原因 结构化数据计算仍是重中之重 大数据平台主要是为了应对海量数据存储和分析的需求，海量数据存储的确不假，除了生产经营产生的结构化数据，还有大量音视频等非结构化数据，这部分数据很大，占用的空间也很多，有时大数据平台...不过，数据光存储还不行，只有利用起来才能产生价值，这就要进行分析了。 大数据分析要分结构化和非结构化数据两部分讨论。...有了大数据平台，给大家的想象空间也大了起来，以往无法利用的日志、图片、音视频等非结构化数据也要产生价值，这就涉及到非结构化数据分析了。相对核心业务数据分析，非结构化数据分析看起来更像是锦上添花。...采集非结构化数据的同时，常常会伴随着采集许多相关的结构化数据，比如音视频的制作人、制作时间、所属类别、时长、…；有些非结构化数据经过处理后也会转变成结构化数据，比如网页日志中拆解出访问人 IP、访问时刻...要在大数据平台中使用 SPL 其实很方便，引入 jar 包就可以使用（本身也是开源的，想怎么用就怎么用）。
在《MySQL的体系结构》一文中，说互联网应用的数据是数据库的数据，这种是说法不够严谨的，其实对于网站来说所有的信息都可以看成是数据，包括图片、文本、文档、音视频等，这些数据按照存储分类可以分为非结构化数据...结构化数据一般存储在关系型数据库中，可以用二维关系表结构来表示，即上文提到的订单、用户等数据，这类数据的模式（属性、类型、数据之间的联系）和内容是分开的，数据的模式需要预先定义，数据的内容以行为单位。...与结构化数据最大的区别是，半结构化数据的模式结构和内容混在一起，也不需要预先定义数据的模式结构。...那么，SQL语句在MySQL中是怎么执行流程的呢？可以总结为以下步骤： 连接器 在使用数据库之前，得需要先连接到数据库，这就用到了连接器，连接器主要功能包括连接建立、管理、维持，获取权限等。...分析器 MySQL使用分析器对SQL语句进行词法分析、语法分析，通过分析来解析关键字，如：Select；解析操作的表、字段、列值等。
我们把内容从上往下分为四层，最轻的一层是非结构化的内容，就是它偏向于碎片化，像新闻、资讯、短视频，交付的是一种碎片化的体验，可以随时看随时退出，不用沉浸在里面。 第二层是结构化的内容，什么叫结构化？...这是一个非常典型的结构化内容带货场景。...年糕妈妈就非常简单，他教一些新妈妈怎么带娃、怎么养娃、怎么去教育娃，所以它卖尿不湿、卖奶粉的时候非常自然。 这里就说到有位知识大V带货的一次翻车事故，卖奶粉一场下来只卖了15罐，这个很正常。...他的分析是这样的，朋友圈是一个半熟人的社区，里面要么是朋友，要么是商业伙伴，大部分人会希望自己的朋友圈看起来更好一些，所以就会转发一些装B的内容。...到二楼你才会发现它们家其实是卖眼镜的，这时你心里就会想，这里的眼镜不得一万一副？而实际上是一两千一副，这个心理落差就会让你感觉这个眼镜很便宜，让你很想买。 宜家也是利用这种结构化内容来带货。
究其原因，是因为这些信息都是非结构化的数据，而人类善长的是处理结构化数据（比如数据库）。而对于这些非结构化的数据却无从下手的，所以这些音视频数据都被白白浪费掉了。...但随着计算机视觉、人工智能的发展，人们开始撑握了如何将音视频这类非结构化数据转化为结构化数据的方法。...一旦我们将音视频数据转为结构化数据后，我们就可以利用现有的技术（如搜索引擎、大数据，数据挖掘等）对这些数据进行各种分析了，这个价值是不是更加惊人呢？而这一切的基础都是音视频技术。...如果你想学习音视频基础知识，音视频处理、编辑、特效相关的内容就学习ffmpeg的系列课程。如果你想学习音视频实时通讯（如音视频会议、在线教育）就学习WebRTC相关的课程。...入门音视频要学习哪些内容呢？ ? 这里我简单列举一下入门音视频都要学哪些知识。对于已经学习了一些音视频知识而不知道自己目前水平的同学也可以作为一个参考，看看自己是否达到了入门水平。
