嘉宾介绍： 李永，大数据厂商联盟理事长，20多年从事数据分析实践、10多年电信公司管理、10多年数据仓库BI经验；首批受聘广东省电子政务大数据专家；长期游历MIT、Stanford、CMU从事大数据技
知识图谱（Knowledge Graph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于2013年以后开始在学术界和业界普及。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。本篇是『知识图谱构建与落地实践』的起始篇，我们与来自百度的NLP工程师路遥，一起研究知识图谱的构建流程与技术细节。
想做好一份项目总结，总结人员必须具备一定的结构化思维，对问题、数据进行结构分析，且能够通过结构化思维表达出来。结构化思维具备以下四个特点：
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。本文研究的是爱奇艺奇搜知识图谱的构建流程与应用场景，了解这一文娱行业知识图谱是如何帮助用户精确找到想要的内容、回答用户问题、以及理解用户搜索意图的。
文智中文语义开放平台。 腾讯搜索技术团队为需要做大数据挖掘和文本处理的研究者们提供有效的工具平台——文智中文语义开放平台。该平台能够满足研究者自然语言处理、文本处理、转码、抽取、全网数据抓取等中文语义有效分析的需求，为研究者提供大数据语义分析的一站式解决方案。研究者能够基于文智平台的OpenAPI实现搜索、推荐、舆情、挖掘等语义分析应用，也能够通过合作定制特色的语义分析解决方案。平台框架如下： 为什么使用文智中文语义开放平台？ 1.坚实的积累：十年专注的技术研究，60多个腾讯产品的成功应用经验、千级亿互
人工智能时代，越来越多的企业正在应用AI技术开展智能化转型。其中，NLP技术拥有非常广泛的行业应用场景，包括信息检索、推荐、信息流、互联网金融、社交网络等。通过NLP技术的应用，可以支持情感分析系统对海量带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理，提供用户洞察，辅助决策；可以支持检索系统帮助用户快速在海量数据中找到自己需要的信息，实现知识的搜索、发现和利用。
2019年快结束了，给大家整理了今年来最经典的面试真题100道，每个题目都有详细的解答，收集了java基础、RabbitMQ，微服务、MySQL数据库、Java并发、JVM，Redis、设计模式，Spring / Spring MVC，等专题的经典面试真题，和详细分析。
本文档为数据集成和互操作思维导图与知识点整理。共分为5个部分，由于页面显示原因，部分层级未能全部展开。结构如下图所示。
ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。
知识图谱能够让机器去理解和认知世界中的事物和现象，并解释现象出现的原因，推理出隐藏在数据之间深层的、隐含的关系，使得知识图谱技术从最初谷歌用来提升搜索引擎的结果来增强用户体验，到现在已经被金融、公安、能源、教育、医疗等领域众多行业进行大量运用。
引言 公司由粗犷式发展转向精细化运营的过程中，数据决策支持发挥着至关重要的作用。而在传统行业里，由于数据量相对较小；业务系统变更相对规律；系统架构相对简单；数据来源相对单一等原因，从而使数据的计算过程更加简单，计算结果更加准确。而作为业务与技术高速发展的京东，用常规的架构设计无法满足公司对数据高 质量的要求。如何在保障业务高速发展的同时，将数据仓库的数据污染降低到最小？我们重点来说说引起数据污染的原因以及解决方案。 业务系统的数据源多样化 随着技术的发展，不同的业务系统由不同的团队开发与维护，造成了公司多
先来描述一下需求，比如说，目前正在用的http请求是Volley，现在发现使用OkHttp来封装一套会更好。又比方说，目前正在用的数据存储方案是OrmLite，现在使用greenDao或者Realm会更好，在类似这些情况下，如何做到不修改Activity/Fragment/Presenter代码的情况下，把Volley的http请求实现更换成Okhttp的实现，把OrmLite更换成greenDao或者Realm？
话说天下群雄争相研究知识图谱，而真正对知识图谱和问答系统研究深入透彻的，唯谷歌和李维老师是也。听说李维老师将在凌晨3点给大家分享知识图谱和问答系统的知识，大家都非常兴奋，有诗为证： 今晚硅谷静悄悄，微群设摊待维老。 知识图谱说根苗，预计讲到雄鸡叫。 By 洪涛老师 雄鸡叫，不睡觉，定把智普都学到。 手拿板凳准备好，静等师傅来布道。 By 马少平老师 颇有难度起阶HOW，盖因听众水平高。 讲师竹筒蚕豆倒， 听者瓜子嗑不少。 By 洪涛老师 一、引子 在讨论知识图谱和问答系统之前，先给出几篇以前的文章。第一篇
