一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

二、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

三、Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。

四、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

五、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。

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（1）Hadoop 1.0

Hadoop 1.0即第一代Hadoop，由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，其中，HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成，MapReduce由一个JobTracker和多个TaskTracker组成，对应Hadoop版本为Apache Hadoop 0.20.x、1.x、0.21.X、0.22.x和CDH3。

（2）Hadoop 2.0

Hadoop 2.0即第二代Hadoop，为克服Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce存在的各种问题而提出的。针对Hadoop 1.0中的单NameNode制约HDFS的扩展性问题，提出了HDFS Federation，它让多个NameNode分管不同的目录进而实现访问隔离和横向扩展，同时它彻底解决了NameNode 单点故障问题；针对Hadoop 1.0中的MapReduce在扩展性和多框架支持等方面的不足，它将JobTracker中的资源管理和作业控制功能分开，分别由组件ResourceManager和ApplicationMaster实现，其中，ResourceManager负责所有应用程序的资源分配，而ApplicationMaster仅负责管理一个应用程序，进而诞生了全新的通用资源管理框架YARN。基于YARN，用户可以运行各种类型的应用程序（不再像1.0那样仅局限于MapReduce一类应用），从离线计算的MapReduce到在线计算（流式处理）的Storm等。Hadoop 2.0对应Hadoop版本为Apache Hadoop 0.23.x、2.x和CDH4。

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HDFS上在写入数据的时候，首先会对数据切块，然后从客户端到datanode形成一个管道，在至少将一个文件写入hdfs上后，表示文件写入成功，然后进行复制备份操作，所以是全部写完再复制。

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知识图谱用节点和关系所组成的图谱，为真实世界的各个场景直观地建模，运用“图”这种基础性、通用性的“语言”，“高保真”地表达这个多姿多彩世界的各种关系，并且非常直观、自然、直接和高效，不需要中间过程的转换和处理——这种中间过程的转换和处理，往往把问题复杂化，或者遗漏掉很多有价值的信息。

在风控领域中，知识图谱产品为精准揭露“欺诈环”、“窝案”、“中介造假”、“洗钱”和其他复杂的欺诈手法，提供了新的方法和工具。尽管没有完美的反欺诈措施，但通过超越单个数据点并让多个节点进行联系，仍能发现一些隐藏信息，找到欺诈者的漏洞，通常这些看似正常不过的联系（关系），常常被我们忽视，但又是最有价值的反欺诈线索和风险突破口。

尽管各个风险场景的业务风险不同，其欺诈方式也不同，但都有一个非常重要的共同点——欺诈依赖于信息不对称和间接层，且它们可以通过知识图谱的关联分析被揭示出来，高级欺诈也难以“隐身”。

凡是有关系的地方都可以用到知识图谱，事实上，知识图谱已经成功俘获了大量客户，且客户数量和应用领域还在不断增长中，包括沃尔玛、领英、阿迪达斯、惠普、FT金融时报等知名企业和机构。

目前知识图谱产品的客户行业，分类主要集中在：社交网络、人力资源与招聘、金融、保险、零售、广告、物流、通信、IT、制造业、传媒、医疗、电子商务和物流等领域。在风控领域中，知识图谱类产品主要应用于反欺诈、反洗钱、互联网授信、保险欺诈、银行欺诈、电商欺诈、项目审计作假、企业关系分析、罪犯追踪等场景中。

那相比传统数据存储和计算方式，知识图谱的优势显现在哪里呢？

（1）关系的表达能力强

传统数据库通常通过表格、字段等方式进行读取，而关系的层级及表达方式多种多样，且基于图论和概率图模型，可以处理复杂多样的关联分析，满足企业各种角色关系的分析和管理需要。

（2）像人类思考一样去做分析

基于知识图谱的交互探索式分析，可以模拟人的思考过程去发现、求证、推理，业务人员自己就可以完成全部过程，不需要专业人员的协助。

（3）知识学习

利用交互式机器学习技术，支持根据推理、纠错、标注等交互动作的学习功能，不断沉淀知识逻辑和模型，提高系统智能性，将知识沉淀在企业内部，降低对经验的依赖。

（4）高速反馈

图式的数据存储方式，相比传统存储方式，数据调取速度更快，图库可计算超过百万潜在的实体的属性分布，可实现秒级返回结果，真正实现人机互动的实时响应，让用户可以做到即时决策。

