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大数据之Kafka,到底好在哪里

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完成。这样设计适合用在客户端这种并发比较小场景。...当请求处理完了以后 handler Pool 线程注册 OP_WRITER 事件,实现往客户端发送响应功能。 通过这种设计就解决了性能瓶颈问题,但是如果突然发生了大量网络 I/O。...03 / 零拷贝 接下来消费者读取数据流程用是零拷贝技术,我们先看一下如下是非零拷贝流程: (1)操作系统将数据从磁盘文件读取到内核空间页面缓存; (2)应用程序将数据从内核空间读入用户空间缓冲区...图8 非零拷贝流程 上图我们发现里面会涉及到两次数据拷贝,Kafka 这儿为了提升性能,所以就采用了零拷贝,零拷贝”只用将磁盘文件数据复制到页面缓存中一次,然后将数据从页面缓存直接发送到网络(发送给不同订阅者时...图9 零拷贝流程 优秀设计之批处理 在 kafka-0.8 版本设计,生产者往服务端发送数据,是一条发送一次,这样吞吐量低,后来版本里面加了缓冲区和批量提交概念,一下子吞吐量提高了很多。

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大数据之Kafka,到底好在哪里

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完成。这样设计适合用在客户端这种并发比较小场景。...要解决这个问题,我们对上述架构稍作调整,如下图所示: 图2 Reactor 改进模型.jpg Accept 单独运行在一个线程,这个线程使用 ExecutorService 实现,因为这样的话,当...当请求处理完了以后 handler Pool 线程注册 OP_WRITER 事件,实现往客户端发送响应功能。通过这种设计就解决了性能瓶颈问题,但是如果突然发生了大量网络 I/O。...03 /  零拷贝接下来消费者读取数据流程用是零拷贝技术,我们先看一下如下是非零拷贝流程: (1)操作系统将数据从磁盘文件读取到内核空间页面缓存; (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 版本设计,生产者往服务端发送数据,是一条发送一次,这样吞吐量低,后来版本里面加了缓冲区和批量提交概念,一下子吞吐量提高了很多

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大数据AI演进是大势所趋?

近日,宜信科技中心 AI 团队负责人王东在一篇技术专访,从大数据和 AI 赋能金融业务角度,分享了、大数据、AI 等软件研发趋势为业务赋能经验与思路。...4、据悉,宜信智能聊天机器人平台是基于 AI 研发,那么 AI 为智能聊天机器人平台研发提供了哪些优势呢?相比 AI 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需要向 AI 演进,您对此怎么看?宜信数据AI 之间是什么样关系?二者之间是如何支持协作?...数据AI 两者是相互依存,承前启后关系。...数据AI 两者都对外提供服务,只是侧重点不同:数据提供各种数据服务(BI 报表应用、数据探索等),AI 提供各种智能服务(模型预测、智能推荐等); AI 依托数据提供数据能力和工具集

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域名在哪里比较好 购买域名时候有哪些要注意

域名现在也被列入了一种无形资产,也被国家越来越重视,很多域名都不能随便使用了,那么我们在选择创办网站时候,服务器和域名是必不可少,域名在哪里比较好呢?在购买时候还需要注意哪些事项呢?...域名在哪里比较好 域名在哪里比较好,最好是选择那些大型靠谱交易平台,如果是注册域名的话就去那种大型域名注册商。...当然,在交易时候去专业正规交易平台购买域名,我们权益就会有所保证,而且在后期维护时候他们也会更加地负责。...购买域名时候有哪些要注意 在域名购买之前我们要考虑因素也有很多,首先就是域名长度。...以上就是域名在哪里比较好相关信息,我们在注册或购买域名时候需要注意一些内容,大家如果还有什么疑问的话,也可以上网自行搜索。

