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Facebook启示

文孟永辉对于Facebook改名Meta,其实是有很多非议。很多人认为,Facebook改名仅仅只是扎克伯格为了挽救股市低迷,迎合资本喜好。 同外界仅仅只是将Facebook改名看成是迎合资本市场需求不同,笔者更多地愿意将Facebook改名看成是其长期布局区块链结果。 Facebook与区块链事实上,当Facebook入局区块链时候,外界给出了一个与它入局元宇宙时一样表情:不解且怀疑。 如果我们将Facebook布局区块链技术看成是萌芽阶段话,那么,Libra出炉,则是Facebook区块链技术开始真正成熟标志。 而此次Facebook投身到元宇宙洪流里,则是Facebook开始将区块链技术真正开始应用重要标志。总结来看,Facebook对于区块链布局经历了早期萌芽,中期成熟,再到后期应用等阶段。

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FacebookRocksDB简介

1、简介RocksDB是FaceBook起初作为实验性质开发一个高效数据库软件,旨在充分实现快存上存储数据服务能力。 通过WriteBatch API,可以实现跨列族操作原子性。UpdatesPut 接口可以把一对k-v数据写入DB,如果k已经存在话,则已有v会被新v覆盖。 Iterator也可以实现RangeScan逆序遍历,当执行Iterator时,用户看到是一个时间点一致性视图。Snapshot接口可以创建数据库在某一个时间点快照。 每个sst file数据块(4k-128k)都有相应checksum值。写入存储数据块内容不允许被修改。 DB数据都存储在sstfile中,当内存表数据满时候,会将内存数据(去重、删除无效数据后)写入到L0 文件中。每隔一段时间小文件中数据会重新merge到更大文件中,这就是compation。

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    Facebook 技术故事

    如同每一个大型IT公司,Facebook 技术架构演化史也是极为丰富。 从此Facebook PHP执行速度提升了几十倍,这也是Facebook技术史上最关键一个成就。2011 年,Hadoop 进入 Facebook 技术栈,大数据处理框架开始火热。 如前文所述,Facebook 开源了很多内部使用系统,考虑到 Facebook 是以数据为中心公司,所以这些数据处理软件显得尤为重要,以下列举一些比较知名例子:Scribe: Facebook 内部开发开源 ,用来并发收集,处理实时 log;HBase: Google BigTable 开源版本,Facebook 如今用来存储海量用户 Event,Messenger消息等;Hive: 早期 Facebook ;以上提到技术栈只是 Facebook 框架核心部分,根据 Facebook 业务规模、业务需求多样化,没有任意一个方案是能够满足所有需求

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    Facebook图片存储

    为了减少对昂贵存储解决方案(诸如NetApp和Akamai,我所在单位用了一套NetApp,性能和稳定性都不错,价格当然也不菲),Facebook在2009年4月时候推出了一套新,名为Haystack 新架构让Facebook使用普通服务器就能够支撑图片存储需求,减少了对CDN依赖。?Facebook有两种主要图片存储类型,也是所有社交网站共同特点:头像和相册。 用户上传相册,以档案形式存放,很少会删除,也不会立即读取。头像则是每个人都会拥有,并且有不同尺寸。过去,Facebook极度依赖CDN来保护自己服务器遭受大量访问。 这种文件系统是为了权限管理而设计,但是Internet中文件系统则不需要这么多额外信息。 Haystack 存储10GB数据只需要10Mb元数据,这些原数据可以驻留在内存中,这样读取文件时候就只需要一次磁盘寻道。Cachr仍然是第一道防线,快速处理对于图片请求。

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    Facebook三堂AI入门课

    在图像辨识、语言翻译和动态时报排序等都用到大量人工智能Facebook,希望破除这个迷思。 FacebookAI研究部门负责人Yann LeCun认为,多数害怕来自于不理解,「我们希望告诉人们AI并非魔法,而是严谨科学。」因此在部落格上发布三段浅显易懂影片,替大家上一堂AI入门课。 透过这样分层分析,可简化机器辨识复杂图像步骤。该技术也可应用于自驾车、语音辨识及翻译。三种AI学习方法Facebook指出,目前人工智能学习方法大致分三种。 想成为AI人才,先学好数学Facebook建议,如果未来想以AI作为工作,数学和物理绝对是必修课,微积分、线性代数、机率和统计,尽可能修越多越好。 这也呼应到Facebook近来被批评其动态时报推播假新闻影响美国大选结果,在每种机器学习应用背后,最终还是得回归到「人」。

