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;

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