党建历来是国家的工作重点。说起党建，无论是红色人物还是历史事件，每一个里程碑式的伟大时刻都值得我们学习与铭记。然而三言两语是无法展示这个伟大的历史进程，传统的照片、视频、参观总是缺少了震撼的体验感。
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以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
本文根据壳牌公司中国区CIO徐斌，在IT精英高峰论坛演讲整理而成。 数据派(datapi)、大数据文摘(BigDataDigest)联合发布。 回复“壳牌”可获得PPT。 徐斌 拥有 20年IT（信息
信息化的到来，社会各大领域都进行了整合创新，大数据的应用越来越彰显出它的优势，各大领域几乎都有着它们的身影，大数据相关领域也在协助企业发展新型业务，顺应时代的变迁，源中瑞智慧公安也在这个背景下诞生了，致力于帮助公安部门推进现代化信息建设，打造全新的公安系统。
“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上，易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲，从技术角度给大家讲述如何用实时分析帮助企业进行数据运营。 各位嘉宾，各位领导，各位技术的小伙伴们，早上好！ 非常荣幸今天站在这里和大家分享一下我们易观对于实时分析技术的一些理解。其实昨天于老师也曾经讲过，我们的实时分析会助力我们的用户资产增长，究竟什么是实时分析，实时分析究竟怎么样帮助企业能够做到他的用户资产增长。今天上午主要有几个技术大咖，后面我相信王
在 2016 年正式开源后，ClickHouse 这个大数据计算引擎里的后起之秀开始在一众“前辈”面前崭露头角。近两年来，ClickHouse 的关注度、采用度得到了显著提升，这归功于其强大的性能优势和细粒度的分析能力。 字节跳动是国内最大规模的 ClickHouse 使用者之一：节点总数超过 18000个；最大内部集群 2400 余台；管理数据量超 700 PB。然而正如《人月神话》所言，软件开发没有银弹，开源版的 ClickHouse 也无法解决字节跳动复杂的业务场景所带来的个性化挑战。为了解决实际业务
导·读 近日，“2016易观A10大数据应用峰会”主论坛“大数据基础框架设计-实时分析技术平台洞察与实践”上，易观CTO郭炜发表了“企业大数据的实时分析之路”的主题演讲，从技术角度给大家讲述如何用实时
近年来，随着云计算、大数据、AI等先进技术手段的不断成熟，零售行业以互联网为依托，开始对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，向智慧零售时代大步迈进。大批传统零售商在开辟线上销售渠道的同时，也把业务转移到了云上，以确保业务的协同进行和数据的一致同步。
大数据时代，学好Excel的重要性不言而喻！ 筛选、汇总、分类、透视图表等数据处理， vlookup、sumifs、index这些函数公式应用， 数据分析、可视化图表 都能提高工作效率，获得领导赏识！ 今天隆重为大家介绍Excel数据实战训练营，几乎涵盖所有岗位工作情境，以实际问题为出发点。 1天直播+3关AI闯关互动课堂+超实用Excel技巧+综合应用场景实战+110份常用Excel干货，培养你科学规范的制表习惯及系统运用知识和技法的能力。 原价199元的课程，今天仅需1分钱。 闯关解锁系列大礼包， 助
关注技术博客的读者肯定有这样感受，Spring Boot 相关的文章铺天盖地。 仿佛一切都在证明，Spring Boot 已成为Java 程序员必备技能。 未来 Spring Boot 的发展还会更好，说 Spring Boot 是当今最重要的 Java 框架也不为过。今天我们就来推荐一些李刚老师的高能课程，一站式学到并掌握Spring Boot所整合的各种技术！内容涉及： MongoDB RabbitMQ Neo4j Kafka 全文检索 即便你是入门水平，完整学习后，也将能够在企业级Spring Boo
本文作者 耿立超，架构师，14年IT系统开发和架构设计经验，CSDN博客专家，著有《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书。 原文链接： https://laurence.blog.csdn.net/article/details/106851739 故事缘起 我们需要工程原型！ 从2008年Hadoop成为Apache的顶级项目开始，大数据技术迎来了十多年的持续发展，其间随着Spark的异军突起，整个大数据生态圈又经历了一次“装备升级”，变得更加完善和强大。 今天，很多企业已经完成了早期对大数据
腾讯云人工智能产品提供计算机视觉、智能语音等人工智能技术，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