假设隔壁老王开了一家水果铺子，你问他每天生意怎么样，他可以回答卖的不错，很好，最近不景气。这些都是很虚的词，因为他认为卖的不错也许是卖了50个，而你认为的卖的不错，是卖了100。...了解和使用指标是数据分析思维的第一步，接下来你需要建立指标体系，孤立的指标发挥不出数据的价值。和分析思维一样，指标也能结构化，也应该用结构化。...和分析思维的金字塔结构一样，指标也有固有结构，呈现树状。指标结构的构建核心是以业务流程为思路，以结构为导向。 假设你是内容运营，需要对现有的业务做一个分析，提高内容相关数据，你会怎么做呢？...我们把金字塔思维转换一下，就成了数据分析方法了。 从内容运营的流程开始，它是：内容收集—内容编辑发布—用户浏览—用户点击—用户阅读—用户评论或转发—继续下一篇浏览。...告诉运营和产品人员，看看改进后的数据怎么样，一切以结果为准。如果结果并没有改善，那么就应该反思分析过程了。 这也是数据分析的要素，结果作导向。
，其中最为重要、最常用的必选内容主要还是 建设背景、需求分析、系统设计、功能介绍 ，其余的用户现状及痛点、应用场景及解决方案、系统价值、输出形式、案例介绍等也可加上，在需要时可以摘用。...以及根据项目情况来输出具体项目背景、建设必要性等内容了 先对必选内容分析一波 二、方案组成_必选 1、建设背景 一般从 行业背景、信息化建设背景、政策背景 等维度展开介绍，举例说明：...2、需求分析 可从 用户目标分析，用户痛点及目前解决方式，改善达成效果 维度进行分析。...接入层体现方案中能够接入的音视频调度终端/系统；传输层为涉及到的传输方式；支撑层、业务层、展现层也类似，针对本项目情况进行修改。 4、功能介绍 功能介绍是绝大部分情况下都会用到的材料内容。...地址结构化以此为参考，根据词条本身特征和上下文关系进行组合，并且赋予相应级别。
本文字数为1151字，阅读全文约需5分钟 本文为《数据蒋堂》第二期，为你解释为什么非结构化数据分析是忽悠。 大数据概念兴起的同时也带热了非结构化数据分析。...传说一个企业中80%的数据都是非结构化数据，如果按占据空间来算，这个比例大体不假，毕竟音视频这类数据真地很大。有这么大的数据量，需要进行分析是很自然的事了，而要分析当然就要有相应的技术手段了。...通用分析技术在于相伴产生的结构化数据 采集非结构化数据的同时，常常会伴随着采集许多相关的结构化数据，比如音视频的制作人、制作时间、所属类别、时长、......但现在只喊结构化数据显得不够时髦，为了吸引用户，就要把本质上的结构化数据分析说成是非结构化数据分析了。 作为需求方的用户，这时候需要清楚地知道到底要对这些数据做什么处理。...此连载的内容涉及从数据呈现、采集到加工计算再到存储以及挖掘等各个方面。大可观数据世界之远景、小可看技术疑难之细节。
一般来说，人们获取到的原始数据大多是非结构化的，且信息密度比较低，通过对数据进行清洗、分析、挖掘等操作，可以排除无用数据、找到数据中的关联性，在这个过程中，数据的结构化程度、信息密度也随之提升，最后一步...就目前来说，对数据仓库的主流定义是位于多个数据库上的大容量存储库，它的作用在于存储大量的结构化数据，为管理分析和业务决策提供统一的数据支持，虽然存取过程相对比较繁琐，对于数据类型有一定限制，但在那个年代...湖仓一体是一种更开放的新型架构，有人把它做了一个比喻，就类似于在湖边搭建了很多小房子，有的负责数据分析，有的运转机器学习，有的来检索音视频等，至于那些数据源流，都可以从数据湖里轻松获取。...以AI应用层面为例，湖仓一体架构天然适合AI类的分析（包括音视频非结构化数据存储，兼容AI计算框架，具有模型开发和机器学习全生命周期的平台化能力），也更适合大规模机器学习时代。...以对标Databricks的滴普科技为例，美国企业服务市场往往卖产品就可以了，但中国大客户群体需要更与客户资深场景深度融合的解决方案，解决方案需要兼顾通用性和定制化。”
