【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...
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...
业务与数据的终极对决：如何让大数据成为企业的超能力？
支持。同时，定期对数据流程进行审查和优化，确保其灵活性和适应性。 随着业务的快速增长，数据量呈指数级增长，如何有效管理和利用这些数据成为企业面临的新挑战。 解决方案：构建可扩展的数据架构，采用云计算和大数据技术，以支持数据的快速处理和存储。同时，利用人工智能和机器学习技术，提高数据分析的智能化水平，从海量数据中提取有价值的信息。 数据资产管理不是一场孤独的战斗，而是需要全员参与的集体努力。只有将数据与业...
基于大数据的全国热门景点数据可视化分析系统
、景点价格分析、景点客流量销量分析以及景点地理空间分析。通过对数据的深入挖掘和可视化展示（包括柱状图、散点图、箱型图和地图），用户可以轻松了解各个景点的特点和趋势，为旅游规划和决策提供有力支持。 基于大数据的全国热门景点数据可视化分析系统 2. 基于大数据的全国热门景点数据可视化分析系统 2.1 系统首页与注册登录 2.2 热门景点概况 热门景点概况模块分析全国各省、直辖市、自治区的热门...
【大数据篇】Spark运行时架构详解
Apache Spark的运行时架构是设计来高效处理大规模数据的。它包含多个组件，每个组件各司其职，共同协作完成数据处理任务。下面详细介绍这些组件及其职责： 主要组件和进程 Driver程序（Driver Program）: Driver程序是Spark应用的心脏，它运行应用的main()函数并且创建SparkContext。负责将Spark应用转换为作业（jobs），进一步分解为任务（tasks）。...
【统计建模选题】大数据和人工智能背景下新能源汽车某方面的统计研究
针对新能源汽车行业，在大数据和人工智能背景下的统计研究是一个前沿且具有实际意义的研究方向。为了确保研究主题不偏离“大数据与人工智能”的主题框架，同时选取合适的指标进行研究，以下是一些建议： 1.体现大数据与人工智能主题 数据驱动的分析：明确指出研究将依赖于大规模数据集，这些数据可能来自新能源汽车的使用数据、用户行为数据、市场销售数据等。强调研究中将运用数据挖掘和机器学习算法来处理和分析这些数据。智能预...
大数据行业英语单词巩固20240413
Integration - 整合 Example: The integration of new software into our system will improve efficiency. 示例：将新软件集成到我们的系统中将提高效率。 Automation - 自动化 Example: Automation of repetitive tasks can save time and reduc...
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。...
2024统计建模：大数据与人工智能时代的统计研究
文章目录 题目解读你需要具备的知识点课题推荐视频分析 题目解读 主要做的是“大数据”与“人工智能”。 其中“大数据”所涉及的的第一个就是大量的数据，数据从哪里来？拿到数据后，我们需要做基本的数据分析，如何对大量的数据进行合适的处理？数据处理规整后，如何分析,用什么算法进行建模？ 接着说道“人工智能”，这个可能和前面大数据中的算法建模类似，我们需要在这里把它升华到"深度学习“，”时间序列“等。在我看来，...