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定义 | 白话战略

,像上文提到业务、数据、搜索、移动,哪些才是,哪些是蹭热点?...与前台划分原则是什么? 化与平台化区别是什么? 化和服务化区别是什么? 该怎么建设?...企业能力可能包含多个维度,常见例如计算能力,技术能力,业务能力,数据能力,AI能力,运营能力,研发能力……其中大部分能力还可以继续细化和二次展开,从而形成一张多维度企业能力网。...另一方面就是通过对于能力SaaS化包装,减少前台团队发现能力和使用能力阻力,甚至通过自助式(Self-Service)方式快速定位和使用能力。...,区分开了单系统服务化与微服务; 「能力」定义了主要承载对象,能力抽象解释了各种各样存在; 「复用」定义了核心价值,传统平台化对于易复用性并没有给予足够关注,提出和兴起,

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腾讯云智媒体AI,获奖了!

5月27日,“CCBN年度创新奖”正式公布,腾讯云智媒体AI,荣获CCBN2021产品创新优秀奖!...腾讯云智媒体AI,从“媒体+AI”应用实际需求出发,依托腾讯内部诸多优秀团队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项目沉淀,腾讯云智媒体AI聚焦技术与媒体应用场景结合,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"吐槽大会" | 初音未来、洛天依、镜音......揭秘虚拟歌姬背后大BOSS | 抠图,令我苦不堪言! | 戳打工人爽点,3步就够了 | AI会是考试作弊终结者吗?

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你以为真的是吗?

前段时间一个负责企业数字化建设CIO朋友找我聊IT规划,谈到他们刚上线数据,从上线一段时间使用效果来看,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,多个系统与之间数据经常出现不一致情况...我不由感叹说:你们只是上了一套名字叫“**管理系统”系统,并不是真正意义上是不是伪概念,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,上只是为了对外宣传; 不少企业规划,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,技术先行。...不是最先分析搭建中性质和必要性,分析数据模型,站在业务角度分析如何提纯和清洗数据,这也是不少企业上误区。...像上面CIO朋友举例子,很明显数据输出有残缺,没有站在业务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去手工修改数据,完全就是违背了数据宗旨。

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哪里买域名比较好 在购买域名时候要注意些什么

计算机互联网世界丰富多彩,在互联网领域有很多我们看不见摸不着,但是又的确存在东西,就拿互联网网站域名来讲,这里边就有很多知识,我们在个人做网站时候少不了购买就是域名和服务器,那么一般来讲去哪里买域名更加靠谱呢...去哪里买域名比较好哪里买域名其实现如今我们普通人在购买域名时候,只需要找到靠谱域名交易平台就可以了,一般来讲这些交易平台都是非常正规,选择那些大型可靠平台,在交易之前想清楚自己想要什么,然后联系卖方进行交易就可以了...在购买域名时候要注意些什么 在购买域名时候,其实也是有很多需要注意点。...首先我们一定要清楚我们购买域名地点是哪里,可以通过朋友推荐也可以是自己通过官方渠道购买,千万不要贪图便宜去那些小商家购买,毕竟购买域名不是一次性,它可以用好久,不能贪小便宜而损失了自己,其次在购买域名时候...以上这些就是去哪里买域名以及购买域名时需要注意那些点,其他再有什么不懂地方也都可以上网查询。

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末路

各大公司都在吹捧理念。仿佛是业务复杂性救世主。是某些架构师和 PM 新出路。各种割韭菜课程层出不穷。 当然,吹牛逼时候大家都是拣好说,苦逼东西就只有内部人士知道。...到底靠谱还是不靠谱,只凭各路英雄演讲内容,那看起来是靠谱。 先来看看这些公开观点,再以我(码农桃花源注:资深研发工程师)视角还原“真相。...或者说明需要把所有对数据进行修改逻辑全部收拢到内部,这往往又会产生与与前台业务边界冲突。 难以给出有效边界,就意味着无穷无尽撕逼。这便是很多两难:我接不是,不接也不是。...被交接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会比以往更加困难,这种困难使前台业务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自己,而部分或全部放弃原来。...纵使其成功原因强大、便捷是重要原因。 这会导致什么问题呢?没有人愿意接手中项目,项目变成烫手山芋。大佬无法在项目上获得红利,小弟们没法在项目上获得利益。

