TensorFlow Hub：这是一种存储库，可访问预先训练的机器学习模型，可以轻松地添加到您的项目中。(tensorflow)

简介

TensorFlow Hub是一个存储库，它存储着大量的预先训练的机器学习模型。这些模型涵盖了各种任务，包括图像分类、自然语言处理和物体检测。您可以轻松地将这些模型添加到您的项目中，从而快速有效地提高其性能。

优势

使用TensorFlow Hub有一些主要优势：节省时间和精力：预先训练的模型可以为您节省大量训练模型所需的时间和精力。提高性能：这些模型通常在大型数据集上进行训练，这意味着它们通常在许多任务中都能获得较高的准确性。可移植性：TensorFlow Hub模型可以在各种平台上部署，包括TensorFlow、PyTorch和Keras。

如何使用

要使用TensorFlow Hub，您只需执行以下几个步骤：1. 安装TensorFlow Hub包：“`pythonpip install tensorflow-hub“`2. 导入TensorFlow Hub模块：“`pythonimport tensorflow_hub as hub“`3. 加载预先训练的模型：“`pythonmodel = hub.load(“https://tfhub.dev/tensorflow/efficientnet/b0/feature-vector/1”)“`4. 使用模型进行预测：“`pythonpredictions = model.predict(dataset)“`

示例

以下是一个使用TensorFlow Hub进行图像分类的示例：“`pythonimport tensorflow as tfimport tensorflow_hub as hub加载预训练的图像分类模型model = hub.load(“https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/4”)加载要进行预测的图像image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(“image.jpg”)image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)image = tf.expand_dims(image, axis=0)使用模型进行预测predictions = model.predict(image)输出预测结果print(predictions)“`

可选功能

TensorFlow Hub还提供了一些可选功能，例如：模型微调：您可以对预先训练的模型进行微调，使其更好地适应您的特定任务。模型迁移：您可以将预先训练的模型迁移到其他框架，例如PyTorch和Keras。模型导出：您可以将预先训练的模型导出为各种格式，如SavedModel和TensorFlow Lite。

结论

TensorFlow Hub是一个宝贵的资源，它可以帮助您快速高效地提高机器学习项目的性能。它提供了一系列预先训练的模型，这些模型可以在各种任务中使用。通过使用TensorFlow Hub，您可以节省时间和精力，并获得最先进的机器学习准确性。

大数据分析一般用什么工具分析？

大数据分析是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。

该数据集通常是万亿或EB的大小。

这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。

大数据分析产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。

大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。

大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

一、Hadoop

Hadoop是一个开源框架，它允许在整个集群使用简单编程模型计算机的分布式环境存储并处理大数据。

它的目的是从单一的服务器到上千台机器的扩展，每一个台机都可以提供本地计算和存储。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。

但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。

Hadoop 是可靠的，即使计算元素和存储会失败，它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。

Hadoop是高效的，它采用并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。

Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。

此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是轻松架构和使用的分布式计算平台。

用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。

它主要有以下几个优点：

1、高可靠性。

Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

2、高扩展性。

Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

3、高效性。

Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

4、高容错性。

Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。

Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。

1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了重大挑战项目：高性能计算与通信的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。

HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

该项目主要由五部分组成：

1、高性能计算机系统(HPCS)，内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;

2、先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;

3、国家科研与教育网格(NREN)，内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;

4、基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材，被设计通过奖励调查者-开始的，长期的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流，通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支持这些调查和研究活动;

5、信息基础结构技术和应用(IITA )，目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

三、Storm

Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。

Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。

Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。

Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。

Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。

Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。

Storm的处理速度惊人：经测试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。

Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

四、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为Drill的开源项目。

Apache Drill 实现了Google’s Dremel。

Drill已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。

而Drill将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

Drill项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析废品邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

通过开发DrillApache开源项目，组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。

五、RapidMiner

RapidMiner提供机器学习程序。

而数据挖掘，包括数据可视化，处理，统计建模和预测分析。

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。

它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

功能和特点

免费提供数据挖掘技术和库;100%用Java代码(可运行在操作系统);数据挖掘过程简单，强大和直观;内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程;可以用简单脚本语言自动进行大规模进程;多层次的数据视图，确保有效和透明的数据;图形用户界面的互动原型;命令行(批处理模式)自动大规模应用;Java API(应用编程接口);简单的插件和推广机制;强大的可视化引擎，许多尖端的高维数据的可视化建模;400多个数据挖掘运营商支持;耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘，多媒体挖掘，功能设计，数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘。