信息化技术的飞速发展使得海量数据爆发式增长。一方面，越来越多的数据可以为我们的生活带来便利，但另一方面，也给软件开发带来巨大的挑战——图片、声音、视频等不同结构的数据越来越多地出现，为搜索分析带来巨大的挑战，传统的关键词搜索，搜索结果局限于输入的关键词，用户体验较差。向量检索的出现，给我们提供了一个新的思路，向量数据库将非结构化、半结构化甚至是结构化等数据以向量形式存储，实现相似度搜索、聚类、降维等操作，结合机器学习模型，为用户更加智能的搜索服务。
本文转载自互联网金融干货 作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构，很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略，如需深入学习和了解互联网电商、互联网金融和大数据方面干货，核心底层技术及架构设计，可以关注微信公众号：互联网金融干货，有时间就会和大家分
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 以下内容节选自《Flink实战派》一书！ ---- --正文-- 大数据技术和人工智能（机器学习）的结合，使利用数据价值的技术有了新的突破。 在通常情况下，大数据技术与机器学习是互相促进、相依相存的关系。 01 大数据和机器学习之间的关系 机器学习不仅需要合理、适用和先进的算法，还需要依赖足够好和足够多的数据。 大数据可以提高机器学习模型的精确性。 数据的数据量越多，质量越高，机器学习的效率和准确性就越高。机器学习是大数据分析的一个重要方向（方式）。
在互联时代，拥有一个大数据战略来收集、存储、组织和分析广泛客户数据的踪迹，对于及时开展个性化客户交互至关重要。幸运的是，通过采用正确的技术、基础设施和分析功能来全面释放这一数据的潜力，实现与互联客户的更深入交流，绝非空想。 以下这五种使用大数据分析的途径将能够帮助您提升互联客户体验： 1. 找到“隐藏的”大数据见解，更全面地了解客户。 在大数据的初期，从电子邮件和网站点击收集到的见解帮助企业重塑了营销计划，启动了新的活动，并带来了更加个性化的体验。但所有这些优势通常采用产品推荐的形式完成。 现在，新的数据类
数据猿导读 2016年，程序化购买产业链进一步完善，更多的厂商推出了自己基于大数据的数据+流量+优化的一站式解决方案，华院（上海）CEO唐岳岚，RTB在大数据智能化营销领域将大有作为。 作者 | 唐岳
InnovationSandbox dreaming 美国当地时间13:00整RSA“创新沙盒”（ Innovation Sandbox）在北厅会议中心召开， CSA的会议刚结束，小安马不停蹄飞奔而来。“创新沙盒”作为信息安全行业的奥斯卡新秀奖，拥有非常多的成功提名，如：Sourcefire（2005）、Imperva（2006）、Appthority（2012）、Waratek（2015）。 今年的“创新沙盒”旨在带给大家2016最有创意的安全产品、企业愿景。主持人首先进行了幽默的开场介绍，介绍了本次参加
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作者刘永平经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，
欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，回复“翻译”和“志愿者”了解详情。 大数据文摘翻译作品 作者：Mark Van Rijmenan 翻译：龙吟 校对：孙强 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 物联网连接万物，可谁又能想到最近网络挂上了啤酒瓶子？这又是玩哪出？原来，是喜力在瓶子上装了体感控制器，从此这玻璃瓶就能闻音起舞。我们说这招有创意，够酷！但这不是这个点子的全部。这个传感器除了制造光音互动外，它还能收集数据。这一招, 使得喜力一箭双雕。通过
马上奔三，对程序员35岁的魔咒耿耿于心。上有老下（即将）有小，人到中年实在没有勇气面对251坐牢警告，和裁员为了n+1的赔偿和hr斗志斗勇，只能尽量延长自己的职业道路亦或是另寻出路。
在产品矩阵业务中，通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而，如何快速洞悉问题背后的原因，是一个高频且复杂的数据分析诉求。
由于关注的重心从我们收集数据的方式转向实时处理数据，大数据时代即将终结。大数据现在是支持多云、机器学习和实时分析这几个新时代的业务资产。
NoSQL 一种称为NoSQL的新形式的数据库（Not Only SQL）已经出现，像Hadoop一样，可以处理大量的多结构化数据。但是，如果说Hadoop擅长支持大规模、批量式的历史分析，在大多数情况下（虽然也有一些例外），NoSQL 数据库的目的是为最终用户和自动化的大数据应用程序提供大量存储在多结构化数据中的离散数据。这种能力是关系型数据库欠缺的，它根本无法在大数据规模维持基本的性能水平。 在某些情况下，NoSQL和Hadoop协同工作。例如，HBase是流行的NoSQL数据库，它仿照谷歌的Big
