提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...三维排列组合还不够，防守方视角还可以再交叉一个事前事中事后的时间维度，所以做的事情又可细分为：普通员工误用数据的事前检测、事中感知、事后溯源三个点，每一个点都是独一无二有自己定位的点，简称“不卷点”。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
好的中台的关键词有哪些呢？ 想做中台，首先要考虑的是通过中台解决什么问题，这个比中台是什么更重要，也就是说why比what更重要。 中台解决什么问题？...对于核心业务来说，可以让核心业务快速支持新的行业需求，且复用成熟的行业解决方案。 简单来说就是快，快速支持新业务，手段是通过复用老业务已有沉淀能力，实现新业务的快。 中台是什么？...中台不仅仅是一个技术问题，更是一个方法论问题。 涵盖了组织协作、需求分析、战略落地等相关内容。 在协作上，有一套能力接入标准。 在技术上，有一套运作机制，集中配置，分布式执行的控制台。...如何搭建中台？ 可以将中台和数字化转型放在一起考虑，某种程度上来说，中台是企业架构方法论的一种具体实现。 需要考虑业务价值链，考虑价值链上的业务流程的串联和衔接。...落地中台，在技术层面可以抽象成几方面。 包括业务身份、端组件的再组织、流程与流程承接领域、可视化&可配置、底层通用中间件能力。 领域抽象与领域建模，在中台建设初期非常重要。
Hello，大家好，今天给大家分享一个大数据里面很火的技术——Kafka，Kafka 是一个分布式的消息系统，其高性能在圈内很出名。...网上也有不少的文章分析 Kafka 的性能为什么那么好，但是我感觉很多文章都没说到点上，所以今天借着这个机会跟大家交流一下 kafka 的性能为什么那么好？...我们看到这种设计就是将所有的事件处理都在同一个线程中完成。这样的设计适合用在客户端这种并发比较小的场景。...当请求处理完了以后 handler Pool 中的线程注册 OP_WRITER 事件，实现往客户端发送响应的功能。 通过这种设计就解决了性能瓶颈的问题，但是如果突然发生了大量的网络 I/O。...03 / 零拷贝 接下来消费者读取数据的流程用的是零拷贝技术，我们先看一下如下是非零拷贝的流程： （1）操作系统将数据从磁盘文件中读取到内核空间的页面缓存； （2）应用程序将数据从内核空间读入用户空间缓冲区
好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...人是最善于学习的动物，完全可以将既有文献中不同时期研究工作的想法作为学习对象，通过了解它们提出后对学科发展的影响——具体体现在论文引用、学术评价情况等各方面——建立对研究想法好与不好的评价模型。...正如武侠中的最高境界是无招胜有招，好的研究想法并不拘泥于以上的路径，很多时候是在研究者对研究问题深刻认知的基础上，综合丰富的研究阅历和聪明才智产生”顿悟“的结果。...所以不如提前考虑，哪些问题是纯数据驱动技术无法解决的。NLP和AI中的困难任务，如常识和知识推理，复杂语境和跨模态理解，可解释智能，都还没有可行的解决方案，我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。
网上也有不少的文章分析 Kafka 的性能为什么那么好，但是我感觉很多文章都没说到点上，所以今天借着这个机会跟大家交流一下 kafka 的性能为什么那么好？...我们看到这种设计就是将所有的事件处理都在同一个线程中完成。这样的设计适合用在客户端这种并发比较小的场景。...当请求处理完了以后 handler Pool 中的线程注册 OP_WRITER 事件，实现往客户端发送响应的功能。通过这种设计就解决了性能瓶颈的问题，但是如果突然发生了大量的网络 I/O。...03 / 零拷贝接下来消费者读取数据的流程用的是零拷贝技术，我们先看一下如下是非零拷贝的流程： （1）操作系统将数据从磁盘文件中读取到内核空间的页面缓存； （2）应用程序将数据从内核空间读入用户空间缓冲区...图9 零拷贝流程.jpg 优秀设计之批处理 在 kafka-0.8 版本的设计中，生产者往服务端发送数据，是一条发送一次，这样吞吐量低，后来的版本里面加了缓冲区和批量提交的概念，一下子吞吐量提高了很多
