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CDA持證人阿濤哥

關(guān)于免費(fèi)解壓軟件推薦WinRAR

有CDA會(huì)員朋友說自己解壓壓縮包時(shí)發(fā)現(xiàn)要收費(fèi),那說明你的解壓軟件是收費(fèi),可能過了免費(fèi)試用期啦我這邊用的免費(fèi)解壓軟件是WinRAR, 可以百度搜"WinRAR下載官網(wǎng)", 進(jìn)入后下載免費(fèi)版安裝試用網(wǎng)址: https://www.winrar.com.cn/index.htm有小伙伴問為啥瀏覽器顯示這個(gè)網(wǎng)站不安全? 嘻嘻你自行判斷吧反正我覺得是安全的

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時(shí)間序列回歸模型！

時(shí)間序列回歸模型是用于分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的一種模型，主要用于探索數(shù)據(jù)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系和時(shí)序特征。以下是時(shí)間序列回歸模型的主要步驟和要點(diǎn)：1. **數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備**：首先需要收集時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備工作，包括處理缺失值、異常值和平穩(wěn)性檢驗(yàn)等。2. **建立模型**：確定時(shí)間序列回歸模型的形式，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，如自回歸模型（AR）、滑動(dòng)平均模型（MA）、自回歸滑動(dòng)平均模型（AR

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一文詳解多模態(tài)大模型發(fā)展及高頻因子計(jì)算加速GPU算力 | 英偉達(dá)顯卡被限，華為如何力挽狂瀾？

★深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、多模態(tài)大模型、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、高頻因子計(jì)算、GPT-4、預(yù)訓(xùn)練語言模型、Transformer、ChatGPT、GenAI、L40S、A100、H100、A800、H800、華為、GPU、CPU、英偉達(dá)、NVIDIA、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Stable Diffusion、Midjourney、Faster R-CNN、CNN隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，多模態(tài)大模型在各個(gè)領(lǐng)域中的應(yīng)用越

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高性能計(jì)算與多模態(tài)處理的探索之旅：英偉達(dá)GH200性能優(yōu)化與GPT-4V的算力加速未來

★多模態(tài)大模型；GPU算力；LLMS；LLM；LMM；GPT-4V；GH200；圖像識(shí)別；目標(biāo)定位；圖像描述；視覺問答；視覺對(duì)話；英偉達(dá)；Nvidia；H100;L40s；A100;H100；A800；H800，AI算力，AI算法隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，多模態(tài)大模型成為越來越重要的發(fā)展趨勢(shì)。多模態(tài)大模型通過融合視覺等多種感知能力來擴(kuò)展語言模型，實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的通用人工智能。GPT-4V（GPT-4

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深度學(xué)習(xí)模型部署與優(yōu)化：策略與實(shí)踐；L40S與A100、H100的對(duì)比分析

★深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、生成式AI、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、抽象學(xué)習(xí)、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、預(yù)訓(xùn)練語言模型、Transformer、ChatGPT、GenAI、多模態(tài)大模型、視覺大模型、TensorFlow、PyTorch、Batchnorm、Scale、Crop算子、L40S、A100、H100、A800、H800隨著生成式AI應(yīng)用的迅猛發(fā)展，我們正處在前所未有的大爆發(fā)時(shí)代。在這

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CDA131646

hql創(chuàng)建表格和錄入數(shù)據(jù)的時(shí)候，怎么去掉原始數(shù)據(jù)的雙引號(hào)？

老鐵們，提問請(qǐng)教下：1、hql語言里面定義時(shí)間戳數(shù)據(jù)類型的關(guān)鍵字是啥？mysql 里面是datetime,這里是啥？2、原始數(shù)據(jù)的某些字符串字段有含雙引號(hào)（如下面所示的cksj和cx），那么hql里面定義表格或者錄入數(shù)據(jù)的時(shí)候需要用什么關(guān)鍵字去掉雙引號(hào)？mysql里面是錄入的時(shí)候加enclosed by '"'

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如何在SAM時(shí)代下打造高效的高性能計(jì)算大模型訓(xùn)練平臺(tái)

關(guān)鍵詞：SAM；PCB；SA-1B；Prompt；CV；NLP；PLM；BERT；ZSL；task；zero-shot；data；H100、H800、A100、A800、LLaMA、Transformer、OpenAI、GQA、RMSNorm、SFT、RTX 4090、A6000、AIGC、CHATGLM、LLVM、LLMs、GLM、NLP、AGI、HPC、GPU、CPU、CPU+GPU、英偉達(dá)、

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突破邊界：高性能計(jì)算引領(lǐng)LLM駛向通用人工智能AGI的創(chuàng)新紀(jì)元