西安作为西部最大的国家中心城市和“一带一路”战略重要支点城市，具有承东启西、连接南北的重要战略地位。近年来，随着西安常住人口和机动车保有量的不断攀升, 然而受棋盘式路网格局、城市快速通道少、平面交叉路口多、立体交通格局尚未形成等因素影响，城市交通供需矛盾较为突出，交通管理面临严峻挑战。
很多人都看过关于大数据方面的文章/书籍，但都是零散不成系统的，对自己并没有起到特别大的作用，所以本文希望能解决大家的疑惑，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
大数据这个词为什么现在这么火，个人的理解是用一个新瓶装了很多旧酒，也就是说之前的很多技术，概念或者应用现在都可以往大数据这个词里放，比如分布式处理，数据挖掘，机器学习，文本处理，语音/图像处理，个性化
负载测试是模拟实际软件系统所承受的负载条件的系统负荷，通过不断加载（如逐渐增加模拟用户的数量）或其它加载方式来观察不同负载下系统的响应时间和数据吞吐量、系统占用的资源（如CPU、内存）等，以检验系统的行为和特性，以发现系统可能存在的性能瓶颈、内存泄漏、不能实时同步等问题。负载测试更多地体现了一种方法或一种技术。
说到营销，就不可避免地谈到流量，也就是用户。当我们通过营销活动吸引用户进入线索系统，后续的流程就是对用户数据进行清洗、下发跟进，直到用户转化，而用户的转化率是有限的。
对大规模数据集进行分析能够帮助我们掌握隐藏模式、客户偏好、未知关联性、市场趋势以及其它极具价值的业务信息。在此基础之上，企业能够实现成本削减、促进决策制定并提供更多有针对性的产品与服务。而在今天的文章
Spark的适用场景 从大数据处理需求来看，大数据的业务大概可以分为以下三类 ： （1）复杂的批量数据处理，通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。 （2）基于历史数据的交互式查询，通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间。 （3）基于实时数据流的数据处理，通常的时间跨度在数百毫秒到数秒之间。 目前已有很多相对成熟的开源和商业软件来处理以上三种情景 ：第一种业务，可以利用 MapReduce 来进行批量数据处理 ；第二种业务，可以用 Impala 来进行交互式查询 ；对于第三种流式数据处理，可以想到专业的流数据处理
在当今的数字革命浪潮中，大数据成为公司企业分析客户行为和提供个性化定制服务的有力工具，大数据切切实实地帮助这些公司进行交叉销售，提高客户体验，并带来更多的利润。 随着大数据市场的稳步发展，越来越多的公司开始部署大数据驱动战略。 Apache Hadoop是目前最成熟的大数据分析工具，但是市场上也不乏其他优秀的大数据工具。目前市场上有数千种工具能够帮你节约时间和成本，带你从全新的角度洞察你所在的行业。 以下介绍18种功能实用的大数据工具： Avro：由Doug Cutting公司研发，可用于编码Hadoop文
11月18-19日，“腾讯云•核心伙伴进阶营•基础产品专场”活动在上海成功举办。本次活动选取了适合合作伙伴推广的私有化标准产品，从伙伴激励、渠道赋能、技术支持等多个维度助力合作伙伴提升在腾讯云基础产品的能力，帮助合作伙伴将AI产品集成到客户的项目中，解决数字化转型中遇到的问题。 随着人工智能技术的发展，人工智能相关的产品服务已广泛渗透到金融行业中，且日渐成熟，并推动银行、保险、资本等金融行业的深刻变革。依托在金融行业的业务落地经验，并通过持续不断的深耕各行业与区域，将AI生态更深、更广、更全面的融入各行
11月18-19日，“腾讯云•核心伙伴进阶营•基础产品专场”活动在上海成功举办。本次活动选取了适合合作伙伴推广的私有化标准产品，从伙伴激励、渠道赋能、技术支持等多个维度助力合作伙伴提升在腾讯云基础产品的能力，帮助合作伙伴将AI产品集成到客户的项目中，解决数字化转型中遇到的问题。
要建立数学模型要解决三个问题，首先是数据的量要达到一定的规模和质量；其次是用什么样的算法，如用时间序列还是回归或是人工智能算法；第三是“数据+算法”可以围绕什么业务场景，建立什么样的模型及参数。
法律大数据专题文章计划： 《大数据解读2014年中国裁判文书公开》系列文章，通过业界领先大数据分析技术，对公开裁判文书大规模分析、统计，在全量数据基础上对裁判文书公开情况量化评估。本系列文章具有尝试研究性质，文章的数据全部来自互联网公开数据，所得结论仅用于研究讨论目的，本文的评价依据均来自数据，不代表本文作者及作者所在机构立场。 本文大数据技术源自法海风控网(http://www.fahaicc.com)、法数研究平台(http://www.falvdata.com)的技术底层：天罗采集系统、无量存储系统
做大数据绝对躲不过的一个热门话题就是实时流计算，而提到实时流计算，就是Spark 和 Flink两面大旗。
