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超级架构师

欢迎关注公众号:超级架构师。 分享交流企业架构,业务架构,应用架构,技术架构,企业数字化转型等
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【架构设计】资深 CIO Neal Sample:所有架构都是错误的
Neal Sample 的职业生涯跨越了 Yahoo 和 eBay 等数字原生公司,以及 American Express、Express Scripts 和最近的 Northwestern Mutual 等大型知名品牌,其独特的优势和兴趣组合脱颖而出。他在斯坦福大学获得了计算机科学博士学位,因此作为一名技术专家,他很自在地潜入深渊。但他同样关注 IT 方程式中人性化的一面。事实上,他说他在当前职位上最大的成就之一就是他为营造一个有回报和包容性的工作场所所做的工作。
首席架构师智库
2023-01-04
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【数据仓库】现代数据仓库坏了吗?
The modern data warehouse architecture creates problems across many layers. Image courtesy of Chad Sanderson.
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2022-09-26
1.7K0
【移动开发】2022 年 12 大移动应用程序开发趋势
据统计,Google Play Store 和 Apple App Store 中有超过 500 万个应用程序可用。对于更具创新性的解决方案,企业需要顶级移动应用程序开发趋势来帮助企业持续增长的端到端软件开发。然而,随着技术和数字化世界的发展,需求也在增加。
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2022-09-26
2.1K0
【应用安全】IAM之身份验证
身份验证,有时也称为身份证明,是验证最终用户身份的过程,以确保他们的数字身份与其真实身份相关联。这让您更加确信您的用户从一开始就是他们声称的正确人选。
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2022-09-26
8980
【移动应用开发】2022/2023 年 8 大移动应用程序开发趋势
迄今为止,技术进步见证了超过 500 万个应用程序的开发。在全球范围内,应用程序开发市场很火爆,预计未来几年将继续火爆。
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2022-07-29
1.9K0
【移动应用趋势】2022 年值得关注的 15 大移动应用开发趋势
移动应用程序开发行业正在以惊人的速度发展。为了在这个数字达尔文时代生存和发展,您必须熟悉不断变化的移动应用程序开发趋势。
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2022-07-29
1.8K0
【数据编制架构】Data Fabric 架构是实现数据管理和集成现代化的关键
在日益多样化、分布式和复杂的环境中,数据管理敏捷性已成为组织的任务关键优先事项。为了减少人为错误和总体成本,数据和分析 (D&A) 领导者需要超越传统的数据管理实践,转向现代解决方案,例如支持人工智能的数据集成
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2022-05-30
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【认知计算】认知风险管理
机器学习 (ML) 应用程序已经无处不在。每天都有关于自动驾驶汽车人工智能、在线客户支持、虚拟个人助理等的新闻。然而,如何将现有的商业实践与所有这些惊人的创新联系起来可能并不明显。一个经常被忽视的领域是应用自然语言处理 (NLP) 和深度学习来帮助快速有效地处理大量业务文档,从而在大海捞针。
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2022-05-05
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【人工智能】人工智能、机器学习和数据工程 InfoQ 趋势报告 - 2021 年 8 月
关键要点 我们看到越来越多的公司使用深度学习算法。因此,我们将深度学习从创新者转移到了早期采用者类别。与此相关的是,深度学习存在新的挑战,例如在边缘设备上部署算法和训练非常大的模型。 尽管采用率正在缓慢增长,但现在有更多的商业机器人平台可用。我们在学术界之外看到了一些用途,但相信未来会有更多未被发现的用例。 GPU 编程仍然是一项很有前途的技术,但目前尚未得到充分利用。除了深度学习,我们相信还有更多有趣的应用。 借助 Kubernetes 等技术,在典型的计算堆栈中部署机器学习变得越来越容易。我们看到越来越
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2022-03-14
4340
【软件架构】2022 年软件行业的主要趋势
关键要点 混合工作将继续存在。要问的关键问题包括:什么是正确的平衡?我们需要多少时间亲自在一起?入职如何受到影响?另外,就时区而言,我们需要同步多少时间? 康威定律可能有 COVID 推论;能够有效开发松散耦合系统(通常具有微服务架构)的公司最好设置为远程工作并使用分布式方法。使微服务工作的是独立且高度一致的团队和人员。 2021 年,数据工程和 AI/ML 领域出现了三个有趣的发展:数据管理——摄取和清理数据;基础设施——基于云技术的数据工程平台和服务的兴起;和运维——“DataOps”的出现和DevO
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2022-03-14
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「搜索和非结构化数据分析」2020年值得关注的5大趋势
大多数组织都很好地利用了结构化数据(表格、电子表格等),但是很多未开发的业务关键的见解都在非结构化数据中。
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2022-01-25
6580
「分布式计算」什么是严格一致性和最终一致性?
