下面以用torchvision下载CelebA数据集为例,说明如何在 Python 脚本中通过代理下载。 trainset=torchvision.datasets.CelebA(root='./data',download=True) 一般情况下,执行到这一句就会报错,原因就是无法访问torchvision模块中提供的下载链接。 打开torchvison中CelebA类的源代码,可以看到下载的时候其实是调用了这样一个down...
过去AI的研究主要是以model为主的研究思路即数据集固定,主要功夫在模型设计,但是这种依赖固定数据训练出来的模型并不一定就是真真实用的模型,因为它忽视了数据对底层问题的广度、难度和准确性的重要性,此外,这些模型通常很难从一个领域转移到另一个领域,因为它们在训练的时候就是高度专业化的,针对特定问题进行定制的训...
尽管数据安全问题日益严重,但许多员工对数据安全的重视程度仍然不够。他们可能缺乏基本的数据安全知识和技能,如随意将敏感数据存储在不受保护的设备上,不正确地处理个人信息等。这使得企业的数据安全防线变得脆弱不堪。 二、大数据时代下数据安全管理的对策 加强数据安全防护措施 企业应加强数据安全防护措施,包括建立完善的...
大数据时代下,数据是(),这是大数据区别于传统数据最大的特征。A.数据体量巨大B.数据类型繁多C.价值密度低D.永远在线的
数字时代下, 企业如何保证数据的安全 原创 2022-12-29 11:37 ·HolonetSecurity 随着全球数字化进程的蓬勃发展,在互联网+时代下技术和数据深度融合的数字经济模式为许多行业带来了更大创收。数据也已经成为了五大核心生产要素之一,驱动着国家、社会、企业全方位高速发展。“迎接数字时代,激活数据要素潜能,推进网络...
随着互联网的不断发展,大数据、5G、物联网、云计算等新一代信息技术的深入应用,数据安全的重要性也在不断凸显,其市场规模也在不断扩大。数据显示,在国家政策推动及新技术的融合发展下,预计到2025年国内数据安全的市场规模将达到3426亿元,增速远高于全球平均水平。另外,在数字化转型的浪潮中,数据不仅是企业的核心,...
数据挖掘的研究现状 数据挖掘将高性能计算、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、数据可视化、数据库技术和专家系统等多个范畴的理论和技术融合在一起。大数据时代对数据挖掘而言,既是机遇也是挑战,分析大数据,建立适当的体系,不断地优化,提高决策的准确性,从而更利于掌握并顺应市场的多端变化。在大数据时代下,数据...
数据质量,是指在业务环境下,数据符合数据消费者的使用者目的,能够满足业务场景具体需求的程度。一般来说,数据质量是数据本身所具有的属性满足使用者需求的程度,一般包括准确性、完整性、一致性、可比性、可解释性等。准确性:统计数据应当准确反映所要描述和研究的现象、事实或变化情况,不存在明显的错误或误导性。
智算中心一般分为训练和推理两大类,用来做训练的数据中心需要怎么来设计?首先我们要估算它的需求量,一般来讲我们训练的智算中心需求量是整个模型参数量乘训练词数乘每个词的运算量。我们知道ChatGPT是一千七百五十亿的参数量,这个参数和词数是直接跟我们训练的算力需求直接相关,和训练轮数也是相关的。一般的GPU做训...
大数据时代,数据泄露事件层出不穷,数据安全已经成为阻碍大数据发展的主要因素之一。因此,确保大数据时代下敏感数据的安全尤为重要。针对大数据安全所面临的挑战,提出以数据安全治理为中心的安全防护方案,重点从数据全生命周期的角度阐述了数据流转每个环节中的安全风险以及防护措施,为大数据环境下敏感数据的安全提供全方位...