一张图清晰追溯数据库的发展历程(1962-2016)

近年来,人工智能的强势崛起,特别是刚刚过去的AlphaGo和韩国九段棋手李世石的人机大战,让我们领略到了人工智能技术的巨大潜力.数据是载体,智能是目标,而机器学习是从数据通往智能的技术途径.因此,机器学习是数据科学的核心,是现代人工智能的本质. 通俗地说,机器学习就是从数据中挖掘出有价值的信息.数据本身是无意识的,它不能自动呈现出有用的信息.怎样才能找出有价值的东西呢?第一步要给数据一个抽象的表示:接着基于表示进行建模:然后估计模型的参数,也就是计算:为了应对大规模的数据所带来的问题,我们还需要

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第1章Ceph整体架构本章从比较高的层次对Ceph的发展历史.Ceph的设计目标.整体架构进行简要介绍.其次介绍Ceph的三种对外接口:块存储.对象存储.文件存储.还介绍Ceph的存储基石RADOS系统的一些基本概念.各个模块组成和功能.最后介绍了对象的寻址过程和数据读写的原理,以及RADOS实现的数据服务等. 1.1 Ceph的发展历程Ceph项目起源于其创始人Sage Weil在加州大学Santa Cruz分校攻读博士期间的研究课题.项目的起始时间为2004年,在2006年基于开源协议开源了

本文讲的是一图秒懂中国数据库的40年发展简史[IT168 资讯]"数据库"起源于上世经50年代的美国,于80年代正式传入国内. 当时的数据库技术大多应用在国防和军工领域,随着时代和技术的变迁才逐渐应用在各行各业,深深影响着中国近40年来计算机科学和数据管理方式的发展,见证了中国自主技术的蜕变! 原文发布时间为:2017-09-12 本文作者:朱立娜 原文标题:一图秒懂中国数据库的40年发展简史

问题描述 大家看看这张图,里面不完整并且有坑,大家认为会有几张表生成呢,还有有的实体是不是可以再分 解决方案 7个对象7张表啊.就是教研室和课程互为引用,难道是1对1?这要看具体业务才能决定. 解决方案二: 如果你认为你能在项目开始之前把表一次性设计对,在开发的过程中你不打算也不能根据需要增加修改字段和拆分合并表,那么你的项目注定完蛋了. 解决方案三: 既然需求随时会变更,有又什么好担心的呢?如果你的老师和你说,代码写死绑定住数据表,绝对不能在编码的过程中动数据表,那么这才是真正的坑所在. 你见

导读:9月12日,在由中国传媒大学国际传媒教育学院.财新数据可视化实验室.百度新闻实验室联合主办的"京华论道--2015可视化与数据新闻分享会"上,财新传媒首席技术官.财新数据可视化实验室负责人黄志敏带着案例与现场听众进行了分享.他根据自己从业的经验,将数据新闻的生产切割成七个步骤,庖丁解牛般地将数据新闻的选题确定.数据整理和可视化呈现进行了清晰地分析.声名在外的财新数据可视化实验室实是怎样完成一个大体量的数据新闻制作的? 以下为演讲实录: 今天我用一个案例,给大家拆解数据新闻的生产过

谈到大数据,就必然要谈到可视化分析,因为大数据分析的目的是发现有价值的信息,供决策者和业务人员使用,更好地做出企业的决策. 所以每次Teradata不论在国内还是国外的峰会上,都会设置一个大数据可视化展示区域.浏览这些抽象的图形,你甚至可能把它们看成是一副副艺术作品. 当天为我讲解的是Teradata天睿公司大中华区大数据事业部华东区高级顾问张玉瑞,他还有另外一个身份"数据科学家",在他看来如何把信息传达给相应的人,这就需要一种深入浅出.图文并茂的形式,一张图甚至可以胜过千言万语. T

大家都知道,这三种角色各有不同定位,也知道他们之间有许多一致的地方,但是否能讲明白这其中的区别呢? 国外 ETL 服务商 Stitch 的 CEO Jake Stein,近日对这个话题进行了总结.他还绘制了一张工具图,来呈现他们在日常工具使用上的不同.对于新手,也可以通过这张图来看典型的"数据科学家"."数据工程师"和"软件工程师"都要掌握哪些工具. Jake Stein:随着数据的爆炸式增长,对数据处理的专家技能需求也随之井喷.这带来的结果之一

阿里巴巴即将在美上市,之前频繁传出的各种资本动作似乎也接近了尾声,而此时各种关于"商业道德"."缄默期"主题的讨论充斥在各种媒体,仿佛这个世界进入了一个翻家底的阶段,只是这种动作有些让人感觉怪怪的. 如今趁着难得的寂静期,宏观上总结下阿里巴巴过往一段时间眼花缭乱资本收购的背后逻辑,看看素有商业哲学家称号的马先生到底在下一盘什么棋?说实话道哥还真不擅长这么高大上的活儿,不过也硬着头皮上了. 一张图读懂阿里巴巴的战略逻辑 电商业务是阿里巴巴的核心主业,也是其发家的起点,