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主演:文森特·卡索 Olivier Barthélémy Just 

导演:罗曼·加夫拉斯  

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一个烦恼的青春期问题青年雷米Rémy(奥利维耶·巴泰勒米饰)因为红头发成了他周围人恒定的嘲笑对象,并不断为此发生冲突,即便在他的足球队里也不例外。在一次与他姐姐的争吵之后,自闭的雷米离家出走。这样他就详情

大数据时代分析变革即将来临

大数据时代分析变革即将来临日前,Teradata首席分析官Bill Franks在北京与部分业内媒体记者举行了一次关于大数据分析的圆桌会议,在这次会议上,Bill Franks带来了他的新书《数据分析变革》,并就大数据分析的最新发展趋势发表了精辟见解。Bill Franks表示,经常会有人问这样的问题,大数据是不是存在泡沫,这种泡沫会不会破裂?比如,前段时间一个记者问我,说他们估计差不多一年半之后,大数据泡沫就会破裂。他当时问我大数据是否有泡沫的时候,我的答案是这样的,从某种方式来说是有泡沫,从另一种方式来说没有泡沫。为什么说有泡沫呢?确实现在市场上有一些过多的炒作,认为通过大数据能够获得所需要的一切。如果不能实现这些目标,有可能标志着大数据泡沫会破裂。如果不是泡沫的话,再过多少年之后进行回顾,会觉得当时对大数据的看法是非常滑稽的。我们所经历的真正的互联网泡沫,是大家非常熟悉的,从1999年到2000年。当时并不是说互联网本身缺少价值,而是认为这种价值的获得太容易、太快速,所以造成了当时的泡沫。但是看一下目前的情况,互联网已经深入到社会的方方面面,给人们的工作、生活带来了非常深远的影响。目前,大数据也是这种情况,现在大数据的发展非常艰难,人们有各种各样的说法。如果再过五年或者十年,我们会看到大数据可以带来非常好的影响。过去大数据都是在企业里面,各个领域都有大数据。前几年,Teradata提出企业级数据仓库,就是如何把这些数据源整合在一起,来挖掘企业内部的数据价值。Franks说,我们要避免重蹈覆辙,目前看到在企业里有很多单独的大数据部门,大数据分散在各个地方,这些数据也由不同的人员加以管理。我们应该避免过去传统数据管理问题,要把数据都统一集中在一起。我们会提供相关的工具、技术、专业服务,帮助客户更多地挖掘数据价值。我们能够帮助挖掘客户的业务问题所在,给他们找到具体方法,能够提供具体的工具和技术,更大地发挥大数据的作用。一方面我们能够在前端帮助客户发现数据的价值,另一方面在后台也能进行跟踪,给它进行量化,发现数据价值所在。Bill Franks认为,我们现在面对着数据分析的变革,通过一种“手工定制”的办法,针对企业具体的问题,做一些大数据的分析,给他们提供定制化的解决方案。这里涉及高价值的问题或者低价值的问题,一般都要探索哪些是属于高价值的问题,需要有一些定制的或者深层的分析。对于那些低价值的问题,可以部署一些业务流程等进行解决。企业可以在技术、业务流程里,嵌入一些解决方案的数据分析,能够自动实施,不需要太多的人工参与就能实现。谈到电信领域的高级分析,Bill Franks说,从电信商运营的角度来说,也需要大量的高级分析,比如一些无线的基站和铁塔,什么时候会出现问题。包括一些网络上传送的速率情况,都传输什么内容,是电子邮件还是什么?这些分析与传统的分析是不一样的。传统的分析是这个电话是谁打给谁的,而现在的分析更多一些,包括基础设施、网络、基站等,很多环节都需要这样的高级分析。以上是小编为大家分享的关于大数据时代分析变革即将来临的相关内容,更多信息可以关注环球青藤分享更多干货



鲸智学程为什么认为核心素养时代即将来临?

之前看到一本书《奇点临近》,书中讲到,当有一天计算机会足够强大,以至于它的智能也可以匹敌人类,当计算机智能超过人的时候,整个社会会发生非常奇妙的变化。人工智能时代真的来临了吗?实际上人工智能领域中的机器学习在广告,搜索,feed等各个领域均有大规模运用,此刻的概念和传统的机器学习有啥不同?个人理解有以下三点:1.数据的爆发式增长,得益于手机、智能硬件等设备的普及,如今人们生产的数据规模较之前的pc时代有大规模的提升,越来越多数据的处理、挖掘和理解需要更智能的技术,这就是为什么硅谷出现大量的AI公司去处理各特定领域的问题;此外,做机器学习的人应该知道,可处理的数据越丰富,一定程度上机器学习的任务运作的越好,这也推动了机器学习的发展。2.机器学习处理技术的提升,较之传统机器学习模型(浅层模型),深度学习近几年得到大规模运用。一方面是深度学习较传统的机器学习有较好的处理效果,尤其在图像、语音、视频等领域;其次是得益于硬件技术的发展和训练方式的提升,原本几乎不可能完成(训练时间过长)的深度学习的训练得以实施,比如目前对图像处理的CNN是Yann LeCun于1998提出,但是因为技术手段因素一直到最近几年才被广泛应用。3.深度学习平台化以及云化的发展,记得两年多前,曾经有朋友说想试试dnn,但门槛极高,如今如paddle,tensorflow,caffe等开源平台可以让大家方便的进行深度学习任务(如果不用gpu加速或者并行计算,处理传统的文本任务也够了)。这也是为什么很多小公司可以号称自己使用了深度学习技术的原因,而这个趋势会随着未来开源平台的完善更加深入。此外,越来越多的云计算平台开始考虑集成机器学习,包括深度学习进入云服务,下一代的云服务会更好的支持机器学习任务,大家接入的成本会更低,也会促进AI应用的大规模发展。综上,正是因为大量的数据依赖AI技术,AI的自身发展和接入成本会更低,可预计的未来将会出现大量的AI应用。才会此刻出现人工智能时代到来的说法。

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