RapidMiner的局限性;RapidMiner 在行数方面存在大小限制;对于RapidMiner，您需要比ODM和SAS更多的硬件资源。

六、Pentaho BI

Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。

其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。

它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的，因为其中枢控制器是一个工作流引擎。

工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。

流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程。

BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能。

目前，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等。

这些组件通过 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技术集成到Pentaho平台中来。

Pentaho的发行，主要以Pentaho SDK的形式进行。

Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代码的主体;Pentaho数据库为 Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution相关的信息等等，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它展示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;

Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来展示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上。

这些提供了系统的J2EE 服务器，安全，portal，工作流，规则引擎，图表，协作，内容管理，数据集成，分析和建模功能。

这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之。

七、Druid

Druid是实时数据分析存储系统，Java语言中最好的数据库连接池。

Druid能够提供强大的监控和扩展功能。

八、Ambari

大数据平台搭建、监控利器;类似的还有CDH

1、提供Hadoop集群

Ambari为在任意数量的主机上安装Hadoop服务提供了一个逐步向导。

Ambari处理集群Hadoop服务的配置。

2、管理Hadoop集群

Ambari为整个集群提供启动、停止和重新配置Hadoop服务的中央管理。

3、监视Hadoop集群

Ambari为监视Hadoop集群的健康状况和状态提供了一个仪表板。

九、Spark

大规模数据处理框架(可以应付企业中常见的三种数据处理场景：复杂的批量数据处理(batch data processing);基于历史数据的交互式查询;基于实时数据流的数据处理，Ceph:Linux分布式文件系统。

十、Tableau Public

1、什么是Tableau Public – 大数据分析工具

这是一个简单直观的工具。

因为它通过数据可视化提供了有趣的见解。

Tableau Public的百万行限制。

因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价。

使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设。

此外，浏览数据，并交叉核对您的见解。

2、Tableau Public的使用

您可以免费将交互式数据可视化发布到Web;无需编程技能;发布到Tableau Public的可视化可以嵌入到博客中。

此外，还可以通过电子邮件或社交媒体分享网页。

共享的内容可以进行有效硫的下载。

这使其成为最佳的大数据分析工具。

3、Tableau Public的限制

所有数据都是公开的，并且限制访问的范围很小;数据大小限制;无法连接到[R ;读取的唯一方法是通过OData源，是Excel或txt。

十一、OpenRefine

1、什么是OpenRefine – 数据分析工具

以前称为GoogleRefine的数据清理软件。

因为它可以帮助您清理数据以进行分析。

它对一行数据进行操作。

此外，将列放在列下，与关系数据库表非常相似。

2、OpenRefine的使用

清理凌乱的数据;数据转换;从网站解析数据;通过从Web服务获取数据将数据添加到数据集。

例如，OpenRefine可用于将地址地理编码到地理坐标。

3、OpenRefine的局限性

Open Refine不适用于大型数据集;精炼对大数据不起作用

十二、KNIME

1、什么是KNIME – 数据分析工具

KNIME通过可视化编程帮助您操作，分析和建模数据。

它用于集成各种组件，用于数据挖掘和机器学习。

2、KNIME的用途

不要写代码块。

相反，您必须在活动之间删除和拖动连接点;该数据分析工具支持编程语言;事实上，分析工具，例如可扩展运行化学数据，文本挖掘，蟒蛇，和[R 。

3、KNIME的限制

数据可视化不佳

十三、Google Fusion Tables

1、什么是Google Fusion Tables

对于数据工具，我们有更酷，更大版本的Google Spreadsheets。

一个令人难以置信的数据分析，映射和大型数据集可视化工具。

此外，Google Fusion Tables可以添加到业务分析工具列表中。

这也是最好的大数据分析工具之一。

2、使用Google Fusion Tables

在线可视化更大的表格数据;跨越数十万行进行过滤和总结;将表与Web上的其他数据组合在一起;您可以合并两个或三个表以生成包含数据集的单个可视化;

