5月8日，腾讯云联合鹏华基金共同对外宣布，通过双方技术团队以及战略合作伙伴华云中盛共同努力，腾讯云大数据套件TBDS日前已经正式在鹏华基金大数据核心系统落地应用，实现对原有大数据TA（Transfer Agent，过户代理）和营销数据中心的国产化替换。
近日，2022年中国信通院ICT深度观察报告会“城市数字化转型分论坛”在中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）隆重召开。 在本次论坛，共发布了十二大典型实践案例和二十大最具潜力案例，其中，由腾讯云提供技术支持的广州“穗智管”城市运行管理中枢项目荣获2021年度全国数字孪生城市典型案例。中国信通院副院长胡坚波、规划所所长徐志发和规划所总工程师高艳丽为案例申报单位（腾讯云计算(北京)有限责任公司）颁发证书。 2021年全国数字孪生城市十二大典型实践案例 2021年全国数字孪生城市二十大潜力案例 202
10月15日-16日，2020亿邦未来零售大会在上海举行。本届大会以“确定性”为主题，聚焦零售行业新流量变革与新消费展开深度探讨。
10000元能买多少份基金，看起来是一道简单的数学问题，实则是一道复杂的IT难题。
2017年10月31至11月3日，由微软举办的Tech Summit 2017技术暨生态大会将在北京盛大举办，要在北京连开四天。今年的技术大会看头十足，不仅有大咖级人物带来十二大主题课程，更有三天四场的主题之夜。微软技术大会最早是由微软技术教育大会TechED演变而来。从今年“智 · 远”的主题、百余场主题课程以及四场主题之夜来看，今年的技术大会看头十足，不仅有大咖级人物带来十二大主题课程，更有三天四场的主题之夜。微软每一次技术更迭也被视为下一次技术革命的风向标，无论炫目的AR技术，还是前沿的认知技术和人工
年底新鲜事不多。各种盘点，各种总结，各种十大，多得看不完。今天对各种总结进行了一个总结。2012年的互联网：移动、云和大数据。 1、TECH2IPO年终策划：2012年，全球八大科技公司年度盘点 我们一起看看媒体对8大科技公司的很有意思的点评。 Google得分8.7最高，因为掌握了移动互联网，不过Google及拉里佩奇仍然有提升空间； APPLE这个昔日优等生则只有7.9分，帮主走了，今年的几款产品的表现大家也看到了。不过年底推出MINI供不应求也算加分； 微软刚刚及格，企业市场被Google火烧后
10月15日-16日，2020亿邦未来零售大会在上海举行。本届大会以“确定性”为主题，聚焦零售行业新流量变革与新消费展开深度探讨。 （2020亿邦未来零售大会） 会上亿邦动力网发布了《2020中国零售品牌数字化转型白皮书》（以下简称《白皮书》），对中国零售品牌的数字化转型进行了全方位的研究和展示，其中腾讯安全天御的智能营销风控方案作为典型实例被重点推荐。 （《2020中国零售品牌数字化转型白皮书》） 亿邦动力网是我国影响力最大的电子商务专业媒体，而亿邦动力研究院则是我国知名电商研究智库机构。亿
说到大数据处理可能大家都不会陌生，这是近年来非常火热的话题，各行各业都想借助大数据为自己助力，有了这个工具，就好像在飞机上看农田一般清晰，一目了然，也也就是业内人士常说的大数据提供了一个------上帝视角
今天带来的是活动营销系统下的第一个独立子系统通用抽奖工具的介绍，本篇文章主要分为如下4部分：
原ZLJ卖场的压测流程，是依托于阿里云PTS工具，团队自身缺乏性能测试能力自建，缺少性能分析和数据沉淀，测试场景单一，只有单接口和多接口压测，缺少场景和链路压测，不能相对合理的评估系统性能承载能力，机器扩容只凭借经验进行增加调整，缺乏评估依据。
摘要总结：近日，数据中心联盟组织的第五批大数据产品评测结果出炉，腾讯云大数据平台在多项评测中表现优异，获得多个奖项。腾讯云大数据资深架构师于涛在演讲中介绍了腾讯云大数据产品能力，并分享了腾讯云在大数据领域的实践经验和技术积累。
还不更新❓❓❓来啦～ Skr Shop年底第二弹《营销体系》第二篇《通用抽奖工具之需求分析》～
AI科技评论按：在贵州举办的2019年数博会吸引了国内外各界目光，围绕大数据最新技术创新与成就，诸多学界、产业界、政界人士纷纷参与交流。在5月25日的“5G+大数据推动智慧社会数字化转型论坛”上，中科院院士梅宏发表了精彩演讲，重点谈到了大数据对计算体系带来的挑战以及应对之法。
近日，工信部指导下的数据中心联盟公布第五批大数据产品评测结果，通过评测的产品包括16家大数据供应商的17款大数据产品，覆盖一线云厂商和传统大数据平台供应商。腾讯云大数据平台在SQL、NoSQL和机器学习三方面取得优异成绩，其中NoSQL测试成绩在17款产品中排名第2名。腾讯云大数据平台源自亿万级数据资产，在数据接入、数据处理、数据存储、数据分析等方面积累了丰富的实战经验。
