你知道么，每当科技分析师煞有介事地探讨‘大数据’，10个里有9个说的都是‘社交网络’中流出的用户行为数据。...如果真能玩儿转这些数据，介些巨无霸SNS就能为用户提供无比贴合的个性化内容，以及无与伦比的综合体验，同时，广告商们还能更精准地定位到那些真正对他们产品感冒的用户。...社交网络发展至今，中国专家很喜欢用‘图谱’形容不同SNS掌握的不同类别的庞大数据网络；听上去颇为高大上不说，还跟‘大数据’与生俱来的‘难以驾驭性’有点相得益彰的效果。...但是成年后的Facebook又有另一番面貌，它现在平均每天处理25亿条内容分享（大概每人两条），它的like（点赞）按钮每天被按下超过27亿次.......专家们更倾向于把今天的Facebook看成一个...从电影制片厂，到唱片公司，再到有线电视台，娱乐产业中的重头参与者们都在目不转睛地盯着这个指南针。每个月，超过10亿个独立用户会造访Youtube，使它成为名符其实的世界第二大社交媒体。
达观数据是为企业提供大数据处理、个性化推荐系统服务的知名公司，在应对海量数据处理时，积累了大量实战经验。...其中达观数据在面对大量的数据交互和消息处理时，使用了称为DPIO的设计思路进行快速、稳定、可靠的消息数据传递机制，本文分享了达观数据在应对大规模消息数据处理时所开发的通讯中间件DPIO的设计思路和处理经验...一、数据通讯进程模型 我们在设计达观数据的消息数据处理机制时，首先充分借鉴了ZeroMQ和ProxyIO的设计思想。...假设：三个proxy server的属于同一epoll thread，且三个proxy server假设都处理能力无限大。...十、 全文总结 达观数据在处理大规模数据方面有多年的技术积累，DPIO是达观在处理大数据通讯时的一些经验，和感兴趣的朋友们分享。未来达观数据将不断分享更多的技术经验，与大家交流与合作。
但是在实际应用中，如何保护数据安全，并高效地处理数据，成为企业面临的一大挑战，而腾讯云旗下的EdgeOne作为领先的边缘计算解决方案提供商，以其卓越的性能和创新的技术，为用户带来了全方位的安全防护与高效数据处理...而且EdgeOne 是一款基于边缘计算的解决方案，它可以帮助企业解决数据安全和数据处理的问题。...EdgeOne 可以将数据处理和存储在边缘设备上，从而减少数据传输的距离，提高数据的处理速度，以及EdgeOne 还提供了全方位的安全防护，可以保护数据免受各种安全威胁。...的安全防护非常强大，它可以保护我的数据免受各种安全威胁，另外EdgeOne 的数据处理速度非常快，它可以帮助我实时处理数据，并做出快速决策。...还有本文通过实践和体验分享，想必大家读完本文对EdgeOne有了更深入的了解，所以说无论是对于寻求全面安全防护的企业，还是追求高效数据处理能力的开发者，Edgeone 都是一款值得信赖的选择，而且无论是初学者还是进阶用户
分享一下自己的见解，简单写写。 对比海外AI独角兽Anthropic旗下claude和国内字节旗下的豆包大模型使用数据，可以找出相关规律。...很大一部分对话 （近 6%） 涉及业务战略和运营 （包括起草专业通信和分析业务数据等任务）。 Claude 的用法因不同国家的语言而异，反映了不同的文化背景和需求。...像日本，本身就是二次元动漫的天堂，有了AI赋能，会迸发出更多的创意。 所以，关注AI出海的朋友们，懂了吧。 豆包家族模型 继大语言模型之后，字节将视觉理解模型价格降低，视觉理解模型也迎来“厘时代”。...这些数据，力证豆包大模型能力之强。 B端，豆包已经与国内汽车、手机、PC终端厂商进行合作，已经覆盖了3亿设备，这些智能终端的大模型调用量半年时间增长100倍！！...然后我们可以看到，国内AI应用场景，在消息处理方面需求特别旺盛，接下来就是客服销售、以及硬件助手等。 比如以下在扣子智能体平台上划分的信息处理类模板，大体聚焦在电商、文旅、写作方面。
我们都是知道，数据库中锁的设计是解决多用户同时访问共享资源时的并发问题。在访问共享资源时，锁定义了用户访问的规则。根据加锁的范围，MySQL 中的锁可大致分成全局锁，表级锁和行锁三类。...因此，修改 global 变量的方式影响面更大，不建议使用。 在异常处理机制上有差异。...元数据锁 与表锁手动加锁不同，元数据锁会自动加上。 为什么要有 MDL？ MDL 保证的就是读写的正确性，比如在查询一个中的数据时，此时另一个线程改变了表结构，查询的结果和表结构不一致肯定不行。...所以在对大表操作时，要非常小心，以免对线上的服务造成影响。但实际上，操作小表时，也可能出问题。假设 t 是小表。按照下图所示，打开四个 session....但在一部分行记录变成0 时，代码需要特殊处理。 总结 本篇文章中，依次介绍了全局锁、表级锁和行锁的概念。
