gpt的数据从哪儿来？

一、gpt的数据从哪儿来？

GPT的数据来源于互联网上的大量文本数据，包括维基百科、新闻报道、书籍、网站文章等。这些数据被提取、清洗和处理，然后用于训练GPT模型。同时，通过大规模挖掘互联网上的数据，GPT可以不断地更新和优化自己的模型。数据量越多，模型性能也越好，所以数据来源对GPT的发展至关重要。延伸内容：除了数据来源的重要性，还有数据的质量对GPT的影响也非常大。如果数据存在误差或偏差，会对训练模型产生负面影响。因此，处理和筛选数据的过程也是非常重要的。现在，越来越多的公司和组织开始提供语言数据集，为GPT等NLP技术的发展提供有力支持。

二、巫师三怪物的胃从哪儿搞？

巫师3石化鸡蛇胃是击杀石化鸡蛇获得。石化鸡蛇在诺维格瑞出城右上角河对岸空地上固定刷新，直接传送到史凯利杰群岛的弗尔哈拉传送点，在村庄旁边有个大湖，稍微走一下就能看到石化鸡蛇，如果想刷多几次需要切换地图后再回来怪物才会刷新。

三、像这样的数据从哪儿找？

最近一直在网上查找数据，现在将我最近看的一些网站分享给题主。

一、中华人民共和国国家统计局>>国家数据网址：http://data.stats.gov.cn/

主要包含：国民经济、人口、对外经济贸易、能源、财政、价格、农业、工业、运输、旅游、教

育、科技、卫生等数据，可以按年度、季度、月度查询。

是否免费：免费下载

二、中国产业信息网

网址：http://www.chyxx.com/data/

数据主要包括：能源、电力、冶金、化工、机电、电子、汽车、物流、房产、建材、农林、安防、

包装、环保、食品、烟酒、医药、保健品、IT、通信、数码、家电、家居、家具、文化、传媒、办

公、文教、服务、金融、培训、旅游、服装、玩具、礼品、工艺品

是否免费：免费下载

三、世界银行——各国发展数据

网址：https://data.worldbank.org.cn/

主要包含：各国相关的发展数据，而且资金等数据有多个维度可以查看。

是否免费：免费下载

四、GitHub——高质量公共数据集

网址：https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

主要包含：农业、生物、计算机、天气、经济学、博物馆、机器学习等你能想到的几乎所有数据

是否免费：大部分免费，部分收费

五、国云数据平台

网址：http://www.moojnn.com/

主要包含数据：生活服务、教育、能源、建筑、交通运输、政府、金融、农业、医疗、卫生

是否免费：免费下载

六、CBNDdata

网址：http://www.cbndata.com/report

以阿里巴巴的商业数据库为基础，输出产业经济分析报告

是否免费：部分免费，自行选择

七、CBO中国票房

网址：http://www.cbooo.cn/

基于国内票房数据，统计票房排行、上座率等信息

八、其他国内外还有很多的数据平台及网站，Kaggle平台上数据比较干净也免费，但是需要会点代码。

四、原神数据号从哪里搞？

数据号可以到网络购物软件上进行搜索，比如现在主流的拼多多淘宝和手机天猫等网购软件搜索：原神数据账号即可购买

五、做系统数据来源从哪儿来？

统计数据主要来自两个渠道:一是数据的间接来源;一是数据的直接来源。

统计数据的直接来源：

1、普查：专门组织的、以获取一定时点或时期内现象总量资料为目的的一次性全面调查。

随机抽样调查：基于随机性原则，从调查现象总体中抽取部分样本，以样本调查结果推断总体情况的调查方法。

3、非随机抽样调查：指抽样时不是遵循随机原则，而是按照研究人员的主观经验或其它条件来抽取样本的一种抽样方法。

扩展资料：

在逐笔结清或一次性收回全部应收帐款的情况下，虽然可以根据原赊销业务的原始凭证加以判断，但工作量较大。

在未逐笔结清或只收回部分应收帐款的情况下，收回的有多少是代垫的运杂费、应收货款或应收增值税，在对方付款凭证或我方收款凭证中都不一定有所记帐或说明，但在编制现金流量表时却必须加以判别分摊。

数据的表现形式还不能完全表达其内容，需要经过解释，数据和关于数据的解释是不可分的。例如，93是一个数据，可以是一个同学某门课的成绩，也可以使某个人的体重，还可以是计算机系2013级的学生人数。数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。

六、掌握大数据测试：从基础到实践的全面指南

随着大数据成为各行各业的重要资产，大数据测试逐渐成为确保数据质量和系统可靠性不可或缺的环节。无论是数据的正确性、完整性，还是系统的性能和安全性，全面的测试策略都是实现数据驱动决策的基础。本文将提供一份关于如何进行大数据测试的全面指南，希望能帮助你在这一领域形成系统性的理解和应用。

什么是大数据测试?

