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    37页pdf,埃默里大学最新「大数据时代事件预测」综述,ACM顶级期刊上发表

    来源:机器之心 本文约7800字,建议阅读10+分钟 本文为你全面总结了事件预测的问题定义,方法,应用,测评,数据,以及未来发展方向。 [ 导读 ]事件是基于特定地点、时间和语义发生的对我们的社会或自然环境产生重大影响的事情,例如地震、内乱、系统故障、流行病和犯罪。能够提前预测此类事件的发生以减少潜在的损害是非常重要的。虽然事件预测传统上极具挑战性,但它现在正成为大数据时代的一种可行选择并正在经历快速增长。当然,这也归功于高性能计算机和人工智能技术的进步。 最近来自艾默里大学的教授赵亮博士首次对该领域进行了

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    37页pdf,埃默里大学最新「大数据时代事件预测」综述,ACM顶级期刊上发表

    机器之心专栏 作者:赵亮 事件是基于特定地点、时间和语义发生的对我们的社会或自然环境产生重大影响的事情,例如地震、内乱、系统故障、流行病和犯罪。能够提前预测此类事件的发生以减少潜在的损害是非常重要的。虽然事件预测传统上极具挑战性,但它现在正成为大数据时代的一种可行选择并正在经历快速增长。当然,这也归功于高性能计算机和人工智能技术的进步。最近来自艾默里大学的教授赵亮博士首次对该领域进行了全面的综述和数据代码资源整理。该工作全面总结了事件预测的问题定义,方法,应用,测评,数据,以及未来发展方向。该工作刚刚发表

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    来看蚂蚁集团、亚马逊专家如何进行故障复盘和技术风险防控 | QCon

    对于许多大型互联网公司来说,伴随着业务体量的扩大和复杂度提升,复杂系统的高网络密度和强耦合性往往会带来一些无法避免的故障和宕机风险。众所周知,系统架构体系越复杂,则潜在的问题和故障就越多,故障对于系统来说是一种常态。系统故障问题的产生也牵涉到诸多因素,如外部客观问题、技术失误、团队管理问题等。对于研发人员来说,如何不断提高系统的稳定性,建立起自身的技术风险防控体系,则尤为重要。 每一次故障从发生到发现,从修复到最后的复盘,可能需要经历很长的一个时期才能闭环。这些记录也被沉淀为宝贵的技术资源和业内经验。因此,

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