人工智能与数据分析:新时代的趋势和机会

目录

  • 写在开头
  • 1. 融合AI和数据分析的趋势
    • 1.1 趋势变化
    • 1.2 数据驱动目标转换
  • 2 对数据分析行业的影响
    • 2.1 技能需求
    • 2.2 工作流程和角色的变化
    • 2.3 创新和业务驱动的数据分析
  • 3.场景变化
    • 3.1 场景1:智能决策支持系统
      • 3.1.1 智能决策支持系统的架构设计
      • 3.1.2 Python代码演示
    • 3.2 个性化用户体验
      • 3.2.1 个性化用户体验的实现
      • 3.2.2 Python代码演示
        • 例子1:简单的推荐算法演示
        • 例子2:利用scikit-surprise进行实现
    • 3.3 预测性分析的崛起
      • 3.3.1 预测性分析的实现
      • 3.3.2 python代码演示
    • 结论

写在开头

在当今数字化和信息化的时代,人工智能(AI)和数据分析作为两大前沿技术,正迎来新时代的挑战与机遇。本博客将深入探讨人工智能与数据分析的融合,分析未来的发展趋势,并通过具体的场景展示它们在不同领域中的应用。

1. 融合AI和数据分析的趋势

融合AI和数据分析是未来的重要趋势。通过将AI技术与数据分析相结合,我们能够更全面地理解和利用数据,为企业决策提供更精准的依据。

1.1 趋势变化

  • 数据规模不断增大: 随着数字化时代的到来,企业和机构积累了大量的数据。传统的数据分析方法难以处理如此大规模的数据,而AI技术能够更有效地从中提取有价值的信息。

  • 模式识别和预测需求增加: 企业对于模式识别和未来趋势的预测需求也在增加。传统数据分析在这方面存在局限,而机器学习等AI技术能够从历史数据中学习,提供更准确的预测。

  • 个性化需求的崛起: 消费者对于个性化产品和服务的需求不断增加。通过AI与数据分析的结合,企业可以更好地理解用户需求,提供个性化的解决方案。

1.2 数据驱动目标转换

未来数据驱动业务的目标可能将会从下面3各方面发生变化。

  1. 自动化决策和智能决策支持:

    • 自动化决策流程: AI技术在数据分析中的应用使得决策过程更加自动化。通过使用机器学习算法和大数据分析,企业可以建立智能系统,这些系统能够从历史数据中学习,自动做出实时决策。这种自动化不仅提高了效率,还能够在短时间内应对复杂的业务环境。

    • 实时智能决策支持: 结合AI和数据分析,企业可以获得实时的智能决策支持。实时分析可以帮助企业及时了解当前情况,从而做出更具前瞻性和准确性的决策。这对于需要迅速反应市场变化的行业尤为关键。

    • 决策模型的解释性: 随着AI在决策制定中的应用增加,对于决策模型的解释性也变得愈加重要。透明度和可解释性的需求推动了对于黑盒模型的改进,以便决策者更好地理解模型的工作原理,增加对决策的信任。

  2. 个性化体验和客户关系管理:

    • 个性化推荐和服务: AI和数据分析的结合为企业提供了个性化的客户体验。通过分析大量用户数据,企业可以预测客户需求,提供个性化的产品推荐和服务。这不仅提高了客户满意度,还有助于提升销售效果。

    • 客户细分和定制化营销: 利用AI进行数据分析,企业可以更细致地将客户分成不同的群体,理解其需求和偏好。这为企业提供了定制化的营销策略,使其能够更有针对性地推出产品和服务。

    • 情感分析和客户反馈: AI技术还能够用于分析客户的情感和反馈,从而更好地理解客户满意度、忠诚度和需求变化。这有助于企业及时调整策略,改进产品,并建立更紧密的客户关系。

  3. 实时数据分析和业务智能:

    • 实时数据处理: AI的快速处理能力使得实时数据分析成为可能。企业可以通过实时监控和分析来获取当前业务状态,快速作出决策。这对于零售、金融和制造等需要实时决策的行业尤为关键。

    • 深度学习和复杂数据分析: 随着深度学习等先进技术的应用,企业可以更深入地分析大规模、复杂的数据集,发现隐藏在数据中的模式和关联。这有助于企业更全面地理解业务环境,制定更精准的战略。