AGI | AIGC | 大模型訓(xùn)練 | GH200LLM | LLMs | 大語言模型 | MI300ChatGPT的成功帶動(dòng)整個(gè)AIGC產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，尤其是LLM（大型語言模型，大語言模型）、NLP、高性能計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。LLM的發(fā)展將為全球和中國(guó)AI芯片、AI服務(wù)器市場(chǎng)的增長(zhǎng)提供強(qiáng)勁動(dòng)力，據(jù)估算，LLM將為全球和中國(guó)AI服務(wù)器帶來約891.2億美元和338.2億美元的市場(chǎng)空間。國(guó)外廠商在

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CDA數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)之統(tǒng)計(jì)學(xué) 描述性統(tǒng)計(jì)分析

描述性統(tǒng)計(jì)分析分為3個(gè)方面：1,集中趨勢(shì) 2，離散程度 3，分布形態(tài)1，集中趨勢(shì)用數(shù)據(jù)的集中值來度量數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)1.1 均值1.2 中位數(shù)1.3 眾數(shù)1.4 分位數(shù) 例如四分位數(shù)2,離散程度集中趨勢(shì)是由一個(gè)集中值作為數(shù)據(jù)的代表，這個(gè)集中值在數(shù)據(jù)本身中是有可能出現(xiàn)的。而離散趨勢(shì)是度量數(shù)據(jù)偏離其集中值的程度，是一種偏離程度，這個(gè)偏離程度在數(shù)據(jù)本身中是不會(huì)出現(xiàn)的。2.1 異眾比率

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AIGC和ChatGPT推進(jìn)百度、阿里、騰訊、華為大模型技術(shù)創(chuàng)新

AIGC | PC集群 | PC Farm | GPU服務(wù)器生成式AI | Stable Diffusion | ChatGPT2022 年 12 月，OpenAI 推出了 ChatGPT，這是一種高性能計(jì)算的大型語言生成模型。它的出現(xiàn)推動(dòng)了人機(jī)對(duì)話技術(shù)的發(fā)展，并在網(wǎng)絡(luò)上引起了極大的關(guān)注。目前，全球各大科技企業(yè)都在積極擁抱 AIGC，不斷推出相關(guān)的技術(shù)、平臺(tái)和應(yīng)用。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，AI

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高性能計(jì)算HPC照亮AIGC未來：PC集群+Stable Diffusion 打造極致游戲體驗(yàn)

角色設(shè)計(jì) | PC集群 | 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)游戲設(shè)計(jì) | PC農(nóng)場(chǎng) | PC Farm隨著科技的不斷進(jìn)步，虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)已經(jīng)逐漸成為了游戲設(shè)計(jì)中不可或缺的一部分。而在這些技術(shù)的背后，角色設(shè)計(jì)、PC集群、GAMEAI等方面的不斷發(fā)展也為游戲的體驗(yàn)提供了更加豐富的可能性。而在這其中，Stable Diffusion技術(shù)的應(yīng)用更是為游戲的流暢性和穩(wěn)定性提供了強(qiáng)有力的保障。PC集群和Stable Dif

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如何構(gòu)建可持續(xù)的ChatGPT高性能服務(wù)器端架構(gòu)?

邊緣計(jì)算 | 液冷服務(wù)器 | GPT-4深度學(xué)習(xí) | AI服務(wù)器 | ChatGPT在上周舉行的發(fā)布會(huì)上，OpenAI宣布推出了GPT-4模型。與之前的版本相比，GPT-4最大的改進(jìn)是其多模態(tài)（multimodal）能力——它不僅能夠閱讀文字，還能識(shí)別圖像。值得注意的是，雖然之前有消息稱GPT-4擁有100萬億個(gè)參數(shù)，但OpenAI并沒有證實(shí)這個(gè)數(shù)字。與其相比，OpenAI更強(qiáng)調(diào)GPT-4的多模態(tài)

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如何解決數(shù)據(jù)傾斜問題？

解決數(shù)據(jù)傾斜問題的方案方案一：過濾掉傾斜數(shù)據(jù) 當(dāng)少量key重復(fù)次數(shù)特別多，如果這種key不是業(yè)務(wù)需要的key，可以直接過濾掉。方案二：引入隨機(jī)數(shù) 數(shù)據(jù)按照類型group by時(shí)，會(huì)將相同的key所需的數(shù)據(jù)拉取到一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚合，而當(dāng)某組數(shù)據(jù)量過大時(shí)，會(huì)出現(xiàn)其他組已經(jīng)計(jì)算完成而當(dāng)前任務(wù)未完成的情況?？梢钥紤]加入隨機(jī)數(shù)，將原來的一組key 強(qiáng)制拆分為多組進(jìn)行聚合。

