一张表最多二维，复数的表构成了更高的维度。

很多人都对 IBM 全新的 POWER 9 CPU、英伟达 Volta GPU 以及 NVLink 高速互联技术有所了解。今年 10 月，在浪潮商用机器推出的全新OpenPOWER服务器中，这些技术已走出实验室，将为各家科技公司带来人工智能计算的强大动力。

如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法，从亿级别数据中，任意组合查询条件，筛选需要的

随着闲鱼业务的发展，用户规模达到数亿级，用户维度的数据指标，达到上百个之多。如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案往往需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下

我们人类生活在三维空间中。所以我们的想象力自然局限于三维空间。但我们的机器学习数据集世界并非如此。在某些情况下，这个数字可能高达100万。这使得数据的训练非常缓慢，因此更难找到解决方案。此外，很难看到有很多维度的数据。因此，降维不仅有助于数据的可视化，而且

许多机器学习从业者可能已经到了一个十字路口，他们必须选择他们想要包含在他们的机器学习模型中的特征的数量。这个决定实际上取决于许多因素。机器学习从业者经常使用高维向量来创建模型。由于高于k = 3的维度无法可视化，因此我们通常很难知道我们的机器学习模型构造是

在机器学习中，高维数据集是常见的事情。当数据集处于高维空间时，可视化是不可能的。因此，将高维空间简化为低维空间成为机器学习的重要组成部分。我们可以通过以下两种方式来缩小维度：。维度诅咒这是一种在高维空间中发生的现象这种现象很少发生在低维度空间中。更高维空间

数据降维一般针对高维数据进行操作，但不是所有的高维数据都需要进行数据降维，一般我们判断是否需要进行降维可以参考以下几个标准：。降维的基本前提是高维，假如维度的数量不大，而且维度直接没有明显的共线性可以不进行降维处理。基于维度转换的降维是按照一定的数学变换方

近代以来，无论是在工业领域、航空航天领域、军事领域还是其他的领域，似乎全世界的科技都飞速的发展着，这给人类的生活带来了非常大的方便。但是今天看见一个问题：为什么在近代，人类的科技发生着翻天覆地的变化？要知道，大约在200多万年前，人类的祖先开始使用石头作为

现代物理“弦理论”认为，基本粒子都是由一维的弦组成。弦以不同的形式振动，生成了不同维度的空间。作为“物理的终极理论”而提议的理论，M理论提出了宇宙中共有11维的空间。而我们人类是生活在四维空间的三维生物。而现代量子科学的研究，在实验室中更加证明了这一点。科

我们已知的世界，仅仅是整个宇宙的零头。这和1000年前人类不知道有空气，不知道有电场、磁场，不认识元素，以为天圆地方相比，我们的未知世界还要多得多，多到难以想像。所以我们想让我们的四维更上一维，五维空间的四维生物，会是什么样子的？当然，你无法直接跳到结果，

我们已知的世界，仅仅是整个宇宙的零头。这和1000年前人类不知道有空气，不知道有电场、磁场，不认识元素，以为天圆地方相比，我们的未知世界还要多得多，多到难以想像。所以我们想让我们的四维更上一维，五维空间的四维生物，会是什么样子的？当然，你无法直接跳到结果，

摘要多维分析法是高级统计分析方法之一，就是把一种产品或一种市场现象，放到一个两维以上的空间坐标上来进行分析。多维分析就是针对一个事先准备好的数据立方体实施旋转、切片（切块）、钻取等交互操作的过程，经常也被直接称为OLAP。外存数据必须被真实排序、保证相应切

据2016年12月7日科技讯的消息，美国哈佛大学理论物理学教授丽莎.蓝道尔称她曾在一次核裂变实验过程中，意外发现一些微粒突然消失，因此她大胆假设，这些微粒可能是由于飞往人类看不到的“第五维空间”，才会在突然之间不见踪影的。还有部分科学家更是大胆猜测，当人在

近年来，从谷歌、Facebook、微软等硅谷巨头到国内BAT等厂商均在AI战场上进行了大量布局。而在手机行业，AI或将成为下半场的重要赛点。当前一个重要的信号就是，日前三星人工智能平台Bixby中文（普通话）版正式在北京推出。Bixby将于11月30日在国