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私域SaaS“星云有客”半年连续完成3轮融资 | 腾讯SaaS加速器 · 学员动态

“全域数据+私域会员”的一体化私域营销闭环能力,指的是星云有客打破了各个平台之间的数据孤岛问题,实现了主流公域渠道和企业微信的数据对接,快速洞察品牌全域客户,清晰的全域数据下建立统一的私域会员体系。...“我们曾在C端消费者运营方面有过很多成功的营销玩法和解决方案,都是经历过市场验证的。赋能品牌方进行私域营销战略和品牌数字化战略升级等方面星云有客有着天然的敏锐度。...高瓴DVC(Deeo Value Create,高瓴旗下的投后赋能团队)表示:“正式合作前,星云有客已经帮助多家消费品牌实现数字化转型升级,如帮助复合型餐酒吧Commune多元化的业务数据同一系统内处理...星云有客作为我们的“最佳伙伴”,共创私域一体化营销方案解决了公域和私域‘数据割裂’的问题,让我们对用户有了更全面更深入的认知,对用户的来源、偏好、标签都进行全渠道打通,更好地对用户进行分层和全生命周期管理...,首购提醒、入会引导、公转私、用户关怀、周期购等关键服务环节得到赋能和提升,让用户产生更高的贡献和更好的口碑。”

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一个古典App开发者的DApp开发之路

Jam:现在单以太坊和星云主网上的应用加起来就超过3000个,但实际上开发应用的环境还谈不上成熟。这主要体现在两个方面: 一是场景不明确。因为去中心化,就可以取代中心化吗?...区块链大本营:为什么选择游戏作为DApp的开发方向?...区块链大本营:为什么从以太坊转到星云链? Jam:我们想做一款区块链上受欢迎的游戏,就需要考虑每个玩家的使用成本,毕竟部署合约或者发布交易单,以太坊上比较昂贵。...从入门到可以开发,1到2天的时间就可以完成; 如果就测试、联手、验证概念来说,星云开发调试足够快,通过看本地的异常日志和返回的数据,可以很容易的找出代码的问题并修改; 星云是第一个能够支持移动支付的公链...,移动端的钱包使用于用户和调试来说,都比较方便; 手机端是趋势,推出手机端的APP钱包有利于游戏的推广; 合约间调用也星云的发布计划中,这就有了开发大型应用的基础。

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腾讯公司副总裁Tom腾讯数据中心分享日的主题演讲

数据中心圈子也不大,大家茶歇的时候也可以互相认识一下。 首先,我想讲一讲为什么会有这样一个分享日。...今天腾讯已经建立了一个庞大的大数据集群,单一群将达到一万台规模,这个系统是基于开源系统并加上腾讯的定制与优化来实现的。...包括SDN中国的发展,还有刚成立的开放数据中心委员会,未来整个领域都会推动云这一端的发展。 图三 QQ用户分布星云图 这张图展示的是QQ同时在线的人数,是中秋节假期间截取的一个数据。...图四 微信用户分布星云图 第二张图是微信最新的使用情况,今天为止我们看到微信的月活跃账户数已经超过四亿,我们也看到全球闪亮着这样一个星云图。 第三个我给大家展示一下刚才讲的集群做大数据处理数据量。...大规模数据中心方面的分享主要是基于我们对过去的总结,分享一下我们第一代、第二代、第三代数据中心建设中都是怎么思考和设计的。

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NrealCES 2020上发布3D系统“星云”,支持全部安卓应用

星云系统四大亮点于一身 这是Nreal标准化3D系统“星云”的首次亮相,该系统充分展示了在混合现实平台上进行娱乐和社交的潜力。...其次,星云系统将为用户提供无限的工作空间,打破手机屏幕的限制,把周围环境变成用户界面,能安装和使用多个程序,实现多任务同时处理。...星云系统打开混合现实应用场景的大门 目前,Nreal已经与全球多家合作伙伴购物、游戏和智能家居方面进行了积极的合作。...游戏方面,Nreal和黑鲨联合展示了三款游戏场景。...智能家居方面,Nreal Light支持通过手势控制家中的智能家电,成为智能设备的信息中枢系统。

