Optimizing the Data Processing Performance in PySpark
PySpark 技术和策略解决常见的性能挑战：实践演练Apache Spark 近年来凭借其强大的分布式数据处理能力成为领先的分析引擎之一。PySpark 是 Spark 的 Python API，通常用于个人和企业项目以解决数据挑战。例如，我们可以使用 PySpark 高效地实现时间序列数据的特征工程，包括提取、提取和可视化。然而，尽管它能够处理大型数据集，但在极端数据分布和复杂的数据转换工作流等各种情况下仍然会出现性能瓶颈。本文将研究使用 Databricks 上的 PySpark 进行数据处理时的各种常见性能问题，并介绍各种微调策略以实现更快的执行速度。照片由 Veri Ivanova
November 2024 Friday’s e-links: Three Huge Numbers With Good Stories
从 11 月的电子链接开始，我推荐一些引人入胜的文章，它们解释了三个不同大数字的大小和经济相关性。文章《2024 年 11 月星期五的电子链接：三个巨大的数字和好故事》首先出现在 Econlife 上。
Challenges and Opportunities in the Field of Scientific Computing
挑战和机遇。在当今快速发展的世界中，科学计算领域已成为推动多个学科研究不可或缺的一部分。从利用大数据的力量到利用最新的高性能计算技术，这种动态格局既带来了巨大的挑战，也带来了前所未有的创新机遇。随着科学探究深入研究 [...]
Ensemble Learning for Anomaly Detection
深入研究隔离森林模型以检测时间序列数据中的异常异常检测是任何组织必备的功能。通过检测异常和离群值，我们不仅可以识别看似可疑（或可能错误）的数据，还可以确定“正常”数据是什么样子。异常检测可以识别数据错误，从而成为强大数据治理系统的重要功能。对于分析而言，异常值在某些情况下（例如欺诈检测和预测性维护）可能是一个关注点。然而，随着数据的增长，异常检测会变得越来越困难。高维数据带有噪声，难以用于分析和洞察。大型数据集也可能存在错误和/或特殊情况。值得庆幸的是，集成学习带来了速度和效率，帮助我们处理高维数据并检测异常。什么是集成学习？集成学习是一种机器学习技术，它结合了多个单独模型的预测，以获得比任何
10 月份就业报告将于周五公布。市场普遍预期就业岗位增加 12 万个，失业率保持不变，为 4.1%。分析师们正在努力估计飓风米尔顿造成的扭曲。2005 年 9 月，劳工统计局的初步报告显示，由于飓风卡特里娜和丽塔的影响，失业人数达 3.5 万（卡特里娜飓风于 8 月底袭击，丽塔飓风于 9 月袭击）。最终该数字被修正为增加 5.7 万（仍远低于今年每月 21 万的平均水平。米尔顿也在参考期内登陆，因此劳工统计局将尝试调整其影响。劳工统计局周五发布了罢工报告，显示罢工（主要是波音公司）导致 4.1 万个工作岗位流失。高盛表示：我们预计 10 月份工资增长 9.5 万（而 3 个月平均值为 18.6
累積発行枚数１億枚を超えたマイナンバーカード (2)－ソーシャルマーケティング視点から見るデジタル行政の現在地
目前，数字局正在与相关部委和机构合作，根据“实现数字社会的优先计划1”，提高地方政府的行政程序效率并提高公民的便利性，我们正在推动在线化。 。到 2024 年 8 月，个人编号卡累计发行量将超过 1 亿张2，政府的数字化行政服务似乎有机会扩展。然而，另一方面，数字机构在其优先计划中指出，有一定数量的人表示，“我不认为社会数字化是一件好事。”与此相佐证的是，主要报纸的民意调查显示，对个人编号卡与健康保险卡整合的反对声音是根深蒂固的。开头提到的优先计划也解决了提高系统可用性和保证安全性的问题，但人们对数字政务服务到底有什么样的认知呢？因此，在本文中，我想利用数字机构进行的调查数据4（表1）来澄清这
AI Trends Every Business Leader Should Know
人工智能正在以前所未有的速度改变商业格局，而且还没有结束。随着我们进入 2024 年，及时了解最新趋势对企业领导者来说是件好事，但如果他们想保持竞争优势，这是必不可少的。以下是一些人工智能趋势......阅读更多»文章《每个企业领导者都应该知道的人工智能趋势》首先出现在大数据分析新闻上。
“几十年来，人们对面部识别的担忧一直在加剧。现在，这个模糊的恶魔终于找到了它的形式：一家拥有神秘创始人和深不可测的庞大数据库的小公司。”
Meta 正在发布一个名为 Open Materials 2024 的庞大数据集和模型，可以帮助科学家使用人工智能更快地发现新材料。OMat24，正如它的名字一样，解决了发现过程中最大的瓶颈之一：数据。为了寻找新材料，科学家计算了元素周期表中元素的属性……