大数据的结构复杂多样使数据仓库面临的源数据太过繁杂，此时应改变目前以结构化为主体的单一存储方案，对非结构化数据采用分布式文件系统进行存储，对结构松散无模式的半结构化数据采用面向文档的分布式key/value...我们存储多元化的数据主要是为了集成分析，而多种结构的孤立存储显然不是集成分析的最佳选择。...通过构建连接器，使得非结构化数据在处理成结构化信息后，能快速融通和分布式数据库中的关系型数据，达到对大数据敏捷分析。...（2）基于音视频内容检索。可以直接对音视频内容进行检索，自动识别关键帧，能够区分定位出一个视频中的不同的两段内容，减轻人工打点的工作量，提高视频处理的能力。 （3）档案智能化辅助分类。...通过多类型数据采集平台进行数据采集，在智能数据处理平台上对这些非结构化信息、多媒体信息和用户信息进行分析，最后在应用平台上提供数据挖掘结果的搜索平台和多媒体自动编研平台。
服务集成 COS 支持与其他腾讯云产品联动，包括 CDN 加速、数据万象图片处理、音视频转码、文件预览等组件，提供「存储 + 处理」一体化解决方案。...内容分发 网站服务通常会在动态网页中，根据一定规则将经常变动和长期不变的资源区分开，静态资源就是指长期不变的非结构化数据资源。...用户可以将网站中的静态内容（包括音视频、图片等文件）全部托管在标准存储中，并利用腾讯云 CDN 分发内容。结合腾讯云 CDN 全球加速节点的能力，可以将热点文件提前下发至边缘节点，降低访问延迟。...大数据分析 无论用户存储的是医疗或财务方面的数据还是照片和音视频之类的多媒体文件，COS 都可以作为数据源进行大数据分析。...对象存储支持存储 EB 级别非结构化数据，高可用、高可靠、高安全和可扩展性，结合使用腾讯云大数据套件，快速构建和部署分析应用程序。
如何提升文档团队的影响力作为文档工程师，首先需要肯定和提升自己的认知维度，提升文档团队的影响力，具体怎么做？参考下列方式：打破角色固化的认知，拒绝做边缘人。文档角色只能输出内容吗？...不仅仅《文档未来》提到了文档内容的模块化、结构化，其他的课程《让技术文档智能化交付+多场景呈现》、《如何构建知识百科并营销，共建产业生态》也都提到了文档内容的模块化和结构化。...结构化的主题内容可以一源多用，并多格式发布。相对传统的编辑方式，结构化能起到降本增效的作用。这种结构化、模块化的内容呈现是基于 XML 的体系结构，比较火热且流行的标准是 DITA 标准。...除了常规的数据分析、SEO 以外，我对内容运营这块印象最深的是有 3 个课程专门分享通过视频进行技术传播。有个课程分析目前国内有两个视频传播火热的视频平台，抖音和 B 站。...B 站中知识类内容的视频较多，抖音视频主要以生活休闲类为主。除了题材之外，B 站的视频基本上为中长视频，抖音视频以短视频为主。所以，技术类内容因为时长、偏知识题材的原因，视频传播更适合放在 B 站上。
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从2013年开始关注数据与人的关系：对于数据科学家怎么做好分布式机器学习、特征工程与非监督学习，对于领域专家来说怎么做好交互式分析工具，对于终端用户怎么做好交互式可视化工具。...它提供更多的功能比如易管理性，提供结构化数据服务和访问控制，对数据共享进行管理，同时可以在原地做可视化和分析。 ? 广义的数据开放还有数据的共享及交易，比如点对点进行数据共享或在多边平台上做数据交易。...比如两个电商，一个是卖衣服的，一个是卖化妆品的，他们对于客户的洞察都是相对有限的，如果两边的数据放在一起做一次分析，那么就能够获得全面的用户画像。...2、大数据基础设施的开放 现在有的是有大数据思维的人，但他们很捉急，玩不起、玩不会大数据，他不懂怎么存储、怎么处理这些大数据，这就需要云计算。...比如decide.com，每天爬几十万的数据，对价格信息（结构化的和非结构化的）进行分析，然后告诉你买什么牌子、什么时候买最好。只有四个PhD搞算法，其他的靠AWS。
