不过这几个u盘没有一个是我出钱买的,要么是公司发的,要么是搞活动送的。我也不是啥u盘重度用户,但偶尔带出去复印文件还是挺方便的。
【新智元导读】3月29日,阿里巴巴副总裁、达摩院机器智能技术实验室副主任华先胜出席 2018 新智元 AI 产业跃迁峰会,做了题为《深入行业,智创未来》的演讲。华先胜分享了视觉智能技术在阿里巴巴的应用实例,对智能设计、拍照搜索、视觉诊断和城市大脑四个领域做重点介绍。本文带来精彩演讲实录。 华先胜:非常高兴有机会来到这里分享阿里巴巴在人工智能方面的研发和实践,前不久我们看到美国总结了二十项在未来三十年可能会改变世界的技术,我把前十项列在了这里。可以看到多多少少都和人工智能直接或者间接相关,也就是说人工智能会是
你是否在读论文的时候觉得别人的 idea 很有道理,可自己设计 idea 时却无从下手?你是否经常因为「模型效果好,但是没有给出有深度且全面的解释」而被审稿人给低分?
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
大数据,是当今公众津津乐道的一个热词,人们纷纷在探讨大数据所带来的科技进步及所蕴含的巨大价值,甚至有人把大数据形容为未来世界的石油,更有人宣称掌握了大数据的人,就可以像上帝一样来俯瞰整个世界。《大数据
市面上讲Java框架的书很多,包括SpingBoot、SpringCloud、Kafka等,但这些书通常只会让你技术的“量”增长,而“质”仍处于SSM的阶段。而且互联网上并没有体系化、结构化的提升技术的“质”的教材,于是团长行动了起来,给大家推荐分享一本能将技术“质”的提升的书籍。
标签体系,绝对是数据分析年度工作中,最值得摆在开年做的。因为它和所有工作都有关系,经营分析、投放分析、用户画像、推荐策略、商品运营……都得靠标签带动。
应用性能监控其实是在近些年才逐渐走入人们视线的,所以属于较新的一个方向,它主要是为了企业用户而服务的,能够实现对于业务的监测,辅助做好优化工作等。可以说有了应用性能监控之后,企业可以明显感受到系统性能的提升,对于业务水平的进步也有帮助,可以说应用性能监控在哪里靠谱也体现在以上这些方面。
文章大意是:昨天某媒体爆料说国内某大型电子商务平台发生了用户信息外泄事件。黑市上该数据集被明码标价进行交易。今日凌晨,该平台已经作出回应,承认因2013年的系统漏洞,导致10余G的用户信息从该平台流出。
语音/对话式交互是一件非常有挑战性的设计,极少有业务能一蹴而就。笔者所在的公司,过往开发了十几个多轮语音交互技能,平均算下来,首个BOT上线后,差不多得有半年时间进行迭代,才能够有稳定的,比较好的数据表现。
技术自媒体,属于自媒体行业,为什么说是门生意?我认为是因为其中产生了交易。任何有交易的地方,就有生意,就有商业模式。比如你上街去某个车店买个车,去某个房屋中介买个房等等
题目中的这个问题,我理解是个本质。在数据时代,数据不管从哪里获取、用什么工具获取,也不管数据规模是否够得上是“大数据”,也不管你用来分析和利用这些数据的是BI软件(商业智能软件)还是数字化营销软件如AOS系统(注:美国安客诚公司推出的“受众运营系统”),你总得回答一个关键问题:面对一堆数据,你能去做什么,而且这个“做什么”是有效能变成真金白银的收益的。 所以,当我看到Mike Rozlog最新于2014/2/3发布的一篇文章中用到这个标题时,引起了我的兴趣。把文中一些主要观点编译概述如下,供朋友们参考,其中
各位股民朋友大家好,很高兴再次跟大家来解说股市经验。数据统计上显示如今股市上90%的散户都是亏损状态,因为他们都是用散户思维在炒股,散户思维我总结八个字:“追涨杀跌,频繁操作!”,炒股不是盲目跟风,要有自己久经考验的选股技巧和思路才行。
