数据分布

多模态生物特征识别是实现多模态感知与交互需要解决的重要问题，具有生物特征多样性、数据模态异质性、数据标签不完整性，数据分布不均衡性等特点。借鉴人在多模态与多通道信息处理中的机理，研究面向生物特征识别的多模态的互补特征表示，跨模态鲁棒关联、以及数据与模态缺失建模方法，实现复杂场景条件下对生物特征的鲁棒识别与深入透彻感知。 1. 在问题层面，关注生物特征数据增强与处理、多模态与跨模态生物特征识别、视觉对象结构化表达、生物特征活体判别和生物特征中的生理与状态特征分析

现在我配置的是一台机器有两块磁盘，但是es只会往最大的那一块盘中写数据，我想知道，这两块磁盘的容量相差多少之后es才会只往打的那一块磁盘写数据。或者相关的源码在哪个地方，希望能指点一下 1，两块磁盘挂载的目录都要配到data.path； 2，磁盘选择是shard级别，一旦shard分配，新数据就只会写到这个盘；如果有新的index，shard会分配到另外盘。 配置都没问题，现在的情况是，如果两块磁盘的大小相差不多的话数据分布是比较均衡的，两块磁盘的shard都会写入数据

很多人都知道，国外的报表软件要比国内先进的多，按照引进先进技术发展自身企业的原则，应该有大量的企业会引进这种先进报表。然而，事实上，国内报表使用国外的很少，大部分都是自主报表开发，而究其根本，主要原因在于国内的报表都很复杂，因此在报表开发过程中才会出现这种情况。那么，国内报表开发复杂之处体现在哪里呢？ 据了解，国内企业客户的报表中需要包括很多数据，比如业务数据，人力资源数据，这些不同的数据分布在不同的数据源当中，因此在调用过程中会有不同的方式

据相关数据显示，到2020年时，全球联网设备的数量将超过200亿台。它们将产生海量数据，随之而来的，是要对这些数据进行管理、存储和检索，加之消费者个性化软件以及跨越多个业务部门共享数据的必要性，都对数据存储提出了更高的要求。 像以太坊这样的区块链不是为了数据存储和管理而设计的，使用区块链来存储和管理数据会耗费太多的空间和时间

大数据技术是在传统数据处理手段无法应对海量数据的实时需求的情况下，采用新的信息技术来应对大数据爆发进行数据处理的技术。 大数据技术是在传统数据处理手段无法应对海量数据的实时需求的情况下，采用新的信息技术来应对大数据爆发进行数据处理的技术。大数据技术一般可以包括基础架构支持、数据采集、数据存储、数据计算和数据展现交互等

疫情特殊时期，如何看待AI（人工智能）的发展态势？疫情加速AI的应用，同时又带来哪些风险？ 日前，在一场以“深度科技造福人类”为主题的科技活动上，创新工场董事长兼CEO李开复对话图灵奖得主、深度学习领域先驱之一约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio），共同探讨新冠肺炎疫情时期，AI如何助力未来的经济社会更加富有弹性、宜居和可持续。 下一个突破：“深度学习2.0” 谈起AI技术的下一个突破，本吉奥认为，目前机器学习的一大限制，是学习系统的泛化能力。 本吉奥解释说，过去几十年研发的系统，都基于一个假设，即默认测试数据与训练数据有相同的数据分布，然而在现实世界中，无论在什么行业应用，都会存在实际情况与AI训练时不同的问题

最近在和研一学弟学妹交流的时候，发现它们对深度学习中一些非常基础的概念不是很理解，于是我想做一个汇总，大家有认为不太好理解的概念，可以在评论区提出，我会逐渐添加到这篇文章中 分布（distribution）：分布不是让你真的去算这个一系列数据属于正态分布还是均匀分布等，而是一种大致的感觉，例如别人和你说，我们的数据分布特别不均衡，这个人所说的数据分布指的就是各个类别样本的数量比例；再比如别人和你说，这个样本的预测概率分布比较均匀，其实他的意思就是这个样本预测的概率向量比较均匀，例如一个二分类问题，那可能就是[0.50.5]这样，当然实际上这不是什么好的情况，因为这样我们就不知道这个样本到底该被预测为哪个类别了 维度（dimension）：维度分两种情况理解。假设一个人和你说：“这个数据的维度是2维的”，那其实就表示这个数据是一个矩阵；如果一个人和你说：“它的维度是128维”，那其实就表示矩阵中的某一个位置维度是128维的，比如一个句子经过WordEmbedding之后它的维度是[batch_size seq_len emb_dim]，那么我说emb_dim这个位置的维度是128维的 学长，我今年研一，两年制硕士。目前已经看了吴恩达和李宏毅还有部分李沐的课程，感觉对于深度学习的理解还停留在理论阶段，应该怎么规划实践路线呢，因为老师没有项目，自己又不知道该怎么沿着一条路系统地提升，有些焦虑

MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，它隐含了以下三层含义： 1）MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台（Cluster Infrastructure）。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。 2）MapReduce是一个并行计算与运行软件框架（Software Framework）

2015年9月5日国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》部署了三大任务和十项工程。三大任务包括:加快政府数据开放共享推动资源整合提升治理能力;推动产业创新发展培育新兴业态助力经济转型;强化安全保障提高管理水平促进健康发展

多模态生物特征识别是实现多模态感知与交互需要解决的重要问题，具有生物特征多样性、数据模态异质性、数据标签不完整性，数据分布不均衡性等特点。借鉴人在多模态与多通道信息处理中的机理，研究面向生物特征识别的多模态的互补特征表示，跨模态鲁棒关联、以及数据与模态缺失建模方法，实现复杂场景条件下对生物特征的鲁棒识别与深入透彻感知。 1. 在问题层面，关注生物特征数据增强与处理、多模态与跨模态生物特征识别、视觉对象结构化表达、生物特征活体判别和生物特征中的生理与状态特征分析