В плане рефинансирования Atos образовалась дыра в миллиард евро
将法国主要 IT 集成商大数据处理业务出售给飞机制造公司空中客车公司的交易失败了。
Getting Started with Powerful Data Tables in your Python Web Apps
开始使用 Python Web 应用程序中的强大数据表使用 AG Grid 和 Reflex 以纯 Python 构建财务应用程序过去几个月，我一直在探索用于 Web 应用程序的各种数据可视化和操作工具。作为 Python 开发人员，我经常需要处理大型数据集并将其显示在交互式、可自定义的表中。一直困扰我的一个问题是：如何构建一个与我的 Python 后端无缝集成的强大数据网格 UI？有无数种选项可以构建复杂的数据网格，但作为一名 Python 工程师，我对 JavaScript 或任何前端框架的经验有限。我一直在寻找一种仅使用我最熟悉的语言 Python 来创建功能丰富的数据网格的方法！我决定
Alaska Airlines Launches AI-Powered Flight Scheduling in Partnership with UP.Labs
阿拉斯加航空与 UP.Labs 合作推出了 Odysee，这是一个旨在优化航班调度的人工智能平台。这一创新解决方案利用大数据和人工智能来提高航空业的运营效率、可靠性和决策能力。
生成AIと保険－保険事業やアクチュアリー業務に、生成AIをどう活用できるか?
■摘要自2022年OpenAI发布ChatGPT以来，生成式AI的使用在全球各个商业领域迅速进展。保险业也在努力利用生成式人工智能。在本文中，我们将探讨生成式人工智能在保险业务和精算工作中的应用。 ■目录 1 - 简介 2 - 在保险业务中利用生成式人工智能 1 | 生成式人工智能开始应用于产品开发和定价 2 生成式人工智能为保险招聘中的客户提供最佳方法 3 | 生成式人工智能加速保险承保评估 4 ｜ 生成人工智能使福利支付决策更高效 5 ｜ 生成人工智能也被用于投保人服务 6 ｜ 生成人工智能在金融和 ALM 方面也非常有用 3 - 在精算工作中利用生成人工智能 1 | 使用生成人工智能丰富
Cybord 利用人工智能和大数据，分析装配线上 100% 的电子元件，验证其可靠性、真实性和可追溯性，以支持从汽车到数据中心的所有使用电子电路板的行业
Key Steps for Effective AI Governance in Cybersecurity and Privacy for Digital Resilience
人工智能改变了组织的工作方式。这对各种行业产生了持久的影响。无论是提高工作效率还是减少错误，人工智能的好处都是真实而无可争议的。仍然处于这一技术奇迹之中，对于企业来说，考虑重要...阅读更多»文章有效人工智能治理网络安全和隐私以实现数字弹性的关键步骤首先出现在大数据分析新闻上。
美国东部时间周五上午 8:30，美国劳工统计局将发布 8 月份就业报告。市场普遍预期就业岗位增加 164,000 个，失业率下降至 4.2%。7 月份就业岗位增加 114,000 个，失业率为 4.3%。高盛表示：我们的就业增长数据低于市场普遍预期，为 155,000，但失业率为 4.2%。我们的就业增长数据低于市场普遍预期，因为过去十年，8 月份的就业岗位在初版中一直呈现负面趋势，大数据指标持续放缓，移民对劳动力和就业增长的推动作用应该正在放缓（尽管仍远高于趋势）。从积极的一面来看，我们应该看到 7 月份的恶劣天气有所反弹。我们预计失业率在四舍五入的基础上下降 0.1 个百分点至 4.2%，
Revolusi Industri 4.0: Bagaimana Teknologi Mengubah Dunia Kerja
工业革命4.0是一个技术发展的新时代，通过物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据和机器人技术等先进技术将物理世界、数字世界和生物世界结合起来。这场革命给包括工作世界在内的各个领域带来了重大变化。在世界各地，技术正在改变我们的工作、互动甚至 [...]
Elevating Customer Interactions with AI-Powered Chatbots
在这个人们不仅欣赏即时响应，而且期待即时响应的时代，人工智能聊天机器人正在彻底改变企业与客户互动的方式。这些智能系统利用机器学习提供实时、个性化的客户支持，显著提升用户体验和满意度。让我们深入了解如何将人工智能聊天机器人支持集成到……阅读更多»文章《通过人工智能聊天机器人提升客户互动》首先出现在大数据分析新闻中。
