新技术引发“数据爆炸” 企业背上沉重数据负担

基于句子相似度的FAQ问答系统 总结一波我的项目之一,历史久远,要把它理清一下。   Introduce:日趋增多的网络信息使用户很难迅速从搜索引擎返回的大量信息中找到所需内容。自动问答系统为人们提供了以自然语言提问的交流方式,为用户直接返回所需的答案而不是相关的网页,具有方便、快捷、高效等特点。 Process:本文的问答系统采用了一个FAQ(Frequently Asked Questions)问答库,并基于句子相似度... 阅读详情

2006.03.03  来自:TechTarget
-----这对DBMS管理能力的要求将越来越高,对DBA业务水平的要求也将越来越高。
  本文最早出现在TechTarget的专家问答中心上,作为Craig Mullins的博客的一部分。Craig是2月份的2个星期的专家问答中心的随选专家,在这期间,他回答了一些有关EAC 的问题,并且每天都发表博客。保持对专家问答中心的专题的关注可以对你的IT知识有所帮助。

  今天的商务收集并存储了比以往更多的数据。我们说生活在信息时代,数据就是新经济的资本。随着需要存储的数据的数量的激增,企业比以往的任何时候都更加依赖于数据库管理系统来处理公司的数据,以及原始数据中非常有用的商业信息。

  在每一年,我都会参观很多不同的企业,这也是我工作的一部分,其中有一件事情是一致的:数据库的规模在不断扩大。我从来没有遇见一个数据库管理员对我说,“你知道吗,我的数据库变小了,我没法对它进行操作了。”不,情况恰恰相反。任何一个地方的企业都正在努力面对他们公司的数据库由于规模扩大产生的沉重负担。

  Winter 公司,是一家研究和咨询机构,每半年出版一份全世界前十位最大、负担最沉重的数据库(点击这里查看详细内容)。在最近的一份Winter的报告中,2003年出版的,肯定了数据的激增。Winter的报告说最大的数据仓库实现已经长到了30TB,最大的正在运转的数据库具有20TB的数据。这些是最大的。在线事务处理(OLTP)数据库已经从2001年的1TB增加到了2003年的4.4TB。

  越来越多的数据是今天商业面对的一个现实,还有,企业的数据库也在规模上不断增长。实际上,使用的技术也在不断增加,并且变得越来越复杂,但是数据增长速率确实爆炸的速度。有以下几个因素导致了这种增长。

  数据仓库和数据挖掘应用程序鼓励我们存储越来越长的时间段内越来越多的数据。这样的实际情况导致的可分析出来的前景是成本的大量增加。网络应用也可以增加数据的增长速度。监控点击流需要存储与以往相比越来越多的不同的数据类型,多媒体数据也增加了对存储的要求。但我们存储并管理的不仅仅是数字和文字,还有视频、音频、图像、临时数据以及更多内容,数据的增长速度也在不断地上升。

  今天,大多数的企业都部署了多个异构的计算机系统——从大型的主机到中等规模的工作组网络,再到个人计算机。同样的数据同时在所有这些不同的平台上存在。企业要将数据多次拷贝到多个平台和数据库管理系统产品上,数据通常放置在单个集中式的系统。所以异构引起了数据的增长。

  新生的技术,例如RFID标签,将会进一步增加必须进行维护和保证可访问性的数据的泛滥。实际上,数据库系统的需求也在未来越走越远,同样也需要更多的数据库管理员来管理这些数据库。

深度网络梯度爆炸的原因、产生的影响和解决方法(常用激活函数) 1.概念 深度模型有关数值稳定性的典型问题是:衰减(vanishing)和爆炸(explosion)。 2.导致梯度爆炸的原因 当神经网络的层数较多时,模型的数值稳定性容易变差。举个简单的例子: 为了便于讨论,不考虑偏差参数, 且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射(identity mapping)φ(x) = x。给定输入X,多层感知 机的第l层的输出H(l) = XW(1)W(2) ...W(l)。此时,如果层数l较大,H(l)的计算可能会出现衰 减或爆炸。举个例子,假设输入和所有层的权重参数都是 阅读详情

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