image.png 郭 锐 腾讯公司FiT金融产品创新实验室&平台研发部助理总经理 不知从什么时候开始，交流金融科技，不提区块链和大数据，感觉就已经OUT一样。但不像大数据，在很多场景落地开花，产生了很多实际的价值。区块链却还是火在概念，迟迟落地很难，但大家都好像得了区块链焦虑症。很多同学会问，区块链到底能帮我们解决什么问题？标准的答案是去中心，去信任化，安全，不可篡改，可追溯等等。然后想了一下，似乎也不能解决什么本质问题。因为没有人认为自己是不安全的，或者认为自己是不被信任的。于是大家要么得出
主讲嘉宾：谢国忠 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承 办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 谢国忠先生，目前为IBM大中华区全球企业咨询部副合伙人、业务分析与优化服务中国区总经理。他具有20年以上工作经验，17年专注于数据管理、商业智能应用、业务分析、客户关系管理及大数据等解决方案。他曾服务于NCR/Teradata公司13年，是Teradata中国最早的员工之一，历任专业服务总监、中国区副总经理。国内众多大型金融机构企业级数据仓库及其分析系统，都是他当年领导的团队帮助建设的。目前，谢先生负
［导读］为了让清华大学大数据能力提升项目的学生在基础学习和科研的基础之上，更好地了解大数据技术行业领域中的应用，清华-青岛数据科学研究院支持开设了金融大数据方向《量化金融信用与风控分析》课程（课号：80470193）。 本课程由清华大学交叉信息研究院助理院长、清华大数据能力提升项目教育指导委员会委员徐葳老师开设，并且聘任加州大学伯克利分校计算机博士黄铃和美国卡内基·梅隆大学高性能计算研究教学中心创始人、联席总监种骥科博士联袂任教。 在讨论课上，同学们会深度接触互联网金融行业中建立信用和风控模型的理论和实
数据猿导读 面对猖獗的金融欺诈，如何借助人工智能、大数据技术，在新型模式下，高效、准确地应对金融行业中从线下到线上，从单点到海量并发，从人工到自动化程序化各方面进行的欺诈升级，提高整体反欺诈能力，对于
传统企业在数字化转型中，大数据分析技术对数据有效的展示能够极大提高对信息的洞察力。目前虽然已有大量的大数据可视化工具可供使用且很多大数据企业也正在使用这些工具，但在企业中能有效使用大数据可视化工具的还是很少。西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)CEO卓建超认为,虽然大数据可视化分析技术已经得到了深入发展，企业对于数据可视化的投资和意识都在不断增加，但是可视化工具的长期采纳以及企业的投资回报依然很难实现。现在虽然大数据可视化仍然具有巨大的前景，且近十年来它也一直是一门主流学科，但目前它依然不够成熟。
从政府引导到行业自我发展，大数据都是一个充满光和机遇的领域。作为传统行业，零售行业自然也将面临这一次挑战，而作为支撑大数据与零售重要特性的CRM系统也迎来了一个关键转型。那么，传统行业的零售行业CRM
20世纪80年代末90年代初， 决策支持系统开始与专家系统（Expert System, ES）相结合，形成智能决策支持系统（ Intelligent Decision Support System, IDSS）。智能决策支持系统充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，充分做到了定性分析和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。智能决策支持系统是决策支持系统发展的一个新阶段。20世纪90年代中期出现了数据仓库（Data Warehouse, DW）、联机分析处理（On-Line Analysis Processing, OLAP）和数据挖掘（Data Mining, DM）新技术，DW+OLAP+DM逐渐形成新决策支持系统的概念，为此，将智能决策支持系统称为传统决策支持系统。新决策支持系统的特点是从数据中获取辅助决策信息和知识，完全不同于传统决策支持系统用模型和知识辅助决策。传统决策支持系统和新决策支持系统是两种不同的辅助决策方式，两者不能相互代替，更应该是互相结合。 把数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、数据库、知识库结合起来形成的决策支持系统，即将传统决策支持系统和新决策支持系统结合起来的决策支持系统是更高级形式的决策支持系统，成为综合决策支持系统（Synthetic Decision Support System, SDSS）。综合决策支持系统发挥了传统决策支持系统和新决策支持系统的辅助决策优势，实现更有效的辅助决策。综合决策支持系统是今后的发展方向。
来源 | https://www.leiue.com/big-data-definitions-and-concepts
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