微软想在云上卖内部数据分析平台Cosmos赚钱。于是请来了著名的数据库研究学者Raghu负责。...后者是HDInsight--微软的Hadoop云端产品加USQL--微软Cosmos内部分析语言Scope的改版。 产品推出来，卖的一塌糊涂。最后微软重组整个部门。...但是其实最好的办法就是在文件系统里面直接实现HDFS需要的primitve操作，包括对结构化目录的支持。而微软这次推出的Azure Datalake Store Gen2正是遵循了这样一套思路。...Blob Store补齐了对结构化目录的支持，而HDFS接口则利用下面文件系统提供的能力直接支持HDFS访问。...我觉得微软与其说放了个大杀器，不如说做了几年大傻逼，早一点这样做Datalake Store，又怎么会有今天呢？对于数据湖来说，微软不仅仅有眼前的苟且，还有将来源源不断的苟且。
数据万象推出的智能检索 MetaInsight 服务将多模态检索与元数据管理方式相结合，自动为云上的文档、图片、音视频等非结构化数据提供智能数据处理、分析、检索全流程服务，支持语义检索、标签检索、元数据管理...，更多维度解析数据，可灵活适配媒资管理、智能网盘、社交应用、图库图床等场景，提升用户查找、使用、管理内容的能力。...您可以自由创建专属数据集，与COS存储桶关联后自动解析桶内的文件信息，建立元数据索引，体验基础文件信息查询、以图搜图、以文搜图、人脸搜索等检索服务，具体介绍如下： ｜语义检索 智能检索 MetaInsight 可以自动分析文件的内容并建立索引...不需要再费时间再关注文件本身的属性（名称、创建时间等），可以将精力聚焦在内容创作上，从开始搜索到结果输出，只需要不到2秒钟。...语义检索效果展示 ｜标签检索 智能检索 MetaInsight 提供不同业务所需的算子，例如基础信息算子，可自动化提取文件的各类元信息，抑或是媒体信息算子，可提取音视频文件编码格式、码率等元信息，还有各类型的智能算子
根据承载数据的载体，又可以分为数值类数据、文本类数据、图片类数据、音视频数据等4类。根据推荐系统依赖的数据的组织形式(数据格式)，又可以分为结构化数据、半结构化数据、非结构化数据3大类。...2.4 音视频数据 在互联网视频出现以来就有了音视频数据，直到现在音视频数据才应用到更多的领域和产品中，音视频数据火爆背景跟图片类似，目前的抖音、快手等短视频应用非常受欢迎，游戏直播、电商导购直播等应用也是视频类数据的产出方...包括文本、图片、HTML、各类数据报表、图像和音视频信息等等。非结构化数据由于没有固定的数据范式，也是最难处理的一类数据。 文本类标的物(如新闻资讯)、短视频、音频、商品等都包含大量的非结构化数据。...怎么很好地处理非结构化数据，将非结构化数据中包含的丰富信息挖掘出来，并应于算法模型中，是可以大大提升推荐算法的精准度、转化率等用户体验、商业化指标的。...对于基于内容数据通过技术手段构建标的物的向量表示，大家可以参考《基于内容的推荐算法》第二节3“构建标的物特征表示”来进行深入了解。
