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如何利用碎片时间提升技术认知与能力? 点击获取答案

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AI时代的数据解决方案

作者 沈健  发布于  2018年7月20日 作者 沈健 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年7月20日

任何智能的发展都需要一个学习的过程,近两年人工智能的飞速发展不得不说是大数据长足发展的结果。正是各种数据服务技术的发展,让企业迅速完成原始数据的积累不再困难,同时通过数据众包服务高效的将多维度多形式的数据转变为某一领域的深度、细致的数据,成为训练AI智能的前提。

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TutorABC如何利用大数据和AI提升学习效果

作者 田舟贤  发布于  2018年3月27日 作者 田舟贤 关注 1 他的粉丝  发布于  2018年3月27日

本次分享将介绍TutorABC对在线教育的认识,比较在线教育同其它形式教育的差异性,以及在线教育要解决的问题。从大数据团队的构建、数据平台的架构和落地、大数据分析和人工智能如何结合大数据平台落地,讲叙TutorABC大数据和AI的快速成长之路,以及在实践过程中,如何通过大数据分析和AI解决在线教育的问题,并不断提升学习效果和客户满意度。

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数据驱动电商的零售运营

作者 沈则潜  发布于  2018年2月14日 作者 沈则潜 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年2月14日

本次分享将着重介绍如何通过数据挖掘和机器学习帮助商家和运营团队来组织和优化促销活动。 首先运用时间序列 Auto Regression 模型对历年的交易数据进行挖掘,推荐季节性促销的最佳时间段,并通过进一步的对用户搜索关键字基于 NLP 的挖掘,推荐最优化的时间段进行促销的商品类别。

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百度统计助力精细化数据分析与营销

作者 夏艾萱  发布于  2018年1月11日 作者 夏艾萱 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年1月11日

互联网市场已进入"增长"的下半场,数据价值日益突显。如何用数据综合评估衡量价值、辅助决策,是长盛不衰的话题。百度统计全新推出高级分析平台,提供精细化数据分析能力的同时,开放百度大数据用户理解能力,与企业一同发展。

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对 2000 多亿条数据做一次 group by 需要多久

作者 易杰  发布于  2017年10月18日 1 作者 易杰 关注 0 他的粉丝  发布于  2017年10月18日 1

为了高效低成本地支持简单的“过滤-聚合”模式,也即“where-group by-(count|sum|avg) ”这种模式的查询分析请求,当然易用也是非常重要的,我们自研了一套在线查询分析引擎“PivotEngine”。

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网易乐得 “无埋点”数据采集实践之路

作者 庞辉  发布于  2017年8月1日 作者 庞辉 关注 0 他的粉丝  发布于  2017年8月1日

本话题主要分享我们在“无埋点”方向上的思考和实践探索过程。

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云网分析与可视化——发掘网络数据的真正价值

作者 向阳  发布于  2017年7月26日 作者 向阳 关注 0 他的粉丝  发布于  2017年7月26日

在云、管、端的生态体系中,网络的价值不在于管道,而在于数据。因此对网络数据进行实时的精细化分析,能够发现毫秒级的网络毛刺并使之与应用相关联,有助于网络团队第一时间深入虚拟网络中定位故障。通过网络数据分析系统进一步挖掘更大时间尺度上的网络风险,掌握网络运行的健康态势,将给业务带来前所未有的价值提升。

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使用一致协议来实现数据复制

作者 王盟  发布于  2017年7月10日 作者 王盟 关注 1 他的粉丝  发布于  2017年7月10日

冗余是分布式系统的关键,它可以让我们有弹性的应对机器故障和横向扩展。实现冗余的一种方法是引入多个备份,这带来了一个新的挑战,就是如何保持多个备份之间的一致性。这个问题有多种解决方案,我们需要考虑各种取舍。我们最终选取了一个种方法,叫做状态机复制, 我们想共享这一想法。我们并没有构建一个新的存储系统而是应用这个方法在已有的系统中去解决容错性问题,我们认为这种方法可以被推广和应用到其它地方。

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在业务量暴增中痛并快乐——数据交易平台的成长记事

作者 赵志刚  发布于  2017年5月19日 作者 赵志刚 关注 0 他的粉丝  发布于  2017年5月19日

TalkingData 的智能数据交易平台在设计之初就采用了微服务的思想和架构,因此从上线伊始至今,虽然业务调用量已经翻了近百倍,并且经历了3次较大规模的变动,但依然能够保持平稳运行;我们的研发团队也基本保持了每周一个小迭代,每月更新一个大版本的开发频率,既开发新模块也重构旧模块,既有拆分也有合并。本次演讲将分享我们在这一过程中面对的问题与挑战、架构设计与演进以及在微服务方面的实践经验。

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德比软件数据对接平台高可用架构实践

作者 朱攀  发布于  2017年5月16日 作者 朱攀 关注  他的粉丝  发布于  2017年5月16日

在客户和数据飞速增长过程中,我们如何保证服务稳定、支撑海量访问、并确保各个服务的 SLA 达标?有哪些方法或手段可以有效的提高服务的可用性?在架构上采用了哪些措施和策略来保障业务层面的可用性?我将在这里和大家分享德比软件数据对接平台的架构实践和经验。

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淘宝面向公网的实时可靠数据同步技术设计与实现

作者 顾风胜  发布于  2017年3月7日 作者 顾风胜 关注 0 他的粉丝  发布于  2017年3月7日

天猫淘宝有千万级的商家,双十一当天,单个商家在数据库里面有数百万数据,平台新增数据量达到数亿级别,通过API同步数据往往面临,数据库热点导致获取超时、分页查询越来越慢,主备同步延迟导致数据漏单,数万的外部系统同时争抢平台的数据库资源,数据库不堪重负,为了不影响双十一核心交易链路的稳定性,平台不得不对外采取限流措施。

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网易 APM 数据处理系统实践

作者 焦智慧  发布于  2017年3月1日 1 作者 焦智慧 关注 0 他的粉丝  发布于  2017年3月1日 1

APM 要解决的问题,与传统监控的区别(应用与资源),对 DevOps 的帮助。 APM 的功能划分:应用状态把控,问题诊断,性能诊断,数据分析。

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