Hopsworks特征存储库统一了在线和批处理应用程序的特征访问而屏蔽了双数据库系统的复杂性。我们构建了一个可靠且高性能的服务，以将特征物化到在线特征存储库，不仅仅保证低延迟访问，而且还保证在服务时间可以访问最新鲜的特征值。
前言 在上篇博客《人工智能在线特征系统中的数据存取技术》中，我们围绕着在线特征系统存储与读取这两方面话题，针对具体场景介绍了一些通用技术，此外特征系统还有另一个重要话题：特征生产调度。本文将以美团点评酒旅在线特征系统为原型，介绍特征生产调度的架构演进及核心技术。 架构演进共包含三个阶段，不同阶段面临的需求痛点和挑战各有不同，包括导入并发控制、特征变更原子切换、实时特征计算框架涉及、实时与离线调度融合等。本文我们将从业务需求角度出发，介绍系统演进的三个阶段所解决的主要问题和技术手段，然后把系统演化过程中的一些
最近研究了下nor flash的掉电问题，对nor的掉电有了更多的认识。总结分享如下
忙完IOMix，还在研究iOS的音频框架，老板突然就说要先做蓝牙相关的项目了。于是就开始了第一次开发iOS蓝牙应用。两周时间，厘清了很多之前模糊的地方。
作者 | 陈易生 前言 在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。 特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源加工出来，让它能够被在线服务高效地访问，决定了我们能否在生产环境可靠地使用机器学习。为此，我们搭建了特征系统，系统性地解决这一问题。目前，伴鱼的机器学习特征系统运行了接近 100 个特征，支持了多个业务线的模型对在线获取特征的
由于 MySQL 类带 Schema 类存储系统的设计问题，不支持快速的列扩充，实际业务中，一个业务实体的属性随着业务的发展是一定会膨胀的。这样持续在 MySQL 上加列往往就会捉襟见肘。比如我的历史业务订单表有 50 个字段，虽然会对历史数据进行归档，但在线上还是会有千万甚至亿级的数据，这时候在 MySQL 上加列一般使用 PTOSC 或者 Ghost 来改表，两者设计有区别，但缺点都一样：慢。
在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。
本文旨在提供一个方便没接触过Android上低功耗蓝牙(Bluetooth Low Energy)的同学快速上手使用的简易教程，因此对其中的一些细节不做过分深入的探讨，此外，为了让没有Ble设备的同学也能模拟与设备的交互过程，本文还提供了中央设备(central)和外围设备(peripheral)的示例代码，只需2部手机大家就可以愉快的“左右互搏”了。
安全业务的核心逻辑在安全策略中实现。整个的策略开发流程包括特征数据的收集，安全策略的编写实现，和策略的反馈评估。其中特征数据的收集是必不可少的环节，数据的质量将直接影响安全策略的效果。
微信作为月活过10亿的国民级应用，其安全能力备受关注。值得注意的是，没有足够的特征数据，安全策略将是"无根之木，无源之水"。微信安全数据仓库作为安全业务的特征数据存储中心，每天服务了万亿级的特征数据读写请求，为整个微信安全策略提供了可靠的数据支撑，是微信安全的一块基石。事实上，微信安全数据仓库不仅仅是一个存储中心，更是一个特征管理和数据质量管理的中心。本文将介绍安全数据仓库的起源、演进、当前的架构设计和数据质量保证系统的实现，请往下阅读。
这次只记录我在实验中遇到的情况和略懂的几点，多余的我没有怎么看【笑哭】，一个是因为懒，一个是因为官网介绍页太少了8，有点心塞~~ 开门见山，关于Tensorflow读取数据，官网给出了三种方法，分别是： 1.供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序训练或者测试的每一个epoch，在tf.Session().run()函数中，以字典的形式通过feed_dict参数进行赋值。 2.从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。 3.预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/135124.html原文链接：https://javaforall.cn
前面我们通过两章《C++ OpenCV特征提取之KAZE检测》《C++ OpenCV特征提取之AKAZE检测》介绍了KAZE和AKAZE的特征子描述，今天我们就来做一下KAZE和AKAZE的特征匹配，话不多说，直接开始。