2020年，Gartner发布《2021年重要战略技术趋势》，认为AI工程化（AI Engineering）将是“需要深挖的趋势”，到了2021年年底，在Gartner的《2022年十二大重要战略技术趋势》中，AI工程化又被进一步明确为未来三到五年“企业数字业务创新的加速器”；
技术发展是一个持续叠进的过程，AI 也是如此。 经历过去 70 年的“三起两落”，近年来，人工智能行业迈进深水期，分工细化，产业落地成为主旋律，AI 与各个场景的交叉、对话不断在发生。 对不少企业而言，以前谈AI 落地，想要做一个应用，得从算法开始开发，其需要肩负的成本和代价，成为绑住他们脚步的红线。要推动AI 加速实现更广泛、更优质的落地，生产力的解放是发展的关键，抛去以往的“手工作坊”，由手工到工程化量产，从作坊到工厂到全产业链，AI 工程化也成为落地的新方向。 具体的领域，也意味着多且复杂的需求。AI
美国麻省理工学院（MIT）一直是机器人科技研究的先驱，这个实验室曾研究出猎豹、Atlas等轰动世界的军事机器人。那么，随着DeepMind AlphaGo、Atlas等前沿人工智能技术的发展，机器人领
听说最近《长安十二时辰》比较火，于是趁着一个周末赶紧补一补剧。相信很多人都对其中的"大案牍术"比较感兴趣，靖安司说"大案牍术"选中了张小敬。
导读：听说最近《长安十二时辰》比较火，于是趁着一个周末赶紧补一补剧。相信很多人都对其中的"大案牍术"比较感兴趣。
提起大数据处理引擎，很多人会想到Hadoop或Spark，而在2019年，如果你身处大数据行业却没听说过Flink，那你很可能OUT了！Flink是大数据界冉冉升起的新星，是继Hadoop和Spark之后的新一代大数据处理引擎。2019年初，阿里巴巴以1.033亿美元的价格收购了总部位于德国柏林的初创公司Data Artisans，Data Artisans的核心产品是正是Flink。
在很多实时数据处理的场景中，都需要用到流式处理（Stream Process）框架，Spark也包含了两个完整的流式处理框架Spark Streaming和Structured Streaming（Spark 2.0出现），先阐述流式处理框架，之后介绍Spark Streaming框架使用。
目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？
大数据能够在国内得到快速发展，甚至是国家层面的支持，最为重要的一点就是我们纯国产大数据处理技术的突破以及跨越式发展。在互联网深刻改变我们的生活、工作方式的当下，数据就成为了最为重要的资料。尤其是数据安全问题就更为突出，前阶段的Facebook用户数据泄漏所引发产生的一系列问题，就充分的说明了数据安全问题的严重性。大数据发展的必然趋势就是将会深刻改变我们的工作和生活方式，无论是企业还是个人也都必然会成为其中的一个“数据”。选择什么样的大数据处理，不仅仅考虑是简单、易用，更重要的是能够确保数据的安全！
疫情，就像是我们心中的梦魇，让人心生恐惧而又挥之不去。 Omicron挟持了大多数人的正常生活，我们每个人都被迫生活在这“灰蒙蒙”的年代。在这个如此特殊的时期，疫情早日结束似乎已经成为了我们内心最大的期盼。 疫情期间，绝大多数行业的发展都不景气，有的人遭遇了裁员与失业，有的人选择了躺平与迷失。我选择了对自己来讲更有意义的事。 最近，我学习了贪心学院特别打造的《名企商业实战分析课程》，学习体验非常不错。借此机会，真诚为大家推荐这一门宝藏课程。 该课程是专为在校学生、0~3年职场新人量身定制的，主打名企项目实战
前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据
以下文章来源于InfoQ数字化经纬 ，作者InfoQ团队 策划 | 极客邦科技双数研究院 编辑 | 高玉娴、罗燕珊 特别支持 | 极客时间企业版 数字化转型的热浪此起彼伏，身处其中，如若不能保持清醒、明晰自己的方向和目的地，就容易被冲昏头脑，最终随波逐流。所以，InfoQ 数字化编辑团队特意为大家整理了 20 篇企业数字化转型最值得阅读的文章，其中有不少醍醐灌顶的观点，正本清源的思路，也有很多具有标杆参照意义的实践案例。 关于数字化转型的各种问题，无论是认知上的、组织架构上的、技术方面的还是落地
8月22日，杭州沃趣科技股份有限公司（以下简称：沃趣科技）与上海伟仕佳杰科技有限公司（以下简称：伟仕佳杰）签署战略合作协议。沃趣科技创始人&CEO 陈栋、伟仕佳杰（中国）副总裁 王强代表签约，沃趣科技联合创始人&COO 李建辉等出席了本次会议。