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    关于facebook图数据库

    p1804-facebookgraph.pdffacebook能成在众多社交网站中脱颖而出不是偶然,从这篇早期关于图数据库文章中就能大概了解到他们技术深度,远超当时同类公司。 随着现在硬件越来越好,内存越来越大,上T内存已经不是问题了,这个图数据库硬件基础已充分,后面需要就是大家一起来开拓。

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    我所了解Facebook架构

    FacebookHipHop编译器会将它们转换成C++然后使用g++编译,这样就提供了一个高性能模版和web逻辑执行层。 Facebbook开发一个特别存储方案。提供底层优化和append-only writes。Facebook消息系统基于自己架构, 显著利用分片sharding和动态集群管理. 每个Cell处理一部分用户; 当用户增加时新Cell可以加进来。 持久化使用HBase。Facebook消息搜索引擎建立在存储在HBase上反向索引。 Facebook消息搜索引擎细节未知输入提示搜索使用一个定制存储和检索算法Chat基于Epoll服务器,使用Erlang开发,通过Thrift访问。 他们还建立了一个自动化系统,可以对监控警报进行响应,启动一个合适修补流程或者在无法自动修补情况下通知人力来修补。Facebook估计有超过6万台服务器。

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    【学习】Facebook实时Hadoop系统

    Facebook 在今年六月 SIGMOD 2011 上发表了一篇名为“Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook会议论文 (pdf),介绍了 Facebook 这篇 10 页长文主要内容是 Facebook 在 Hadoop 系统上工程实践,这些工程实践目标则是题目所点出――实时。 应用场景和需求 文章最初是一些背景介绍,主要给出了三类应用场景:Facebook Messaging、Facebook Insight 和 Facebook Metrics System(ODS)。 Messaging 就是 Facebook 新型消息服务,Insight 是提供给开发者和网站主数据分析工具,ODS 则是 Facebook 内部软硬件状态统计系统。 相比需求,更让人感兴趣是它那些“非需求”,总共有三条:容忍单数据中心内部网络分化,Facebook 认为这个问题应该从网络硬件层面(做冗余设计)而不是软件层面去解决;单个数据中心宕机不影响服务,Facebook

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    Facebook智能音箱跳,票,了

    Facebook智能音箱要跳票了。据外媒报道,知情人士透露,Facebook将取消在5月份举办开发者大会上发布智能家居新品。 知情人士还称,部分原因是Facebook目前还处于“数据泄露事件”枪口上。目前,公司内部正在进行审查,确保在用户数据方面不会再次失手。Facebook发言人对此事不予置评。 在开发者大会官方日程上,也确实找不到发布智能音箱信息了~?Facebook原本计划是,在开发者大会上首次发布智能音箱“Fiona”和“Aloha”,进军智能语音助理赛道。 正因美国公众对Facebook收集和使用个人数据担忧不减,Facebook认为5月推出可能是个错误时间。小扎将在未来几周内就隐私问题向国会作证。 在5月1日召开开发者大会上,Facebook将围绕哪些信息应用程序能通过Facebook收集用户信息发布更严格新规则。

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    Facebook 应用机器学习平台

    机器学习是Facebook许多重要产品和服务核心技术。这篇论文来自Facebook17位科学家和工程师,向世界介绍了Facebook应用机器学习软件及硬件架构。 Facebook通过这个服务帮助你选择想在照片中标记好友。Language Translation是管理Facebook内容国际化服务。 Facebook产品或服务使用机器学习算法。C.Facebook内部“机器学习作为服务”Facebook有几个内部平台和工具包,目是简化在Facebook产品中利用机器学习任务。 Facebook大多数机器学习训练通过FBLearner平台完成。这些工具和平台协同工作是提高机器学习工程师生产力,并帮助他们专注于算法创新。?Facebook机器学习流和架构。 灾难发现当Facebook全球计算、存储和网络痕迹一部分丢失时,能够无缝地处理该问题一直是Facebook Infrastructure长期目标。

