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腾讯携手国网重庆综合能源打造重庆首个大型绿色能源低碳数据中心

双方将在碳达峰、 碳中和战略背景下,携手推动可再生能源在重庆腾讯云计算数据中心中的应用,将该数据中心打造成重庆首个100%采用可再生能源的大型绿色能源低碳数据中心园区。 从数据中心、公司运营、产业助力、公益教育等四方向发力,积极推进碳中和相关举措。 重庆腾讯云计算数据中心位于重庆市两江水土国际数据港,是腾讯在国内的第二个大型自建数据中心。 2018年,重庆腾讯云计算数据中心一期建成并启动运营,陆续为百余家国内外知名企业提供了云服务。 2020年,重庆腾讯云计算数据中心正式启动二期建设,整体建成后将具备20万台服务器的运算存储能力,成为中国西部最大的单体数据中心。 在绿色低碳方面,重庆腾讯云计算数据中心也获得了国家A级数据中心认证,并被工信部评为国家级绿色数据中心试点单位。 数据中心是产业数字化的关键基础设施。

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数据机遇还是忽悠?

持反方观点,为技术时代的到来欢呼的,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”,即科学家们研究所需的数据,最好用一台电脑就能装下,否则数据处理会过于繁琐,无助于解决问题。他结合自身经验说,随着数据量的增大,研究的准确性一开始会随之上升,但很快就会趋平。 这有三个原因:一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方,说,你们认为大数据过于庞杂纷繁,反而解决不了问题,那是不是说,当处理数据的计算工具变得足够好时,大数据就会变得有用? 正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当的数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

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    :UBER数据迁徙

    数据迁移的日期定为万圣节(10月31日),而这恰是交通量会非常高的一天。 上面图中的大问题是:我们仍然依赖于单一的PostgreSQL (数据库管理系统)来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的: ? 我们评估了各种NoSQL(不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称)的具有上述特点风格的数据库。 追加(无更新)数据模型:它仅支持一个只追加数据模型中,一旦它被写入后,就不能进行修改。这对于存储交易数据,并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型,修改会自然幂等和交换。 在真正可以开始迁移之前,第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移,因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。

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    255 万元、重庆银行「分布式数据库」项目:腾讯云中标

    2022年3月11日,重庆银行股份有限公司发布《2022年分布式数据库项目》招标公告,采购 260 万元。 货物规格型号及数量:分布式数据库*1套。 具体要求如下: 1、16节点的数据库物理服务器授权(按同城双中心部署架构,共4套独立集群,每套4节点,含数据复制或实时同步许可) 2、4套分布式群集管理配置许可(按同城双中心部署架构计算,含数据库群集管理模块或许可 、运维工具、性能分析工具、监控工具) 3、一年原厂7*24维保服务;一年原厂DBA驻场服务及分布式数据库规划与设计服务(交付物包括不限于:《重庆银行XX系统分布式数据库规划设计》、《重庆银行XX系统分布式数据库运维手册 》、《重庆银行XX系统分布式数据库应急处理预案》等)。 交货/安装地点:重庆银行上丁、水土数据中心。 中标候选人公示 2022年4月7日发布中标候选人公示,腾讯云计算(北京)有限责任公司 255 万元中标。

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    腾讯智慧校园亮相重庆智博会 大数据可视化平台引关注

    2018年8月23-25日,重庆首届中国国际智能产业博览会在重庆召开。 ?      智博会上,腾讯智慧校园上级单位大数据可视化平台亮相国家信息中心数字中国研究院中心展位。 展会期间,重庆市常务副市长吴存荣、副市长刘桂平、副市长邓恢林、副市长李殿勋观看了国家信息中心•腾讯智慧校园上饶基础教育大数据可视化平台,并给予了充分肯定。       通过实时、动态、全面的数据采集与分析统计,为教育管理单位、国家教育大数据分析提供了良好的管理工具。 ? 腾讯智慧校园大数据可视化平台亮点 1、数据实时动态采集。 教师、家长通过实时使用腾讯智慧校园产品,数据实时上传到云端。数据每增加1个或者减少1个,都会在这张数据屏上有所体现。 2、全面的数据展示。 以上饶市教育局智慧校园基础统计屏为例,这块屏的数据包括了整个上饶市所有公办中小学的全数、学校成员总人数,帮助教育局整体掌握当地教育规模。 3、方便教育上级管理单位进行监管。

