大数据技术到底给我们提供什么决策信息?——技术分享会实况

本次技术分享会探讨了大数据时代的数据分析与展现技术,包括Spark实时处理、Hadoop批处理等关键技术,以及大数据可视化的方法和商业价值。

大数据时代,我们每个人的生活都会或多或少的受到大数据的影响,那么大数据到底改变了什么?它们又怎样展示在我们面前呢?听一听“大数据时代的数据分析与展现”技术分享会上专家是怎么为我们解读的!

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在大数据时代,文字、方位、社交关系等都变成了数据,我们所需要做的是通过对大数据分析,弄清楚事物间的联系,用数据指引着我们作出决策,而不必去花费大量的时间去探寻事物背后复杂的因果关系。

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杨教授为我们讲解了大数据的发展阶段,以及数据分析的相关技术。如Spark实时大数据处理技术、Storm流式大数据处理技术、R和Python统计分析技术、Hadoop/Yarn离线批处理技术等等。

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李老师为大家讲解“企业云环境构建与应用迁移”。详细讲解了OpenStack项目制度和开发流程,并最终集成基于云环境的系统,强大应用模式服务迁移,成为了企业云革新的方向!

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“企业与大数据可视化”是望老师演讲的内容。他详细从供给侧、需求侧角度讲解了大数据可视化驱动工业变革、大数据可视化的商业价值。

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如何进行大数据可视化?如何设计用户画像?钱老师为你讲述“用户画像体系设计思路及实现”。他着重讲了用户画像技术建模、静态信息处理、动态信息处理、聚类分析等模型算法。

这次技术分享会告诉大家,在大数据时代,所有的数据将都是样本,随着科技的发展,我们有足够存储资源来存储所有的数据,我们有逐渐成熟的技术来分析这些数据间的关系。这样所作出的分析不但准确而且更全面,更有信服力!

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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