大数据技术的应用正在潜移默化改变着我们的日常生活习惯和工作方式，很多看起来有点“不可思议”的事情也渐渐被我们“习以为常”。大数据可能在国内的起步较晚，但我们可能却是对大数据应用最好的了代表了。前些时候有分享了一个大数据技术在智慧人社上面的应用案例，最近也一直看一些人力资源方面大数据解决方案的案例，比较集中的都是围绕智慧人社的。
大数据服务能力其实是一个相对于大数据产品能力的概念。从企业实际建设大数据项目的角度来说，多数情况下简单地购买一些大数据产品并不能满足实际需求，往往需要供应商提供一定的服务来完成项目的建设。具体来说，大数据项目前期的规划、咨询、设计，实施阶段大数据平台等产品的部署以及定制化开发，进一步对已有数据的迁移、集成、整合以及在此基础上进行的数据治理，接下来的持续运维运营和迭代优化，结合业务进行的一些应用开发等，这些围绕数据开展的一系列工作都属于大数据服务的范畴。供应商向客户提供这些服务的水平就是我们提到的大数据服务能力。
Spark核心技术与高级应用 第4章 编程模型 不自见，故明；不自是，故彰；不自伐，故有功；不自矜，故能长。 ——《道德经》第二十二章 在面对自我的问题上，不自我表扬，反能显明；不自以为是，反能彰显；不自我夸耀，反能见功；不自我矜恃，反能长久。 与许多专有的大数据处理平台不同，基于Spark的大数据处理平台，建立在统一抽象的RDD之上，这是Spark这朵小火花让人着迷的地方，也是学习Spark编程模型的瓶颈所在，充满了很深的理论和工程背景。 本章重点讲解Spark编程模型的最主要抽象，第一个抽象是RDD（
在昨天（4月24日）的百度技术开放日上，李彦宏现身并推出了百度大数据引擎。这在百度，表明对相关产品最高的重视了。 这个发布是什么意思呢？简单地讲，大数据引擎将百度在大数据的数据、能力和技术开放给行业，行业可以近身距离甚远的大数据盛宴，百度则寻到了一个新的增长点。 大数据引擎三件套 百度大数据引擎一共分三个部分。 开放云：百度的大规模分布式计算和超大规模存储云。过去的百度云主要面向开发者，大数据引擎的开放云则是面向有大数据存储和处理需求的“大开发者”。 百度的开放云拥有超过1.2万台的单集群，超过阿里飞天计
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 杨丽 近日，国外著名投资机构First Mark的创始人Mark Turck再次公布了2017年大数据产业生态全景图（Big Data Landscape
在大数据处理领域，选择合适的大数据平台是确保数据处理效率和性能的关键。Hadoop、Spark和Flink是三个备受关注的大数据处理框架，本文将深入比较它们的优缺点，并为读者提供在不同场景下的选择建议。
本文介绍了开放技术平台服务商如何助力企业互联网转型，通过提供开放的技术平台、基础服务、数据服务、业务接口等，帮助企业快速实现互联网化的业务创新。同时，总结了腾讯云开放技术平台在金融、零售、物流、旅游、教育等多个行业的应用案例。
5月26日，由工业和信息化部、国家发展和改革委员会、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府主办，国家工业信息安全发展研究中心承办的《大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书》发布会暨数博会“十佳大数据案例”揭晓活动在2019中国国际大数据产业博览会上成功举办。 2019年数博会案例评选，是有史以来参与厂家最多，条件最苛刻的。专家评审团透露，为贯彻落实国家大数据战略，全面掌握我国大数据产业发展和应用情况，本次大数据案例评选成立了专家评审团，制定案例应用需求、产品架构、关键技术、应用效果和企业综合实力五
IDC公司最近指出，支持公共云和混合云环境的服务是热门市场项目。围绕云采用的托管和专业服务支出上是云计算市场中的第二大机会，占到2016年和2021年所有云计算相关支出的31%。
MATLAB 是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域的软件。它具有独特的功能，如开发和调试脚本、可视化设计和数据管理等。在本文中，我们将举例说明 MATLAB 的几个独特功能，并介绍其在实际应用中的价值。
阶段一、大数据、云计算 - Hadoop大数据开发技术 课程一、大数据运维之Linux基础 本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等众多课程。因为企业 中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。 image.png 课程二、大数据开发核心技术 - Hadoop 2.x从入门到精通 本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，无论是Hive