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    机器学习的3“疑难杂症”,因果学习是突破口 | 重庆大学刘礼

    数据显示,重庆有着近2000家物联网相关企业,其中核心企业超过600家,且在物联网产业细分领域实力强劲、影响力。 而除了企业之外,重庆还有一支特殊的物联网技术“力量”:由刘礼负责的重庆大学物联网体感大数据实验室。 刘礼,现为重庆大学大数据与软件学院教授,博士生导师。 此时,计算已经变得比刘礼刚刚接触大数据分析时要更丰富了。不但延伸至无处不在,还呈现出以人为中心的人、机、物三元融合的特点。 如何处理这些新的融合大数据,成为了刘礼和他的同事们最关注的问题。 机器学习的3“疑难杂症”,因果学习是突破口 目前,机器学习和大数据已经发展到了你中有我、我中有你的交融阶段。 尤其以深度学习为代表的机器学习已经取得了很好的进展。 关于刘礼 刘礼,重庆大学大数据与软件学院教授,博士生导师,创立了重庆大学物联网体感大数据实验室。

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    数据价值机遇大变革

    数据价值机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT,字体比较大,留白比较多,大量图片,全彩印刷。 概括起来有下面这些要点: 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 大数据特点:存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。 制造业应用:给挖掘机安装GPS和数据上传系统,统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据,来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用:反诈骗系统。 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。 相对稳定:数据一旦进入数据仓库以后,一般很少进行修改,更多地是对信息进行查询操作。 反映历史变化:不只是反映企业当前的状态,而是记录了过去某一点到当前各个阶段的信息。

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    2016数据发展7趋势

    数据已过时,算法正当道。数据已经成为一种商品,每个组织都能够收集和存储大量的数据。分析大数据也不再那么引人注目了。每个组织都可以聘用或培训大数据分析人员来了解数据模式。 由于数据湖带来了相当多的挑战,在2016年,我们将看到数据湖管理的未来:数据湖服务作为一种解决方案,为您的数据湖提供一个完整的管理方案。 由于数据湖在大规模数据存储和分析方面具有巨大优势,数据湖服务解决方案将被用于许多组织中。 因此,高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据,所以,2016年我们会看到人力资源分析将迈出一步。 人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域,但为了更好地提高人力资源的投资回报率,该业务增长极为迅速。 对于那些的商业组织而言,大数据已经成为通用语言。在适应新趋势方面,政府是缓慢的,但是在2016年,我们会看到更多的国家、地区和地方政府会采用大数据技术来提高社会和公民的体验。

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    数据结构总结!

    说到算法,就不能不说起数据结构。今天我来讲一讲,什么是数据结构?程序员怎么学好数据结构? 我们介绍算法的时候说过,计算机当中的算法,本质就是一系列程序指令,用以解决特定的运算和逻辑问题。 而所谓数据结构,是数据的组织、管理和存储格式。简单理解的话,数据结构就是执行算法的“原材料”。 俗话讲,巧妇难为无米之炊。算法,就好比是聪明勤劳的女主人,而数据结构,就是用来做饭做菜的柴米油盐。 数据结构都有哪些组成方式呢? 首先,是线性结构。 但凡有过一点编程基础的小伙伴,肯定都知道数组,这就是一种典型的线性数据结构。 除了数组以外,链表也是一种重要的数据结构。 Redis当中的集合 sortedSet,背后的数据结构就是跳表。 复合数据结构,往往结合了多种基础数据结构当然优势,在特定的场景下非常有用。 这就是数据结构的几种组成方式,大家可以把这张图保存一下。由于篇幅原因,图里面所列出的具体数据结构,只是最最常用的几种,并非全部。

