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简略信息一览：
知识+数据+算力:算法进化升级的路径是什么?|德外独家
1、这三要素缺一不可，都是人工智能取得成就的必备条件。人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的三个核心要素：数据；算法；算力。
2、在计算机发明之前，我们几乎没有什么数字资产和技术。计算机发明至今，数字资产爆发式增长，中国甚至将数据列为生产要素。今天的用户可以非常轻松地进入数字世界，例如在滴滴应用中发送订单，平台通过选择最优执行路径，将订单发送到滴滴司机那里，然后物理世界中的司机就可以把车开到用户所在的起点。
3、翼方健数作为“数据和计算互联网（IoDC）”的先驱企业，专注于数据、算力与算法的安全流通、高效匹配与价值释放，为各行各业提供赋能。公司总部位于上海，并在多地设有分支机构，被认定为国家高新技术企业、上海市专精特新企业、上海市创新型中小企业与长宁区科技小巨人培育企业。
4、在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s，这就是所谓工作量证明机制POW。
高效处理大数据MySQL的亿条数据排序技巧mysql一亿条数据排序
分页技巧是MySQL处理大数据***的排序技巧之一，通过这种技巧可以迅速的将数据排列起来，并将其分页显示。具体方法是使用MySQL的LIMIT语句，将数据分批查询并限制返回的行数，以便更好地进行排序和时间优化。
基于MySQL实现快速排序 MySQL内置了sort算法，其底层实现是快速排序。对于数据量比较小的情况下，sort算法的效率非常高，但是对于海量数据的排序，则需要使用一些技巧，才能充分发挥MySQL的性能。具体方法如下：（1）使用普通索引。使用普通索引可以减少查询时的磁盘I/O和排序操作。
数据库分区 在MySQL中，数据库分区是提高查询性能的一种方法。它通过将一个大表分成多个小表，存储在不同的物理位置上，并可独立进行维护和管理来实现。
合理设计索引也是非常重要的。尽量将索引的个数控制在一个较小的范围内，同时考虑将多个索引合并为联合索引，会使查询效率更高。当然，这也需要考虑具体的查询场景，并进行实际测试。 SQL优化 SQL语句的优化也是提高性能的重要手段。
索引是MySQL提高查询速度的有效途径之一，它能够加快查询速度和排序速度。在大数据量下，合理地创建索引是必不可少的。常见的索引类型有B-Tree索引和Hash索引，其中B-Tree索引使用最为广泛。
批量操作 当一次性存入1亿条数据时，单条SQL操作会出现大量的I/O瓶颈和锁表等问题。此时，可以***用批量操作的方式，即使用LOAD DATA INFILE命令，将数据写入临时表中，然后在一次性INSERT到目标表中。临时表可以使用MEMORY引擎，提高性能。
优秀的基数统计算法——HyperLogLog
去重统计：HLL能够进行去重统计，即统计不重复元素的数量。极低误差率：尽管HLL算法存在误差，但误差率极低，适用于大多数统计场景。使用方式：HLL提供了三种基础命令：添加元素、统计不重复元素、合并多个HLL结构。这些命令使得开发者能够高效地对大量数据进行统计处理。
HyperLogLog（HLL）算法应运而生，旨在解决这种大数据统计问题。HLL 是 Redis 9 版本添加的高性能基数统计数据结构，特点是可进行去重统计，但存在极低的误差率。其核心特点是使用较少的空间（约12KB）对极大范围的数据进行统计，适用于大数据场景。
它由基础的Linear Counting（空间复杂度O（Nmax）起步，经过LogLog Counting的优化（空间复杂度降至O（log2（log2（Nmax）），再到更精细的HyperLogLog Counting，误差控制更加精准。这个算法的核心思想是通过哈希后的比特串，将其视作伯努利过程，通过统计最大“1”出现位置来估算基数。
HLL算法思想：基于LLC（LogLogCounting）的误差改进，利用N次伯努利过程构建概率模型。LLC算法基础：元素哈希后形成二进制串，统计第一个1出现的位置来预估基数。概率统计分析：每个比特位独立，服从0.5的伯努利分布，最大位置值预估基数数量。
HyperLogLog提供基数估计功能，支持数据结构操作。HyperLogLog操作包含PFADD、PFCOUNT与PFMERGE命令。PFADD用于添加元素至HyperLogLog中；PFCOUNT获取基数估计值；PFMERGE用于合并多个HyperLogLog为一个。HyperLogLog工作原理基于固定内存大小存储估计值，不受元素数量影响。
Redis在9版本引入了HyperLogLog算法，专为大流量基数统计设计。其独特之处在于，即使面对海量数据，所需内存始终保持在12KB，能估算接近2^64个不同元素的基数，相较于***的内存消耗有显著优势。然而，HyperLogLog不储存元素本身，只统计基数，无法像***那样获取元素。
关于大数据推荐算法，以及大数据推荐算法 kmin的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