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数据建设(一):数据出现背景

​ 一、数据建设中出现问题 在企业数据建设过程,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统计在数据集市,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数据分析需求,这个过程来来回回沟通加上调试...二、为什么要构建数据 以上我们分析了数据建设中出现各种问题,那么为什么出现这些问题呢?...表数据多久之前数据可以被删除?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。 三、思维导图总结 ​ ​

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数据建设(一):数据出现背景

数据出现背景一、数据建设中出现问题在企业数据建设过程,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统计在数据集市,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数据分析需求,这个过程来来回回沟通加上调试,...二、为什么要构建数据以上我们分析了数据建设中出现各种问题,那么为什么出现这些问题呢?...表数据多久之前数据可以被删除?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。三、思维导图总结图片

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腾讯云智能媒体AI3.0 全新升级!

本次升级媒体AI3.0,基于腾讯云TI平台大模型能力,可以帮助传媒客户有效提高内容搜索准确性、内容生产质量和速度、内容分发实际效果,不断扩大行业想象空间,成为更加智能化融媒生产力加速器。...另外,为了提升标签准确度,弥补公开数据集和标签体系无法适配传媒行业需求不足,媒体AI还结合传媒行业需要,重新构建了细分场景标签体系,包括新闻、综艺、融媒体、影视剧等,关注各场景应用价值最大标签...同时,3.0版媒体AI,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AI大模型能力为传媒行业带来了巨大想象空间,不断提升行业生产效率。...目前,媒体AI已经服务央视、北京电视、深圳电视等超过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AI能力,持续致力于内容生产、管理、分发、运营等业务场景,为传媒人打造专属AI...腾讯云智能媒体AI入选2022AI最具创新价值落地案例

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数据建设从数据认知开始

企业数字化转型,数据确实是数字化转型试验田,所以数据掀起了一股热潮;但是由于对数据建设认知不够,强调数字化转型,但是忽略了数据价值,以及数字资产管理、运用等等。...导致数据最终是一个技术平台呈现;价值就无法最大化。本文将从数据价值体现、必备核心能力来对数据建设做一个简短认知。 数据价值体现 ?...数据必备核心能力 ? 现实,由于对数据认知不够全面,导致数据落地困难重重,目前数据建设往往是技术组件堆积,是传统数据仓库改版。...数据建设核心是数据,数据管理核心也是数据,数据应用核心还是数据。数据对于金融企业如此重要,那么数据建设过程,我们依靠什么样数据体系来构建我们数据?...前面我们多次提到,数据让数据使用更简单,数据为业务提供端到端数据服务。

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凯哥讲数据Netflix数据(上)

前言 在《#凯哥讲数据#数据使命,愿景和六大核心能力》,我提到,数据愿景是"打造数据驱动智能企业"。...本文分两个部分: 上部 一、Netflix:业务转型奇迹 二、数据驱动数字化转型 下部 三、Netflix数据 ?...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,保证大家认知,背景一致性,从而保证数据产品准确性,这样效率是很高。这和我们所提倡企业级数据概念有异曲同工感觉。...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,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,这些数据结合用户一些相关信息...请期待第三部分《Netflix数据》 欢迎转载,但是请注明出处,谢谢。

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基于AidLux&AI,轻松落地动态人脸识别AI应用

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视觉软件人脸识别实战等。...开始课程之前,需要准备一安卓系统手机,手机安装AidLux软件,一般手机应用市场就有,本次课程需要使用为面向开发者内测版本AidLux 1.4beta,下载链接如下:下载链接http://Aidlux123...图片**华勤AI使用**首先打开手机端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。...图片之后再重新打开一个网页,将8000端口改为8088即可打开:图片笔者录制了一份AI部署人脸识别算法操作视频,按照训练营课程内容模拟动态人脸识别全流程,尝试在AI技术系统中加载自己视频流...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实战训练营学习,对于人脸识别算法在AidLux平台和AI部署应用有了新认识,从中受益良多,在此感谢成都阿加犀公司和华勤公司提供学习平台