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星云数据平台:做手游企业与游戏渠道SDK的“红娘”

另外,游戏移动互联网用户中的渗透率(包含普及程度以及覆盖广度)很高,但游戏数据的统计一般集中结算对账、DAU等常规方面,而其他类似用户行为数据等未能有效分析利用来指导运营,导致玩家留存率低。...另外,星云后台能设置用户标签,并能根据运营活动针对不同标签用户推送。此外,“星云”为游戏CP提供登录功能和支付功能,还为CP或发行方的运营人员提供移动CRM等增值服务。...事实上,市场上有很多提供某一服务的公司,比如说数据分析与应用方面,有专做渠道接入的易接、棱镜等,36氪此前报道过的友盟、TalkingData等专做数据统计分析,另外还有专做推送的个推、极光推送等,...而“星云数据服务平台”是为手游开发者服务的综合性平台,但与单一服务相比,“星云”也有其优势,马旭涛举例说:“‘星云’在数据统计分析这块的数据来源于三方面:SDK、第三方数据以及服务端打点,服务端的支付数据最准确...据了解,“星云数据服务平台”团队现有20余人,CEO马旭涛曾在华为、友盟、奇虎360工作,移动终端应用及手游服务平台的设计、开发、大数据处理、关键业务逻辑及集群系统构建等方面有一定经验。

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第二届SmartNIC & DPU技术创新峰会盛大召开!

星云智联产品线副总裁兼市场总监马国强详细介绍了星云智联的DPU部署实践,算力、功耗、效率等方面为客户带来新的价值,并表示DPU将通过使用多种新技术,使能下一代数据中心基础架构,并适应更多元化的客户和场景...卢文岩指出,DPU正在逐步成为云数据中心的处理核心,一方面要管理各类计算资源(CPU、GPU、XPU等),集成存储、网络等资源。...技术分论坛上,芯启源DPU产品市场总监胡侃 、NVIDIA DPU & DOCA技术专家崔岩、星云智联数据面首席架构师李森、云脉芯联可编程网络研发总监郑海洋、英特尔(中国)云创新中心首席云架构师胡明月...应用分论坛上,迈普通信产品架构师张华洪、中科驭数首席工程总监袁晓飞、益思芯科技副总裁、市场部总经理顾冉、星云智联商业合作部部长盖平、中国移动研究院数据中心网络技术经理王瑞雪、腾讯云智能网卡研发负责人任凯...嘉宾们论坛上探讨了DPU的应用与实践,对如何让DPU更好地落地进行了讨论与展望。

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当航线、就业、保险的数据分析过程遇上可视化

本文将展示Teradata利用Teradata Aster对不同行业数据分析过程的可视化图,你可能无法想象,航线数据分析可以变换成绚烂的星云、保险索赔和欺诈保险索赔之间的联系可视化图表中变成了花丛一般的...◆ ◆ ◆ 航线星云 l 关于洞察 图中世界上不同航空公司看起来就像一个美丽的星云(国际星云的组成部分)。...同时,有助于市场营销,显示了银行服务方面的差距,能够为现有的客户融资、清算、风险管理等更广泛的金融服务提供更高的价值。...所以这些表格(及它们组成的工作)可以从主要的数据仓库中转移出来,放到一个相对更“冷”、高性能磁盘上花费更少、处理能力相对较弱的平台上。...使用协同过滤技术和可视化西格玛图表展示表格中的数据时,可能会发现被包含于孤立的工作中的表格组,它们相对来说不经常被查询到。

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​联邦学习下的安全矩阵分解 | 2021 WAIC 论文分享

为此,星云Clustar团队设计了一个用户级的分布式矩阵分解框架FedMF,采用同态加密来增强该分布式矩阵分解框架,并用一个真实的电影分级数据对其进行了测试。...Homomorphic Encryption:一种仅享有数据处理权,但不具备数据访问权的方法。换句话说,这种方法允许任何第三方对已经加密过的数据进行运算,而不可以在运算前对数据进行解密。...这两种方式有利有弊,parttext会泄漏哪些item是用户打过分的,同时计算效率上表现更好,而fulltext不会泄漏用户的信息,但是会需要更多的计算耗时。...实验评估结果为了测试我们设计的系统的可行性,我们使用了一个MovieLens上一个真实的电影评分数据,这个数据包括了100K个评分信息,由610个用户对9724个电影的打分组成。...这个数据也被用于很多其他的矩阵分解研究工作中。