大数据测试是指在处理、存储和分析大数据过程中，通过对数据和系统的验证与评估，确保数据质量、系统性能和结果可信性的过程。

为什么需要大数据测试?

随着数据量的激增和复杂性的提高，传统的数据测试方法已经不再适用。以下是进行大数据测试的几个重要原因：

• 数据质量管理：确保数据的准确性和完整性。
• 性能验证：确保系统在处理海量数据时的响应时间和处理效率。
• 安全性保障：防止数据泄露和其他安全事故。
• 合规性检查：确保数据处理符合相关法律法规的要求。

大数据测试的类型

在实际工作中，大数据测试可以分为几种主要类型，每种类型关注的方面各有不同：

• 功能测试：验证系统各个功能模块的工作是否符合预期，并确保数据处理的准确性。
• 性能测试：评估系统在高负载情况下的表现，包括吞吐量、响应时间和资源利用率。
• 安全性测试：检查系统在面临各种潜在攻击时的抗压能力，确数据的安全性。
• 兼容性测试：确保系统与各种设备、平台和接口的兼容性。
• 数据完整性测试：确保在存储、传输和处理过程中数据未遭到损坏或丢失。

大数据测试的流程

要实现有效的大数据测试，遵循系统化的测试流程至关重要：

1. 需求分析：在项目初期，详细了解业务需求和数据特性，确定测试目标。
2. 测试计划：制定详实的测试计划，确定测试范围、资源、工具和时间表。
3. 数据准备：确保测试所需的数据质量和数量符合要求，必要时进行数据清洗和预处理。
4. 测试执行：根据计划进行不同类型的测试，并记录测试结果。
5. 缺陷管理：对于在测试过程中发现的问题，进行优先级评估并及时修复。
6. 结果分析：对测试结果进行分析，总结测试经验，并为后续的迭代和改进提供依据。

大数据测试的工具

市面上有多种工具可用于大数据测试，选择合适的工具可以提高测试的效率和质量：

• Apache JMeter：用于性能测试的开源工具，能够模拟多种负载情境。
• Selenium：适用于Web应用的功能测试工具，支持不同浏览器的自动化测试。
• Talend：用于数据集成和数据清洗，同时能够进行数据质量的验证。
• Apache Spark：支持大规模数据处理的工具，能够进行高效的数据分析与测试。
• DbFit：用于验证数据库内容的测试工具，确保数据符合预定的业务规则。

总结

通过上述内容，我们可以看到，大数据测试在数据驱动的世界中扮演着越来越重要的角色。随着技术的发展和数据处理能力的增强，构建有效的大数据测试框架，将为实现业务目标和提高系统可靠性提供强有力的支持。因此，不论是企业还是开发者，都应对大数据测试有更深入的了解和全面的掌握。

感谢你阅读这篇文章！希望通过本文的内容，能够帮助你在大数据测试方面建立更全面的认识和实践经验。

七、2023年大数据测试面试必备题目解析

在当今快速发展的信息技术时代，大数据的应用越来越广泛，特别是在企业的决策、产品开发和市场营销等方面。因此，对于寻求在大数据领域发展的专业人士来说，准备面试是非常重要的一步。本文将列出一系列2023年大数据测试的面试题目，帮助求职者更好地准备面试，提高面试成功的机会。

大数据概念及基本知识

在大数据测试面试中，考官通常会先从基础问题入手，这些问题主要集中在大数据的概念、技术和特点等方面。以下是一些常见的题目：

• 大数据的定义是什么？ - 大数据一般指的是无法用传统数据处理工具在合理时间内处理的海量数据。其特点包括：数据量巨大、数据类型多样、数据处理速度快捷、数据价值密度低。
• 大数据的五个V特征是什么？ - 这五个特征分别是：Volume（体量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Veracity（真实性）、Value（价值）。
• 大数据与传统数据的区别？ - 大数据和传统数据的主要区别在于数据的规模、处理方式、技术架构和应用场景等方面。