近日，宜信科技中心 AI 中台团队负责人王东在一篇技术专访中，从大数据和 AI 赋能金融业务的角度，分享了中台、大数据、AI 等软件研发趋势为业务赋能的经验与思路。...4、据悉，宜信的智能聊天机器人平台是基于 AI 中台研发的，那么 AI 中台为智能聊天机器人平台的研发提供了哪些优势呢？相比 AI 中台建设之前，有哪些地方得到了改善？...5、现在，越来越多的人提到数据中台需要向 AI 中台演进，您对此怎么看？宜信的数据中台和 AI 中台之间是什么样的关系？二者之间是如何支持协作的？...数据中台和 AI 中台两者是相互依存，承前启后的关系。...数据中台和 AI 中台两者都对外提供服务，只是侧重点不同：数据中台提供各种数据服务（BI 报表应用、数据探索等），AI 中台提供各种智能服务（模型预测、智能推荐等）； AI 中台依托数据中台提供的数据能力和工具集
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，像上文提到业务中台、数据中台、搜索中台、移动中台，哪些才是中台，哪些是蹭热点的？...中台与前台的划分原则是什么？ 中台化与平台化的区别是什么？ 中台化和服务化的区别是什么？ 中台该怎么建设？...企业的能力可能包含多个维度，常见的例如计算能力，技术能力，业务能力，数据能力，AI能力，运营能力，研发能力……其中大部分的能力还可以继续细化和二次展开，从而形成一张多维度的企业能力网。...另一方面就是通过对于中台能力的SaaS化包装，减少前台团队发现中台能力和使用中台能力的阻力，甚至通过自助式（Self-Service）的方式快速定位和使用中台能力。...，区分开了单系统的服务化与微服务； 「能力」定义了中台的主要承载对象，能力的抽象解释了各种各样中台的存在； 「复用」定义了中台的核心价值，传统的平台化对于易复用性并没有给予足够的关注，中台的提出和兴起，
好未来数据中台 Node.js BFF实践系列文章列表： 基础篇 实战篇（TODO） 进阶篇（TODO） 好未来数据中台的Node.js中间层从7月份开始讨论可行性，截止到9月已经支持了4个平台，...在现阶段数据中台的服务体系中有两类服务：常规 Java 后端和 T-Service 。...后者是数据中台将 OneService 方法论落地的统一数据服务，即服务于各个前台事业部，也为数据中台内部的各个应用平台提供数据服务。...数据中台有一个统一的用户管理中心提供登录/登出服务，客户端登录后会接收管理中心下发的 JWT，后续业务接口的请求会验证 JWT 的有效性。...数据中台的 Node.js 服务每个 pod 都是单核，没有起多进程，也就没有使用反向代理的必要性，所以最终使用 TCP 探针做存活检测。
5月27日，“CCBN年度创新奖”正式公布，腾讯云智媒体AI中台，荣获CCBN2021产品创新优秀奖！...腾讯云智媒体AI中台，从“媒体+AI”应用的实际需求出发，依托腾讯内部诸多优秀团队的AI技术与最佳实践，包括腾讯云智慧传媒行业、腾讯云AI、腾讯安全天御内容安全团队，以及腾讯优图、腾讯多媒体实验室、微信智聆等...结合在微信看一看、微视、企鹅号、腾讯视频等的互联网媒体AI应用经验，以及在央视频、河南日报、宁夏黄河云融媒体平台的项目沉淀，腾讯云智媒体AI中台聚焦技术与媒体应用场景的结合，贴合媒体业务打造专属算法，并持续迭代升级...为媒体全业务流程打造应用服务，腾讯云智媒体AI中台覆盖多模态内容结构化、智能转码、超分、老片修复、视频质检、智能审核等多维度应用。...| 一张报销单引发的"吐槽大会" | 初音未来、洛天依、镜音......揭秘虚拟歌姬背后的大BOSS | 抠图，令我苦不堪言！ | 戳中打工人的爽点，3步就够了 | AI会是考试作弊的终结者吗？