如何分析数据库的大日志文件？...在做数据库维护的时候，经常需要使用数据库日志来排查问题，有时候会遇到日志文件比较大，例如一个历史MySQL的slowlog上TB了，或者MongoDB的log上大几百G，通常这种情况下，我们有下面几个方法来处理日志...01 大日志处理方法 当我们遇到日志文件很大的时候，使用vim打开不可取，打开的时间很慢，而且还有可能打爆服务器内存。...，来对数据库日志进行轮滚，通常，我们的轮滚规则，写在下面这个路径下面。...02 总结 文中我们一共分享了3种处理大的日志文件的做法： 1、tail 或者 head 命令 这种方式的使用场景有限制，只能查看日志首尾的内容。
如此大的用户群体，如此广泛的特性，还要覆盖所有的地理区域，这是一个很复杂的问题。而且，我们的 App 一直在推出新产品，这就要求底层的技术也要有足够的灵活性来支持这种发展。...示例：Thrift 模式中分析事件的标准化定义 发布日志 这些日志通过管道进入 Unified Reporter，这是客户端里的一个框架，用于摄取客户端产生的所有消息。...我们是通过在后台记录服务层的数据来实现的。后台日志记录处理的数据更多，有些是移动端没有的，有些是移动端处理不过来的。由移动端或其他系统发起的每次后端调用都会有数据记录。...图 2 各种离线数据处理场景 让我们考虑一下下面这个问题描述： 1. 快捷乘车改善了乘客体验，促成了更多转化（出行）吗？...在离线建模的表中，测试框架被用于确保数据的正确性、覆盖率以及各表之间的一致性。每次管道运行都会触发配置好的测试，保证产生的任何数据都能满足质量 SLA（服务水平协议）。
获取高质量的初始数据对于那些运用机器学习作为他们业务核心技术的创业公司来说是十分重要的。虽然许多算法和软件工具都是开源和共享的，但是好的数据通常是私人专有而且难以创建的。...因此，拥有一个大型的、特定领域的数据集可以成为竞争优势的重要来源，尤其是如果初创公司能够启动数据网络效应(在这种情况下，更多的用户→更多的数据→更智能的算法→更好的产品→继续带来更多的用户)。...不幸的是，初创公司往往在一开始只有有限的或没有标签的数据，这一情况会阻碍创始人在构建数据驱动的产品方面取得重大进展。...在这两种情况下，创业公司都要支付另外一方来处理为某个目的而生成的数据，然后应用机器学习从该数据中提取新价值。...Radar（使用ESA卫星图像来监测建设项目） 战略＃9：与大企业协作 对于初创企业，数据提供者可能是提供相关数据处理权的大客户。
这说明了队列是可以用来存取消息的 总结: 消息队列指的就是将数据放置到一个队列中, 从队列一端进入, 然后从另一端流出的过程。 二、消息队列的应用场景 ?...- 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使能够将消息从一个 端点传递到另一个端点，kafka 适合离线和在线消息消费。...kafka 消息保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。kafka构建在 zookeeper 同步服务之上。它与 apache 和 spark 非常好的集成，应用于实时流式数据分析。..., 并使他们一标准的合适提供给多个服务器 3) 流式处理 : 流式的处理框架 (spark, storm , flink) 从主题中读取数据 , 对其进行处理 , 并将处理后的结果数据写入新的主题,...来源： https://blog.csdn.net/xiaoweite1/article/details/119272472 “IT大咖说”欢迎广大技术人员投稿，投稿邮箱：aliang@itdks.com
人生苦短，快学Python 请关注系列文章——有用有趣的 Python库！...为了灵活的处理时间，Python中提供了一个非常好用的datetime模块，这个库里面主要有4个常用类，分别为大家先简单介绍一下： ① date类：主要用于处理年、月、日； ② time类：主要用于处理时...、分、秒； ③ datetime类：date类和time类的综合使用，可以处理年、月、日、时、分、秒； ④ timedelta类：主要用于做时间加减的； 下面分别为大家介绍，它们之中一些重要的属性和函数...③ d.isoformat()：返回固定格式如’YYYY-MM-DD’的字符串； ? ④ d.strftime(format)：传入任意格式符，可以输出任意格式的日期表示形式； ?...② 利用date类的对象，配合timedelta，进行时间的加减； ?