大数据技术及工具

熟悉各种大数据技术及工具是大数据测试工程师的基本要求。应聘者常常需要展示自己对这些技术的了解。以下是一些重要的面试问题：

• Hadoop是什么？它的核心组件有哪些？ - Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于大规模数据存储和处理。其核心组件包括Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。
• 如何使用Spark进行数据处理？ - Spark是一个快速的通用数据处理引擎，支持多种编程语言。它能够通过RDD（弹性分布式数据集）进行高效的数据处理。
• Explain the differences between OLAP and OLTP. - OLAP（在线分析处理）通常用于数据分析，支持复杂查询和多维数据分析；而OLTP（在线事务处理）则更关注实时交易处理和数据完整性。

测试方法与技术

作为大数据测试工程师，了解常用的测试方法和技术是无可厚非的。在面试中，考官可能会问到这些内容：

• 什么是大数据测试，如何进行大数据测试？ - 大数据测试是指对大数据应用的测试过程，主要包括数据完整性测试、性能测试、功能测试等。通常采用分布式测试工具进行。
• 如何验证数据的准确性和一致性？ - 可以通过数据对比、数据分析工具等手段来验证数据的准确性和一致性，确保数据质量。
• 什么是ETL测试？ - ETL（提取、转换、加载）测试是指在数据仓库或数据库中进行的数据处理和验证过程，主要确保数据在迁移和转换后仍然完整和一致。

实际案例与经验分享

许多面试官还会希望听到求职者在大数据工程中遇到的实际案例或者经验。下面是一些探讨此类题目的示例：

• 分享一个你在大数据项目中遇到的挑战，并说明你的解决方案。 - 在这个问题中，求职者可以更具体地讲述面临的技术难题，如何通过团队协作、数据分析或技术手段来解决问题。
• 在数据分析中，你是如何确定数据的关键指标（KPIs）的？ - 这可以通过分析业务需求、行业标准以及与相关利益方的讨论来确定关键指标。
• 描述一次你在数据质量方面采取的措施。 - 这可以涉及到数据清洗、校验规则的制定及后续的监控等过程。

总结与建议

准备大数据测试面试并不仅仅是背诵题目的过程，而是需要对相关知识有系统的理解和实用的应用。了解大数据的基本概念、掌握相关技术和工具、熟悉测试方法以及分享实际经验，对于求职者来说都极其重要。

在即将到来的面试中，建议求职者：

• 多练习相关的面试题目，并思考如何将自己的经历与问题相结合。
• 更新自己的技术知识，关注大数据领域的最新变化。
• 自信从容地与面试官交流，展现出自己的专业技能。

谢谢您耐心阅读这篇文章，希望您能通过本文所提供的大数据测试面试题目的解读，帮助到您的面试准备，并在征程中取得成功。

八、审计方面的论文从哪儿找数据？

审计方面的论文数据来源可以从多个途径获取：

1. 财务报表和财务数据；

2. 相关机构发布的统计数据；

3. 行业报告和研究；

4. 网络开放数据和数据库；

5. 企业内部数据和档案。可以通过检索相关文献、查询数据库、联系相关机构和企业等方式获取数据。在获取数据时需要注意数据的可靠性和有效性，并进行必要的数据清洗和处理。

数据的合理运用不仅可以提高研究的可信度和说服力，也可以为实际工作提供支持和启示。

九、“互联网女皇”的数据从哪儿来的？

有数据考证的，比如微博女王 姚晨，可以看粉丝度。有突出贡献的，比如W.Richard Stevens，看作品。至于一些虚职，就看吹了。最近几年反正各种男王女后啥的，一个接一个，给人的感觉就是联合国在开大会，

十、咨询公司的那些数据从哪儿来的？

三个途径：

1、公开的报告。

如政府公告、上市公司的公报，行业协会的公告、专业机构研究公告等等等。

2、购买数据库访问权限。很多数据库机构拥有庞大的数据收集体系，然后通过向会员收费盈利。而大公司、咨询机构等就是主要的付费会员。

3、非常规渠道。有点秘不可宣的味道。有些是通过某种交换协议，有些是收买线人（如钢铁公司的线人），，，还有些渠道是灰色的甚至是非法的，只是他们采取了一些规避的措施（比如通过第三方公司操作等）