上篇文章谈到了Redis分布式锁，实际上就是为了解释为什么做缓存采用Redis而不使用map/guava。缓存分为本地缓存和分布式缓存。以 Java 为例，使用自带的 map /guava 实现的是本地缓存，最主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着 JVM 的销毁而结束。而且在多实例状态下缓存不具有唯一性。使用 Redis 作缓存称为分布式缓存，在多实例状态下共用一份缓存数据，缓存具有一致性。所以说在分布式下最合适的缓存方案就是采用Redis实现分布式缓存。
上篇详细讨论了写缓存的架构解决方案，它虽然可以减少数据库写操作的压力，但也存在一些不足。比如需要长期高频插入数据时，这个方案就无法满足，接下来将围绕这个问题逐步提出解决方案。
事情是从公司前段时间的需求说起，大家知道宜信是一家金融科技公司，我们的很多数据与标准互联网企业不同，大致来说就是：
本文讲述了一家支付公司通过使用日志易产品，解决了日志分析、实时监控、数据可视化、系统运维等方面的需求，实现了业务深度分析、风险控制、产品优化、提升用户体验等目标。日志易产品能够将日志数据实时传输至监控平台，并支持多种数据源，提供灵活的策略配置，帮助支付公司实现实时监控、异常检测、故障定位和快速响应。同时，日志易也提供报表展示、可视化、数据挖掘等功能，帮助支付公司更好地分析业务数据，优化产品，提高市场竞争力。
AI 科技评论按：英特尔人工智能产品事业部，数据科学主任 Yinyin Liu 近日撰写了一篇文章，介绍了深度学习为自然语言处理带来的种种变化。有趣的大趋势是首先产生在 CV 领域的技术也不断用于 NLP，而深度学习解决方案的构建方式也随着时间在进化。AI 科技评论编译把这篇文章如下。
AI 研习社：英特尔人工智能产品事业部，数据科学主任 Yinyin Liu 近日撰写了一篇文章，介绍了深度学习为自然语言处理带来的种种变化。有趣的大趋势是首先产生在 CV 领域的技术也不断用于 NLP，而深度学习解决方案的构建方式也随着时间在进化。AI 研习社编译把这篇文章如下。
封面由 ARKie 智能生成，小编御用 AI 设计师。 商业智能 BI ，Business Intelligence 此概念最早于 1996 年由加特纳集团（ Gartner Group ）提出，加特纳集团将商业智能定义为： 商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。 是一类由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。 商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据
现阶段部分业务数据存储在HBase中，这部分数据体量较大，达到数十亿。大数据需要增量同步这部分业务数据到数据仓库中，进行离线分析，目前主要的同步方式是通过HBase的hive映射表来实现的。该种方式具有以下痛点：
搜索引擎是人们获取信息的重要途径，其中包含了很多问答型的query。但传统的搜索只能返回TopK的网页，需要用户自己从网页中分析甄别答案，体验较差。原因是传统搜索引擎只是对query和doc做“匹配”，并不是真正细粒度地理解query。智能问答正好可以弥补这个局限，它的优势在于能够更好地分析query，直接返回精准、可靠的答案。
数据中台建设五步法是我们在十几个数据中台项目落地实践中总结出的一套方法论。在数据中台项目落地中，我们可以根据具体项目情况对其中的一个或者几个部分的内容做重点的加强或者减弱，甚至可以只在其中一个方面做重点突破和攻关。
为了方便企业及开发者即时、有效地获取腾讯WeTest最新产品信息，经过精心筹备，【腾讯WeTest质量云】微信小程序现已正式上线！点击下方小程序卡片即可马上进入体验，同时建议大家点击小程序右上角，添加到“我的小程序“内。 01 腾讯WeTest产品全收录 搜索【腾讯WeTest质量云】小程序，在首页即可查看WeTest热门产品、解决方案、客户案例等。在“发现”板块，目前【腾讯WeTest质量云】小程序已经上线了云手机、自动化测试、功能测试、兼容测试、安全测试、性能测试等产品能力，用户可随时随地了解所需要的产
关于数据仓库的概念、原理、建设方法论，网上已经有很多内容了，也有很多的经典书籍，本文更想聊聊企业数据仓库项目上的架构和组件工具问题。
BI（Business Intelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
近几年来数据的量级在疯狂的增长，由此带来了系列的问题。作为对人工智能团队的数据支撑，我们听到的最多的质疑是 “正确的数据集”，他们需要正确的数据用于他们的分析。我们开始意识到，虽然我们构建了高度可扩展的数据存储，实时计算等等能力，但是我们的团队仍然在浪费时间寻找合适的数据集来进行分析。
Excel催化剂一直留空没开发工作薄功能，并非因其太复杂或无需求。正是因为需求很大，而现有的插件都有提供。
说到ETL，很多开发伙伴可能会有些陌生，更多的时候 ETL 是用在大数据、数据分析的相关岗位；我也是在近几年的工作过程中才接触到ETL的，现在的项目比较依赖 ETL，可以说是项目中重要的一部分。
我以前给商家做过线上小程序，当时就发现商家有一个很强的诉求，就是增收。而我当时做的软件主要是提效，提高商家运营效率，比如把传统纸质点餐换成小程序点餐，这样可以省下一部分服务员的人工成本。但做的过程中发现，很多商家不太愿意做出改变，他们更在乎你能不能给他们带来流量。
