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深度学习与python

公众号[深度学习与Python]文章同步更新
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星环科技向量数据库从 0 到 1 技术实践:提升数据处理的精确度是重中之重
大模型擅长理解和生成类人文本,它们将文本转换为高维向量(也称为嵌入)来捕获文本的语义。这种转换使得对文本执行复杂的操作成为可能,例如查找相似的单词、句子或文档,这些是聊天机器人、推荐引擎等许多应用程序不可或缺的一部分。这些向量表示的性质需要一个有效的存储解决方案来处理索引和查询嵌入,这就是向量数据库的用武之地。
深度学习与Python
2023-09-08
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新工具爆发式增长,数据工程师的未来在哪?
当前,数据工程是一个令人兴奋的主题,这是有原因的。自出现以来,数据工程领域的发展脚步就从未放缓。新技术和 新概念 最近出现得特别快。2022 年年底就快到了,现在是时候回过头来评估下数据工程当前的状态了。
深度学习与Python
2022-11-28
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“后Hadoop时代”,大数据从业者如何应对新技术趋势带来的挑战?
作为开源大数据项目的发端,Hadoop 兴起至今已经超过十五年。在过去这十数年里,开源大数据领域飞速发展,我们见证了多元化技术的兴起和变迁。
深度学习与Python
2022-11-28
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破解数据孤岛难题,企业需要什么样的大数据平台?| Q推荐
随着数字经济加速发展,企业数字化转型正向更深层次推进。基于数字技术,企业通过数据驱动,有望实现创新产品服务、变革运营方式和迭代资源组织模式。而这一切都是建立在企业 IT 基础设施之上。
深度学习与Python
2022-06-11
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未来几年,图计算或许是一条很好的赛道
在互联网时代,图数据越来越多地呈现出海量和动态等特性,静态图计算的模型和方法难以应对数据处理的需求。而流式图计算能基于实时变化的数据,流式地构建动态图数据关系,并基于动态变化的图数据之上实时地进行分析、计算和挖掘,是图计算主流技术分支。 InfoQ 作为技术媒体对技术趋势保持着格外的关注,本次我们采访了蚂蚁流式图计算团队负责人潘臻轩。流式图计算是蚂蚁大规模图计算系统 TuGraph 的重要组成部分,可以有效地挖掘数据关系变化的趋势和异动,承担着重要的近线异步图计算等功能。潘臻轩为我们分享了蚂蚁流式图计算的应用经验,以及图计算在未来的发展趋势。
深度学习与Python
2022-06-11
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腾讯游戏业务竟然是这样利用低代码平台的 | ArchSummit
腾讯游戏业务需要应对大量运营安全场景,为此他们研发团队设计了一套覆盖数据、后端、前端的开发配置化低代码平台。 在 2020 年 11 月 13-14 日落地的 ArchSummit 全球架构师峰会 2021(深圳)上,我们邀请到了腾讯 IEG 数据产品开发组负责人叶鑫林来分享他们的低代码实践。此次分享中他着重介绍了低代码平台的设计理念,如接口元数据自动注册、SQL 赋能、基于 Mock 的前端快捷配置等,希望对你有所启发。
深度学习与Python
2022-03-24
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首次揭秘,字节跳动数据平台为什么不选“纯中台制”
面对个性化、多样化数据,以及企业内部的数据孤岛和业务孤岛,如果有一套能够处理海量数据的基础设施,那么在很大程度上可以挖掘并分析出对业务发展有价值的信息,从而帮助企业更快地作出数据驱动的决策,更快地推出适应用户 / 客户需求的产品。
深度学习与Python
2022-03-01
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构建企业现代化数据平台,从“智能湖仓”开始|Q推荐
2021 年初,在 InfoQ 全年技术趋势展望中,数据湖与数据仓库的融合,成为大数据领域的趋势重点。直至年末,关于二者的讨论依然热烈,行业内的主要分歧点在于数据湖、数据仓库对存储系统访问、权限管理等方面的把控;行业内的主要共识点则是二者结合必能降低大数据分析的成本,提高易用性。
深度学习与Python
2021-12-31
1.2K0
数据中台与湖仓一体能碰出怎样的火花?网易数帆实时数据湖Arctic的新探索
数据从离线到实时是当前一个很大的趋势,但要建设实时数据、应用实时数据还面临两个难题。首先是实时和离线的技术栈不统一,导致系统和研发重复投入,在这之上的数据模型、代码也不能统一;其次是缺少数据治理,实时数据通常没有纳入数据中台管理,没有建模规范、数据质量差。针对这两个问题,网易数帆近日推出了实时数据湖引擎 Arctic。据介绍,Arctic 具备实时数据更新和导入的能力,能够无缝对接数据中台,将数据治理带入实时领域,同时支持批量查询和增量消费,可以做到流表和批表的一体。
深度学习与Python
2021-12-04
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抛弃Hadoop,数据湖才能重获新生
十年前,Hadoop 是解决大规模数据分析的“白热化”方法,如今却被企业加速抛弃。曾经顶级的 Hadoop 供应商都在为生存而战,Cloudera 于本月完成了私有化过程,黯然退市。MapR 被 HPE 收购,成为 HPE Ezmeral 平台的一部分,该平台尚未在调查中显示所占据的市场份额。
深度学习与Python
2021-11-10
1.1K0
Uber如何处理和使用乘客数据改善App的体验?
