当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨
大家好，我是来自CTAccel的研发负责人周小鹏，我分享的题目是《基于FPGA的异构计算在多媒体中的应用》。FPGA从1984年被发明到现在已经35年了，现在的FPGA有足够的规模去做大规模计算。我们团队主要是研究它能否解决多媒体领域中的现有问题。
大数据中，结构化数据只占 15%左右，其余的 85%都是非结构化的数据，它们大量存在于社交网络、互联网和电子商务等领域。另一方面，也许有 90%的数据来自开源数据，其余的被存储在数据库中。大数据的不确定性表现在高维、多变和强随机性等方面
复合模式是HeadFirst上面详细讲的最后一个模式，其前面的模式作者认为都是成熟的经常使用的模式。所以这是详细讲解模式的最后一篇，同时这个模式讲解的篇幅也是最长的，接下来我就对其进行总结提炼进行讲解。复合模式顾名思义就是使用其他模式联合使用解决问题，但是将某些模式结合使用并不代表这些模式就能称为复合模式。复合模式必须够一般性，适合解决许多问题。相信我们大家都知道的MVC就是复合模式的应用，那么我们就来看模式如何结合使用和MVC中使用到的模式。
大部分机器学习项目死在第1步和第2步，平时我们说的机器学习，指的是3、4、5这3步，实践中，其实最难的是业务理解这一步，业务理解OK了，后面的一切都有章可循。
边缘计算中的边缘（edge）指的是网络边缘上的计算和存储资源，这里的网络边缘与数据中心相对，无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。作为一种新的计算范式，边缘计算将计算任务部署于接近数据产生源的网络边缘，利用边缘资源为用户提供大量服务或功能接口，大大减少上传至云数据中心的数据量，缓解网络带宽压力，同时可以更好地解决数据安全和隐私问题。
今天为大家分享一篇研究，当ChatGPT穿越到口袋妖怪世界，是否会理解并应用这个虚构世界的知识呢？
https://link.springer.com/article/10.1007/s10021-016-0066-z
在过去的几年里，在 GitHub 社区的高效参与下，TensorFlow 开发团队审查了 RFC，添加了许多新功能，实现了 TensorFlow 2.0 的大部分功能，并专注于易用性，这对 TensorFlow 来说是一个重要里程碑。 TensorFlow 是一项真正的社区工作，非常欢迎开发者提出建议和反馈。那么，如何提出建议和反馈，如何接收最新的资讯？下面是官方 GitHub 上给出的方法。
资产证券化（以下按惯例称 ABS）如今在我国已经取得了良好发展，据国金 ABS 研究院的统计，2018 年 1-9 月，ABS 市场新发行产品规模共计 11,935.67 亿元，达到 2017 年全年发行量的 82%，同比增长 37%，继续保持高增速。从各监管部门主导的产品类型来看，信贷 ABS 和企业 ABS 平分秋色，市场份额各在 47%-48% 左右。与业务的高速增长相比，ABS 的发行周期依旧较为漫长，主要因其业务牵涉方较多且有大量线下环节。
大家好，我是CTAccel Limited创始人兼CEO俞海乐，首先是非常感谢受赛灵思邀请来参加LiveVideoStackCon音视频技术大会，我们的公司叫做联捷计算科技，目前在深圳主要是做图片和视频的加速计算，尤其是针对云端的加速计算。
传统容灾技术的核心停留在数据搬运的层次上， 忽略了面向云的特性和业务应用的内在重构。 混合多云以 及云原生的发展趋势， 给容灾理念提供了新的发展方向和思考。
Kubernetes过度用于安全性和基础设施，但未充分用于自动化。那些最需要它的人并没有意识到它的潜力。
在当今数字化转型步伐不断加快的时代，IT应用系统的稳定运行成为了企业的业务正常运转的重要基础，因此，运维管理体系的构建也从围绕着数据中心转向围绕着应用系统方向，首个专门面向应用运维的理论体系——SRE，由Google发布后，受到了越来越多的企业的青睐，很多国内企业已经纷纷效仿Google建立SRE团队，旨在为各个业务应用系统提供更好的稳定性保障能力，为业务保驾护航。