前段时间一个负责企业数字化建设的CIO朋友找我聊IT规划，谈到他们刚上线的数据中台，从上线一段时间的使用效果来看，感觉并没有取得应有的效果，反而给业务和IT带来很多困扰，增加了不少数据维护工作量，多个系统与中台之间的数据经常出现不一致的情况...我不由感叹说：你们只是上了一套名字叫“**中台管理系统”的系统，并不是真正意义上的中台。 中台是不是伪概念，是不是炒作，我之前在公众号已经说得很明白了。...，那是单机应用系统，上中台只是为了对外宣传的； 不少企业规划中台，第一时间就是考虑选个什么系统，考虑上云，考虑如何去抽数据，搞所谓上中台，技术先行。...不是最先分析搭建中台的性质和必要性，分析数据模型，站在业务的角度分析如何提纯和清洗数据，这也是不少企业上中台的误区。...像上面CIO朋友举的例子，很明显数据中台输出有残缺，没有站在业务的角度去支持业务规则，甚至为了保证业务顺利进行而让用户到中台去手工修改数据，完全就是违背了数据中台的宗旨。
各大公司都在吹捧中台理念。仿佛中台是业务复杂性的救世主。是某些架构师和 PM 的新出路。各种割韭菜的讲中台的课程层出不穷。 当然，吹牛逼的时候大家都是拣好的说，苦逼的东西就只有内部人士知道。...被交接方：这个系统原来的维护团队水平极低，代码就是一堆“垃圾”，他们不想搞了就随便扔给我们？凭什么啊？我们又不是接盘侠。 即使贵司运气好，在系统交接过程中没有出现问题，那交接后也不好说。...被交接的系统在交接后往往陷入消极维护状态，这时候前台业务接入中台会比以往更加困难，这种困难使前台业务的不满积累到一定程度之后，会再次催生前台部门重新造一套新的自己的中台，而部分或全部放弃原来的中台。...纵使其成功的原因中，中台的强大、便捷是重要原因。 这会导致什么问题呢？没有人愿意接手中台项目，中台项目变成烫手的山芋。大佬无法在中台项目上获得红利，小弟们没法在中台项目上获得利益。...结语 经常有小伙伴说，国内某公司中台非常好，大家都在学。嗯，我倒是想问问了，如果真的做的好，某公司旗下的金融公司和电商公司还会需要两套完全一样的基础架构，和好几朵云？
更大的格局，是用一个更庞大的体系，把无数的“杀手级应用”纳入自己的下游，以技术推动产业和世界的变革，在时代齿轮的扭矩中采掘一个数十年难得的机会—— 一个用 AI 操作系统改变世界的机会。...1、人机交互每变革一次， 就诞生一个万亿美元规模的机会 在过去一年间，与诸多 AI 业内精英交流的过程中，AI 科技评论总能听到一个声音： 人机交互，才是让一家超级科技公司诞生的“金钥匙”。...，云计算应运而生，人类也不再满足同时与一台机器“对话”，而是要按需与多台机器形成的“集群”协作，把人机交互又推上了一个等级； 而到了今天，AI 大模型的出现，再次给人机交互带来了新机会——以编程为例，程序员不必再从语言学起...抓住了这个机会，苹果做出了第一台个人电脑，后又在移动互联网时代引领风潮；微软做出了第一个可视化的操作系统，又利用办公软件奠定了今天的办公流；而在云业务的加持下，亚马逊在二级市场20年来狂涨近300倍，从一家电商平台起家...这条路，如同《论语》中说的“譬如北辰，居其所，而众星共之。”用更好的生态，将产业链路中的每一环都围绕在 AI 操作系统的身旁，进而创造一个以 AI 为轴的更广阔的生态系统。
一、数据建设中出现的问题 在企业数据建设过程中，都离不开大数据平台建设，大数据平台建设涉及数据采集、数据存储、数据仓库构建、数据处理分析、数据挖掘机数据可视化等等一系列流程。...数据的取数效率低下 在数据建设过程中有一些指标可能在构建数据应用体系下没有及时的统计在数据集市中，就造成了运营、数据分析这些非技术人员需要给技术人员提临时性的数据分析需求，这个过程中来来回回沟通加上调试...二、为什么要构建数据中台 以上我们分析了数据建设中出现的各种问题，那么为什么出现这些问题呢？...表中数据多久之前的数据可以被删除？由于对数据管理能力缺失导致一系列不可预估的问题。...解决以上三个方面问题关键就是需要一套机制，通过这套机制整合企业数据，规范、快速的形成数据服务能力，为企业经营决策、精细化运营提供支撑，这套机制就是数据中台。 三、思维导图总结
数据中台出现的背景一、数据建设中出现的问题在企业数据建设过程中，都离不开大数据平台建设，大数据平台建设涉及数据采集、数据存储、数据仓库构建、数据处理分析、数据挖掘机数据可视化等等一系列流程。...数据的取数效率低下在数据建设过程中有一些指标可能在构建数据应用体系下没有及时的统计在数据集市中，就造成了运营、数据分析这些非技术人员需要给技术人员提临时性的数据分析需求，这个过程中来来回回沟通加上调试，...二、为什么要构建数据中台以上我们分析了数据建设中出现的各种问题，那么为什么出现这些问题呢？...表中数据多久之前的数据可以被删除？由于对数据管理能力缺失导致一系列不可预估的问题。...解决以上三个方面问题关键就是需要一套机制，通过这套机制整合企业数据，规范、快速的形成数据服务能力，为企业经营决策、精细化运营提供支撑，这套机制就是数据中台。三、思维导图总结图片
