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刘立萍对百度大数据平台进行了介绍。

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简介:
Hadoop与大数据技术大会(HBTC 2012)于2012年11月30日至12月1日在北京新云南皇冠假日酒店举行,规模盛大。在本次大会的大数据共享平台及相关应用主题论坛上,百度基础架构部的数据平台技术经理刘立萍详细阐述了百度构建的大数据平台。

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  • 讲解
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    刘立萍将深入解析百度大数据平台架构及其关键技术,分享如何利用该平台进行数据处理与分析,并探讨其在实际业务中的应用案例。 2012年的大数据技术大会(HBTC 2012)于11月30日至12月1日在北京新云南皇冠假日酒店举行。在大数据共享平台与应用主题论坛上,百度基础架构部的数据平台技术经理刘立萍介绍了公司的大数据平台。
  • 建设的背景
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    随着信息技术和互联网的发展,数据量呈现爆发式增长。为有效管理和利用这些海量信息资源,实现智能化决策支持,企业及政府机构纷纷启动大数据平台建设项目,以期通过整合、分析各类数据源,发掘潜在价值与机遇。 本段落探讨了移动互联网、物联网以及云计算技术的迅猛发展,标志着移动云时代的到来。同时,大数据也日益受到人们的关注。作者引用约翰·奈斯比特的观点指出,信息生产的数量已经达到了前所未有的水平,人们需要更多知识来应对这一信息爆炸的时代。Internet的出现缩短了人与人之间、人与世界之间的距离,整个地球变成了一个紧密相连的“地球村”。此外,本段落还介绍了大数据平台建设的发展背景。
  • 推广后操作PPT
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    本PPT旨在详细介绍如何在百度推广后台进行有效管理和优化,涵盖账户设置、关键词管理、广告投放等核心内容,适合初学者和中级用户参考学习。 百度搜索推广是企业进行在线广告投放的重要渠道之一。通过精准定位目标用户群体,帮助企业将产品或服务有效传达给潜在客户。在百度后台中提供了丰富的管理工具,如登陆账号、设置预算与地域范围以及创建新的计划及单元等选项,以确保高效的广告展示。 ### 一、登录后台 首先访问.baidu.com,并点击“客户登录”按钮输入用户名和密码,完成身份验证后进入搜索推广界面。 ### 二、设定预算和地理区域 在账户管理设置里可以指定每日的花费上限来控制总的广告支出。同时还可以选择特定的城市或省份进行地域定向投放,在目标市场中更精准地吸引潜在客户。若希望覆盖所有可能的目标群体,可以选择“全部地区”。 ### 三、创建新的推广计划与单元 1. **新建推广计划**:点击页面上的“新建推广计划”,为不同的广告活动命名并选择相应的地理区域来匹配市场需求。 2. **建立新推广单元**:在已有的推广计划内添加具体的单元名称,每个单元可以包含一组相关的关键词和创意内容。 3. **设置创意信息**: - 创意标题限制为50个字符;描述部分每行不超过80个字符。 - 访问URL用于用户点击后的跳转链接;显示URL则是搜索结果中展示的网址,最多可以使用36个字符。 - 使用通配符(如{默认关键词})可以使广告更具针对性和吸引力。确保替换后语句流畅合理。 4. **添加关键词**:每个单元内可输入多个关键词,每行不超过20汉字或40英文字符。利用系统推荐功能获取更多相关建议词及其数据统计信息。 5. **设定推广单元的出价**: - 为各个单元设置最高出价金额; - 实际点击费用通常会低于这个数值。 ### 四、提交并审核方案 完成上述所有步骤后,再次检查确认无误之后就可以提交广告计划了。一旦成功创建,则可以通过后台监控数据分析效果,并适时调整策略以优化推广成果。 综上所述,百度搜索推广的后台管理系统为用户提供了一个全面且灵活的操作平台,在正确运用各项功能的基础上能够显著提高广告的表现力和转化效率。实际操作时请根据最新的界面提示进行相应设置与管理。
  • Wonderware系统