虽然许多算法和软件工具都是开源和共享的，但是好的数据通常是私人专有而且难以创建的。...因此，拥有一个大型的、特定领域的数据集可以成为竞争优势的重要来源，尤其是如果初创公司能够启动数据网络效应(在这种情况下，更多的用户→更多的数据→更智能的算法→更好的产品→继续带来更多的用户)。...不幸的是，初创公司往往在一开始只有有限的或没有标签的数据，这一情况会阻碍创始人在构建数据驱动的产品方面取得重大进展。...在这两种情况下，创业公司都要支付另外一方来处理为某个目的而生成的数据，然后应用机器学习从该数据中提取新价值。...（使用ESA卫星图像来监测建设项目） 战略＃9：与大企业协作 对于初创企业，数据提供者可能是提供相关数据处理权的大客户。
数据不平衡是机器学习中一个常见的挑战，其中一个类的数量明显超过其他类，这可能导致有偏见的模型和较差的泛化。有各种Python库来帮助有效地处理不平衡数据。...在本文中，我们将介绍用于处理机器学习中不平衡数据的十大Python库，并为每个库提供代码片段和解释。...1、imbalanced-learn imbalanced-learn是scikit-learn的扩展，提供了各种重新平衡数据集的技术。它提供过采样、欠采样和组合方法。...imblearn.ensemble import RUSBoostClassifier rusboost = RUSBoostClassifier() rusboost.fit(X, y) 总结 处理不平衡数据对于建立准确的机器学习模型至关重要...根据你的数据集和问题，可以选择最合适的方法来有效地平衡数据。
中数据意味着数据体积已经超越单服务器处理的上限，但也无需使用数千台节点组成的集群——通常是TB级，而不是PB级的。这里，我们不妨走进Bloomberg的用例，着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。...通常情况下，数据会被拆分成两个部分：当天数据和历史数据——处理当天数据的系统通常会捕获一天中的所有行为，而处理历史数据的系统需要负责前一段时间所积累的数据。...在过去，统一这两种数据是不可能实现的，因为他们有着不同的性能需求：当天数据的处理系统必须可以承受大量的写入操作，而历史数据处理系统通常是每天一次的批量更新，但是数据体积更大，而且搜索次数也更多。...但是这里仍然存在一个非常大的缺点，在任何给定时间，到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉，故障将会被发现，故障转移会自动的进行。...使用HBase，用户可以在大的Portfolio文件上做拆分，并且分配到集群中的多个主机上进行处理。
下面是用于信息化管理的大数据工具列表： 1.ApacheHive Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop...上大数据文件进行查询和处理等。...5.PentahoBusinessAnalytics 从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理...7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...10.ApacheSpark ApacheSpark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。
下面请看详细介绍： Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。...Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。...Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。...RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。...Pentaho SDK共包含五个部分：Pentaho平台、Pentaho示例数据库、可独立运行的Pentaho平台、Pentaho解决方案示例和一个预先配制好的 Pentaho网络服务器。
大数据处理必备的十大工具 1....Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。...Pentaho Business Analytics 从某种意义上说, Pentaho 与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎，但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理...Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持，同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...Apache Spark Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。
作者有以下三大理由： • 网页数据的量级比公开数据大的多，仅用专有数据模型模型训练不到最佳效果：GPT3 论文中说自己模型参数是175B，使用了大约300B的token数量进行模型训练，但根据scaling...• 专有数据处理起来很麻烦：网页数据有固定的格式，我们可以根据html上面的标签进行处理，而专有数据因为来源很杂，格式不统一等原因，甚至需要一份数据，一种处理方式很费时间。...处理结果 实验&结论 作者主要比的是大模型zero-shot泛化能力。 • 可以看到OSCAR-22.01数据集上训练的模型，zero-shot能力显著低于其他模型，因为其没有去重。...• 在高质量专有数据集上训练多个epoch，并不比在web数据上充分训练一个epoch的效果好。...DeepMind证明了提升模型规模和提升数据质量同样重要，仅仅是大模型也做不好推理任务，但如果数据处理的好的话，模型的推理能力能大幅提升。
虽然许多算法和软件工具都是开源和共享的，但是好的数据通常是私人专有而且难以创建的。...因此，拥有一个大型的、特定领域的数据集可以成为竞争优势的重要来源，尤其是如果初创公司能够启动数据网络效应(在这种情况下，更多的用户→更多的数据→更智能的算法→更好的产品→继续带来更多的用户)。 ?...不幸的是，初创公司往往在一开始只有有限的或没有标签的数据，这一情况会阻碍创始人在构建数据驱动的产品方面取得重大进展。...在这两种情况下，创业公司都要支付另外一方来处理为某个目的而生成的数据，然后应用机器学习从该数据中提取新价值。...（使用ESA卫星图像来监测建设项目） 战略＃9：与大企业协作 对于初创企业，数据提供者可能是提供相关数据处理权的大客户。
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