    • 业务智能平台的兴起: 面向业务用户的智能分析工具和平台也在兴起,使非技术专业人士能够更轻松地进行数据分析和获取洞察。这种趋势推动了业务智能的发展,使更多人能够参与到数据驱动的决策过程中。

综合来看,融合AI和数据分析的趋势推动了企业决策的智能化、个性化服务的提升以及实时数据分析能力的增强。这些趋势将在不同行业中产生深远的影响,驱动着数字化时代的发展。

2 对数据分析行业的影响

2.1 技能需求

2.1.1 扩展技能范围

融合AI的数据分析将对数据从业者的技能要求提出更高的挑战。传统的数据分析技能仍然是基础,但从业者需要扩展其技能范围,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等AI相关领域。具备对这些技术的理解和应用能力将成为未来数据分析专业人士的重要标志。

2.1.2 持续的培训与学习

融合AI的数据分析趋势意味着未来的从业者将需要更加持续的培训和学习。由于技术的不断演进,数据分析专业人士需要不断更新自己的知识,跟上最新的技术发展。这将推动行业中更加强调终身学习和不断提升的文化。

2.1.3 跨学科的综合能力

未来的数据分析从业者需要拥有更强的跨学科综合能力。除了技术技能,他们还需要更好地理解业务领域,与领域专家合作,将数据分析的成果更好地应用于实际业务问题的解决。这种跨学科的协作能力将成为成功的数据分析专业人士的重要素质。

2.2 工作流程和角色的变化

2.2.1 自动化与协作的平衡

融合AI的数据分析将改变工作流程,自动化将越来越多地应用于数据清洗、特征提取等繁琐任务。这将使得从业者能够更专注于更具创造性和战略性的工作,如问题定义、模型解释和业务解释。同时,强调协作将成为工作流程中的重要一环,促进数据科学家与业务人员、领域专家之间的密切合作。

2.2.2 新兴角色的涌现

随着AI的融合,可能会涌现出新的数据分析角色。机器学习工程师、数据科学家、模型解释专家等可能成为数据分析团队中的常见角色。这些新兴的角色将在整个数据分析生态系统中发挥特定的作用,从而要求从业者适应新的工作动态和合作模式。

2.2.3 数据伦理与解释的重要性

随着数据分析的深入应用,数据伦理和解释问题将变得更加重要。从业者需要关注模型的公正性、透明性和可解释性,以确保数据分析的结果对决策者和业务部门具有可信度。数据伦理的考虑将成为数据分析工作中不可或缺的一部分。

2.3 创新和业务驱动的数据分析

2.3.1 业务理解的强调

融合AI的数据分析将强调对业务的深刻理解。从业者需要更好地沟通和理解业务需求,将技术应用到实际问题中。这将推动数据分析从业者更积极地参与业务决策和战略制定,成为业务发展的重要支持者。

2.3.2 实验与创新的鼓励

AI的融合将鼓励从业者更积极地进行实验和创新。通过尝试新的技术、算法和方法,从业者可以发现更有效的解决方案,为企业创造更大的价值。这种实验精神将成为数据分析领域创新的推动力。

2.3.3 数据驱动文化的深入

融合AI的数据分析将加深数据驱动文化在组织中的根深蒂固。数据分析将不再仅仅是一个支持性的角色,而是整个组织决策和战略制定过程中的关键驱动力。成功的组织将建立起一种强调数据驱动决策的文化,并将数据分析视为业务成功的关键组成部分。

3.场景变化

3.1 场景1:智能决策支持系统

想象一下,未来有这样的一个企业决策支持系统。该系统通过融合AI和数据分析,实时分析市场趋势、用户行为等大量数据,为企业提供智能化、实时的决策建议。这种系统能够帮助企业更迅速、准确地应对市场变化,提高竞争力。

3.1.1 智能决策支持系统的架构设计

  1. 问题定义与目标设定

在构建智能决策支持系统之前,首先需要清晰地定义问题,并明确定义系统的决策目标。这包括明确系统是用于分类、回归、聚类还是其他任务,以及决策的具体业务目标。

  1. 数据收集与预处理

在数据收集阶段,系统需要从多个来源收集数据,这可能包括结构化数据、非结构化数据、实时数据等。数据预处理包括缺失值处理、异常值检测和处理、数据标准化等,以确保数据的质量和一致性。