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AI助力企业智能化转型|内容速记

今天我想和大家分享是 “AI如何助力企业数字化以及智能化转型”,以及我在构建 AI方面的一些心得和经验。 企业数字化旨在利用数字化技术改变企业业务模式,优化生产过程以及寻求新商业价值。...6、研究缺乏管理:缺少统一标准,研究力量分散,资源利用率低,AI资产缺乏管理,易流失。 化思想结构 ? 化理论是几年前阿里提出,他们在企业内部进行了一系列化改造。...事项对于AI研发是否有帮助? 我们构建 AI,上面对接业务前台,下面依赖于数据方支持,对外提供一个标准化统一化服务。...另外针对流程化部署维护方面,AI可以提供一套标准化模型封装工艺,对外企业只要维护一个统一服务接口,实现统一模型运行维护统一平台。...如果有重复需求提出,AI可以帮助企业直接利用现在已有的服务,通过一些简单改造或者封装,提供一个充分复用、充分共享服务,避免重复性建设。 AI建设 ?

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数据即服务——数据四大支柱

但似乎“好景”不长,2019年末“大潮还未退却,就已经传出了对质疑声——“,我信了你邪!”。...到了2020年对质疑、唱衰、乃至讨伐声音更是此起彼伏,在加上鼻祖——“阿里,彻底拆了”,让彻底跌下了“神坛”。...而作为众多“”核心成员之一“数据”,似乎成了“”家族最顽强那个,在沸沸扬扬“”质疑声苦苦地挣扎着…… — 01— 我们在谈「数据时候, 到底在谈论什么?...在过去了两年里,我做了一些关于数据研究,也写了几篇数据文章,试图去理解和定义清楚“什么是数据”。...2、定义数据定位和长期目标,数据一定不是一个通用工具,每个企业数据都应该有自己“使命”。

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什么是数据,全面解读数据定义

随着企业数字化转型加速,数据概念逐渐流行。然而,对于很多人来说,数据仍然是一个模糊概念。本文将从多个维度来定义什么是数据,并深入探讨其背后原理和价值。...传统数据中心已经难以满足现代企业数据需求。因此,一种新数据管理模式——数据——应运而生。数据起源可以追溯到2015年。当时,阿里巴巴集团在其新技术战略规划中提出了“大中”战略。...三、数据价值数据建设对于企业数字化转型具有重要意义。首先,数据可以提供稳定、高效、安全数据支持和服务,为企业数字化转型提供坚实基础。...四、数据发展趋势数据作为企业数字化转型核心引擎,将在未来持续发展并不断演进。...深度集成AI和分析: 数据将深度集成人工智能和数据分析技术,使得数据能够为业务部门提供更智能数据洞察、预测和优化建议。

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Google再与军方合作,AI伦理边界在哪里

谷歌反转让人唏嘘,虽然其明确了“不会追求AI应用”,但技术作恶还是人作恶问题,AI伦理再次引人深思。 一 AI伦理边界在哪里? 如果说谷歌近期来不太平,那么亚马逊Alexa日子也不好过。...智能相对论(aixdlun)分析师柯鸣认为,随着AI弊病凸显,AI伦理问题也将日益得到重视。AI伦理边界到底在哪里?首先应该明确几个问题。 1.机器人是否成为民事主体?...那么,歧视来源是哪里?是打标签者别有用心,是数据拟合偏差,还是程序设计哪里出了bug?机器所计算出结果,能为歧视、不公、残酷提供理由吗?这些都是值得商榷问题。...二 反思 在最近大火一段关于AI伦理视频,艺术家Alexander Reben没有任何动作,但是通过语音助手下达命令:“OK Google,开枪。”...在这个视频,Reben告诉AI开枪。Engadget在报道说,如果AI足够智能以预测我们需求,或许有一天AI会主动除掉那些让我们不开心的人。

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