数字化转型进入实质性阶段,企业对于数据的需求也随之加深。然而,一些企业积累了大量数据,却难以深度释放数据价值。
第3章 服务器性能剖析 优化的第一步应该是测量时间花在哪里。 对测试结果统计之后,对结果进行排序,把重要的任务排在前面。 如果优化的成本大于收益,就应该停止优化。 平均值在很多时候都隐藏了我们正在需要关注的地方。 虽然监控程序本身可能会拖慢程序,但是它对优化程序的贡献,是远远大于的其拖累的。 mysql慢查询日志可以帮助我们找到那些查询慢的语句。 利用pt-query-digest分析慢查询报告。 使用SHOW PROFILE 可以详细查看每条语句耗费时间的地方。 导致性能低下的原因有几种:资源被过度使用,
有同学问:用户流失该怎么分析?用户流失率的数据可以算,可算出来以后呢?只看数据似乎完全看不出什么流失原因,只知道用户已经X个月没有来了,也不知道看到这个能干啥。今天系统解答一下。
本民工并非产品经理,仅作为非典型用户,从个人痛点角度提功能建议,想到啥说啥,思考并不成熟,请各位产品经理高抬贵手,别用PRD标准来挑毛病,欢迎交流拍砖。
2019年3月25日 ⋅ 浏览量: 29
本文介绍笔者技术支持中应用多年的Oracle数据库性能问题分析和诊断方法,以及笔者的一些经验分享。
使用Java语言开发应用程序,虽然JVM帮我们进行了GC收集、清除工作;但是使用不当的话,还是会导致某些对象常驻堆空间无法给垃圾收集器清除,导致内存泄露、内存溢出等情况,今天盘点一下在项目中进行内存泄露分析和GC分析的一些常用、好用的工具。
场景描述:人工诊断车辆故障的方法并不少,但流程相对繁琐费时。基于大数据,利用计算机视觉技术以及传感器监测手段,对车辆故障进行诊断,能够减少人工工作时间以及检测准确率。
【0. 前言】 工业4.0趋势下的机器故障诊断,正在向更智能化的预防性维护系统发展:通过构建覆盖设备上各个部件的传感器与通讯网络,几乎所有电动、气动、液压、机械元件的状态数据都能得到实时监控,由此可结合机器学习与大数据分析,再结合日趋完善的故障处理知识库与决策系统,实现对机器异常状态的实时感知,预测出可能的故障隐患点,第一时间通知用户并提供最优化的维护方案。那么,这是否就意味着,经典的基于人的经验的故障诊断,今后就毫无用武之地了呢? 【1.传统故障诊断的价值与局限性】 尽管拥有了越来越强大的诊断工具,人,依旧是当前故障诊断活动中的核心。因为故障诊断其实是一个非常复杂的活动,不单单面向机器,而且面向各种各样不同知识与社会背景的用户。这就要求诊断者不仅拥有丰富的机器故障处理经验,而且需要具备良好的沟通协作与社交能力,因此体现出一定的服务价值。但同时我们也必须承认,人在当前机器故障诊断中的局限性也越来越明显了,因为机器正变得越来越复杂,哪怕是经验再丰富的诊断者,在面对千奇百怪的疑难杂症时,也难免会遇到自身知识技能的盲点。所以很多长期从事现场诊断的工作者都会有相似的体验:当遇到一个前所未见的故障现象,苦思冥想无果,承受着各方的压力,感觉是苦恼的。这个时候,想要化解被动局面就变得难上加难,而想尽快获得支援也不是一件容易的事情,因为首先你要将这个连你自己都没搞清楚是怎么回事的问题,客观的描述出来,让别人充分了解你所处的困境、异常的内容与背景,才有可能引起对方的重视。那么如何突破这些困局?不妨试试结构化思维的方法。 【2.结构化思维有助于解决传统故障诊断遇到的难题】 在传统的基于人的经验的诊断过程中,除了对诊断者经验的过度依赖,还伴随着跳跃性思维所产生的一些不确定性因素。跳跃性思维,有时候能起到剑走偏锋出其不意的神奇效果,帮助人们在故障诊断中走出一条捷径,但是一旦计划落空其后果也是相当尴尬,可能会使诊断活动陷入停滞甚至混乱。当面对现场出现的疑难杂症,能够保持头脑冷静采用结构化思维,相对来说是个更加稳妥的选择。