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    Wonderware系统平台是一款强大的工业自动化软件套件,为工厂提供实时数据监控、分析和优化解决方案,助力提高生产效率与管理水平。 Wonderware® System Platform为工业自动化领域的SCADA系统、HMI以及生产和绩效管理提供了一个统一的平台,满足了自动化发展的需求。该平台基于ArchestrA技术,包括一系列功能和服务。
  • 关于应用中深学习的新
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    本简介探讨了大数据背景下深度学习技术的最新突破与应用,涵盖算法优化、模型创新及跨行业实践案例,旨在为研究者和从业者提供前沿视角。 ### 大数据应用方面深度学习新成果介绍 随着信息技术的快速发展,大数据已成为推动各行各业发展的重要力量之一。在处理海量数据的过程中,深度学习技术因其强大的数据处理能力而受到广泛关注。本段落将详细介绍几种最新的深度学习成果及其在大数据应用方面的具体实践。 #### 一、深层卷积网络 深层卷积网络是深度学习领域中的一个重要分支,广泛应用于图像识别、语音识别等多个领域。通过堆叠多层卷积层和池化层,深层卷积网络能够捕捉到输入数据中的复杂特征,从而提高模型的预测精度。 - **Keras中的模型**:Keras是一个高级神经网络API,可以在TensorFlow等后端运行。它提供了一系列预训练的深度学习模型。 - **Xception**:Xception模型由Google提出,其主要特点是使用了深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),能够在保持较高精度的同时降低计算成本,在ImageNet数据集上达到了79.0%的top-1准确率。 - **VGG16**:VGG16是由牛津大学视觉几何组提出的卷积神经网络结构。它以其简洁的设计和良好的泛化能力而闻名,取得了优异的成绩。VGG16模型的默认输入尺寸为224x224像素。 - **ResNet50**:ResNet(残差网络)通过引入“shortcut connection”解决了深层网络训练中的梯度消失问题。ResNet50包含50层,并在多个计算机视觉任务中取得了卓越的性能。 - **InceptionV3**:InceptionV3是Google提出的一种高效且性能强大的模型,设计灵活的Inception模块来平衡计算效率与模型精度。InceptionV3的默认输入尺寸为299x299像素。 #### 二、生成对抗神经网络(GANs) 生成对抗神经网络是一种独特的深度学习框架,由两个相互竞争的网络组成:生成器和判别器。生成器的目标是生成尽可能逼真的样本以欺骗判别器,而判别器则试图区分真实样本和生成样本。通过这种竞争机制,GANs能够生成高质量的数据样本。 - **应用案例**:GANs已被广泛应用于图像生成、视频合成、风格迁移等多个领域。例如,在图像生成方面,可以通过训练GANs生成逼真的人脸或风景图像;在风格迁移方面,则可以实现将一幅图像的艺术风格转移到另一幅图像上。 #### 三、胶囊神经网络(CapsNets) 胶囊神经网络是一种新型的神经网络架构,旨在克服传统卷积神经网络在处理物体位置和姿态变化时的一些局限性。胶囊神经网络中的基本单元是“胶囊”,每个胶囊代表一个对象的多种可能状态,从而更好地表示空间层次关系。 - **特点**:相较于传统的CNN,CapsNets能够更好地捕捉到物体的空间关系,在目标检测和图像分类等任务中具有更高的准确性。这一特性使其在自动驾驶、医疗影像分析等领域有广阔的应用前景。 #### 四、意识RNN 意识RNN是一种改进的循环神经网络(RNN)架构,旨在解决RNN在网络深度增加时面临的梯度消失或梯度爆炸问题。通过引入特殊机制来改善长期依赖性问题,使得网络能够在更深层次下保持稳定训练。 - **技术原理**:意识RNN通常采用注意力机制(Attention Mechanism)来增强网络的记忆能力和对输入序列中关键信息的关注度,这有助于网络更有效地处理长序列数据。 ### 总结 深层卷积网络、生成对抗神经网络、胶囊神经网络以及意识RNN等新技术在大数据应用领域展现出了巨大的潜力。它们不仅提高了模型的准确性和鲁棒性,还为解决实际问题提供了新的思路和方法。未来,随着这些技术的不断发展和完善,它们将在更多领域发挥重要作用。