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ID3 算法

ID3 是最早提出的决策树算法，他就是利用信息增益来选择特征的。

C4.5 算法

他是 ID3 的改进版，他不是直接使用信息增益，而是引入“信息增益比”指标作为特征的选择依据。

CART（Classification and Regression Tree）

这种算法即可以用于分类，也可以用于回归问题。CART 算法使用了基尼系数取代了信息熵模型。

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1.多源异构数据融合

数据是数字孪生最核心的要素。 它源于物理实体、运行系统、传感器等，涵盖仿真模型、环境数据、物理对象设计数据、维护数据、运行数据等，贯穿物理对象运转过程的始终。数字孪生体作为数据存储平台，采集各类原始数据后将数据进行融合处理，驱动仿真模型各部分的动态运转，有效反映各业务流程。所以， 数据是数字孪生应用的“血液”，没有多元融合数据，数字孪生应用就失去了动力源 。

2.数据驱动精准映射

数字孪生的主体是面向物理实体与行为逻辑建立的数据驱动模型，孪生数据是数据驱动的基础，可以实现物理实体对象和数字世界模型对象之间的映射 ，包括模型、行为逻辑、业务流程以及参数调整所致的状态变化等，实现在数字世界对物理实体的状态和行为进行全面呈现、精准表达和动态监测。

3.智能分析辅助决策

数字孪生的映射关系是双向的 ，一方面，基于丰富的历史和实时数据和先进的算法模型，可以高效地 在数字世界对物理对象的状态和行为进行反映 ；另一方面，通过在数字世界中的模拟试验和分析预测，可 为实体对象的指令下达、流程体系的进一步优化提供决策依据 ，大幅提升分析决策效率。

数据可视决策实现数字孪生

“数字孪生“强调仿真、建模、分析和辅助决策 ，侧重的是物理世界对象在数据世界的重现、分析、决策，而可视化做的就是对物理世界的真实复现和决策支持， 与数字冰雹可视化决策产品功能特性不谋而合 。

1.大规模全量多源数据整合

如前所述， 数字孪生的关键特征之一是多源异构数据融合，可视化决策系统同样注重多源异构数据的整合和综合应用 。

在各行业领域实际运行过程中会产生大量的基础数据，包括各类地图要素数据、GB/T28181监控视频数据、实时报文数据、BIM数据、城市倾斜摄影数据、传感器数据、业务系统数据、各类数据库数据等，可视化决策系统能够充分将处在不同部门、不同行业、不同系统、不同数据格式之间的海量数据进行汇集整合，为各领域运行态势综合感知研判提供全面的数据支撑。

2.内核级支持数据驱动

数字孪生是通过数据驱动实现物理实体对象和数字世界模型对象之间的全面映射，同样，内核级支持数据驱动，也是数字冰雹可视化决策系统的核心功能 。

数据驱动是指在数据融合的基础上，通过可视化、模型定义、数据绑定等手段，动态驱动可视化对象状态变化，真实反映物理对象的状态和行为。内核级支持数据驱动，充分体现在数字冰雹智慧城市、智慧园区、智慧交通、工业监控、航天战场等多行业领域可视化决策产品中。

可视化决策系统基于数据驱动，通过接入实时/历史数据、真实/模拟数据，无论是设备的工作原理、装备的运行状态、实时的交通流量等，都能够在可视化决策系统中精准复现，结合专业的分析及预测模型进行研判，可为用户业务决策提供有力支持，极大的提升用户监测、分析和决策能力。

3.可视分析，决策支持

数字孪生可以为实际业务决策提供依据，可视化决策系统最具有实际应用意义的，是可以帮助用户建立现实世界的数字孪生 。基于既有海量数据信息，通过数据可视化建立一系列业务决策模型，能够实现对当前状态的评估、对过去发生问题的诊断，以及对未来趋势的预测，为业务决策提供全面、精准的决策依据。

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• FPGA更偏向于硬件电路，是用来设计芯片的芯片（FPGA）。通过硬件编程语言在FPGA芯片上自定义集成电路的过程；
• 单片机偏向于软件，是在已有的固化电路的芯片（单片机）上设计开发。通过软件编程语言描述软件指令在硬件芯片上的执行；
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1.FPGA 是一种硬件可重构的体系结构。它的英文全称是 Field Programmable Gate Array ，中文名是 现场可编程门阵列 。

FPGA就是一个可以通过编程来改变内部结构的芯片，FPGA常年来被用作专用芯片（ASIC）的小批量替代品，

同时也在微软、百度等公司的数据中心大规模部署，以同时提供强大的计算能力和足够的灵活性，本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。

而GPU属于冯·诺依曼结构，指令译码执行、共享内存。

2.FPGA 同时拥有流水线并行和2.数据并行，而 GPU 几乎只有数据并行（流水线深度受限）。

FPGA流水线与数据并行处理：
例如：处理一个数据包有 10 个步骤，FPGA 可以搭建一个 10 级流水线，流水线的不同级在处理不同的数据包，每个数据包流经 10 级之后处理完成。每处理完成一个数据包，就能马上输出。