本次升级的媒体AI中台3.0，基于腾讯云TI平台的大模型能力，可以帮助传媒客户有效提高内容搜索的准确性、内容生产的质量和速度、内容分发的实际效果，不断扩大行业想象空间，成为更加智能化的融媒生产力加速器。...另外，为了提升标签的准确度，弥补公开数据集和标签体系无法适配传媒行业需求的不足，媒体AI中台还结合传媒行业需要，重新构建了细分场景的标签体系，包括新闻、综艺、融媒体、影视剧等，关注各场景中应用价值最大的标签...同时，3.0版媒体AI中台，还支持更多智能功能，包括智能标题和智能摘要生成等。不断发展的AI大模型能力为传媒行业带来了巨大的想象空间，不断提升行业生产效率。...目前，媒体AI中台已经服务央视、北京电视台、深圳电视台等超过20+客户，譬如与央视共建人工智能开放平台，打磨更多适合媒体的AI能力，持续致力于内容的生产、管理、分发、运营等业务场景，为传媒人打造专属的AI...腾讯云智能媒体AI中台入选2022中国AI最具创新价值落地案例
企业数字化转型，数据中台确实是数字化转型的试验田，所以数据中台掀起了一股热潮；但是由于对数据中台建设的认知不够，强调数字化转型，但是忽略了数据中台的价值，以及数字资产的管理、运用等等。...导致数据中台最终是一个技术平台的呈现；价值就无法最大化。本文将从数据中台的价值体现、必备的核心能力来对数据中台建设做一个简短的认知。 数据中台的价值体现 ?...数据中台必备的核心能力 ? 现实中，由于对数据中台的认知不够全面，导致数据中台的落地困难重重，目前数据中台的建设往往是技术组件的堆积，是传统数据仓库的改版。...数据中台建设的核心是数据，数据中台管理的核心也是数据，数据中台应用的核心还是数据。数据对于金融企业如此重要，那么数据中台建设过程中，我们依靠什么样的数据体系来构建我们的数据中台？...前面我们多次提到，数据中台让数据使用更简单，数据中台为业务提供端到端的数据服务。
前言 在《#凯哥讲数据中台#数据中台的使命，愿景和六大核心能力中》，我提到，数据中台的愿景是"打造数据驱动的智能企业"。...本文分两个部分： 上部 一、Netflix：业务转型的奇迹 二、数据驱动的数字化转型 下部 三、Netflix的数据中台 ?...以上这么多角色，都统一在一个大数据门户上协作，从而保证了数据同源，保证大家的认知，背景的一致性，从而保证数据产品的准确性，这样的效率是很高的。这和我们所提倡的企业级数据中台的概念有异曲同工的感觉。...对于每一个产品经理，运营人员来说，他们是能够掌握所有的用户及反馈数据的，哪些电影被哪些用户浏览了，是否打开，打开后是否快进，在哪里停下来了，哪里反复收看，在哪里用户失去了兴趣，在哪里用户又关掉了，这些数据结合用户的一些相关信息...请期待第三部分《Netflix的数据中台》 欢迎转载，但是请注明出处，谢谢。
引言该项目由PauIX老师主讲，项目内容涉及人脸识别原理及Retinaface实战、动态人脸识别整体流程实战、AI视觉软件中台人脸识别实战等。...开始课程之前，需要准备一台安卓系统的手机，手机中安装AidLux软件，一般手机的应用市场就有，本次课程需要使用为面向开发者的内测版本AidLux 1.4beta，下载链接如下：下载链接http://Aidlux123...图片**华勤AI中台的使用**首先打开手机端的AidLux，然后点击应用中心，在应用中心里下载安装aid-IVS软件，安装后才能在进入AI中台。...图片之后再重新打开一个网页，将8000端口改为8088即可打开中台：图片笔者录制了一份AI中台部署人脸识别算法的操作视频，按照训练营课程内容模拟动态人脸识别全流程，尝试在AI技术中台系统中加载自己的视频流...学习心得笔者最近也在尝试做人脸识别算法，通过AidLux动态人脸识别AI实战训练营的学习，对于人脸识别算法在AidLux平台和AI中台的部署应用有了新的认识，从中受益良多，在此感谢成都阿加犀公司和华勤公司提供的学习平台
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