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數(shù)據(jù)傾斜是什么？

數(shù)據(jù)傾斜是開發(fā)畫像過程中常遇到的問題，當(dāng)任務(wù)執(zhí)行一直卡在 map 100%、reduce 99%，最后的1%花了幾個(gè)小時(shí)都沒執(zhí)行完時(shí)，這時(shí)一般是遇到了數(shù)據(jù)傾斜。問題出現(xiàn)的原因是當(dāng)進(jìn)行分布式計(jì)算時(shí)，由于某些節(jié)點(diǎn)需要計(jì)算的數(shù)據(jù)較多，導(dǎo)致其他節(jié)點(diǎn)的reduce階段任務(wù)執(zhí)行完成時(shí)，該節(jié)點(diǎn)的任務(wù)還沒有執(zhí)行完成，造成其他節(jié)點(diǎn)等待該節(jié)點(diǎn)執(zhí)行完成的情況。比如兩張大表在join的時(shí)候大部分key對(duì)應(yīng)10條

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用戶特征庫開發(fā)

用戶特征庫開發(fā) 為進(jìn)一步從多個(gè)維度豐富用戶特征，挖掘用戶的相關(guān)行為，除了開發(fā)用戶標(biāo)簽體系外，一般還會(huì)開發(fā)用戶的特征庫。一方面為個(gè)性化推薦、精準(zhǔn)營(yíng)銷、商業(yè)分析等應(yīng)用提供中間層數(shù)據(jù)，另一方面也可以削減不同算法在特征構(gòu)建時(shí)的冗余加工。簡(jiǎn)單來說，用戶特征庫就是對(duì)用戶每一次的不同行為（如瀏覽、收藏、搜索、購買等）及該行為對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽（或商品品類）進(jìn)行詳細(xì) 的記錄，以便從用戶的行為特征中挖掘用戶的偏好。與

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Elasticsearch簡(jiǎn)介

Elasticsearch簡(jiǎn)介 Elasticsearch是一個(gè)開源的分布式全文檢索引擎，可以近乎實(shí)時(shí)地存儲(chǔ)、檢索數(shù)據(jù)。而且可擴(kuò)展性很好，可以擴(kuò)展到上百臺(tái)服務(wù)器，處理PB級(jí)別的數(shù)據(jù)。對(duì)于用戶標(biāo)簽查詢、用戶人群計(jì)算、用戶群多維透視分析這類對(duì) 響應(yīng) 時(shí) 間要求較高的場(chǎng) 景，也可以考慮選用 Elasticsearch進(jìn)行存儲(chǔ)。Elasticsearch是面向

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用戶畫像建設(shè)項(xiàng)目開發(fā)流程

用戶畫像建設(shè)項(xiàng)目開發(fā)流程第一階段：目標(biāo)解讀在建立用戶畫像前，首先需要明確用戶畫像服務(wù)于企業(yè)的對(duì)象，再根據(jù)業(yè)務(wù)方需求，明確未來產(chǎn)品建設(shè)目標(biāo)和用戶畫像分析之后的預(yù) 期效果。一般而言，用戶畫像的服務(wù)對(duì)象包括運(yùn)營(yíng)人員和數(shù)據(jù)分析人員。不同業(yè)務(wù)方對(duì)用戶畫像的需求有不同的側(cè)重點(diǎn)，就運(yùn)營(yíng)人員來說，他們需要分析用戶的特征、定位用戶行為偏好，做商品或內(nèi)容的個(gè)性化推送以提高點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率，所以畫像的側(cè)重點(diǎn)就落在

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CDA130558

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)要什么基礎(chǔ)

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)要什么基礎(chǔ)，不是計(jì)算機(jī)專業(yè)的能學(xué)大數(shù)據(jù)分析嗎？

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CDA130558

大數(shù)據(jù)分析的方法有哪些？

　　1、因子分析方法　　所謂因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。　　2、回歸分析方法　　回歸分析方法就是指研究一個(gè)隨機(jī)變量Y對(duì)另一個(gè)(X)或一組變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法?；貧w分析是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)

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從今天開始不熬夜

hive中的列轉(zhuǎn)行

EXPLODE(col)：將 hive 一列中復(fù)雜的 array 或者 map 結(jié)構(gòu)拆分成多行。LATERAL VIEW:用法：LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias.用于和 split, explode 等 UDTF 一起使用，它能夠?qū)⒁涣袛?shù)據(jù)拆成多行數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上可以對(duì)拆分后的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合。

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CDA考試動(dòng)態(tài)

考試內(nèi)容

考試地點(diǎn)

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報(bào)考流程

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