GPU数据并行处理：
而 GPU 的数据并行方法是做 10 个计算单元，每个计算单元也在处理不同的数据包。

总结一句话，很多算法如果用纯软件实现，需要很多条指令才能完成。
如果用FPGA，只需要在有限个时钟周期即可完成，速度快的不是一星半点。

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神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。

各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具有生物真实性。

循环网络的目的是用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。

循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。

具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。

3、对称连接网络：对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因为它们遵守能量函数定律。

没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。

扩展资料：应用及发展：心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。

生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。

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1）深度学习工具箱，它提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆 (LSTM) 网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。应用程序和绘图能帮助可视化激活值、编辑网络架构和监控训练进度。

2）这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。
此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

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matlab可以做深度学习，但是从实用性的角度来讲matlab的实现效率相对较低，训练耗时较长。初次学习计算机语言就选择matlab不是一个明智的选择，最好选用C或者Basic作为入门语言。

matlab是一种傻瓜式的计算机语言，具有强大的函数库，能够方便地进行图像处理、数学计算（包括符号变量组合成的表达式的运算）、仿真等等。

MATLAB是一门计算机编程语言，取名来源于MatrixLaboratory，本意是专门以矩阵的方式来处理计算机数据，它把数值计算和可视化环境集成到一起，非常直观，而且提供了大量的函数，使其越来越受到人们的喜爱，工具箱越来越多，应用范围也越来越广泛。

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“深度学习”和“多层神经网络”不存在区别关系。深度学习的网络结构是多层神经网络的一种。

深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。

传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。

而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。

具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。

输入层-卷积层-降维层-卷积层-降维层--....--隐藏层-输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是信号->特征->值。

特征是由网络自己选择。需要使用深度学习解决的问题有以下的特征：深度不足会出现问题。人脑具有一个深度结构。认知过程逐层进行，逐步抽象。

深度学习的核心思想：把学习结构看作一个网络，则深度学习的核心思路如下：①无监督学习用于每一层网络的pre-train；②每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其高一层的输入；③用自顶而下的监督算法去调整所有层。

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两者或许无所谓好与坏。只要自己喜欢用，那就是好的，但是目前代码数量来看，可以学习的源代码MATLAB有非常多的源码。最重要的是，MATLAB里有神经网络工具箱，有可视化界面更容易调整参数。

若果你是需要使用神经网络去完成某些数据分析,而你的数据又不是很多，那么建议你使用matlab,里面有已经搭建好的工具箱,非常齐全。

pathon和matlab在一些方面还是有不同点的，就像是如果你要是想将算法学好点，那么你就可以选择matlab这样比较好，但是如果是神经网络研究的话，那么MATLAB当然是最好的，做深度学习的话，建议使用Python

想要用什么来学还要看你自己的需求，想要学什么。

在一定条件允许的情况下，可以不妨试试选择pathon，它含括了许许多多的函数，可以在一定程度上帮助自己学习，但是最好的建议还是学习MATLAB，因为matlab中还是有很多有关神经网络学的相关知识的，便于我们研究学习。

Python就比较容易上手学了，不用花很多的时间去研究，基本上就可以拿来就用。

若果你对神经网络已经熟悉是,是打算投入应用,而且你的数据很大,那么根据你所需要的神经网络,用C或其他你认为性能好的语言,针对你的问题重新编一个算法,也不会花很大功夫。

这样既省了自己的时间，又让自己轻松学习。总结来说，不论你学什么，用什么路径去学总是会达到想要的目的，但是重要的是在于学习的过程。

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数据依赖性

深度学习与传统的机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它。另一方面，在这种情况下，传统的机器学习算法使用制定的规则，性能会比较好。下图总结了这一事实。

硬件依赖

深度学习算法需要进行大量的矩阵运算，GPU 主要用来高效优化矩阵运算，所以 GPU 是深度学习正常工作的必须硬件。与传统机器学习算法相比，深度学习更依赖安装 GPU 的高端机器。

特征处理

特征处理是将领域知识放入特征提取器里面来减少数据的复杂度并生成使学习算法工作的更好的模式的过程。特征处理过程很耗时而且需要专业知识。

在机器学习中，大多数应用的特征都需要专家确定然后编码为一种数据类型。

特征可以使像素值、形状、纹理、位置和方向。大多数机器学习算法的性能依赖于所提取的特征的准确度。

深度学习尝试从数据中直接获取高等级的特征，这是深度学习与传统机器学习算法的主要的不同。基于此，深度学习削减了对每一个问题设计特征提取器的工作。例如，卷积神经网络尝试在前边的层学习低等级的特征(边界，线条)，然后学习部分人脸，然后是高级的人脸的描述。更多信息可以阅读神经网络机器在深度学习里面的有趣应用。

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