大部分面向对象开发工作中都应用了以下部分或者全部的基本类别的类： 1、具体类（concrete class） 2、抽象类(abstract class) 3、接口类(interface class) 4、节点类(node class) 5、支持类(support class) 6、域类(domain class) 7、应用类(utility class) 8、集合和容器类(collection and container class) 这些类并不是特定的语言结构，而是用于实现逻辑类的技术。
真正接触核方法应该是在 SVM ，正常情况下，感知机算法和支持向量机都是默认数据是线性可分的，这类问题叫做线性分类问题。当数据线性不可分的时候，但高维可分（这个不理解可以多看看书），我们仍然想用线性分类的方法去解决，这个时候就需要用非线性变换将非线性问题转换成线性问题。
密切关注本体动态的小伙伴们都知道，8月18日，由 Ontology 与 Neo、Switcheo 共同发布的全新跨链互操作性协议 Poly Network 主网正式上线，可帮助数据和价值在多个异构区块链（公有链、联盟链、私有链）间自由传递。本期技术视点就带领大家解析跨链互操作性协议 Poly Network。
近期公众号以输出测试基础文档为主，主要是为了帮助测试新人和想入行的同学能尽快了解测试，熟悉测试的工作内容，同时也可以帮助测试老司机更深地认识测试，如果大家有什么想了解的或者有什么意见，欢迎在后台留言，我会一 一作答。 前言：缺陷是测试人员的重中之重的工作内容，提交一个高质量的缺陷单应该是测试人员必备功力，这篇文章，我们就来分析一下缺陷产生原因，组成以及缺陷处理流程。 1.缺陷产生的原因 ---- 在什么情况下，测试人员会提交缺陷单？ 在测试执行阶段，测试人员根据测试用例去执行程序，如果执行的实际结果与用例
基础问题的最新解！ AI 科技评论按：ICLR 2018 （International Conference on Learning Representations）于去年 10 月截至投稿后，论文评审已于今年 1 月结束，接收名单可以在 openreview.net 上查询到。3 篇最佳论文的名单今天也于今天公布了。 论文接受概况 此届 ICLR 共收到 935 篇论文投稿，337 篇被接受为会议论文，接受率为 36%；其中 23 篇为 oral（口头报告论文）、314 篇为 poster（海报展示
容器技术的火爆和日益普及已经成为不争的事实，众多公有云平台纷纷支持Docker，AWS、Google、Azure、阿里云以及国内的各大公有云厂商都推出了容器云业务，国内也有不少创业公司通过构建容器Paas平台帮助企业实现微服务架构改造。
传统科学思维中，决策制定往往是“目标”或“模型”驱动的——根据目标（或模型）进行决策。大数据时代下，数据成为决策制定的主要“触发条件”和“重要依据”。
2020 开年，ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇，整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中，我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
目录： 一、万达DevOps平台建设历程 二、平台架构解析 三、建设过程中的难点分享 四、总结 一、万达DevOps平台建设历程 我们从2017年2月份开始帮助万达网络科技建设DevOps平台，2017年6月份完成试运行上线交付。目前万达网络科技公共平台研发中心的所有产品和项目都已经通过DevOps平台管理起来，实现了全面的持续集成、持续交付等能力，并持续进行过程度量和改进，不断提升IT运行效率。 建设背景 万达网科成立后，业务需求处于一个飞速增长的阶段，在短时间内已经发展到将近30个产品、40个项目，管理