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Devops微服务架构下具有代码级穿透能力的精准测试

来源:https://viptest.net  微服务是Devops场景下热门的开发框架,大型项目中被广泛采用。...它把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数十个的支持微服务,独立部署、互相隔离,通过扩展组件来处理功能瓶颈问题,比传统的应用程序更能有效利用计算资源。...星云测试(www.teststars.cc)发布分布式微服务精准测试解决方案,是目前市场上唯一可达到复杂分布式系统中,跨多个服务器进行代码白盒级分析、实现请求分布式追踪的测试平台。...一个请求链路的失效和性能故障等问题,从一个计算节点剖面去分析是很困难的,因为一个计算节点剖面上的数据是混合型数据,而无法区分这里面的数据来自于那个请求。...穿透和分布式追踪的原理,这里要重点将以下星云测试JavaEE应用服务器agent的能力。

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首个官方气象数据公开,已训练出20多个“青出于蓝”的AI

气象部门首次公开天气数据 本次AI Challenger天气预报赛道的比赛中,用到的是气象部门三年的真实数据,这也是首次有气象部门向同类赛事公布数据。...不过,由于受到版权限制,决赛结束的11月3日之前,暂时没有办法下载该数据。比赛结束后重新开放下载,没有参赛的研究人员也可以下载该数据进行研究了。...根据AI Challenger去年的惯例,即使没有报名参赛,也可以比赛结束后继续打榜。 为什么天气预报总不准 很遗憾,讨论到预报天气的时候,我们并不能把“人工预报”和“AI预报”放在一起讲。...△ 曙光“星云”超算 比如北京市气象局用到的睿图-ST短期数值预报子系统,就需要用到“星云”超级计算机才能迅速的把目前通行的数值预报方法中那些复杂的数学公式算出来。...而AI气象预测方向完全是空白,没有多年的数据、baseline、论文和理论基础,必须从0开始,从数据开始,迈出第一步。 “如果以后研发机构都用标准化流程、算法、数据来研究,那可能就有很大突破 。

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我们如何用 K8S 搞定 1000 个应用的测试环境

因为有优先级,有自动同步的数据,也可以用户自由设置,这样我们星云中心是可以随意设计环境内部的 DNS。...星云把规则推送到网关服务器上。这样通过网关和 Dns 的配合,星云系统完成控制层面的操作,网关和 DNS 执行数据流层面的操作。 ?...它具体什么样子 EnvID 系统中如何传输? EnvID 什么时候工作,它具体工作的原理是怎么样的?它为什么能解决问题? 为此我们用染色、透传、智能路由3个解决方案来解决这3个问题。...星云答复没有实例 Default 网关把实例发给了 Default 环境的B应用的稳定版本实例 B应用的稳定版本实例处理完以后,继续请求C应用,B应用的稳定版本实例将请求发往 Default 网关 Default...如果在 RPC 这些方面基础措施做得好,那么实现这个目标会简单。

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我们是如何用 K8S 搞定1000个应用的测试环境

因为有优先级,有自动同步的数据,也可以用户自由设置,这样我们星云中心是可以随意设计环境内部的 DNS。...星云把规则推送到网关服务器上。这样通过网关和 Dns 的配合,星云系统完成控制层面的操作,网关和 DNS 执行数据流层面的操作。...它具体什么样子 EnvID 系统中如何传输? EnvID 什么时候工作,它具体工作的原理是怎么样的?它为什么能解决问题? 为此我们用染色、透传、智能路由3个解决方案来解决这3个问题。...星云答复没有实例 Default 网关把实例发给了 Default 环境的B应用的稳定版本实例 B应用的稳定版本实例处理完以后,继续请求C应用,B应用的稳定版本实例将请求发往 Default 网关 Default...如果在 RPC 这些方面基础措施做得好,那么实现这个目标会简单。