  1. 特征工程与选择

特征工程是将原始数据转化为模型可以理解的特征的过程。这可能包括特征的变换、生成新的特征、处理文本或图像数据等。特征选择是选择最具信息量的特征,以提高模型的性能和降低过拟合的风险。

4.模型选择与训练

在模型选择阶段,需要选择适当的机器学习或深度学习模型。这可能涉及到尝试多个算法、模型调优和超参数调整。模型训练是使用标记的训练数据对模型进行训练,以使其能够泛化到未见过的数据。

5.模型评估与优化

模型评估需要使用测试数据集来评估模型的性能。这可能包括准确性、精确度、召回率、F1分数等指标的评估。如果模型性能不够理想,需要进行优化,包括调整模型参数、尝试不同的特征工程方法等。

6.部署与监控

在模型训练和优化后,将模型部署到生产环境中。这可能涉及将模型嵌入到决策支持系统中,或者以API的形式提供服务。同时,需要建立监控系统来追踪模型的性能,及时检测模型性能下降或失效。

3.1.2 Python代码演示

为了演示一个简单的智能决策支持系统,我们将以一个假想的招聘场景为例。假设我们有一个包含应聘者信息的数据集,我们希望根据这些信息预测每个应聘者是否适合公司的文化。我们将使用一个决策树分类器作为我们的决策支持系统。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report# 模拟数据生成
np.random.seed(12)# 特征:工作经验、沟通能力、团队合作、学历
data = {'工作经验': np.random.randint(1, 20, 100),'沟通能力': np.random.randint(5, 10, 100),'团队合作': np.random.randint(5, 10, 100),'学历': np.random.choice(['本科', '硕士', '博士'], 100),'适应公司文化': np.random.choice([1, 0], 100, p=[0.8, 0.2])  # 70%适应,30%不适应
}df = pd.DataFrame(data)# 将学历进行独热编码
df = pd.get_dummies(df, columns=['学历'], drop_first=True)# 划分训练集和测试集
X = df.drop('适应公司文化', axis=1)
y = df['适应公司文化']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=10)# 创建决策树分类器
model = DecisionTreeClassifier(random_state=12)# 训练模型M
model.fit(X_train, y_train)# 在测试集上进行预测
predictions = model.predict(X_test)# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}')# 打印分类报告
print(classification_report(y_test, predictions))# 获取特征重要性
feature_importance = model.feature_importances_# 创建包含特征名和对应重要性的DataFrame
feature_importance_df = pd.DataFrame({'Feature': X.columns,'Importance': feature_importance
})# 按重要性降序排序
feature_importance_df = feature_importance_df.sort_values(by='Importance', ascending=False)# 打印特征重要性
print("特征重要性排序:")
print(feature_importance_df)

运行上述代码后,我们可以得到下面的结果:
1

根据模型评估结果和特征重要性的排序,从业务角度进行一些决策点:

预测某个员工是否适应公司

准确度 (Accuracy)为0.85,表示模型在测试集上的整体准确率为 85%。这是一个相对较高的准确度,类别 1(适应公司文化)的性能相对较好,而类别 0(不适应公司文化)的性能较差。
根据这个信息我们可以收集员工的数据,然后预测该员工是否适应公司文化。

特征重要性排序

  • 工作经验 (Experience): 是最重要的特征,其重要性为 0.417。这表明工作经验对于模型做出适应公司文化的决策贡献最大。

  • 团队合作 (Teamwork): 是第二重要的特征,其重要性为 0.239。团队合作也对决策有一定的贡献。

  • 沟通能力 (Communication): 在这个场景中,沟通能力的重要性为 0.215,仅次于团队合作。

  • 学历 (Education): 学历的重要性相对较小,但本科学历的重要性(0.079)稍高于硕士学历(0.050)。

未来应用

  • 招聘策略优化: 由于工作经验是最重要的特征,公司可以在招聘时更加注重应聘者的工作经验,特别是有相关行业经验的候选人。

  • 培训和发展: 如果团队合作和沟通能力是公司文化适应的关键因素,公司可以通过培训和发展计划来加强团队合作和沟通技能。

  • 学历的权衡: 学历对模型的决策影响相对较小,但本科学历可能略为重要。公司在制定学历要求时可以考虑平衡学历和其他更为重要的因素。

3.2 个性化用户体验

3.2.1 个性化用户体验的实现

1 用户行为和兴趣分析

在个性化用户体验的架构中,首先进行用户行为和兴趣的深入分析。这可以包括:

  • 历史行为分析: 跟踪用户在平台上的浏览、点击、购买、收藏等行为,形成用户行为的时间序列数据。

  • 内容分析: 分析用户对不同类型内容的偏好,包括文章、视频、产品等。

  • 社交网络分析: 如果适用,分析用户在社交网络上的关系和互动,以提取更多的用户特征。

2 数据收集与用户画像建模

数据收集是实现个性化用户体验的基础。收集的数据应包括用户行为数据、用户基本信息、设备信息等。用户画像建模的步骤包括:

  • 数据清洗和预处理: 处理缺失值、异常值,对数据进行标准化和归一化。

  • 特征工程: 从原始数据中提取有用的特征,可能包括用户属性、行为序列、时间特征等。

  • 用户画像构建: 将用户的特征组合成用户画像,这可以是一个向量、矩阵或其他形式,用于描述用户的兴趣和行为。

3 推荐系统的应用

推荐系统是实现个性化用户体验的核心。在架构中,推荐系统的步骤包括:

  • 选择合适的推荐算法: 根据业务需求和数据情况,选择协同过滤、内容推荐、深度学习推荐等算法。

  • 模型训练: 使用历史数据训练推荐模型,例如,使用协同过滤算法训练用户-物品关系。

  • 实时推荐: 在用户与平台交互时,实时更新推荐结果,确保推荐的时效性。

4 实时个性化调整

个性化用户体验需要实时调整和优化。这可以通过:

  • 实时监控用户行为: 监控用户在平台上的实时行为,例如点击、购买等。

  • 实时更新用户画像: 根据实时行为,及时更新用户画像,确保画像的准确性。

  • 实时调整推荐策略: 根据实时的用户画像,动态调整推荐系统的策略,提高推荐准确性。

3.2.2 Python代码演示

例子1:简单的推荐算法演示
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity# 生成用户-物品评分矩阵
# 行代表用户,列代表物品,数值为评分(0表示未评分)
ratings = np.array([[5, 3, 0, 1],[4, 0, 0, 1],[1, 1, 0, 5],[0, 0, 4, 4],[0, 1, 5, 0],
])# 计算用户之间的相似度(余弦相似度)
user_similarity = cosine_similarity(ratings)# 定义一个函数来进行基于用户的协同过滤推荐
def user_based_recommendation(user_id, user_similarity, ratings):# 获取当前用户对物品的评分user_ratings = ratings[user_id, :]# 找到与当前用户最相似的用户similar_user = np.argmax(user_similarity[user_id, :])# 获取最相似用户对物品的评分similar_user_ratings = ratings[similar_user, :]# 找到最相似用户评分中当前用户未评分的物品unrated_items = np.where(user_ratings == 0)[0]# 根据最相似用户的评分,为当前用户推荐物品recommendations = similar_user_ratings[unrated_items]# 返回推荐物品及其预测评分return list(zip(unrated_items, recommendations))# 示例:为用户0推荐物品
user_id_to_recommend = 0
recommendations = user_based_recommendation(user_id_to_recommend, user_similarity, ratings)print(f"为用户 {user_id_to_recommend} 推荐的物品及其预测评分:{recommendations}")
例子2:利用scikit-surprise进行实现

在使用surprise进行预测时,需要安装scikit-surprise包,下面是对应的安装命令。

pip install scikit-surprise

下面是一个样例的代码,用来模拟进行产品推荐:

from surprise import Dataset, Reader, SVD, accuracy
from surprise.model_selection import train_test_split# 生成用户-物品评分数据
data = {'user_id': ['User1', 'User2', 'User3', 'User4', 'User5'],'item_id': ['Item1', 'Item2', 'Item3', 'Item4', 'Item5'],'rating': [5, 3, 1, 4, 2],
}# 创建DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data)# 定义Reader对象,用于加载数据
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))# 加载数据到Dataset对象
dataset = Dataset.load_from_df(df[['user_id', 'item_id', 'rating']], reader)# 划分训练集和测试集
trainset, testset = train_test_split(dataset, test_size=0.2, random_state=11)# 使用SVD算法训练模型
model = SVD(random_state=11)
model.fit(trainset)# 在测试集上进行预测
predictions = model.test(testset)# 评估模型性能
accuracy.rmse(predictions)# 示例:为用户'User1'预测未评分的物品
user_id_to_recommend = 'User1'
unrated_items = df.loc[df['user_id'] == user_id_to_recommend]['item_id'].values
predictions_user1 = [model.predict(user_id_to_recommend, item) for item in unrated_items]print(f"为用户 {user_id_to_recommend} 推荐的物品及其预测评分:")
for i, prediction in enumerate(predictions_user1):print(f"Item: {unrated_items[i]}, Predicted Rating: {prediction.est:.2f}")

运行上面的代码,我们可以得到下面的结果:
3.2.1
从上面的结果中,我们可以得到下面的结论:

  • RMSE(均方根误差)是评估模型预测与实际值之间差异的指标。上方RMSE值为0.0000表示模型在测试集上,这表示完美预测,即其预测值与实际值完全一致。这简直就是瞎猫碰上死耗子。
  • 对于用户’User1’,模型预测他对物品’Item1’的评分为3.61。这表示根据模型的推荐,用户可能会对’Item1’给出约3.61的评分。

现在我们将这个结果应用到实际业务中:

  • 模型性能评估: RMSE为0.0000是非常罕见的,通常意味着模型在测试集上能够完美预测。然而,需要谨慎对待这样的结果,因为在实际情况中,过度拟合或者泛化性能不佳可能导致在新数据上的表现不佳。

  • 推荐场景中的应用: 对于用户’User1’,模型预测他对’Item1’的评分为3.61。这个预测评分可以用于向用户推荐物品。在这种理想的情况下,可以相对自信地认为模型的预测较为准确。

  • 用户体验与反馈: 尽管RMSE为0.0000,但仍然需要关注用户的实际体验和反馈。收集用户的行为数据和反馈信息,确保模型在实际使用中也能够提供符合用户期望的推荐结果。

3.3 预测性分析的崛起

3.3.1 预测性分析的实现

预测性分析是通过使用统计算法和机器学习技术对历史数据进行分析,以了解未来事件的可能发生情况。下面将详细介绍预测性分析的实现过程。

  • 1.问题定义

在开始任何预测性分析项目之前,首先需要清晰地定义问题和目标。明确你想要预测的是什么,例如销售量、用户行为、市场趋势等。确保定义的问题是明确且可量化的,以便为后续分析提供明确的方向。

  • 2.数据收集与整理

搜集与问题相关的数据,这可能包括来自数据库、文件、API等不同来源的数据。对数据进行整理,处理缺失值、异常值,进行数据类型转换,以确保数据的质量和一致性。

  • 3.探索性数据分析(EDA)

进行探索性数据分析,通过统计描述、可视化等手段了解数据的分布、相关性、异常值等特征。EDA有助于对数据的整体情况有一个初步的了解,指导后续特征工程和模型选择。

  • 4.特征工程

特征工程是构建模型的关键步骤,包括特征提取、特征转换和特征选择。在这一阶段,你可能会进行以下操作:

特征提取: 从原始数据中提取新的特征,如日期特征、文本特征的处理等。
特征转换: 对特征进行转换,如标准化、归一化、独热编码等。

  • 5.模型选择与训练

选择适当的预测模型,根据问题的性质选择回归、分类等不同类型的模型。在训练集上训练模型,并进行模型调优。

  • 6.模型评估

使用测试集评估模型的性能,选择合适的评估指标如均方误差(MSE)、准确率、召回率等。可以使用交叉验证等方法提高模型评估的可靠性。

  • 7.结果解释与可解释性

解释模型的预测过程和结果,通过可解释性工具(如SHAP值)帮助理解模型的预测。这对业务用户和决策者理解预测结果的逻辑和因果关系至关重要。

  • 8.结果可视化与报告

通过可视化手段,将预测结果以直观的方式呈现。生成报告,向利益相关者传达分析过程、模型性能和预测结果,以支持决策。

3.3.2 python代码演示

基于销量预测的代码,我这里就不做详细赘述,之前的话有文章进行详细介绍,这里可以参考对应文章的位置:

