1、不管是SAN、NAS、大数据存储，都是标准协议，在主机侧来说只要是标准协议的设备就可以接入，整体资源池的扩容是没问题的，只是单台设备的线性扩展可能受影响。当前来说还没有出现这样的极端情况，国内的供应情况也在改善，后续应该也不会出现，这种极端情况。 2、大数据平台存储方...

全闪是一个大趋势，对于较大数据量的跑批业务可以考虑具备压缩去重功能的全闪存储，性价比较高。后续几年随着QLC的逐渐成熟，成本或进一步下降，可能会形成SCM+TLC/QLC的层级化闪存模式。...

数据分析类工具包括SMARTBI、TABLEAU、观远、PYTHON、R、sophon、SPSS、SAS、stata等。SMARTBI、TABLEAU、观远这些工具都是很不错的报表工具，可以进行数据的图表展示，对数据描述性分析，对于数据背后变化的原因，什么要素很重要，未来会发生什么，就不是这些工具的关注。为了做诊...

规划后，谁出钱，谁说了算。最好有费用核算机制，不一定真的按使用收费。提前定义好标准，按共识的标准投入和实施，比如最多支持多少并发用户，这种情况下响应延迟多少设备越多，对IT的维护来说越复杂。长期时，部分产品可能不再更新的可能性就越多。降低设备的复杂度，可以降低维护的工作...

要有效控制医学影像数据的存储成本，可以考虑以下几个方面：数据压缩和优化：使用高效的压缩算法对图像进行压缩，以减少存储空间的需求。此外，还可以通过去除冗余信息、调整图像分辨率等方式进一步减小数据大小。归档和删除策略：制定合理的数据归档和删除策略，将不常使用的数据转移...

在数据存储选型中，国产CPU的选择对于整体系统性能和兼容性是非常重要的因素之一。CPU作为数据存储设备的计算和控制核心，它的性能和特性将直接影响到数据存储系统的处理能力、响应时间和可靠性。以下是在数据存储设备选型时需要考虑的一些关键点：1、评估数据存储的性能需求，...

数据的分类分级是数据安全工作的基础，可以借鉴《华为数据之道》中的思路，先明确数据所有者，由所有者明确数据资产目录，分类分级，数据标准，数据质量，并管理数据。

ChatGLM-6B 是基于 GPT-3.5 架构的大型语言模型，它使用了 6B 个参数进行训练。底层算法逻辑基本上遵循 GPT-3.5 的设计原则，主要分为两个部分：Transformer 架构和自回归生成。Transformer 架构是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于处理输入的文本序列。它由多个编码器...

数据清洗的步骤 (1)数据收集:从不同来源收集数据,包括客户信息、交易记录、市场数据等。 (2)数据预处理:对数据进行初步清洗,包括去除重复数据、缺失值处理、异常值处理等。 (3)数据整合:将不同数据源的数据整合到一起,确保数据的一致性和完整性。 (4)数据验证:对数据进...

根据需求，主要是处理30亿条交易数据，并利用机器学习为交易地址打上标签，使用Hadoop和Spark是一个合适的大数据平台方案。数据量：Hadoop适合存储海量的数据，并提供了多种技术组件用于查询和分析，由于本需求是30亿条数据进行存储和处理，所以选择Hadoop是合适的。Spark是基于内存的...