在一个分布式环境中，同类型的服务往往会部署很多实例。这些实例使用了一些配置，为了更好地维护这些配置就产生了配置管理服务。通过这个服务可以轻松地管理成千上百个服务实例的配置问题。
同时这也是课表的第9天课程《架构初探-谁动了我的蛋糕》。PC端阅读效果更佳，点击文末：阅读原文即可。
最近在公司美国总部出差时，顺便拍摄了一个lightboard(光板）视频，讲述了容器镜像仓库的一般性原理，已经放到公司官方的Youtube帐号播放。
Apache Hadoop 是最流行的大数据处理工具之一。它多年来被许多公司成功部署在生产中。尽管 Hadoop 被视为可靠的、可扩展的、富有成本效益的解决方案，但大型开发人员社区仍在不断改进它。最终，2.0 版提供了多项革命性功能，其中包括 Yet Another Resource Negotiator (YARN)、HDFS Federation 和一个高度可用的 NameNode，它使得 Hadoop 集群更加高效、强大和可靠。在本文中，将对 YARN 与 Hadoop 中的分布式处理层的以前版本进行
2006年，27岁的Google高级工程师克里斯托夫比希利亚第一次向Google董事长兼CEO施密特提出“云计算”的想法，在施密特的大力支持下，Google推出了“Google 101计划”，并正式提出“云”的概念。由此，拉开了一个时代计算技术以及商业模式的变革。 从2006到2016，倏然间云计算已跨过十年。十年间，一切都在发生变化，带给我们前行的思考和历练。云是一个时代，也是一道鸿沟，它引领我们前进，也让你步入衰亡。我们看到传统的ICT巨头们在困惑中转型、合并——IBM连续数年营收下降，HP分拆，Dell和EMC合并，Oracle的向云转变……
【导读】传统的社区的问答(CQA)仅对问题和答案的内容进行编码，为问题准确地匹配高质量的回答。这篇文章提出使用社区中用户的交互信息进行嵌入，借助了异构社交网络中大量的社交信息来缓解了CQA任务的稀疏性问题，辅助解决CQA任务。提出的框架协同地利用问题、回答和回答者之间的交互关系来学习回答的相对质量。另外，使用深度随机游走框架来充分利用异构社交网络中的信息，来提升问答匹配的效果。在大规模真实CQA数据上的实验表明，借助异构社交信息，提出的算法超过了当前最好的CQA算法。 【AAAI2016 论文】Commun
在数据库国产化背景下，“去O”是一件不得不面对的事情。其实，“去O”不难，难的是找到正确的方法以及能系统性地解决数据库问题的产品。 近日，一场“硬核”数据库沙龙成功举办，鹅厂DB天团为开发者带来干货分享。在DBTalk自研荟专场活动中，腾讯云数据库专家重点探讨了国产自研数据库突破和创新，并具体分享了在政企、金融等实际业务场景中的可行性路径。本文对直播精华内容进行了概括总结。 01 数据库是“基础软件皇冠上的明珠” 回顾国产数据库发展史，“去O”一直是时代最强音，只不过因技术限制以及应用环境影响，“去
面试 iOS 开发时，切入点很重要，不同的切入点会导致不同的结果，没有找到合适的切入点也无法对应聘者有一个全面的了解。所以这份面试问题列表更多的是提供方向，没有固定的答案，而且可以根据应聘者的回应引出更多有意思深层次的讨论。
它是一个与客户和最终用户交互的过程，以查明领域需求、系统应该提供什么服务以及其他约束。
从 Gartner 披露的信息来看，2021 年发生的安全事件平均违规成本达到了 17 年以来的峰值。值得注意的是，安全事件中 10% 是由勒索软件引起，预计这一占比将在 2022 年继续增加。为了更好应对网络安全威胁，安全与风险管理领导者必须提前做好准备。