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    2016数据版图

    本文全面总结了大数据领域的发展态势,分析认为尽管大数据作为一个术语似乎已经过气,但是大数据分析与应用才刚刚开始兴起,在与 AI、人工智能等新兴技术的结合下,大数据的机会也许要比大家想象的还要。 后来随着开源运动的迅速发展,一批此类新技术开始共享到更广的范围。然后,一些互联网大公司的工程师离职去创办自己的大数据初创企业。 企业对由年轻的初创企业来处理自己基础设施的关键部分的谨慎是可以理解的。还有,令创业者感到绝望的是,许多(还是大多数?)企业仍顽固地拒绝把数据迁移到云端(至少不愿迁移到公有云)。 你得捕捉数据、存储数据、清洗数据、查询数据、分析数据并对数据进行可视化。这些工作一部分可以由产品来完成,而有的则需要人来做。一切都需要无缝集成起来。 大数据与 AI 的结合将会推动很多行业的惊人创新。从这个角度来说,大数据的机会也许要比大家想象的还要

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    数据显示优化

    数据显示优化 数据的页面里面包含了一些3D地图和世界航班趋势图,反应上来有个问题,就是动画比较卡顿。 而屏像素很低,高清的图片也显示的像素点很大,看起来非常模糊,所以并没有必要使用高清的。把图片质量降低一些,切换卡顿就不见了,显示却并没有特别的变化。

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    数据为什么

    但如果听数据砖家讲,那就是真的,不但,还金贵! 因为从海量的数据中挖掘信息,就跟淘金差不多。 ? 因此人们给数据从业者起了上面那些亲切的名字。虽然这个行业薪水可观,但工作确实玩命! 同时也体现了大数据行业一直以来都存在的痛点。 数据的采集抓取; 数据的存储管理; 数据的分析处理; 如何做好以上几个环节的工作,是目前大数据分析行业一直存在的难题。 这其实不是数据的问题,而是处理数据的设备问题! 很多数据分析公司都疏忽了服务器的重要性,一些老牌数据公司甚至还在使用二手服务器做为数据载体。 这也是为什么很多重要数据总是容易泄露或丢失的原因。 ? 对于那些使用劣质服务器工作的数据分析尸们来说,每一次数据采集、抓取都是一场人与机器的博弈。 更像是一场拉锯战! 技术创新所驱动的新硬件时代已经来到,它将为数据的未来探索保驾护航!更重要的是卓越的硬件会让数据从业者不再烦恼,真正让有价值的数据在未来跑起来,助力我们的未来智能生活!

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    腾讯重庆数据中心即将动工,用云技术推进互联网+战略落地

    在高峰论坛上,腾讯公司副总裁、腾讯云负责人邱跃鹏在演讲中透露,经过前期筹备,腾讯重庆数据中心将于今年6月正式开工,将投入10亿美元,建设一个规模为30万台服务器的大型数据中心。 据悉,腾讯重庆数据中心是腾讯在中西部地区首个大型云计算数据中心,该项目落户两江新区水土高新园区,占地面积为150亩 ,预计总投资金额为10亿美元,该项目将分成两期,首期建设将于今年6月正式启动,建成规模为 腾讯重庆数据中心的建成,将极大提升重庆的信息化产业能力和竞争力,还将为西部乃至全国提供优质的云服务。据悉,该项目目前已完成前期准备工作,预计今年6月正式开工。 腾讯重庆数据中心是互联网企业与地方政府的强强合作,在帮助腾讯云完善全国布局,支撑未来发展的同时,也将协助重庆加速云计算产业的发展。 腾讯愿意与重庆一起拥抱云计算,推动云计算发展,并最终惠及各行各业、惠及老百姓。 ? 据介绍,腾讯重庆数据中心是继天津、上海、深圳三地之后的第四个大型数据中心。