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腾讯安全天御助力打造“零接触银行” ,狙击春节“撸口子”大军

腾讯安全天御基于金融科技领域的技术优势和领先经验,构建腾讯T-Sec 天御-星云风控平台,通过对当前进件量、通过率、授信成功及提款客户情况等维度的分析研判,有效地拦截了“撸口子”大军的攻击,获得了客户的认可...综合考虑春节期间问题响应和处置速度,以及尽可能保障已授信客户正常用信和产品体验的基础上,腾讯安全天御团队依托T-Sec 天御-星云风控平台为该银行业务渠道提供有效识别和防御黑产攻击的贷前风控策略。...天御-星云风控平台。...,能够帮助银行等金融行业客户重塑互联网金融业务的风险管控理念和策略,应对金融欺诈方面效果显著。...除业务风控外,腾讯云还针对金融行业互联网业务爆发式增长背景下亟待解决的高并发数据处理、海量数据存储、高频安全攻击等问题,提供公有云、多中心金融合规专区、专有云等接入模式,通过AI、区块链等技术,助推智慧金融升级

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【译文】什么是数据可视化?②

你听说过数据可视化,想知道什么是可视化吗?它们为什么如此受欢迎?如何更好地理解它们? 数据可视化是数据的可视化表达方式。...换句话说,数据可视化用视觉化的方式显示统计数字和数据,从而更好的表达它们所代表的含义。...可视化的目的是帮助人们理解和探索数据。专家认为,以视觉方式表示数据有助于数据含义的表达和理解。它也可以让人们有机会分析和研究大型数据,这些大型数据通常是很难理解的。...另一方面数据可视化也可能是一个经过简单处理和编辑的数据,目的是让数据比它的原始形式更容易获取。...一些可视化数据是为了能够更好的探索它们背后的数据,这种情况下,数据可以从一个大的数据自动生成,如下面移民新闻,当然或者它可能是来自一个小的数据

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为什么基于树的模型表格数据上仍然优于深度学习

——基于树的模型分析表格数据方面比深度学习/神经网络好得多。...我个人不太喜欢应用太多的预处理技术,因为这可能会导致失去数据的许多细微差别,但论文中所采取的步骤基本上会产生相同的数据。但是需要说明的是,评估最终结果时要使用相同的处理方法。...2、无信息特性会影响类似mlp的神经网络 另一个重要因素,特别是对于那些同时编码多个关系的大型数据的情况。如果向神经网络输入不相关的特征结果会很糟糕(而且你会浪费更多的资源训练你的模型)。...回到正题,表格数据方面,还有最后一件事使 RF 比 NN 表现更好。那就是旋转不变性。 3、NNs 是旋转不变性的,但是实际数据却不是 神经网络是旋转不变的。...总结 这是一篇非常有趣的论文,虽然深度学习文本和图像数据上取得了巨大进步,但它在表格数据上的基本没有优势可言。

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为什么基于树的模型表格数据上仍然优于深度学习

来源:Deephub Imba本文约2800字,建议阅读5分钟本文介绍了一个被世界各地的机器学习从业者各种领域观察到的现象——基于树的模型分析表格数据方面比深度学习/神经网络好得多。...——基于树的模型分析表格数据方面比深度学习/神经网络好得多。...我个人不太喜欢应用太多的预处理技术,因为这可能会导致失去数据的许多细微差别,但论文中所采取的步骤基本上会产生相同的数据。但是需要说明的是,评估最终结果时要使用相同的处理方法。...2、无信息特性会影响类似mlp的神经网络 另一个重要因素,特别是对于那些同时编码多个关系的大型数据的情况。如果向神经网络输入不相关的特征结果会很糟糕(而且你会浪费更多的资源训练你的模型)。...回到正题,表格数据方面,还有最后一件事使 RF 比 NN 表现更好。那就是旋转不变性。 3、NNs 是旋转不变性的,但是实际数据却不是 神经网络是旋转不变的。