  • 架构基础指南 旭晖.zip
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    《大数据平台架构基础指南》由刘旭晖编写,本书深入浅出地介绍了构建和优化大数据平台的关键技术与实践方法。 大数据平台基础架构指南提供了一套全面的框架与策略,帮助企业构建高效、灵活且可扩展的大数据处理系统。该指南涵盖了从数据采集到存储再到分析的关键步骤和技术选择,旨在帮助技术团队更好地理解和实施大数据解决方案。此外,它还强调了安全性和合规性的重要性,并提供了最佳实践和案例研究来支持实际应用中的决策制定过程。
  • 利用AI接口OCR文字识别
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    本项目通过集成百度AI平台提供的OCR接口,实现了对图像中的文本信息高效准确地提取和识别,大大提升了处理文档数字化的需求。 本段落由原创作者jyd0124撰写。 一、接入指南 若想利用百度AI开放平台进行软件开发,首先应成为百度AI开放平台的开发者。在此,以图文形式详细介绍普通开发人员如何接入百度AI开放平台。 1. 注册:请在百度官方网站注册账号。 2. 登录:请通过百度云官方网站登录账户。 3. 创建应用 二、安装接口模型 三、编写python代码 四、识别结果
  • 测试新功能
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    本简介将详细介绍最新测试平台的新功能,包括新增模块、优化界面及操作流程改进等内容,旨在帮助用户更好地理解和使用该平台。 ### Testbed产品新功能概述 Testbed是一款先进的软件测试解决方案,在最新版本中引入了一系列创新特性,旨在提升软件开发的质量与效率。这些新功能覆盖了从代码审查到测试管理的整个软件开发生命周期,并特别强调自动化与智能化的测试流程。 ### TBvision:新一代代码检查与评审工具 #### 功能亮点 - **图形界面**:提供直观易用的界面,简化了代码审查、质量评估和设计评审的过程。 - **全面的代码检查**:涵盖质量、缺陷、安全及内存使用的多维度检查,确保代码的可靠性和安全性。 - **规则定制**:允许用户根据项目需求定制编码规则,支持多种权威编码标准如MISRAC、DERA、GJB等,并提供自定义规则的灵活性。 - **极限测试**:通过TBeXtreme模块实现基于源代码结构的自动化单元与集成测试用例生成,显著提高了测试覆盖率和效率。 ### 极限测试(TBeXtreme)详解 极限测试是Testbed新版本中的一个关键模块,专注于自动化的代码结构测试。它通过对源代码进行深入分析自动生成高质量的单元和集成测试用例以满足严格的测试覆盖要求。这一过程不仅节省了手动编写测试用例的时间,还确保了设计符合等价类、边界分析、临界点及异常情况的专业测试原则,从而提升了全面性和有效性。 ### 其他关键特性 - **编码规则检查**:确保代码遵守预设的编码规范,维护一致的质量标准。 - **系统函数打桩**:支持模拟外部系统或库的行为,便于独立测试代码模块。 - **中文报告生成**:提供本地化报告方便团队沟通。 - **脚本支持**:增强自动化测试能力适应复杂的场景需求。 - **版本控制集成**:无缝对接流行的版本控制系统如Git、SVN等简化流程与管理。 - **Eclipse集成**:深度整合Eclipse IDE,提供便捷的开发和测试体验。 - **T-vec集成**:加强系统级测试功能通过协同工作实现。 ### 投资回报与总结 采用Testbed的新特性能够显著提升软件产品质量,并通过自动化及智能化手段大幅降低测试成本、缩短产品上市时间。最终这将带来更高的投资回报率,丰富的成功案例证明了其在多个行业领域的广泛应用和成果,为企业提供了强有力的技术支持和实践参考。 新版本的推出标志着软件测试领域的一大进步,综合性的解决方案为开发团队带来了前所未有的效率与质量提升。
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    本PPT旨在全面介绍大数据的概念、技术框架及其在商业分析和决策中的应用价值,帮助观众理解大数据的核心意义与实际作用。 这份PPT精心制作,内容广泛但不够深入,适合初学者和非技术人员使用。色彩鲜艳夺目,物超所值。