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    【案例】重庆市金融工作办公室:大数据监测预警非法集资平台

    (2)事前监测预警难 面对目前非法集资手段的电子化、网络化、传播途径多样化、行业分布的广泛化等特点,想要实现对非法集资犯罪活动的事前预测、事中预警,是重庆市金融监管部门面临的一挑战。 最终,基于重庆市企业的原始数据和“冒烟指数”分析结果,设计可视化系统,辅助用户直观了解重庆市非法集资风险情况和个别企业风险详情。 (3)大数据分析技术 高效、迅速、精准的挖掘海量数据中的风险信息是重庆市大数据监测预警非法集资平台的关键。 它是一门研究机器以获取新知识和新技能,并识别现有知识的学问,是将无序数据转化为有用信息的方法,价值在于从数据中抽取规律,并用于解释数据或预知未来。机器学习分为四块:降维、分类、聚类和回归。 专家合作是金信网银迅速发展的一法宝。对市场需求的理解,一方面需要从实践中总结学习提升,另一方面需要理论层面的引导,加深对业务逻辑的分析。

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    重庆人工智能“十应用场景”发布,“一部手机游武隆”在列

    6月23日,重庆市科技局召开重庆国家新一代人工智能创新发展试验区“十应用场景”新闻发布会,发布了重庆人工智能应用场景项目。 其中,由重庆市武隆区人民政府与腾讯公司联合打造的全国首个区域级全域智慧旅游平台“一部手机游武隆”入选重庆人工智能“十应用场景”,构建高品质、可信赖、独特性、更便利的武隆全域旅游服务体系,实现“一部手机游武隆 “一部手机游武隆”以1+3的平台模式构建以旅游为核心的智慧旅游城市,打造一个大数据中心和面向政府、企业以及游客的三服务平台。 以“135”总体架构推进全市新型智慧城市建设,包括“一中心两平台”,即数字重庆云平台、城市大数据资源中心、智慧城市综合服务平台。 “两个系统+四基础库+N个主题库+N个部门政务数据资源池”的数据资源汇聚体系。

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    回顾2016年数据发展,盘点十热门数据岗位

    随着很多大公司对数据分析需求增多,数据相关岗位的人才需求量也越来越大。 数据学作为一门学科,已经受到时代的追捧。 2016年的尾声即将到来,我们是时候回顾一下大数据的发展,盘点十最热门的数据岗位。 ? TOP1 首席数据官(CDO) 三军不可无帅也,所有想在大数据项目中取得成功的公司都需要首席数据官坐镇指挥。 首席数据官的工作内容非常多,职责也很复杂,他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。 TOP7 大数据工程师 正如上文提到过的,数据工程师的工作是负责管理公司的数据,包括数据的收集,存储、处理和分析。从经验来看,这涉及到使用关系型数据库,来管理以表格方式存储的数据。 大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架,这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。

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    数据科学】教你成为数据科学“咖”!

    一、利用互联网成为“咖” 随着互联网的迅猛发展,网络公开课的网站和APP等日益成熟,从听课、讨论到考试,一条龙的自学服务已经颇成规模。 二、学习数据科学的动力 现在数据科学家岗位面临极大的缺口。所谓数据科学家,就是同时掌握统计学 知识与程序设计技巧,能够服务大数据开发的技术专家。成为一名数据科学家,就有了大数据时代互联网行业的通行证。 四、从这里开始:数据科学的课程表 这些数据科学的开源课程,从数学、编程等几个方面塑造数据科学“咖”。这不是为了重温大学课程,而是以问题导向准备知识。 (6)进阶 对于立志成为数据科学“咖”的人,推荐继续阅读《Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline》一书。 Capstone Analysis of Your Own Design; Quora’s Idea Compendium》和华盛顿大学的《Healthcare Twitter Analysis》,则能够在打开 “

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