垂直搜索引擎的三个特点： 1、垂直搜索引擎抓取的数据来源于垂直搜索引擎关注的行业站点： 比如：找工作的搜索引擎 www.deepdo.com 的数据来源于：www.51job.com , www.zhaoping.com , www.chinahr.com 等等； 股票搜索引擎 www.macd.cn 的数据来源于： www.jrj.com.cn , www.gutx.com 等股票站点； 2、垂直搜索引擎抓取的数据倾向于结构化数据和元数据： 比如：我们找工作关注的： 职位信息： 软件工程师； 公司名称，行业名称：软件公司，外包行业等； 地点：北京，海淀； 3、垂直搜索引擎的搜索行为是基于结构化数据和元数据的结构化搜索： 比如： 找：海淀 软件工程师 的工作等。 垂直搜索引擎站点的8条准则： 1、选择一个好的垂直搜索方向。俗话说男怕选错行，这一点对于搜索引擎来说也是一样的，除了选择的这个行业有垂直搜索的大量需求外，这个行业的数据属性最好不要和 Yahoo,Google等通用搜索的的抓取方向重叠。 目前热门的垂直搜索行业有：购物，旅游，汽车，工作，房产，交友等行业。搜索引擎对动态url数据不敏感也是众所周知的，这些可以作为垂直搜索引擎的切入点； 2、评价所选垂直搜索行业的网站、垂直搜索内容、行业构成等情况： 我们都知道垂直搜索引擎并不提供内容来源，它的数据依赖爬虫搜集，并做了深度加工而来的。因此考虑垂直搜索引擎的所处的大环境和定位至关重要。 3、深入分析垂直搜索引擎的索引数据特点： 垂直搜索引擎的索引数据过于结构化，那么进入的门槛比较低，行业竞争会形成一窝蜂的局面；如果搜索数据特点是非结构化的，抓取，分析这样的数据很困难，进入壁 垒太高，很可能出师未杰身先死。 4、垂直搜索引擎的索引数据倾向于结构化数据和元数据，这个特点是区别于yahoo,google等通用搜索引擎的，这是垂直搜索引擎的立足点。而垂直搜索引擎是根植于某一个行业 ，因此行业知识，行业专家这些也是通用搜索引擎不具备的。也就是说进入垂直搜索是有门槛的。 5、垂直搜索引擎的搜索结果要覆盖整个行业，搜索相关性要高于通用搜索引擎，贴近用户搜索意图，搜索结果要及时。 6、垂直搜索引擎的web 2.0 需求： 垂直搜索引擎的搜索数据由于带有结构化的天性，相对于通用搜索引擎的全文索引而言，更显的少而精。因此，设计的时候要提供收集用户数据的接口，同时提供tag,积 分等机制，使搜索结果更加“垂直”。 7、垂直搜索引擎的目标是帮助用户解决问题，而不只是向通用搜索引擎一样发现信息： 这一点是垂直搜索引擎的终极目标。 在做垂直搜索引擎的时候你需要考虑：什么问题是这个行业内的特殊性问题，什么问题是一般性问题。keso多次提到google的目标是 让用户尽快离开google，而垂直搜索引擎应该粘住用户。一般来说，使用垂直搜索引擎的用户都是和用户的利益需求密切相关的。所谓利益需求是我自己独创 的，大意是和用户工作密切相关，生活中必不可少的需求，而求有持续性。比如：学生找论文，业主找装修信息等等这样的需求。因此粘住用户，让用户有反馈的途 径是一个关键部分。 8、垂直搜索引擎的社区化特征： 这一条和第9条是相关的。 俗话说物以类聚，人以群分，垂直搜索引擎定位于一个行业，服务于一群特定需求的人群，这个特点决定了垂直搜索的社区化行为。人们利用垂直搜索引擎解决问题，分享回馈。现在做网站都讲求社区化，所以垂直搜索引擎本质上还是：对垂直门户信息提供方式的一次简化性的整合。 相关连接：什么是垂直搜索引擎
何金，携程酒店研发部Android资深软件开发工程师，负责酒店代码性能优化、结构改造、疑难问题排查处理，以及Kotlin的推广和应用。
给你n个非负整数a1，a2，...，an，每个数代表坐标中的一个点(i, ai)。在坐标内画n条垂直线，垂直线i的两个端点分别为(i, ai)和(i, 0)。找出其中的两条线，使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。
这个问题的回答仁者见仁，但图灵奖得主Judea Pearl大概有99.9%的几率会说，是无法进行因果推理。
在之前的《如何正确选择多云架构？》一文中介绍了混合云（广义的多云）的诸多架构以及各自的优势，本篇会重点来介绍下混合云下的多活架构。
