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2023开放原子全球开源峰会,蚂蚁计算平台开源业内首个工业级流计算引擎

在高峰论坛上,蚂蚁技术研究院院长、计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 计算平台核心成员——工业级流式计算引擎 TuGraph Analytics。...计算目前已广泛应用在金融、政务、医疗等领域,备受全球研发机构和顶尖科技公司关注。流式计算是一种将流式计算计算结合的交叉创新,融合了流式计算的高度实效性和计算的灵活性,攻坚难度极高。...据了解,蚂蚁从2015年开始探索计算,布局了数据库、流式计算引擎学习等相关技术,打造了世界规模领先的计算集群,于业界首创了工业级流式计算引擎,多次问鼎数据库行业权威测试 LDBC 世界冠军并保持世界纪录...此次开源的工业级流式计算引擎是蚂蚁从2017年开始布局打造,经过五年多工业级应用大考,流式计算做到了在千亿数据规模的“”上秒级延迟计算,是蚂蚁风控的核心基础技术,成功解决了金融场景风险分析难、识别率低...此次流式计算引擎开源,是延续蚂蚁开源核心基础技术的实际动作,希望通过开放成熟的计算技术,服务更广阔的数字化产业,向世界输出中国科技公司的前沿技术影响力。

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蚂蚁金服, 开源业内首个工业级流计算引擎

在高峰论坛上,蚂蚁技术研究院院长、计算负责人陈文光宣布开源 TuGraph 计算平台核心成员——工业级流式计算引擎 TuGraph Analytics。...(:陈文光宣布开源业内首个工业级流式计算引擎 TuGraph Analytics) 去年9月,蚂蚁集团开源了 TuGraph 计算平台中的数据库 TuGraph DB。...据了解,蚂蚁从2015年开始探索计算,布局了数据库、流式计算引擎学习等相关技术,打造了世界规模领先的计算集群,于业界首创了工业级流式计算引擎,多次问鼎数据库行业权威测试 LDBC 世界冠军并保持世界纪录...此次开源的工业级流式计算引擎是蚂蚁从2017年开始布局打造,经过五年多工业级应用大考,流式计算做到了在千亿数据规模的“”上秒级延迟计算,是蚂蚁风控的核心基础技术,成功解决了金融场景风险分析难、识别率低...此次流式计算引擎开源,是延续蚂蚁开源核心基础技术的实际动作,希望通过开放成熟的计算技术,服务更广阔的数字化产业,向世界输出中国科技公司的前沿技术影响力。

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落地百余场景、扛过双11,蚂蚁TuGraph流式计算引擎正式开源!

行业首个工业级流式计算引擎 TuGraph-Analytics,与目前世界范围内有记录的、最快的数据库开源项目 TuGraph DB 来自于一家中国企业,这不仅仅解决了国产基础软件领域的一大难题,健全了开源生态...本次,蚂蚁集团宣布将计算系统中的流计算引擎 TuGraph-Analytics 正式开源。结合蚂蚁计算领域其他项目的优异表现,该引擎又将对开源领域及产业界带来哪些价值?...对于数据模型天然适合模型,同时希望能够更快看到计算的价值的应用,流计算引擎 TuGraph-Analytics 是更加合适的选择。...于是他们将流的能力从两边延伸提供了离在线一体化的能力,使得用户可以基于一套 DSL 支持基于离线的数据进行实验,并在随后的时间内针对计算框架、存储引擎等做了持续性优化,这些工作未来也都将通过开源的方式贡献给社区...TuGraph-Analytics 作为流式计算引擎,偏重于流式实时的分析和计算

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案例 | 养花不用浇水?种植还能这么玩....