当单片系统达到它们的极限时,它们开始被扩展的分布式系统所取代。这一趋势始于20年前的计算领域,当时大型机被服务器群所取代。然后进入了存储领域(数据库、文件系统)。在数据库世界中,关系与NoSQL的争论已经激烈了一段时间。
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2021-01-06
1.2K0
「自然语言处理」使用自然语言处理的智能文档分析
智能文档分析(IDA)是指使用自然语言处理(NLP)和机器学习从非结构化数据(文本文档、社交媒体帖子、邮件、图像等)中获得洞察。由于80%的企业数据是非结构化的,因此IDA可以跨行业和业务功能提供切实的好处,例如改善遵从性和风险管理、提高内部运营效率和增强业务流程。
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2020-08-28
2.3K0
「主数据架构」介绍下一代主数据管理(MDM)
主数据管理是旨在创建和维护权威、可靠、可持续、准确、及时和安全的环境的过程和技术框架。这个环境代表了一个单一版本的事实,作为跨不同的系统、业务单元和用户社区的可接受的记录系统。
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2019-12-10
2.9K0
「首席架构师推荐」文本挖掘软件列表
文本挖掘,也称为文本数据挖掘,大致相当于文本分析,是指从文本中获取高质量信息的过程。高质量的信息通常是通过设计模式和趋势通过统计模式学习等手段获得的。
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2019-10-09
1.3K0
「首席架构师推荐」深度学习软件比较
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 [1]
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2019-10-09
5220
人工智能和机器学习有何不同
在过去几年中,人工智能和机器学习这两个术语已经开始在技术新闻和网站中频繁出现。通常这两者被用作同义词,但许多专家认为它们具有微妙但真正的差异。
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2019-06-02
4220
机器学习,数据科学,人工智能,深度学习和统计有何异同
在本文中,我阐述了数据科学家的各种角色,以及数据科学如何与机器学习,深度学习,人工智能,统计学,物联网,运筹学和应用数学等相关领域进行比较和重叠。 由于数据科学是一门广泛的学科,我首先描述在任何商业环境中可能遇到的不同类型的数据科学家:您甚至可能发现自己是一名数据科学家,而不知道它。 与任何科学学科一样,数据科学家可以借用相关学科的技术,尽管我们已经开发了自己的工具库,特别是技术和算法,以自动方式处理非常大的非结构化数据集,即使没有人工交互,也可以实时执行交易 或者做出预测。
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2019-06-02
6910
机器学习工具总览
当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时,存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。这些工具可在网上免费获得。如果您感兴趣,我已经编制了这些的排名(请参阅本页底部)以及一些区分它们的重要功能的概述。其中,从主页网站获取每种工具的描述,关注机器学习中的特定范例以及学术界和工业界的一些显着用途。
首席架构师智库
2019-06-01
9820
【安全】如果您的JWT被盗,会发生什么?
我们所有人都知道如果攻击者发现我们的用户凭据(电子邮件和密码)会发生什么:他们可以登录我们的帐户并造成严重破坏。但是很多现代应用程序都在使用JSON Web令牌(JWT)来管理用户会话 - 如果JWT被泄露会发生什么?由于越来越多的应用程序正在使用基于令牌的身份验证,因此这个问题与开发人员越来越相关,并且对于了解是否构建使用基于令牌的身份验证的任何类型的应用程序至关重要。
首席架构师智库
2019-05-13
11.7K2
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