时间序列进行预测

结论

人工智能与数据分析在新时代呈现出协同发展的趋势,为各行业带来了前所未有的机遇。从智能决策支持系统到个性化用户体验,再到预测性分析和自动化数据清洗,这些应用场景不仅提高了效率,还为企业创造了更多商机。通过Python代码的示例,我们可以看到这些技术在实际应用中的灵活性和强大性。

然而,随着这些技术的广泛应用,我们也要正视其中的挑战,如数据隐私和伦理问题。在迎接新时代的挑战和机遇时,不仅需要技术的创新,还需要建立健全的法规和政策体系,确保人工智能与数据分析的发展是可持续的、公正的。

总体而言,我们正站在人工智能与数据分析协同发展的新时代,期待未来这一强大组合为我们带来更多创新、智能和便利。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/217937.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Linux 常用命令----mktemp 命令

文章目录 基本用法实例演示高级用法注意事项 mktemp 命令用于创建一个临时文件或目录,这在需要处理临时数据或进行安全性测试时非常有用。使用 mktemp 可以保证文件名的唯一性,避免因文件名冲突而导致的问题。 基本用法 创建临时文件: 命令 mktemp 默认…

多表查询、事务、索引

目录 数据准备 分类 内连接 外连接 子查询 事务 四大特性 索引 数据准备 SQL脚本: #建议:创建新的数据库 create database db04; use db04;-- 部门表 create table tb_dept (id int unsigned primary key auto_increment comment 主键…

mysql:在字符串类型的列上创建索引,建议指定索引前缀长度

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.2/en/create-index.html#create-index-column-prefixes 在字符串类型的列上创建索引,建议指定索引前缀长度,而没有必要用整个列来创建索引。因为用前面的字符创建索引,查询时并不会比在整列上创建索引慢很…

【玩转TableAgent数据智能分析】利用TableAgent进行教育数据分析

文章目录 前言九章云极(DataCanvas)介绍前期准备样例数据集体验1. 样例数据集-Airbnb民宿价格&评价 体验1.1 体验一1.2 体验二 教育数据的分析(TableAgent&ChatGLM对比)1. 上传文件2. 数据分析与对比2.1 分析一2.1.1 Tabl…

SuperMap iClient3D for Cesium 实现鼠标移动选中模型并显示模型对应字段

SuperMap iClient3D for cesium 实现鼠标移动选中模型并显示模型对应字段 一、实现思路二、数据制作1. 计算出模型中心点并保存到属性表中2. 计算出模型顶部高程3. 模型数据切缓存4. 发布三维服务. 三、代码编写 作者:xkf 一、实现思路 将模型属性数据存储到前端&a…

《Kotlin核心编程》笔记:面向对象

kotlin 中的类 // Kotlin中的一个类 class Bird {val weight: Double 500.0val color: String "blue"val age: Int 1fun fly() { } // 全局可见 }把上述代码反编译成Java的版本,然后分析它们具体的差异: public final class Bird {privat…

视觉学习笔记12——百度飞浆框架的PaddleOCR 安装、标注、训练以及测试

系列文章目录 虚拟环境部署 参考博客1 参考博客2 参考博客3 参考博客4 文章目录 系列文章目录一、简单介绍1.OCR介绍2.PaddleOCR介绍 二、安装1.anaconda基础环境1)anaconda的基本操作2)搭建飞浆的基础环境 2.安装paddlepaddle-gpu版本1)安装…

设计模式之建造者模式(二)

目录 概述概念角色类图适用场景 详述画小人业务类的介绍代码解析 建造者基本代码类介绍代码解析 总结设计原则其他 概述 概念 建造者模式是一种创建型设计模式,它可以将复杂对象的构建过程与其表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示。 角色 …

@德人合科技——天锐绿盾|电脑文件防止泄密|文件、文档、图纸、源代码等透明加密保护,防泄密软件系统

德人合科技——天锐绿盾提供了一种企业办公电脑文件防止泄密的解决方案,该方案对文件、文档、设计图纸、源代码等进行了透明加密保护。 pc访问地址: https://isite.baidu.com/site/wjz012xr/2eae091d-1b97-4276-90bc-6757c5dfedee 透明加密是一种保护文…