优然家_14.jpg 二、页面设计 H5响应式引擎完美适配任何尺寸屏幕,自动优化了网站内容在电脑、平板、手机上的浏览效果,用户在点击链接访问产品页面将会根据不同的尺寸呈现出最佳的效果。...优然家_10.jpg 优然家_12.jpg 三、SEO优化 根据网站的定位,我们协助优然家设置了10个左右的关键词,突出产品的信息,更利于搜索引擎的分析和收录,而百度、谷歌等搜索引擎平台也对H5响应式网站更加友好...,很快网站就被百度等搜索引擎所收录,只要在百度搜索公司名或者产品信息,就能在第一页看到优然家的相关信息。...12.12预热,建站送礼,更多优惠点击了解详情 >> 广告8---副本_02.jpg

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吐槽下坑爹的主机屋

众所周知  建网站离不开域名和建站主机 但这两样东西大多都是需要付费的     这几天打算再建个网站  所以在西部数码里买好了一个域名(因为西数的域名便宜)  现在就差主机了  但钱买域名用光了  所以现在只能去度娘找下有没有免费的空间...这才发现客服把我qq删了(所以没截到) 这一行为彻底惹怒了我  客服就这态度  没等客户问完问题就删qq?...于是我换了一个qq号  再一次联系上了客服……这次为了保险  特意截了   (可能着急  语气有些不恰当 这个我承认) 随意删除?...我不禁对客服的真实性产生了怀疑…… 但这是官网上给的qq  应该没问题  但为了保险  我又问了一下 然后他说有很多客户要交流  没事的话就别找他了  (这个可以理解) 写到这里   我想吐槽的是  所谓的免空哪里去了

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吐槽下坑爹的主机屋(原创)

众所周知  建网站离不开域名和建站主机 但这两样东西大多都是需要付费的     这几天打算再建个网站  所以在西部数码里买好了一个域名(因为西数的域名便宜)  现在就差主机了  但钱买域名用光了  所以现在只能去度娘找下有没有免费的空间...这才发现客服把我qq删了(所以没截到) 这一行为彻底惹怒了我  客服就这态度  没等客户问完问题就删qq?...于是我换了一个qq号  再一次联系上了客服……这次为了保险  特意截了   (可能着急  语气有些不恰当 这个我承认) 随意删除?...我不禁对客服的真实性产生了怀疑…… 但这是官网上给的qq  应该没问题  但为了保险  我又问了一下 然后他说有很多客户要交流  没事的话就别找他了  (这个可以理解) 写到这里   我想吐槽的是  所谓的免空哪里去了

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Andriod模拟器网易腾讯那家强?

一.虚拟机引擎工作机制 现在的模拟器总体上,基于两种工作模式运行,一种是基于虚拟化Hyper-V的,这个需要计算机硬件打开虚拟化,另一种是不依赖这个的,他们叫模拟引擎。...1.1 Hyper-V模式引擎 这种模式就是传统虚拟机软件引擎的工作方式,比如VMWare、VirtualBox这种软件。...MuMu模拟器(标准引擎、虚拟化引擎) 2). 腾讯模拟器(标准引擎、虚拟化引擎) 因为这两种模拟器都有两种工作模式,加起来,实际上是4个应用程序。...兼容性问题: 网易模拟器在运行斑马AI课时, 有的课里的交互刷不出来,标准模式、虚拟化模式全不行。...如果性价比,可以买小米生态的摄像头。如果直播用,可以买好一点300元左右的, 2K分辨率。 3.3 外置麦克风 上网课笔记本电脑的麦克就够了, 与APP程序互动时,是可以听清楚的。

