大数据导论是啥

本篇文章给大家分享大数据导论技术路线怎么写，以及大数据导论是啥对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、计算机科学与技术和软件工程有什么区别?
• 2、技术路线图怎么画?求助,最好能推荐一些模板!
• 3、计算机科学是属于什么专业啊?
• 4、大语言模型训练数据

计算机科学与技术和软件工程有什么区别?

计算机科学和软件工程的区别在于培养模式，就像通才和专才的培养；计算机科学是一门学科，包含软件工程的内容，偏向于基础理论人才的培养。软件工程是在计算机科学学科中分离出来的，开设的课程内容紧贴热门潮流，时代感强。

计算机科学与技术和软件工程区别为：涉及领域不同、软硬件不同、就业领域不同。

学科不同 软件工程 软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等方面。

计算机科学与技术和软件工程区别在于研究方向不同、就业方向不同、理论基础不同。计算机科学与技术培养能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级专门科学技术人才。

计算机科学与技术和软件工程区别如下：研究方向不同：软件工程专业主要学习软件开发技术内容，偏向于工科。计算机科学与技术偏向于理科，主要研究和解决算法问题。就业方向不同：软件工程专业比较注重学生动手能力的培养，所以学生可以选择大数据、机器学习的就业方向。

研究方向不同：软件工程专业主要学习软件开发技术内容，偏向于工科。计算机科学与技术偏向于理科，主要研究和解决算法问题。就业方向不同：软件工程专业可以选择大数据、机器学习的就业方向。计算机科学与技术可以往软件工程、网络工程方向发展。

技术路线图怎么画?求助,最好能推荐一些模板!

点击插入 点击左上角的【插入】。请点击输入图片描 点击选项 点击上面的【SmartArt】选项。点击层次结构 弹出窗口框，点击【层次结构】。点击组织结构图 点击右边的【组织结构图】。点击确定 点击右下角的【确定】。输入文字 输入相关的文字即可。

制作技术路线图之前首先要明确论文的写作内容，拟定研究逻辑，使得最终制作的技术路线图清晰明了，如图所示。在插入中，找到文本框，如图所示。在文本框中找到绘制文本框后单击，然后画出文本框并输入内容，如图所示。在插入中找到形状，如图所示。

在这里介绍用PowerPoint做技术路线推导图的方法：绘制基本框技术路线图通常是一个一个的方框通过箭头连接起来，这些方框就是所谓的基本框。按照模块输入技术路线所涉及的内容做好基本框之后，以后的文字输入就***粘贴基本框，然后根据实际修改文字内容即可。

计算机科学是属于什么专业啊?

1、根据中华人民共和国教育部颁发的《普通高等学校本科专业目录》（2012年）中的划分计算机科学与技术（专业代码080901）属于计算机类专业（代码0809），学科门类属于工学（代码08）。

2、计算机科学与技术是属于工学类。工科专业是一门应用科学类的专业学科，主要以应用技术为主。它包括：机械类。电气信息类。仪器仪表类。矿产石油类。能源动力类。材料类。航空航天类。交通运输类。水利水电类。土建类。轻工纺织类。生物类。农林类。

3、计算机专业属于理工类专业，具体划分至计算机类学科门类。计算机专业根据培养目标、教学侧重等不同，设置有计算机科学与技术、软件工程、信息管理与信息系统、网络工程、计算机应用技术、计算机网络技术、物联网工程等专业。

4、计算机科学与技术属于理工类专业，细分下去的话计算机专业内部分为理科方向和工科方向。理科方向也叫计算机科学，主要研究算法复杂度、程序设计语言原理、数据挖掘、形式语言与自动机理论、计算机体系结构。工科方向也叫计算机技术，主要研究图形图像处理、软件工程、软件体系结构、操作系统、数据库等等。

大语言模型训练数据

大语言模型训练所需数据来源可分为通用数据和专业数据。通用数据包括网页、图书、论文、百科和社交媒体等，覆盖尽可能多的领域、语言、文化和视角，提高模型泛化能力和适应性。专业数据包括多语言数据、科学数据、代码以及领域特有资料等，有效提升模型任务解决能力。

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力，使其能够处理更加复杂的任务和数据。

Pile 数据集 Pile 数据集由22个高质量子集构成，包括Common Crawl、Wikipedia、OpenWebText等。这些子集包含了多样化的文本，涵盖了不同领域和主题，提高训练数据集的多样性和丰富性。Pile 数据集总大小约为825GB英文文本。

CCNet数据处理流程涉及从Common Crawl获取数据、文档准备、去重、语言识别和语言模型过滤。首先下载并处理每个快照中的WET文件，进行去重处理，识别目标语言文档。使用fastText进行语言识别，训练sentence piece分词器和基于***的语言模型，根据困惑度分数对文档进行重新分组，形成高质量的数据集。

大语言模型（Large Language Model， LLM）是人工智能领域的一种模型，旨在理解和生成人类语言，其核心在于通过深度学习架构，特别是转化器（Transformer）等结构，在大量文本数据上进行训练。

大模型全称是大型语言模型（LLM），其大主要体现在模型结构容量大、参数多、训练数据量大。大模型由三个层次组成：算法（模型结构）、模型参数（数量和数值）、训练数据。算法部分，类比于生物结构，模型结构代表了大脑的能力。

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