因为这样就能使我们从多个侧面进行思考,深刻分析导致问题出现的原因,系统性制定行动方案,采取性价比最优的手段,使诊断计划得以高效率开展,有助于使问题得到彻底解决,也有助于形成信息全面逻辑清晰的问题调研报告。下面以典型的工厂自动化项目中PROFINET通讯网络问题诊断为示例,推演结构化思维方法论在机器故障诊断活动的应用思路。 【3.1.结构化诊断步骤1:4W1H,充分理解面临的问题】 WHAT:故障的表面现象是什么?例如:用户看到的是某机电设备无法动作、生产线停机,但是更换备件仍不能修复,那就不是头痛医头脚痛医脚那样简单。搞清楚表象背后的本质是什么?例如:借助各种通讯工具(特别是远程访问软件)与现场联系,了解用户曾经做了什么,获取现场设备与控制器状态的照片与录像,获取报警信息与报错代码,如果发现设备本身功能是正常的,而有证据显示控制器曾经丢失与设备的网络连接与数据交换,那么就可以初步确认故障本质其实是现场总线/以太网通讯控制网络方面,或者是机器设备系统集成方面的问题。搞清楚该机器遵循的是什么行业的什么公司的什么标准?例如:某些重大自动化项目,在规划阶段就已经定义了通讯网络的协议与架构,具体到参数设置固件版本等细节都有明文规定,这些都是标准的一部分,事先需要充分了解。 WHEN:什么时候 / 每隔多长时间发生该故障?例如:长时间关机后再上电时 / 每次开机都有 / 周期性可人为重现 / 偶发但可人为重现 / 偶发且无法人为重现(这是最困难的一种情况,往往重启后又正常了,需要一直等到下一次发生类似故障时,保护好现场,做尽可能完整的故障记录表,才有可能进行下一步的原因分析)。 WHERE:故障点具体在哪里?
在市场上,买家和卖家的数量总是相同的;因为有人买,就一定有人卖给他。 无论某人想买多少东西,只要没有卖家愿意提供对应的东西,谈判就不可能进行。
在 .NET Core 3.0 中,我们将引入一套工具,这些工具利用 .NET 运行时中的新功能,使诊断和解决性能问题变得更加容易。
内容来源:2018 年 5 月 20 日,爱可生技术服务总监洪斌在“PHPCon China 2018 技术峰会”进行《MySQL性能诊断方法与实践》演讲分享。IT 大咖说(微信id:itdakashuo)作为独家视频合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
在数字化转型的浪潮中,我们面临着将“线下业务线上化”及实现“业务快速创新迭代”的迫切需求,这也进而要求支撑业务的应用系统更加敏捷、可扩展性更高。
在这个互联网信息大爆炸的时代,企业对IT管理员的要求越来越高,一不小心,各种“密码泄漏事件”、“DDOS攻击事件”就会层出不穷,严重影响企业的发展。如果你不想成为“肉鸡”管理员,那么请干好下面的5项工作:文档化、诊断、限制、清除、补丁更新。
《汽车黑客手册》带你了解如何黑掉一台汽车。我们先来简单介绍下有关汽车安全的策略,然后深入研究如何检查车辆是否安全,以及如何在复杂的硬件系统中找到漏洞。
“ B端产品使用对象是企业或组织。主要帮助企业或组织通过协同办公,解决某类经营管理问题,承担着为企业或组织提高收入、提升效率、降低成本、控制风险等任务。B端产品的设计可以分为整体设计和细节设计。”
今天谈下业务系统性能问题分析诊断和性能优化方面的内容。这篇文章重点还是谈已经上线的业务系统后续出现性能问题后的问题诊断和优化重点。
我们首先来分析下如果一个业务系统上线前没有性能问题,而在上线后出现了比较严重的性能问题,那么实际上潜在的场景主要来自于以下几个方面。
以及其他无数个争论不休的问题。这些问题困扰了广大程序员不知道多久,让多少个程序员吵得不可开交、头破血流。