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从消费互联网到产业互联网,互联网行业发生了哪些变化

马化腾在公开信中提到“接下来,我们要做好‘连接器’,为各行各业进入‘数字世界’提供最丰富的‘数字接口’”,在消费互联网时代,连接的工具以社交和内容为主,而产业互联网时代,连接的工具则以AI、云计算、大数据等技术为主...2014年7月李研珠开始创业筹建汽车电商平台,起初平台叫“买好车”。...但一年之后,李研珠觉察到汽车行业的一些共性痛点,比如国内一些中小型汽车经销商车源和资金的问题,经过一番调研,最终“买好车”在2016年变成了“卖好车”,一字之差,2C到了2B。...“最困惑的是在2015年底,我们刚好做完了A轮融资,那个时候我们发现自己在做的2C的事情不对,路在哪里?100多人的团队很紧张。” 2C为何不行?...卖好车绝不是个例,越来越多的创业公司也将方向指向了B端市场,但是切入B端之前,要通过产业链的上下流来分析行业的痛点在哪里,对于创业公司来讲,靠融资不是长久之道,寻找行业的核心利润点才有的玩,找对核心利润点也是找对了核心痛点

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都想逃离北上广,那么谁能告诉我去哪儿玩?

早晨上班路上,照常刷朋友圈,发现满屏都是一篇叫“我买好了30张机票在机场等你:4小时后逃离北上广”的文章,还有不少朋友对其中“如果你需要公司同意你的假期,在赶到机场得到机票后,世相君愿意亲自为你打个电话请假...从用户习惯来说,我想“说走就走”的时候,其实往往想不到去哪里。最多了,我脑子里可能有个朦胧的概念,是个海岛?还是山里隐居?...想象下,如果最早到机场的30个人,是新世相现场买票,可能这帮人中大多数得纠结会才能想到去哪(当然机票价格也会贵一些):可能抱着微信问朋友(或朋友圈)“哎我现在能免费得一张机票你说我去哪好”,或者对着搜索引擎一通胡搜...大部分用户看了这些内容,记在心里,然后过两天又去搜索引擎主动找信息了。...但海涛认为,推荐会成为趋势,因为人会越来越懒——其实是搜索引擎这个年代实在不那么人性,对于一个完全不了解的地方,在海量的信息中,让用户去主动搜索到自己所需要的信息实在太考验了。

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产业互联网的N个变化丨齿轮分享

马化腾在公开信中提到“接下来,我们要做好‘连接器’,为各行各业进入‘数字世界’提供最丰富的‘数字接口’”,在消费互联网时代,连接的工具以社交和内容为主,而产业互联网时代,连接的工具则以AI、云计算、大数据等技术为主...2014年7月李研珠开始创业筹建汽车电商平台,起初平台叫“买好车”。...但一年之后,李研珠觉察到汽车行业的一些共性痛点,比如国内一些中小型汽车经销商车源和资金的问题,经过一番调研,最终“买好车”在2016年变成了“卖好车”,一字之差,2C到了2B。...“最困惑的是在2015年底,我们刚好做完了A轮融资,那个时候我们发现自己在做的2C的事情不对,路在哪里?100多人的团队很紧张。”  2C为何不行?...卖好车绝不是个例,越来越多的创业公司也将方向指向了B端市场,但是切入B端之前,要通过产业链的上下流来分析行业的痛点在哪里,对于创业公司来讲,靠融资不是长久之道,寻找行业的核心利润点才有的玩,找对核心利润点也是找对了核心痛点

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2018 AI产业界大盘点

科技(计算机视觉) 3.08—— 完成最新一轮融资,红杉、高瓴、高榕等前几轮投资方均有跟投,公司整体估值已经突破150亿元。...4.23——阿里联合清华大学、浙江大学、中科院自动化所、软件所、苏州大学等五家机构,联合发布藏经阁(知识引擎)研究计划。...该产品基于自研的神经网络机器翻译引擎,提供实时译文片段智能推荐,并为合作伙伴提供辅助翻译API与定制化服务。...12.12——宣布正式开源被誉为市面最强大物理仿真引擎的 PhysX,除了广泛应用于游戏特效的提升,该引擎还能为 AI 、机器人与计算机视觉技术、自动驾驶与高性能计算提供支持。...11.05——在腾讯全球合作伙伴大会上,英特尔人工智能产品事业部副总裁兼首席运营官Remi El-Ouazzane宣布了与腾讯优实验室合作开发的人工智能(AI)新成果——腾讯优AI摄像机以及优AI

