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这样的划分是因为这些数据在今天使用数据库的多模能力进行处理已经非常简单了，不像十年前那么复杂，因此这类的数据统称为结构化数据。另一类是非结构化的数据，包括了如今无处不在的产生日志、文本、图片、语音、视频和文件等，这些都是非结构化数据的代表。

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以前大家认为数据仓库扩展性不好，所以出现了大数据技术，但是今天分布式基础设施的能力已经变得非常强了，所以无论是数据库还是数据仓库，其扩展性都变得越来越好，足以处理PB级别的数据。

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类似 Cloud Foundry 的经典 PaaS 实现会建立一套独立概念模型、技术实现和扩展机制，这种方式可以提供简化用户体验，但是也引入了一些缺陷。无法和快速发展的 Kubernetes 体系相结合，无法充分组合使用多种新的技术实现，比如Serverless编程模型，支持AI/数据分析等新计算业务。但是基于K8s的PaaS平台缺乏统一的架构设计和实现规划，会出现很多碎片化的技术实现，并不利于可持续的发展。

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我们可以将IaC概念进行延伸，可以覆盖整个云原生软件的交付、运维流程，即 Everything as Code。下面图中涉及了应用环境中各种模型，从基础设施到应用模型定义到全局性的交付方式和安全体系，我们都可以通过声明式方式对应用配置进行创建、管理和变更。

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“…是少数几种计算机智能尚未掌握的游戏之一。该游戏有着太多的可能的走法,让程序员长期以来陷入僵局。”

但在数据科学领域, 24个月已经是一段相当长的时间了。谷歌的深度学习算法可以打败优秀的计算机对手,甚至是在让对手四子先手的情况下。 2016年1月, AlphaGo曾以5:0的比分完胜欧洲冠军樊磨。2016年3月, AlphaGo挑战传奇选手李世石。

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深度学习使用多层机器学习模型对数据进行有监督学或无监督学习。模型中的不同层由非线性数据变换的多个阶段组成,数据的特征在相继更高、更抽象的层表示。

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无论你在什么时候碰巧读到本书,都会有一个承诺永葆青春的新美客产品刚刚发布。不信你去看看,快速地在网上搜索一下......

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要学习一个新的东西,最难的事情就是找到容易理解和部署的例子。找到课题相关的大量技术论文非常容易,但找到入门学习并快速搭建的具体的例子是很难的。本书就是为了解决这个问题。书中有直观的插图、实用的例子以及对模型的简单解释,这些可以用Python直接搭建和测试。这样就很容易上手,通过数据和Python进行试验。

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“简单来说,深度学习建立在20世纪90年代神经网络发展的基础上,机器使用人造神经元矩阵扫描信息,寻找模式并做出决策,很像人脑的运作模式,但速度超快。”

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向量检索在发展过程中，也涌现出了一些优秀的开源作品，如 FLANN、Faiss 等。这些作品对业内一些常用和有效的 ANN 算法进行了统一实现和优化，通过运行库的方式，形成一些工程化的检索方案。基于这些运行库和改进，业内也产生了一些服务化的工程引擎，如 milvus、vearch 等。