BDTC2014中国大数据技术大会 会议记录

1、落地、跨界、效率、领导见面就谈大数据； 2、大数据成为主流产业需要5到10年； 3、数据是表象，实质是问题； 4、Doug Cutting：Fuel for change:data, EDH, Style catches on:ecosySystem, the Data Multi-Tool, Cloudera;  1、白皮书，发展趋势； 2、融合，跨界，基础，突破； 3、多学科融合，安全与隐私令人担忧； 4、深度学习，可视化分析，开源系统； 5、设备监测监视监控的数据成为热点； 6、天津滨海新区； 7、大数据创意比赛，学生成绩预测； 1、Store Anything, Object Stonge, Scalable;  2、Real time bidding;  3、如何用非编程的方式做数据分析； 4、Watson 感知计算； 5、DeepQA 深度问题解答； 1、屌丝如何使用大数据； 2、通讯等待协同会浪费多台机器的性能； 3、Hadoop 90%的时候是在等待，节点模型； 4、普适软件设备，中间层，中间件； 5、风险很大，回报很低；不是每个公司都能玩的； 6、机器学习需要反复的迭代； 7、硬盘读取代价很高； 8、数据和模型的两向性； 9、ML Machine Learning 10、Spark：Faster MapR on Data Parallel;  11、GraphLab，PETUUM，半同步； 12、SAP基于结构的并行化； 1、读懂人心； 2、gartner 预测； 3、感知，思考，控制； 4、学习的能力是智能的本质； 5、经验就是数据；百度经验； 6、人类（每个人）要连接1000个设备--万物互联； 7、万物互联--万物智能； 8、推广误差-》分解-》假设-》模型； 没有完美的假设； 9、数据不完美：噪声，不全，有限； 10、算法不完美； 11、智能是非常消耗能量的；