经典的机器学习方法基于样本数据（库）训练得到适用于不同任务和场景的机器学习模型。这些样本数据（库）一般通过从不同用户、终端、系统中收集并集中存储而得到。在实际应用场景中，这种收集样本数据的方式面临很多问题。一方面，这种方法损害了数据的隐私性和安全性。在一些应用场景中，例如金融行业、政府行业等，受限于数据隐私和安全的要求，根本无法实现对数据的集中存储；另一方面，这种方法会增加通信开销。在物联网等一些大量依赖于移动终端的应用中，这种数据汇聚的通信开销成本是非常巨大的。
移动AI与端上推理已经不是一个新鲜话题，阿里巴巴开源自家轻量级的深度神经网络推理引擎MNN（Mobile Neural Network），用于在智能手机、IoT设备等端侧加载深度神经网络模型，进行推理预测。出于实时性、保护用户隐私、降低服务器负载的需求，算法工程师会将服务端上由PyTorch/ TensorFlow / Caffe 训练的模型，转成端上推理引擎MNN所使用的格式，调用MNN在移动端上进行推理，也就是在移动端上部署。
面临的挑战 卓越的运营是IT企业成功的的重要因素。然而，构建支持业务创新并且保持每天的日常运作的运营团队是很有挑战性的。显然，公有云提供了支持迅速变化和增长所需的敏捷性。但是，成功的将应用程序向云计算迁移还需要良好的过程，以及良好的可以弥补异构云环境之间鸿沟的技术。 以下是每个企业在云计算迁移计划中可能面临的3个挑战，以及解决这些挑战的3个途径，通过这些途径可以实现业界最佳的解决方案。 管理IT系统复杂性 越是复杂的结构，在不同环境之间迁移的过程中约是容易失败。数据丰富的应用程序很少是独立的，往往与其他元素
Robot Framework是一个基于python的，可扩展的关键字驱动的自动化框架，可用于验收测试，验收测试驱动开发(ATDD)，行为驱动开发(BDD)和机器人流程自动化(RPA)。
本文介绍一篇来自 ACMMM20 Oral 的论文，这篇论文主要通过构建一个 benchmark，并基于 benchmark 结果的深入分析，提出两个优化方法，提升现实场景下联邦学习在行人重识别上碰到的数据异构性问题。
V853芯片包含两个CPU。一个是主核心Arm A7 CPU，运行Tina Linux（全志自研Linux）系统，为芯片主系统；一个是RISC-V E907辅助CPU，运行Melis（全志自研RTOS）系统，主要功能是提供通用算力补充、辅助 Linux 实现快起和低功耗管理等功能。
本文是针对会话推荐提出的相关方法，兼顾历史会话信息和会话中商品间的转换模式，提出异构全局图网络HG-GNN，利用所有会话中的商品转换（历史和当前的会话）来推断用户的偏好。全局图包含会话内的item-item关系，user-item关系和全局item共现关系。同时提出一个个性化会话编码器，结合当前会话的一般用户偏好和临时兴趣来生成个性化会话表征进行推荐。
一晃我在软件研发行业工作十多个年头了，前面大部分时间做架构设计和开发，现在转型做研发管理。随着时间的推移，很多技战术细节性的东西 (工具，框架，编程语言) 在我脑海中渐渐模糊，但是一些平时学习积累起来，并且在实践中加深体会的软件架构设计和组织原则，这些原则性的东西却丝毫没有被时间冲淡，反而愈加清新。现在即使我不在一线开发，但这些沉淀下来的原则仍然潜移默化地影响我的日常管理和部分架构设计指导工作。我想有必要总结一下那些业界知名，给我留下深刻印象的软件架构设计和组织原则，和大家一起分享。1软件设计原则GRASP 通用职责分配软件模式
作为一个程序员，性能优化是常有的事情，不管是桌面应用还是web应用，不管是前端还是后端，不管是单点应用还是分布式系统。本文从以下几个方面来思考这个问题：性能优化的一般性原则，性能优化的层次，性能优化的通用方法。本文不限于任何语言、框架，不过可能会用Python语言来举例。
通过对数据的垂直拆分或水平拆分后，我们解决了数据库容量、性能等问题，但是将会面临数据迁移和数据一致性的问题。
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