3、Google Fusion Tables的限制

表中只有前100,000行数据包含在查询结果中或已映射;在一次API调用中发送的数据总大小不能超过1MB。

十四、NodeXL

1、什么是NodeXL

它是关系和网络的可视化和分析软件。

NodeXL提供精确的计算。

它是一个免费的(不是专业的)和开源网络分析和可视化软件。

NodeXL是用于数据分析的最佳统计工具之一。

其中包括高级网络指标。

此外，访问社交媒体网络数据导入程序和自动化。

2、NodeXL的用途

这是Excel中的一种数据分析工具，可帮助实现以下方面：

数据导入;图形可视化;图形分析;数据表示;该软件集成到Microsoft Excel 2007,2010,2013和2016中。

它作为工作簿打开，包含各种包含图形结构元素的工作表。

这就像节点和边缘;该软件可以导入各种图形格式。

这种邻接矩阵，Pajek ，UCINet ，GraphML和边缘列表。

3、NodeXL的局限性

您需要为特定问题使用多个种子术语;在稍微不同的时间运行数据提取。

十五、Wolfram Alpha

1、什么是Wolfram Alpha

它是Stephen Wolfram创建的计算知识引擎或应答引擎。

2、Wolfram Alpha的使用

是Apple的Siri的附加组件;提供技术搜索的详细响应并解决微积分问题;帮助业务用户获取信息图表和图形。

并有助于创建主题概述，商品信息和高级定价历史记录。

3、Wolfram Alpha的局限性

Wolfram Alpha只能处理公开数字和事实，而不能处理观点;它限制了每个查询的计算时间;这些数据分析统计工具有何疑问?

十六、Google搜索运营商

1、什么是Google搜索运营商

它是一种强大的资源，可帮助您过滤Google结果。

这立即得到最相关和有用的信息。

2、Google搜索运算符的使用

更快速地过滤Google搜索结果;Google强大的数据分析工具可以帮助发现新信息。

十七、Excel解算器

1、什么是Excel解算器

Solver加载项是Microsoft Office Excel加载项程序。

此外，它在您安装Microsoft Excel或Office时可用。

它是excel中的线性编程和优化工具。

这允许您设置约束。

它是一种先进的优化工具，有助于快速解决问题。

2、求解器的使用

Solver找到的最终值是相互关系和决策的解决方案;它采用了多种方法，来自非线性优化。

还有线性规划到进化算法和遗传算法，以找到解决方案。

3、求解器的局限性

不良扩展是Excel Solver缺乏的领域之一;它会影响解决方案的时间和质量;求解器会影响模型的内在可解性;

十八、Dataiku DSS

1、什么是Dataiku DSS

这是一个协作数据科学软件平台。

此外，它还有助于团队构建，原型和探索。

虽然，它可以更有效地提供自己的数据产品。

2、Dataiku DSS的使用

Dataiku DSS – 数据分析工具提供交互式可视化界面。

因此，他们可以构建，单击，指向或使用SQL等语言。

3、Dataiku DSS的局限性

有限的可视化功能;UI障碍：重新加载代码/数据集;无法轻松地将整个代码编译到单个文档/笔记本中;仍然需要与SPARK集成

以上的工具只是大数据分析所用的部分工具，小编就不一一列举了，下面把部分工具的用途进行分类：

1、前端展现

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。

国内的有BDP，国云数据(大数据分析魔镜)，思迈特，FineBI等等。

2、数据仓库

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

3、数据集市

有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。

谷歌新工具如何使机器学习模型适应定制数据集？

谷歌创新发布TensorFlow Lite Model Maker，推动设备机器学习新纪元

今日，谷歌（Google Inc.）震撼推出了名为TensorFlowLite Model Maker的革命性工具，以迁移学习为基石，赋能开发者在定制数据集上定制机器学习模型，让AI的力量触手可及。

TensorFlowLite，作为谷歌TensorFlow框架的轻量化版本，专为移动、嵌入式和物联网设备打造，其核心在于提升设备上机器学习的实时性和代码效率，降低延迟，减小代码体积，为开发者提供卓越的体验。

Model Maker将机器学习的深奥概念与直观的API无缝融合，开发人员只需寥寥数行代码，即可在TensorFlowLite框架中训练出定制模型。

随后，这些模型可以直接集成到设备应用程序中，发挥其预测和决策能力。

与TensorFlowHub的强大模型库兼容，Model Maker允许用户从预训练模型出发，通过再训练轻松适应新任务，开发者可以根据需要调整精度，只需调整起始参数，实现个性化定制。

谷歌承诺，通过一键式调整ModelMaker架构，开发者能迅速提升新模型的准确性。

模型一旦接受设备特定的AI输入数据，Model Maker会进行精准评估，最终生成优化的TensorFlowLite模型。

未来，Model Maker将不断扩展支持范围，涵盖自然语言处理（NLP）和物体检测等更多AI任务，例如，计划引入BERT，以提升问答应用的智能水平。

霍尔格穆勒（Holger Mueller，Constellation Research Inc.分析师）认为，这款工具是谷歌推进人工智能民主化策略中的重要一步，彰显了其对普惠AI的承诺。