数据对于我们的产品而言至关重要。数据分析帮助我们为使用我们服务的用户提供了流畅的体验。它也让工程师、产品经理、数据分析师、数据科学家可以在了解情况后作出明智的决定。数据分析影响了 App 的每一个界面:在主界面上显示什么,产品以什么顺序显示,向用户显示哪些相关的信息,什么妨碍了用户乘车或注册,诸如此类。
深度学习与Python
2021-10-15
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现在是采用湖仓一体的好时机吗?
近日,大数据独角兽 Databricks 官宣 H 轮融资,经过这一轮 16 亿美元融资,其估值已经飙升至 380 亿美元。Databricks 联合创始人兼首席执行官 Ali Ghodsi 在媒体采访中表示,这笔资金将主要用于加速构建在 lakehouse(湖仓一体)赛道的布局。
深度学习与Python
2021-10-13
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没看过这篇文章,别说你会用Airflow
Airflow 作为一款开源分布式任务调度框架,已经在业内广泛应用。本文总结了 Freewheel Transformer 团队近两年使用 Airflow 作为调度器,编排各种批处理场景下 ETL Data Pipelines 的经验,希望能为正在探索 Airflow 的技术团队提供一些参考价值。
深度学习与Python
2021-06-08
1.4K0
经过三年实践后,创略怎么看待低代码变革?
疫情之后掀起的数字化转型热潮中,类似 HR、财务、销售等 SaaS 服务场景,有大量的重复性、流程性的操作,切切实实地成为了低代码落地的土壤。这种细分的低代码赛道也逐渐被资本市场所青睐,例如 Salesforce 旗下开发 CRM 系统的 Force.com,外界估值已经超过 200 亿美元。
深度学习与Python
2021-06-08
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2021技术趋势展望:行业光速变化背后,底层技术有哪些趋势?
技术日新月异的更迭带来了新产品,这些在复杂多样的场景中淬炼的技术和产品被广泛和深刻地应用于企业的数字化转型,也让相关产业迎来了新的增长。
深度学习与Python
2021-03-12
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从Lambda到无Lambda,领英吸取到的教训
Lambda 架构已经成为一种流行的架构风格,它通过使用批处理和流式处理的混合方法来保证数据处理的速度和准确性。但它也有一些缺点,比如额外的复杂性和开发 / 运维开销。LinkedIn 高级会员有一个功能,就是可以查看谁浏览过你的个人资料 (Who Viewed Your Profile,WVYP),这个功能曾在一段时间内采用了 Lambda 架构。支持这一功能的后端系统在过去的几年中经历了几次架构迭代:从 Kafka 客户端处理单个 Kafka 主题开始,最终演变为具有更复杂处理逻辑的 Lambda 架构。然而,为了追求更快的产品迭代和更低的运维开销,我们最近把它变成无 Lambda 的。在这篇文章中,我们将分享一些在采用 Lambda 架构时的经验教训、过渡到无 Lambda 时所做的决定,以及经历这个过渡所必需的转换工作。
深度学习与Python
2021-01-22
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彻底开源、十倍性能的背后:TDengine 核心技术首度公开
曾几何时,“万物互联”还只是人们对未来美好的设想和愿望。但随着物联网产业的快速进化,尤其是受到传统工业数字化转型浪潮的推动,接入物联网的设备总量已经呈井喷趋势。从路灯到电表,从生产线传感器到智能家居设备,物联网正深入到社会生产生活的方方面面,逐渐成为数字化经济时代关键的底层基础设施。
深度学习与Python
2020-11-16
1.2K0
字节跳动破局联邦学习:开源Fedlearner框架,广告投放增效209%
作为分布式的机器学习范式,联邦学习能够有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,挖掘数据价值。
深度学习与Python
2020-11-06
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网易严选数据产品实践
数据产品是个新兴的产品分类,每个人眼里都有一个自己的数据产品,尽管在绝大部分人的概念中都是一堆报表。在过去的 3 年里,我们在用户需求的推动下一步步构建了网易严选数据产品体系,下文分享我们在构建过程中自己的一些思考和总结。
深度学习与Python
2020-11-05
1.2K0
开发运维配置繁杂,是时候给应用架构做减法了
“Less is more”是路德维希·密斯·凡德罗在建筑领域提出的观点,近些年来,这一观点不断被用于生活中的其他领域。在软件开发世界中,也有对“Less is more”这一观点的架构理念,这就是如今逐渐盛行的“Serverless 架构”。
深度学习与Python
2020-09-04
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