OPAP系统构建了一个实时查询的系统可以使用者立马能够查询到实时数据。举个简单的例子，当用户参加一项活动时，产品经理或者是运营人员希望能够马上获得用户的参与效果，并且快速的探索用户的行为特征，从而立马改进活动以获得更好的效果。正所谓：越来接近实时的数据，越有价值。OPAP系统的意义便在于此。
那么如果需要的临时表再大一些，必然要使用到磁盘来承载，那么内部临时表是何时使用磁盘的？
方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。
通过BLE扫描和广播提供的开放能力，可以根据指定状态获取外围设备、启动或停止BLE扫描、广播。
1.介绍: 1)由三位数字组成的一个符号。 2)Http服务器在推送响应包之前，根据本次请求处理情况 将Http状态码写入到响应包中【状态行】上
原创文章，转载请注明：转载自Keegan小钢并标明原文链接：http://keeganlee.me/post/blockchain/20180224微信订阅号：keeganlee_me写于2018-02-24
MAUI的出现，赋予了广大Net开发者开发多平台应用的能力，MAUI 是Xamarin.Forms演变而来，但是相比Xamarin性能更好，可扩展性更强，结构更简单。但是MAUI对于平台相关的实现并不完整。所以MASA团队开展了一个实验性项目，意在对微软MAUI的补充和扩展
7. 对于数据包或者日志你的分析思路是什么，以及你会用到哪些工具或者那些网站进行查询？
BLE设备分单模和双模两种，双模简称BR，商标为Bluetooth Smart Ready，单模简称BLE或者LE,商标为Bluetooth Smart。低功耗蓝牙是不能兼容经典蓝牙的，需要兼容，只能选择双模蓝牙。一个蓝牙主端设备，可同时与7个蓝牙从端设备进行通讯。
2. 对接性：TensorFlow中也加入了高级API （Estimator、Experiment，Dataset）帮助建立网络，和Keras等库不一样的是：这些API并不注重网络结构的搭建，而是将不同类型的操作分开，帮助周边操作。可以在保证网络结构控制权的基础上，节省工作量。若使用Dataset API导入数据，后续还可选择与Estimator对接。
首先我们要明白一个壳, 常见的壳都是 先保存寄存器 保存OEP等.最后 跳转到OEP 也就是入口点去执行代码
电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据
Apache Hudi除了支持insert和upsert外，还支持bulk_insert操作将数据摄入Hudi表，对于bulk_insert操作有不同的使用模式，本篇博客将阐述bulk_insert不同的模式以及与其他操作的比较。
区块链这么火，可是你很快就会发现，想要入门区块链开发，尤其是想要从零开始学习区块链编程，根本都找不到突破口！ 那么，要掌握区块链开发技术，应该学习哪些知识，应该学习哪些编程语言，才能快速入门区块链开发？ 如果你希望马上开始学习以太坊区块链应用开发，可以访问汇智网提供的出色的在线互动教程： 以太坊应用开发入门教程 以太坊去中心化电商应用开发实战 区块链是什么 区块链是什么？一句话，它是一种特殊的分布式数据库技术的实现。 首先，区块链的主要作用是储存信息。任何需要保存的信息，都可以写入区块链，也可以从里面读取
【摘要】 GaussDB(for Redis)轻松搞定推荐系统核心存储，为企业级应用保驾护航。
Uber 致力于为全球客户提供可靠的服务。要达到这个目标，我们很大程度上依靠机器学习来作出明智的决定，如预测和增益。所以，用来产生机器学习数据和特征的实时流管道已经越来越受到重视。
表4-1展示了用户常住省标签的Hive表结构及数据示例，其中p_date表示标签的数据日期，user_id代表的用户实体ID，province代表用户的常住省。大部分标签与省份标签一样存储在Hive表中，其属性包括用户实体ID、标签信息以及标签时间信息。
信息流是一种可以滚动浏览，持续给用户提供内容的数据形式。信息流源于内容信息平台，兴起于社交媒体、新闻资讯类平台。信息流内容会出现在外观相似、一个接连一个显示的版块中。近年来，信息流内容市场发展迅速，通常内嵌在各类 App 中，由平台主动推送，用户的抵达率高。而通过对用户的行为偏好进行跟踪分析建立算法推荐模型，当内容足够丰富时，可以为用户主动推荐无限多感兴趣的内容。