图文教程:从0开始安装stable-diffusion

现在AI绘画还是挺火,Midjourney虽然不错,但是对于我来说还是挺贵的。今天我就来安一下开源的AI绘画stable-diffusion,它的缺点就是对电脑的要求比较高,尤其是显卡。 话不多说开搞。 访问sd的github,https://github.com/AUTOMATIC…

2023年全球软件开发大会(QCon广州站2023)-核心PPT资料下载

一、峰会简介 本次峰会包含:泛娱乐时代的边缘计算与通讯、稳定性即生命线、下一代软件架构、出海的思考、现代数据架构、AGI 与 AIGC 落地、大前端技术探索、编程语言实战、DevOps vs 平台工程、新型数据库、AIGC 浪潮下的企业出海、AIGC 浪潮下的效能智能化、数据…

智物发布MT6877平台无线AR智能眼镜参考设计,推动下一代无线AR发展

随着增强现实(AR)技术的不断发展,有线AR眼镜在连接和使用方面存在一些限制。为了解决这些问题,无线AR智能眼镜的推出势在必行。 新一代无线AR智能眼镜采用了天玑900(MT6877)平台作为参考设计,搭载了2.4GHz的八核处理器…

Python接口自动化 —— Json 数据处理实战(详解)

简介   上一篇说了关于json数据处理,是为了断言方便,这篇就带各位小伙伴实战一下。首先捋一下思路,然后根据思路一步一步的去实现和实战,不要一开始就盲目的动手和无头苍蝇一样到处乱撞,撞得头破血流后而放弃了。不仅…

cache教程 2.单机并发缓存

0.对原教程的一些见解 个人认为原教程中两点知识的引入不够友好。 首先是只读数据结构 ByteView 的引入使用是有点迷茫的,可能不能很好理解为什么需要ByteView。 第二是主体结构 Group的引入也疑惑。其实要是熟悉groupcache,那对结构Group的使用是清晰…

IntelliJ idea卡顿解决,我遇到的比较管用的方案

Setttings> Build, Execution,Deployment>Debugger> Data Views> Java 取消 Enable "toString()" object view; Speed up debugging in IntelliJ Yesterday, I observed painfully slow debugging in IntelliJ. Every step over or step in took almost…

网络基础(五):网络层协议介绍

目录 一、网络层 1、网络层的概念 2、网络层功能 3、IP数据包格式 二、ICMP协议 1、ICMP的作用和功能 2、ping命令的使用 2.1ping命令的通用格式 2.2ping命令的常用参数 2.3TypeCode:查看不同功能的ICMP报文 2.4ping出现问题 3、Tracert 4、冲突域 5、…

ChatGPT 也宕机了?如何预防 DDOS 攻击的发生

最近,开发人工智能聊天机器人的公司 OpenAI 遭受了一次规模较大的分布式拒绝服务(DDoS)攻击,导致其旗下的 ChatGPT 服务在短短 12 小时内遭遇了 4 次断网,众多用户遭受了连接失败的问题。 这次攻击事件引起了广泛的关…

【LSM tree 】Log-structured merge-tree 一种分层、有序、面向磁盘的数据结构

文章目录 前言基本原理读写流程写流程读流程 写放大、读放大和空间放大优化 前言 LSM Tree 全称是Log-structured merge-tree, 是一种分层,有序,面向磁盘的数据结构。其核心原理是磁盘批量顺序写比随机写性能高很多,可以通过围绕这一原理进行…

【Vue】日常错误总结(持续更新)

日常遇到的小问题汇总, 内容小篇幅少的就全放这里了, 内容多的会在Vue专栏单独分享~ 目录 【Q】 el-form-item值为 null 或 undefined显示““ 【Q】dialog内组件数据刷新总是延迟慢一拍 问题背景描述 解决方案 代码简单模拟 JS 【Q】el-input 不能输入的解决办法 方法…

IDEA 2023.3 start failed 启动失败修复

发现是 RestfulToolkit 插件有冲突导致的,删除插件后成功启动 open ~/Library/Application\ Support/JetBrains/IntelliJIdea2023.3/plugins参考:https://youtrack.jetbrains.com/issue/IDEA-340080/Critical-startup-error-after-upgrading-to-Intelli…