诊断业务问题,是很多企业对数据分析师的基础要求,也是数据分析驱动业务的三大基础方法之一。在数据分析方法里,业务问题诊断,是典型的“一看就会,一做就错”。
Roslyn 是 .NET 编译器平台,即使在运行代码之前,它也能帮助您捕获 Bug。例如内置于 Visual Studio 中的Roslyn 拼写检查分析器。
摘要:分布式数据库市场发展迅速,TDSQL、GuassDB、OceanBase、GoldenDB、TiDB 等各类分布式数据库产品纷纷涌现,尤其在金融行业的落地越来越多。提高分布式数据库的可观测性,提升用户对产品稳定性、可靠性的信心,是金融核心业务云原生化的重要保障。DeepFlow 通过 eBPF 技术零侵扰实现的全景图、分布式追踪和持续剖析等能力为分布式数据库的可观测性建设提供了开创性的新思路。本篇文章以某国有银行分布式核心交易系统为例,介绍 DeepFlow 如何实现 TDSQL 的全链路可观测性,分享如何在客户实践中通过应用、网络、数据库的全栈、全链路统一观测,真实做到 2 至 3 步操作、5 分钟以内的业务异常定界定位。
网络故障排除对于网络技术专家和网络工程师是颇具挑战的工作。每当添加新的设备或网络发生变更时,新的问题就会出现,而且很难确定问题出在哪里。每一位网络工程师或专家都有自己的经验和必备工具,能让他们快速定位网络故障。以下的这些工具,是否是你的工具箱中的选项。
对于旅游或者探亲来说,买机票的一个最基本的问题是什么时候能买到最便宜的机票?提前一个月还是一周?网络上各种旅游“业内人士”也说提前一个月可能买到最便宜的机票,有些又说提前2个星期能买到最便宜的机票,事实真的如此么?为了解密机票的定价策略,本文数据侠做了一个长达一年多的数据收集,通过分析350亿机票价格数据,告诉你机票的各种秘密。
对于业务系统的性能优化,除了上面谈到的标准分析流程和分析要素外,再谈下其它一些性能问题引发的关键思考。
前端是建立网站必备的工具,前端是指HTML,CSS、JavaScript。统称前端三件套,这通常是为了设计用户UI,同时也可以使用纯HTML或纯JS来搭建前端。
我是一个数据从业者,很早以前就想把自己在工作和学习中的心得做个总结,一方面是对自己过往经历的一个总结和回顾;
COVID-19冠状病毒正在全球迅速蔓延,对社区构成威胁,令金融市场感到恐慌,并在许多情况下迫使国家流行病应对小组迅速更新和实施多年前制定的计划。当这些研究人员竞相将当今的技术应用于检测和对抗病毒时,许多人都在讨论如何——甚至是实地测试——可以用来缓解这场全球危机的人工智能策略。
本文主要讲述了如何快速提升测试分析能力,分别从需求分析、测试策略、测试用例设计、测试环境搭建、测试执行、缺陷管理、持续集成、代码审查、测试工具、团队协作、个人能力提升等方面给出了实用的建议和方法。
相信朋友对SQL Server性能调优相关的知识或多或少都有一些了解。虽然说现在NOSQL相关的技术非常的火热,但是RMDB(关系型数据库)与NOSQL是并存的,并且适用在各种的项目中。在一般的企业级开发中,主要还是RMDB占据主导地位。并且在互联网项目中,也不是摒弃了RMDB,例如MySQL就在很多的互联网应用中发挥着作用。所以,对数据库的调优是个值得深入学习的课题。本系列文章,主要讲述与SQL Server相关的调优知识,希望能够为朋友们带来一些帮助。 本篇提纲如下: 传统SQL Server调优方式的
在Java开发中,性能优化是提升应用效率的关键步骤。本文将介绍两款常用的Java性能分析工具——JProfiler和VisualVM,以及它们如何帮助我们识别并解决性能问题。
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