以下内容来自「2021 全区分布式云大会：《Serverless 化云原生释放云计算效率红利》主题分享」，深度好文，预计阅读需 22 分钟。...以上两点是轻量的调用和服务，音视频处理和数据处理 ETL 属于重计算场景，进一步细分，可以理解为音视频处理是对于非结构化数据的处理，包括转码、理解，数据处理，ETL 是对结构化数据的处理，包括数据的分析...针对音视频实时互动，Serverless 云函数也提供了包括 一键式触发直播推、直播流旁路录制的后处理、内容的审核、对原内容的增强（实时字幕、实时翻译）等能力的封装。...Serverless 数据 ETL 除了对非结构化数据的一些处理，同样支持对结构化数据 ETL 的处理，通过对公网 API、DB、文件存储等多数据源的拉取、大量数据的批处理、加载至目标存储，覆盖到电商、...搜索、内容、监测、分析等多个场景。
目前和阿里云、华为、优酷土豆、微博、趣拍、花椒、来疯等多家顶级机构和产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸属性分析引擎服务海量用户，同时帮助内容方实现场景营销、智能分析和内容互动...5、AnyChat音视频 AnyChat是一套跨平台的音视频解决方案，支持一对一、一对多的实时音视频交互，开放SDK接口，具有文字聊天、文件传输、透明通道、音视频录制等功能。...目前，开放平台以“云+端”的形式向开发者提供语音合成、语音识别、语音唤醒、语义理解、人脸识别、个性化彩铃、移动应用分析等多项服务。...8、ARmedia虚拟现实 ARmedia增强现实（AR）技术平台，是一个结构化和模块化的开发框架，拥有独立的实时跟踪引擎和呈现引擎，包括按照特定的体系结构布置的不同软件模块：实时跟踪、实时渲染和接口。...呀呀语音（前云娃语音）SDK具有强大的音视频沟通能力，1对1、1对多、多对多音频对讲、视频互动及相应管理功能。
接下来是能力层，从能力模块上可以分为音视频转码、音视频增强、录制截图、内容理解、审核质检、智能编辑和直播处理。...修复后，极速高清会对画面进行二次分析，分析视频的ROI、GND等一系列信息，辅助后续的视频编码过程，之后再针对不同特征，对视频进行自适应编码。...媒体智能 媒体智能涵盖范围很广，包含内容识别、内容分析、智能剪辑、质检、审核等众多能力。内容识别可识别视频中的语音、文字、人物，并可对识别出的文字进行智能翻译。...视频分类可是通过分析视频内容为视频自动推荐类别，目前支持美食、旅游、动漫、音乐等十九大类。视频标签则是智能识别出最符合视频内容的几项标签摘要，主要用于视频推荐检索相关场景。...智能拆条通过对视频内容进行结构化分析，可根据视频的场景信息、语音信息、文字信息生成拆条文件，支持新闻、广告等内容的拆条。
其中，欢句科技是一家专注金融业的音视频营销科技服务提供商，致力于为金融机构提供音视频营销科技产品、音视频内容和综合营销解决方案；妙思互动是一家专注于互动内容的SaaS服务商，致力于为内容创作者搭建创意互动平台...用直播+短视频内容库/系统/运营服务，打造更简单、更快速、更稳定的音视频营销系统，以专业音视频内容赋能金融持牌机构，打造全新营销链条，助力金融机构通过音视频运营+陪伴，与投资者更好地建立信任。...从互动视频云剪辑，到云端协作的互动内容编辑器，再到内容存储与云上分发，妙思基于音视频云服务，不断提升技术、打磨产品，帮助内容生产者解决生产效率和渠道适配的问题。...AI算法分析层主要基于深度学习框架，通过构建机器视觉算法引擎，支持基于视觉感知的内容视觉显著对象提取和场景分割，同时建立基于视觉注意力机制的3D场景视觉搜索模型，提高模型的准确性和泛化能力。...飞项科技（广州）有限公司（最具潜力奖） 飞项科技专注为职场人服务，推出飞项应用，将事项分类管理，释放大脑缓存，聚焦核心目标，用系统思维结构化、逻辑化、规则化拥抱碎片化，通过IM，TRTC等音视频云服务提供的消息
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