微信后台回复：“框架”，获取高清图片 前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且
<数据猿导读> 日本东芝集团开发最新数据处理技术，将应用于深度学习；西部首个知识产权大数据平台落户四川，解决专利申请难题；黑龙江将建对俄大数据中心……以下为您奉上更多大数据热点事件 来源：数据猿 作
数据猿导读 24亿美元收购Lifelock，赛门铁克要将业务侧重于数据安全服务；专利大数据服务商PatSnap智慧芽完成C轮融资，红杉资本领投；百度地图综合交通出行大数据开放云平台——“出行云”正式上
由Hortonworks、Mirantis、RedHat联合发起的开源项目Sahara3月19日正式从OpenStack孵化项目中毕业，成为其核心项目。该项目旨在为OpenStack用户提供一种简单、快捷地部署以及管理Hadoop集群的方案，作为云计算和大数据的桥梁之一，Sahara将会推动OpenStack云平台和Hadoop的整合，下面看OpenStack中国社区王后明的这篇文章给我们带来详细介绍。 以下为原文： OpenStack Sahara（旧称：Savanna）项目的负责人Serge
大数据，big data，《大数据》一书对大数据这么定义，大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
从1936年的图灵机的发明到1945年冯.诺依曼机的出现，这些都是计算机发展的基石，甚至于往后各种大型计算机、小型计算机的诞生，严格意义上来说，这都不是IT。真正IT技术的开始应该是万维网的发明，这标志着信息进入了互联的时代。 国内互联网技术的发展比国外稍微的晚了那么几年，但其发展势头远不是其他国家能比的，97年的时候只有60万网民，而现在已经超过了6亿，其增长速度可见一斑。 可以说，如今互联网已经影响到了人们衣食住行甚至是政务等方方面面。 这是一个IT时代！ 对于这个定论，或许大部分人都不会反对。但是
要理解大数据这一概念，首先要从”大”入手，”大”是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。 大数据特点 第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别； 第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等； 第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两
要实现高效的大数据机器学习，需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来，大数据浪潮的兴起，推动了大数据机器学习的迅猛发展，使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统；在此基础上，进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus（大章鱼）。 关键词：大数据；机器学
在互联网的世界中数据都是以TB、PB的数量级来增加的，特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够，更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘，更甚者还要实时进行数据分析，学习，如双十一淘宝的交易量的实时展示。 大数据什么叫大？4个特征： 体量化 Volume，就是量大。 多样化 Variety，可能是结构型的数据，也可能是非结构行的文本，图片，视频，语音，日志，邮件等 快速化 Velocity，产生快，处理也需要快。 价值密度低 Value，数据量大，但单个数据没什么意义，需要宏观的统计体现其隐藏的价值。
《中国大数据技术与产业发展报告(2014年)》针对2015年度大数据发展做了十大预测，他们分别是：
“To B，也要贴合业务去做，只有了解和契合用户的需求，才能被客户和市场认可，这样我们就能通过解决业务问题来真正地促进大数据落地。”浦和数据CEO兼创始人张磊表示。
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