数据智能建设全景图

最新推荐文章于 2025-11-25 12:20:36 发布
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#机器学习 #人工智能

博客围绕机器学习和人工智能展开，但具体内容缺失。机器学习和人工智能是信息技术热门领域，在众多场景有广泛应用。

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企业数字化建设全景图及数据中台业务全景技术架构解决方案.pptx
07-13
数字化建设全景图及数据中台业务全景技术架构解决方案是企业数字化转型的重要组成部分。 一、企业数字化建设全景图 企业数字化建设全景图涉及多个层面，其中包括顶层的数据中台架构设计，它需要基于企业的实际业务...
智能电网全景展现系统建设实施方案
06-03
本实施方案针对智能电网全景展现系统的建设进行详细规划，旨在构建一个全面、实时、智能的电网监控与管理系统。 首先，建设目标主要集中在以下几个方面：(1) 提高电网的运行效率，通过实时数据采集和分析，优化电力...
数据安全产品部署全景图
夜未眠风已息
03-10 1031
根据数据安全产品的用途、特性、及部署属性，业界通常把这些产品或防护措施归为事前、事中、事后三个阶段，进而归类整理
数据科学职业发展全景图
YangYang9YangYan的博客
08-01 1116
数据科学作为21世纪最具前景的领域之一，其就业广度与深度正在快速扩展。以下从行业分布、岗位特性、发展路径三个维度进行专业解析。含金量高，适应了未来数字化经济和AI发展趋势，难度不高，行业认可度高，对于找工作很有帮助。
第五篇：数据治理系统建设全景图
我的博客
03-16 2351
Apache Atlas最初由Hortonworks开发，于2015年7月开始在Apache孵化，2018年6月发布1.0版本。它是一个为Hadoop生态系统设计的元数据管理和数据治理平台，提供了开放的元数据管理和治理能力，以满足企业对数据资产管理的需求。“Apache Atlas是首批集成数据治理功能的开源数据目录之一。然而，这个项目的开发周期有点慢，更不用说这个项目是专门为Hadoop生态系统构建的。它可以很好地与任何与Hive集成的东西配合使用。元数据类型系统。
2024年全球生成人工智能全景图【中文】
weixin_40262196的博客
03-22 1936
2024年全球生成人工智能全景图【中文】
喜报! 炼石入选中国信通院《数据安全产业技术产品服务全景图》
Chaincomp的博客
09-10 1609
炼石自研免改造的全面数据保护产品，依托免改造引擎平台，构建覆盖识别、防护、检测、响应、追溯等安全能力模块的数据安全实战防护产品体系，具有应用架构兼容多、免改造应用交付快、密码安全一体化防护好、安全建设成本省、适应业务数据流向管控准等优势，覆盖事前事中事后的安全防控，为用户数据安全体系建设提供技术支撑，防范化解重大安全风险，增强数据安全保障能力。炼石密改方案广泛适用于政府、金融、交通、电信、医疗、教育、工业、能源、商业等多行业客户，支撑保障关基、等保三级、政务等重要网络与信息系统“三同步、一评估”建设。
百度智慧城市全景图
08-14 1166
百度智慧城市通过部署一个自主可控的新一代智能政务云底座、构建一个云智一体的城市大脑、 深度赋能四大领域智慧应用场景，打造“1+1+4”的智慧城市全景图。“更懂 AI”的百度助力城 市创新数...
数据治理全景图谱（PPT）
weixin_45727359的博客
07-01 1746
正文NK冬至| 作者首席数据科学家 |来源数据治理数据治理的六大价值：数据管理与数据治理：（1）总体概览（2）数据治理组织（3）元数据管理（4）数据标准管理（5）数据质量管理（6）数据安全管理（7）主数据管理（8）数据认责管理（9）数据分级管理（10）数据资源目录管理（11）数据需求管理（12）数据应用管理推荐阅读： 世界的真实格局分析，地球人类社会底层运行原理 不是...
2022年工业互联网厂商全景地图
PMIIᶜᶜ的博客
04-25 2882
最新统计显示，一季度，我国规模以上工业增加值同比增长6.5%，工业互联网产业规模超过万亿元大关。一季度，国家公布了123个工业互联网试点示范项目和4个产业示范基地，打造了车间级、企业级、集群级数字化转型的新标杆。国家工业互联网大数据中心等75个项目建成投入运行，全国“5G+工业互联网”在建项目总数达到了2400个。实施中小企业数字化促进工程，到年底将组织100家以上工业互联网平台为10万家以上中小企业提供数字化转型服务，推动10万家中小企业业务上“云”。
企业自主可信数据空间建设的意义、价值与认证实践全景
欢迎来到运通链达的官方博客！我们深度探讨人工智能技术与应用，贯彻科技向善理念，推动科技进步与社会福祉和谐共生。
06-18 1199
