露给恶意攻击者。那我们是否能够把机器学习当作一种服务（机器学习即服务-MLaaS）来使用并保护我[详细]
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玩转大数据，你应该知道的75个专业术语
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-08 热度：63
副标题#e# 如果你刚接触大数据，你可能会觉得这个领域很难以理解，无从下手。不过，你可以从下面这份包含了 25 个大数据术语的清单入手，那么我们开始吧。 算法(Algorithm) ：算法可以理解成一种数学公式或用于进行数据分析的统计学过程。那么，「算法」又[详细]
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大数据治理需要具备哪些能力和关键技术？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-08 热度：111
副标题#e# 在企业数据建设过程中，大数据治理受到越来越多的重视。从企业数据资产管理和提升数据质量，到自服务和智能化的数据应用，大数据治理的内容在不断发展和完善，其落地实施的过程中会遇到各种各样的难题和挑战。本篇文章通过分析大数据治理建设中的[详细]
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人工智能和机器学习如何帮助IT团队解决数据管理问题
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-08 热度：57
掌握和处理大量数据对于IT部门来说是一个挑战。以下是人工智能(AI)和机器学习如何帮助人们分类、组织和汇总大量信息的方法。 根据三星公司的调查，2016年全球互联网流量超过了1ZB，即10亿兆字节。这个数字是巨大的，但这个数据量与全球各企业正在存储的全[详细]
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你可能还不知道应用关联防护
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-08 热度：80
近年来，作为高效而直接的数据库防御工事，数据库防火墙已被越来越多的用户关注，应用在关键系统的数据库安全防护中，以保护核心数据资产安全。实现危险行为过滤，数据库防火墙必需串联部署，才能形成数据库的安全屏障。这要求其既要发挥抵御威胁行为的功[详细]
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数据库防火墙风险大？那是你还不知道应用关联防护
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-08 热度：123
近年来，作为高效而直接的数据库防御工事，数据库防火墙已被越来越多的用户关注，应用在关键系统的数据库安全防护中，以保护核心数据资产安全。要实现危险行为的过滤，数据库防火墙必需串联部署，才能形成数据库的安全屏障。这要求其既要发挥抵御威胁行为[详细]
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为什么说Python 是大数据全栈式开发语言？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-08 热度：160
副标题#e# 前段时间，ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做Fullstack JavaScript，是关于用JavaScript进行前端、服务器端，甚至数据库(MongoDB)开发，一个Web应用开发人员，只需要学会一门语言，就可以实现整个应用。 受此启发，我发[详细]
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打破数据统一的七大原则
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-07 热度：146
数据统一在数据分析领域里是个长期的挑战，从事数据分析的从业者希望在数据分析之前，来自不同实体的数据能够在同一个地方呈现出来。数据统一由七部分组成：1、获取数据 2、清洗数据 3、转换数据、4、模式集成 5、重复数据删除、6、分类 7、导出 一般而言[详细]
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物联网下：大数据属于谁？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-07 热度：124
数据隐私与访问的讨论在物联网时代变得越来越复杂 在之前一些文章中，我已经警告过一些组织机构机构可能很快就会遭遇数据问题被锁定、赶出或以其他方式禁止访问，以有助于优化未来业务的关键新数据源的可能性。 虽然我相信每个数据驱动的组织机构现在就应[详细]
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大数据趋势下如何实现NAS存储与容灾备份？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-07 热度：169
1、数据量暴增，存储市场风云变幻 据IDC预测，全球的数据量正面临一个爆炸性增长，到2020年即将达到44ZB，那44ZB是个什么概念呢? 如果以1KB=1024MB计算，1ZB的数据量换成 128G iPad的高度，可达地球到月球距离的6.6倍。 这些数据中，90%的增量来自于非结构[详细]
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数据清洗的经验与教训 Data Cleaning
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-07 热度：179
小学的时候我统计过同学里有多少要订课间牛奶：每人分别需要什么口味和什么大小，应收多少钱。最后这份按照座位排序的表格要和一张学号表格按照同学姓名对应起来，并计算每种口味订购数量和每人应收款。过程中我遇到了很多困难，例如有同学订了多种口味，[详细]
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被大数据遗忘的基础奠基-Log
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-07 热度：143
副标题#e# 在大数据时代，Log是关系数据库对计算机行业的伟大贡献，更是基础技术之一。然而在大家热烈讨论GFS, NoSQL，乃至Paxos， LSM tree等词语的时候，Log这个基础技术以及它对大数据行业的巨大贡献却一直以来都被业界所忽略。除了Kafka作者之一Jay Kre[详细]
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如何在多系统和网络拓扑中构建高性能模型？
所属栏目：[大数据] 日期：2018-04-07 热度：111
副标题#e# 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来，这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及[详细]