机器学习（十）——使用决策树进行预测（离散特征值） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、绘制决策树 决策树的一大优点是直观，但是前提是其以图像形式展示。如果是{'color': {9: 'yes', 2: {'fly': {0: 'no', 1: {'big': {0: 'no', 1:'yes'}}}}, 3: 'no'}}这种类型的决策树，不够直观。 这就是绘制决策树的目的。 绘制决策树，需要用到python的matplotlib类库，其带有丰富的注解、绘图等功能。我希望更加专注于算法本身，而
本系统能自动运行数据扫描任务，先从数据源中获取少量的样本数据，再与系统内置的敏感数据指纹特征进行比对，快速识别敏感数据类型，并记录敏感数据的存放位置。
数据如同空气一样普遍，我们在手机的每一次点击都会产生数据，都可能被记录，被使用。数据存放在数据库中，数据库其实就是“数据的集合”。
本节将结合实际案例介绍各类画像标签的生产方式。离线标签将分别介绍统计类标签、规则类标签和导入类标签，实时标签和挖掘类标签也会结合示例做简要介绍，本节部分环节给出了核心Hive SQL语句及Java代码示例。
其实，原先 Byzer 就已经可以通过几乎不需要编程就能完成整个机器学习的Pipeline,从数据加载，清洗，特征工程，模型训练对外提供端到端的 API 服务。具体的能力可以参考这篇文章： Byzer 机器学习最简教程（无需Python!） 当然这个系列还有特征工程，深度学习等等介绍，感兴趣看看。
本文介绍的论文是《Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Prediction》 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1905.09248 代码地址：https://github.com/UIC-Paper/MIMN/tree/master/script
R-CNN 采用深度网络来对 object proposals 分类以进行目标检测，其缺点如下：
现在市面上文必提区块链，这玩意有人说这是骗子的新伎俩，有人说这是未来的颠覆性技术，更有人说基于区块链技术的IM社交产品可以干倒某信和鹅厂（哈哈）。虽然现在各种骗子打着区块链的旗号干着各种勾当，让人厌烦，但不管怎么样，做为技术知识了解一下总归没什么损失，好了，言归正传，请继续阅读。
区块链（blockchain）是眼下的大热门，新闻媒体大量报道，宣称它将创造未来。可是，简单易懂的入门文章却很少。区块链到底是什么，有何特别之处，很少有解释。 下面，我就来尝试，写一篇最好懂的区块链
区块链（blockchain）是眼下的大热门，新闻媒体大量报道，宣称它将创造未来。 可是，简单易懂的入门文章却很少。区块链到底是什么，有何特别之处，很少有解释。 下面，我就来尝试，写一篇最好懂的区块链
区块链（blockchain）是眼下的大热门，新闻媒体大量报道，宣称它将创造未来。可是，简单易懂的入门文章却很少。区块链到底是什么，有何特别之处，很少有解释。
BRISK是BRIEF描述子的一种改进，相比于BRIEF特征，它具有旋转不变性、尺度不变性和对噪声的鲁棒性。几个特征检测的速度比较：SIFT>SURF>BRISK>FREAK>ORB，在对有较大模糊的图像配准时，BRISK算法在其中表现最为出色。
从全球知名咨询公司麦肯锡宣称“大数据”时代的到来，时至今日，数据量已经几何倍数的翻增，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。 大数据的第一个特征是数据量大，大数据的起始计量单位至少是P、E甚至ZB级别；第二个特征是数据类型繁多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等。同时，海量多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求，不仅要提供海量的数据存储空间，又要满足多种类文件的高效存储。 目前，解决这种需求最常用的方式就是采用分布式存储系统。 分布式存储存放的数据
小 T 导读：近年来，随着物联网技术和市场的快速发展、企业业务的加速扩张，时序数据的处理难题也越来越受到行业和企业的重视，时序场景下通用型数据库步履维艰，各种时序数据库产品应运而起。但是，做一个优质的时序数据库真的很容易吗？本篇文章将从数据库开发者的角度，解剖时序场景下的数据处理需求、分析时序数据库设计思路，给到读者一些硬核技术思考。
用户模型和用户画像的区别。用户模型是指真实用户的虚拟代表，在真实数据的基础上抽象处理的一个用户模型，是产品在描述用户需求时使用的概念。用户画像是从海量的用户数据中，建模抽象出每个用户的属性标签体系，这些属性通常要具有一定的商业价值。
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