TensorFlowLite Model Maker的诞生，无疑为设备上的机器学习开辟了新的可能性，期待它在推动AI技术落地应用中发挥关键作用。

生成式人工智能库和平台相关介绍有哪些？

生成式人工智能（AIGC）库和平台在当前的AI生态中扮演着重要角色，它们为开发者提供了丰富的工具和资源，以支持、促进和加速生成模型的研究、开发和应用。

以下是对生成式人工智能库和平台的详细介绍：一、生成式人工智能库生成式人工智能库是旨在支持、促进和加速生成模型研究、开发和应用的软件工具集合。

这些库提供了广泛的功能和算法，使开发者能够构建、训练和部署各种创造性任务的生成模型，如图像生成、语音合成、文本生成等。

以下是一些常用的生成式人工智能库：1. TensorFlow简介：TensorFlow是Google开源的深度学习库，提供了丰富的API和工具，支持从低级的数值计算到高级的机器学习算法的实现。

它特别擅长于构建和训练大规模神经网络。

应用：TensorFlow广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域，是生成式AI模型开发和部署的重要工具。

2. PyTorch简介：PyTorch是Facebook AI研究院开源的深度学习框架，为GPU和CPU提供了优化的张量计算能力。

它以其易用性、灵活性和动态图特性而受到开发者的喜爱。

应用：PyTorch同样适用于各种生成式AI任务，如图像生成、文本生成等，其灵活的API和动态图特性使得模型开发和调试变得更加简单。

3. OpenAI库简介：OpenAI库是OpenAI公司开发的开源人工智能库，提供了丰富的功能和工具，帮助开发人员快速开发机器学习应用程序。

应用：OpenAI库涵盖了图像识别、自然语言处理等多个领域，特别是在大型语言模型（如GPT系列）的开发和应用方面表现出色。

4. PandasAI简介：PandasAI是一个基于Pandas库的高级扩展库，旨在为数据操作、分析和驱动人工智能任务提供强大的功能。

应用：PandasAI通过无缝集成生成式AI模型，提升了数据处理和分析的效率，支持数据预处理、特征工程和模型选择等任务，减轻了用户的工作负担。

二、生成式人工智能平台生成式人工智能平台提供的服务更为全面，包括工具、基础设施和用户界面，以支持整个AI应用程序的开发、部署和管理。

以下是一些知名的生成式人工智能平台：1. Google Cloud AI Platform简介：Google Cloud AI Platform是Google Cloud提供的一站式机器学习平台，它提供了从数据准备、模型训练、评估到部署的端到端解决方案。

应用：开发者可以在Google Cloud AI Platform上快速构建和部署生成式AI模型，利用其强大的计算资源和预构建的机器学习算法来加速开发过程。

2. Amazon SageMaker简介：Amazon SageMaker是Amazon Web Services（AWS）提供的一项完全托管的机器学习服务，它使数据科学家和开发人员能够快速构建、训练和部署机器学习模型。

应用：SageMaker支持多种深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）和算法，提供了丰富的功能和工具来支持生成式AI模型的开发和部署。

3. Hugging Face简介：Hugging Face是一个开源的机器学习平台，专注于自然语言处理（NLP）和生成式AI模型的研究和应用。

应用：Hugging Face提供了大量的预训练模型和易于使用的API，使得开发者能够轻松地将生成式AI模型集成到自己的应用程序中。

4、 zonesionAIGC大模型应用教学平台简介：zonesion AIGC大模型应用教学平台采用最新的AI推理加速芯片，提供30Tops算力和32GB存储，能够运行常见的大语言模型如ChatGLM2、Llama2、Baicuan、Mistral等，也可以运行文生图扩散模型Stable Diffusion，提供大模型微调、量化、转换和加速推理服务。

应用：zonesion AIGC大模型应用教学平台还提供常见的生成式AI应用，包括AIGC知识抽取增强(RAG)、AIGC绘画、AIGC会话聊天、数字虚拟人等应用，以便学生能够掌握最新的生成式AI模型微调、提示工程和智能体应用技能。

总结生成式人工智能库和平台为开发者提供了丰富的工具和资源，以支持生成模型的研究、开发和应用。

库通常专注于模型的训练和推理，提供了大量的优化工具和自定义选项；而平台则提供了更全面的服务，包括数据存储、模型托管、API管理等，旨在帮助开发者更快速、更高效地构建和部署AI应用程序。

在选择库或平台时，开发者应根据自己的需求和资源情况来做出合适的选择。