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直击高考人机大战:技术、争议与人族胜利

此外通过建立模型和算法,可以让机器数据中找到数据之间的关系和差异,让这个模型的结果和人的表现很接近,甚至最终结果上超过人的表现。...学霸君方面给出的答案是:深度学习、专家系统和自然语言理解为核心的复杂系统。 首先是基于深度神经网络的句法和语义分析器,实现在大数据——海量题库中不断强化和扩充训练。...其次,要确保测试之前机器是没有办法获取任何题目相关内容,也就是说需要“同步”进行,而不是考试试题已然公开的情况下。 第三,整个处理过程中,要有完全可监督的第三方,符合公正性。...并且实际操作中,还必须把整个测试过程的日志,即机器上所输出的、详细的中间处理过程全部要输出来,以便来确认,这是一个完全由机器自动、一步一步求解过来的过程。 质疑不只限于操作方式。...王咏刚介绍称,科研领域,一些单独的计算机解题类任务,比如阅读理解,求解代数题,完形填空,知识问答等,目前都有相对客观的测试标准,相对完善的数据,比较成熟的评估体系。

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直接压缩一切!OpenAI首席科学家Ilya Sutskever这么看无监督学习

你不知道你的无监督数据是否真的有用,但如果你监督学习算法上的遗憾很低,那么不管有没有用,你都已经得到了最佳结果,不可能会有更好的结果了。 现在进入有些晦涩难懂的理论领域。...条件 Kolmogorov 复杂度 K (Y|X) 机器学习语境中是不自然的,因为它是基于 X 来压缩 Y,而至少就目前而言,以大型数据为条件还是基本无法办到的。...我们可以拟合大型数据,但很难以其为条件。 而上式是表示:如果你想要对你监督的东西 Y 进行预测,使用压缩 X 和 Y 连接数据的常规 Kolmogorov 压缩器的表现与条件压缩器一样好。...我们可以将用于大型神经网络的 SGD 用作我们的大型程序搜索器。神经网络越大,就能更好地近似常规 Kolmogorov 压缩器。...这就像是基于一个大型数据以无监督的方式预测下一个像素,然后 ImageNet 上拟合线性探针,得到很好的结果。

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腾讯智维平台签约广东电信 共创数据中心智慧运营新未来

12月25日,腾讯数据中心智维平台与广东电信正式签约,将在数据中心智慧运营方面进一步加深合作。这是继重庆电信后,腾讯智维平台助力行业智慧升级的又一进展。 ?...腾讯数据中心负责人钟远河也会上表示,消费互联网需要数据中心,产业互联网需要更多的数据中心。...它由服务腾讯内部的星云平台升级而来,是将腾讯在网络、存储、大数据处理、人工智能等领域的技术积累,应用在数据中心智能化运营领域,以较低的成本下,实现精细化和高效率的运营效果。...今年11月份,腾讯智维平台还签约了首个外部合作伙伴重庆电信。 所谓数据中心,就是信息集中处理、存储、交换的物理空间,通俗来说就是存放服务器的大型机房。...腾讯智维平台的目标正是做好数据中心行业智能化、精细化运营的助手,通过技术、平台和资源,助力产业进行系统性的升级换代,创造更好数据中心基础设施与人的连接,助力行业的智慧化转型升级。 ? ?

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零一万物 API 上线,用户反馈多模态中文图表体验超过 GPT-4V

、海量数据分析挖掘和跨领域知识融合等行业人员。...大董说,即使是做诗词韵律相关的分析,测试中发现 Yi 大模型都可以准确理解文献表达的意思,很快抓住重点。30 万字的处理能力者对于知识库的分析整理很重要。...Yi 大模型语义理解、摘要总结等精确度等方面是他测试过的各类长文本模型里的领先者。 此外,不管是服务科研还是做心理咨询,“靠谱”是最重要的品质。...而用户能拥有上述体验则要源于零一万物对 API 的优化,据零一万物透露,为了提升 API 性能,零一万物 API 侧进行了推理优化,因此 Yi-34B-Chat 系列 API 具备较快的推理速度,这不仅缩短了处理时间...据零一万物透露,未来零一万物将会持续为开发者提供更多更强模型和 AI 开发框架,让大模型更好地完成落地,包括: 推出一系列的模型 API,覆盖更大的参数量、更强的多模态,更专业的代码/数学推理模型等。

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