在Sybase的Syslogs中我怎么确定Secondary Truncation Point？
本系列文章主要总结近年来事件抽取方法总结，包括中文事件抽取、开放域事件抽取、事件数据生成、跨语言事件抽取、小样本事件抽取、零样本事件抽取等。主要包括以下几大部分：
直播视频回放：https://v.qq.com/x/page/i3135lgkagd.html
业务端大量的新增数据来自纸质报告、电子邮件、文档、图像、视频等非结构化内容。据统计，业务线对于80%的非结构化内容无法有效管理，60%的管理人员在决策时无法获得关键信息，50%的信息内容无法为公司带来业务价值。
2015-2022品牌历程： “质”存高远，走向全球 2015年，经过对腾讯内部千百款游戏的品质打磨，腾讯WeTest将积累的十年测试标准和能力进行产品化，赋能市场上更多的游戏和应用产品，帮助更多开发者提升产品品质。那一年，腾讯WeTest开启经验传承之路，迎向市场商业化。 2017年起，腾讯WeTest联手微信和腾讯云等合作伙伴，沉淀大量测试数据，引领品质行业形成领先标准，逐步从游戏行业的测试平台，发展成整个互联网行业领先的品质服务与解决方案提供商。两年后，腾讯WeTest完成品牌升级，以不断追求品质极限
2011 年，谷歌开始赞助举办第一届 FGVC Workshop，之后每两年举办一次，到 2017 年已经举办了第四届。而由于近年来计算机视觉的快速发展，FGVC 活动影响力也越来越大，从去年开始由两年一次改为了一年一次。
认知智能以新技术和新产品为抓手，可以为企业带来从技术底座到业务流程的重大变革。对于技术底座的影响主要来自知识图谱平台和NLP平台。知识图谱平台是面向企业打造业务场景应用、挖掘数据价值的需求，构建基于自然语言处理和知识图谱技术，集知识建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识全生命周期的管理平台。NLP平台是指使用机器学习、深度学习、知识图谱等技术，通过计算机编程，将文本、声音等自然语言数据编码成结构化信息的赋能平台。知识图谱平台和NLP平台是企业迈向认知智能的“必修内功”，企业将其融入自身技术底座后可以对上层的应用和业务进行赋能。
各类工作手册作为生产标准及规章流程的承载，管理方式、管理成果的呈现，在手册编写、审核、下发、控制的过程中，能否做到“能用、好用、爱用”是首要问题。
假设我们需要设计一个抽样调查，有一个完整的框架，包含目标人群的信息（识别信息和辅助信息）。如果我们的样本设计是分层的，我们需要选择如何在总体中形成分层，以便从现有的辅助信息中获得最大的优势。
导读：滴滴开源又双叒发布新开源项目啦——夜莺（Nightingale）是滴滴基础平台联合滴滴云研发和开源的企业级监控解决方案。旨在满足云原生时代企业级的监控需求。一起来了解项目详情吧。
本文主要分享 OPPO 知识图谱建设过程中算法相关的技术挑战和对应的解决方案，主要包括实体分类、实体对齐、信息抽取、实体链接和图谱问答 query 解析等相关算法内容。
近日，蚂蚁安全天鉴实验室与复旦大学合作，针对视觉富文档的实际应用场景，指出了应用场景下常见的阅读顺序错乱问题，并强调该问题会严重影响当前模型的效果。
理念铸就品牌，品质引领未来 随着互联网+技术的加速升级，日益变化的市场环境和用户需求不断催促着开发者提升产品研发速度。同时，用户对应用品质的要求不断提高，使企业及开发者对产品质量管理的需求不断增大，测试行业在复杂多变的业务和需求上亦面临更多挑战。 六年以来，腾讯WeTest以探索行业无限可能为己任，对产品质量领域深耕探索，坚持通过强大的平台功能与产品服务推动高质量产品的诞生。经过多年的积累沉淀，WeTest已经为游戏、电商、金融等近百行业提供了服务支持，帮助近百万款应用提升产品品质。 过去的六年里
内容来源：2018 年 09 月 08 日，宜信大数据技术专家卢山巍在“2018开源数据库论坛暨首届MariaDB中国用户者大会”进行《敏捷大数据实践与开源赋能》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
Elastic 的可观测性解决方案是基于 Elastic Stack 的一站式解决方案。该解决方案具有完备的日志、指标、APM 和可用性采集能力，可以在大规模和云原生的环境下完成基于服务质量目标的管理。 5月28日，特邀 Elastic 社区布道师——刘征老师为大家带来《 Elastic 可观测性实战工作坊》直播，保姆级实操教学干货满满，带大家轻松掌握 ES 监控管理平台搭建技能~ 本实战工作坊基于多层架构的宠物诊所为示例应用，手把手地引导参与者搭建可观测性管理平台，体验分层次的收集整合、分析、关联和搜索
以分销、代销业务为核心的B2B交易平台，通过建立各级商家之间渠道通路的方式，赋能线上线下B用户，并为其提供一站式采购、售卖的解决方案。
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