python数据分析——大数据伦理风险分析
大数据伦理风险分析 前言一、大数据伦理二、大数据技术伦理风险2.1算法安全性、可信赖性及稳定性风险及其应对2.2算法的可解释性风险及其应对2.3算法的决策不可预见性风险及其应对2.4数据收集与储存中的泄漏风险及其应对2.5案例：某大型电商平台内部员工涉嫌窃取50亿条用户数据 三、 大数据应用中的伦理风险3.1算法歧视3.2算法滥用3.3数据垄断 总结 前言 大数据伦理风险分析在当前数字化快速发展的背景...
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安顺学院本科毕业论文(设计)题目申请表 院别：数学与计算机科学 专业：数据科学与大数据 时间：2022年 5月26日 安顺学院本科毕业论文(设计)开题报告 完成时间： 年 月 日 核心算法代码分享如下： # coding=utf-8import sys import demjsonfrom tool import SqlHelper """绘画动态国家线柱状图需要...
大数据技术概述_1.大数据的定义
1.维基百科的定义 大数据是指其大小或复杂性无法通过现有常用的软件工具，以合理的成本并在可接受的时限内对其进行捕获、管理和处理的数据集。这些困难包括数据的收入、存储、搜索、共享、分析和可视化。 2.Granter的定义 Granter公司关注大数据的三个量化指标：数据量、数据种类和处理速度。Granter认为传统的存储技术难以应付大数据处理，主要存在以下三大挑战。 ...
大数据技术概述_2.大数据面临对5个方面的挑战
1. 大数据面临着5个主要问题 2012年冬季，来自IBM、微软、谷歌、HP、MIT、斯坦福、加州大学伯克利分校、UIUC等产业界和学术界的数据库领域专家通过在线的方式共同发布了一个关于大数据的白皮书。该白皮书首先指出大数据面临着5个主要问题，分别是异构性（Heterogeneity）、规模（Scale）、时间性（Timeliness）、复杂性（Complexity）和隐私性（Priva...
【大模型应用极简开发入门（2）】GPT模型简史：从GPT-1到GPT-4：从小数据量的微调到大数据量的强化学习不断优化模型
文章目录 一. GPT-1：无监督与微调1. 在GPT-1之前的`监督学习`的问题2. GPT-1中新的学习过程-无监督的预训练3. 复杂任务下的微调4. GPT-1为更强大的模型铺平了道路 二. GPT-2：context learning1. 核心思想：context learning2. GPT-2的数据集 三. GPT-3：sparse attention与强化学习1. 数据集2. 模型结构 ...
高速公路交通运输大数据平台解决方案
标与行业平均水平进行对比 报表生成 自动生成报表，统计各项指标 三、建设主题 以高速公路数字化建设为例，建设业务主题，并对交通运输指标体系建设。 四、建设意义 信息集成优势和组合效率：大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体性交通功能。例如，将气象、交通、保险部门的数据结合起来，可以高效率地...
计算机毕业设计hadoop+spark+hive美食推荐系统 知识图谱美团餐厅推荐系统 美团推荐系统 美食价格预测 美团爬虫 美食数据分析 美食可视化大屏 机器学习 深度学习 人工智能 大数据毕业设计
毕业论文（设计）开题报告 核心算法代码分享如下： 在yarn-site.xml中加入如下配置：<property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>20480</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <...
大数据机器学习：常见模型评估指标
大数据机器学习：常见模型评估指标 一.模型评估综述 1.1 什么是模型评估 模型评估是指在机器学习中，对于一个具体方法输出的最终模型，使用一些指标和方法来评估它的泛化能力。这一步通常在模型训练和模型选择之后，正式部署模型之前进行。模型评估不针对模型本身，而是针对问题和数据，因此可以用来评价不同方法的模型的泛化能力，以此决定最终模型的选择。 1.2 评估类型 机器学习的基本任务大致分为三类，分别是分类(...
软考 系统架构设计师系列知识点之大数据设计理论与实践（13）
接前一篇文章：软考 系统架构设计师系列知识点之大数据设计理论与实践（12） 所属章节： 第19章. 大数据架构设计理论与实践 第4节 Kappa架构 19.4.2 Kappa架构介绍 Kappa架构由Jay Kreps提出（Lambda由Storm之父Nayhan Marz提出），不同于Lambda同时计算流计算和批计算合并视图，Kappa只会通过流计算一条数据链路来计算并产生视图。...
大数据概述：大数据时代的发展与挑战
随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，大数据作为一种新兴产业，已经渗透到了各个领域。大数据时代，带来了前所未有的发展机遇，也带来了诸多挑战。本文将从大数据的概念、大数据的影响、大数据的应用、大数据关键技术、大数据计算模式、大数据产业以及大数据与云计算、物联网的关系等方面进行详细阐述。 一、大数据时代：历史与现状 1. 大数据时代的起源 大数据时代的起源可以追溯到20世纪90年代，当时，互联网的快速...