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图像的变换——dwt、idwt、wcodemat、dwt2、idwt2、wavedec2、waverec2

[cA,cD] = dwt(…,‘mode’,extmode) 使用指定的扩展模式计算小波分解。...ls %对s进行一维连续小波变换,把返回系数存到矩阵w中 w=cwt(s,[12.12,10.24,15.48,1.2,2:2:10],'db3','plot'); xlabel('时间');...ylabel('变换尺度'); title('对应于尺度a=12.12,10.24,15.48,1.2,2,4,6,8,10小波变换系数的绝对值'); 结果显示: 2.idwt函数 功能:...x = idwt(…,‘mode’,mode) 使用指定的扩展模式计算小波重构。 x = idwt(cA,[],…) 返回基于近似系数向量CA的单层重构近似系数向量X。...cH,cV,cD] = dwt2(X,LoD,HiD,'mode','symh'); subplot(2,2,1); imagesc(cA);%使用缩放颜色显示图像 colormap gray;%将当前窗的颜色设置为预定义的颜色之一

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吃个披萨的功夫教你看懂IaaS、PaaS、SaaS

这里从「官方+通俗」的两个角度解读下:IaaS、PaaS、SaaS 官方而言: 1.基础设施即服务 (IaaS : Infrastructure as a Service) 把计算基础(服务器、网络技术...消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。...买好速食披萨回家自己做着吃 你只需要从披萨店里买回成品,回家烘焙就好了,在自己的餐桌上吃。 和自己在家做不同,你需要一个pizza供应商。 3....假设您是一家很牛的技术公司,根本不需要别人提供服务,你拥有基础设施、应用等等一切 你把它们分为三层:基础设施(infrastructure)、平台(platform)和软件(software),如下图: 这其实就是云计算的三个分层...其所能提供的云服务也就是云计算的三个分层:IaaS、PaaS和SaaS,就像pizza店提供三种服务:买成品回家做、外卖和到披萨店吃。 用一张来表示就是这样的:

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Note_Logistics_Day01(客快物流项目概述及Docker入门)

Logistics_Day01:项目概述及Docker入门 01-[理解]-客快物流大数据项目概述 大数据分析中,主要分析引擎: 1)、MapReduce 分析引擎,更多使用Hive编写SQL,...底层转换为MR程序 2)、Spark 分析引擎,物流项目,主要使用Spark 分析引擎处理分析数据:离线分析和实时分析 DataFrame/Dataset = RDD + Schema 离线分析:SparkSQL...NodeJS和Vue 2)、数据实时查询,存储在哪里???ClickHouse数据库 上述为整个实时大屏展示技术流程,大家务必记清楚。...任何一个大数据项目,首先数据流转:项目数据从哪里来的,存储到哪里去,进行什么应用分析。...2)、分布式计算平台:分布式计算采用Spark生态 在大数据分析中,可以使用Spark解决问题,就不要考虑Flink框架。 ​

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Android技能树 — 数组,链表,散列表基础小结

我们在将数据存储到内存时候,你请求计算机提供存储空间,计算机会给你一个存储地址,然后你把内容存进去。就类似上面的储物柜。 ---- 线性表 线性表:零个或多个数据元素的有限序列。...类似我们在排队买车票,突然半路有个人插队,你们所有人都需要往后退后了一位;最前面的人买好票走了一个,你们所有人都可以往前前进一位。 数组 时间复杂度 读取 O(1) 插入/删除 O(n) ?...由上面的我们可以知道,结点由存放数据元素的数据域和存放后继节点地址的指针域组成。...所以针对最糟的情况,我们需要: 较低的填装因子: 散列表使用数组来存储数据,因此需要计算数组中被占用的位置数。...结语: 哪里错误请帮忙指正,thanks。 ? 参考: 《大话数据结构》 《算法图解》

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