【摘要】企业自主可信数据空间建设已成为数字经济时代企业核心竞争力的关键。本文系统梳理其必要性、价值、适用企业类型、价值实现路径、权威认证实践及政策标准支持，结合典型案例，深度剖析企业如何通过技术创新与合规认证实现数据资产化、流通变现与生态共赢，为企业数字化转型和数据要素市场化提供全景式参考。
数据中台全景图：从战略到实践的最佳路径.pdf
04-04
2. **企业数字化建设全景图**： - **顶层设计与咨询规划**：通过业务调研、信息化调研等方式，对企业的数字化现状进行全面评估，并制定相应的数据应用规划。 - **数据平台化**：通过对数据资源的盘点与汇聚，构建...
大模型面试题5：矩阵(M*M)特征值分解的步骤
叫好与叫座虽然不是对立面，但想在同一个作品中达到双重效果很难。
11-25 916
步骤核心操作通俗理解1构造A - λI，计算行列式det(A - λI)，解方程det(A - λI)=0，得到M个特征值λ₁~λ_M找到矩阵A的“缩放倍数”2对每个λ_i，解方程组(A - λ_iI)x = 0，得到对应的非零特征向量x_i找到每个“缩放倍数”对应的“作用方向”3特征向量x₁x_M作为列组成矩阵P，特征值λ₁λ_M作为对角线元素组成对角矩阵Λ把“方向”和“倍数”整理成标准形式4（可选）计算P的逆矩阵P⁻¹，验证A = PΛP⁻¹确认分解结果正确。
机器学习日报21
2405_85645789的博客
11-25 486
今天学习了K-means算法初始化和聚类数选择的关键问题。在初始化方面，我理解了随机选择k个训练样本作为初始聚类中心的方法，以及通过多次随机初始化来避免局部最优解的技巧。对于聚类数的选择，认识到这往往没有标准答案，需要根据数据特性和应用需求来判断。通过可视化不同k值下的聚类效果，我明白了肘部法则等选择聚类数的实用方法。今天的学习让我对K-means算法的实际应用有了更深入的理解。初始化不再是随便选几个点那么简单，而是要通过多次尝试来找到更好的聚类结果，这就像做实验时要重复多次取平均值一样重要。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 648
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
【机器学习】10 正则化 - 减小过拟合
最新发布
weixin_54010404的博客
11-25 537
本文介绍了机器学习中正则化(Regularization)技术的基本概念与应用。首先阐述了过拟合(Overfitting)和欠拟合(Underfitting)问题，指出正则化是解决过拟合的有效方法。文章详细讲解了正则化的实现原理：通过在成本函数中添加参数w的平方项(正则化项)来惩罚过大的权重值，平衡模型拟合程度和泛化能力。重点分析了正则化参数λ的作用及其取值对模型的影响，并推导了带正则化项的线性回归和逻辑回归的梯度下降公式。其中，线性回归的正则化表现为权重更新时的缩小因子(1-αλ/m)，而逻辑回归的正则化
C在机器学习中的ML.NET应用
2509_93947402的博客
11-25 141
例如，你可以使用C代码直接处理数据集，训练模型并进行预测，整个过程与Visual Studio或.NET Core无缝集成。与Python框架相比，在集成到.NET应用时，减少了跨语言调用的开销，这在生产环境中尤为重要。例如，在实时预测场景中，如电商推荐系统，能快速处理用户数据，提供低延迟的响应。实际应用中，已成功用于多种场景。但总体而言，它为C社区带来了强大支持，让开发者能专注于业务逻辑，而非技术细节。总之，为C开发者打开了机器学习的大门，通过简洁的API和高效集成，它正成为企业智能应用的重要工具。
基于机器学习框架的上周行情复盘：非农数据与美联储政策信号的AI驱动解析
11-24 703
本文通过机器学习算法对上周非农就业数据、美联储会议纪要及官员讲话进行语义情感分析，结合时间序列模型与政策预期量化框架，系统回顾黄金、美元及美股在政策不确定性下的波动逻辑，重点解析AI驱动的市场趋势预测与事件冲击响应机制。
C机器学习.NET生态库应用
2509_93946247的博客
11-25 105
更绝的是支持ONNX模型集成，之前用PyTorch训练好的图像分类模型，转成ONNX格式后直接通过mlContext.Model.LoadTensorFlowModel加载，在 Core项目里当中间件调用，推理速度比用Python服务快了两倍不止。的多线程处理要手动锁住MemoryPool，不然容易爆栈。最让我惊喜的是AutoML功能，调用mlContext.Auto().CreateRegressionExperiment()自动调参，原本要折腾三天的参数优化，喝杯咖啡功夫就出结果了。
2019数据基础设施全景白皮书解读
最后，“数据治理”被定位为企业数据能力建设的战略基石。白皮书强调，良好的数据治理不仅仅是技术问题，更是组织、流程与文化的综合体现。需要建立跨部门的数据治理委员会，制定统一的数据标准、数据所有权规则和...
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