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    Facebook语音助手Aloha疑曝光

    鉴于Facebook已经迟了一步,它需要通过强大实用程序来解决实际问题。以下是Facebook在语音领域最新发展,以及它过去实验如何为其下一次重大推动奠定基础。 Wong还在Facebook代码中发现了Aloha徽标,其中包含火山图像。有人在Facebook员工手机上看到了一个Facebook Aloha Setup聊天机器人,上面有类似标志。? Facebook于当年9月收购了Elmieh创业公司Nascent Objects,现在他是Facebook秘密Building 8硬件实验室技术项目负责人。 然而,一位消息人士称Facebook秘密语言技术小组已经在探索语音机会。Facebook也开始为想要播放声音而不是视频用户测试其实时音频功能。 目前还不清楚FacebookAloha究竟会怎样。对于Facebook智能扬声器和应用程序,它可以是操作系统或语音界面和转录功能。它也可能会像M一样成为一个更加成熟语音助手。

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    Facebook慢速视频分类器AI

    编辑 | TGS发布 | ATYUN订阅号 灵长类动物视网膜神经节细胞能从感光器接收视觉信息,然后再传递到大脑,但值得注意是,并不是所有眼部细胞都具备这种精密能力,科学家通过测试发现,80%细胞只能在低频率下工作并识别出细微细节 ,剩下20%才能对快速变化做出反应。 这种生物学上二分法激发了Facebook人工智能研究科学家们去追求他们所说“慢速AI”。 另一方面,它们比主体标识发展得更快,能够在高时间分辨率下,分析已执行动作。“慢速”作用有两种实现方式,其中一种以较低帧速率和较慢刷新速度运行,优化捕捉少量图像或稀疏帧给出信息。 研究人员断言,通过以不同时间速率处理原始视频,较慢路径更善于识别框架中不变或者变化缓慢静态区域,而较快路径则可以学会准确地推断动态区域中操作。

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    关于FACEBOOK REACT 专利许可证

    随着Apache、百度、Wordpress都在和FacebookReact.js以及其专利许可证划清界限,似乎大家又在讨论Facebook这个BSD+PATENT许可证问题了。 作者说,如果有人有特别案例或是有说服力论据来说明Facebook这个条款会作用于非专利地方,那么,请告诉他。 关于马克曼听证会事,可以参看本文未尾附录)所以,要决定Facebook专利责任,我们需要评估Facebook专利及其权利主张,而不是技术规格说明。 也就是说,对于USPTO(美国专利商标局)或法院来说,他们没办法对Facebook这样没有为React申请专利方式来执行任何和专利诉讼,也就是说,Facebook这个React License条款 那么,你用PreactVue或是带这样技术自研框架,那么,从你使用第一天就在侵犯Facebook专利权了。

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    Facebook原罪与区块链救赎

    Cambridge Analytica让用户在Facebook上做趣味测试获得了5000万用户资料,而Facebook居然给了该公司访问部分用户数据权限。 变质了Facebook仿佛一夜间,关于Facebook丑闻从四面八方涌来,这背后有一件事值得留意,那就是不知不觉间Facebook现在已经变得那么强大。 这背后更深层因素是对用户数据利用,已经成为了Facebook商业模式,Facebook就是靠这些商业模式吃饭。区块链跟这事有什么关系?那么这件事跟区块链有什么关系呢? 靠着这样商业模式,Facebook在「世界最具价值公司」排名中排第6,而排在第二位是Google——模式几乎与Facebook如出一辙。我们该怎么办? 用区块链技术,至少可以在以下三方面解决Facebook造成问题。

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    使用FacebookFastText简化文本分类

    文本分类已成为商业世界重要组成部分; 是否用于垃圾邮件过滤或分析电子商务网站推特客户评论情绪,这可能是最普遍例子。? FastText是由Facebook AI Research(FAIR)开发开源库,专门用于简化文本分类。 选项指是该模型要保存位置。 对于依赖于词序,特别是情感分析问题,这是一个有用步骤。它是指定连续token在n窗口内词都作为特征来训练。 在400000评论测试数据上评估我们训练模型所获得结果如下。如所观察到,精确度,召回率为91%,并且模型在很短时间内得到训练。

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    使用FacebookFastText简化文本分类

    文本分类已成为商业世界重要组成部分; 是否用于垃圾邮件过滤或分析电子商务网站推特客户评论情绪,这可能是最普遍例子。? FastText是由Facebook AI Research(FAIR)开发开源库,专门用于简化文本分类。 选项指是该模型要保存位置。 对于依赖于词序,特别是情感分析问题,这是一个有用步骤。它是指定连续token在n窗口内词都作为特征来训练。 在400000评论测试数据上评估我们训练模型所获得结果如下。如所观察到,精确度,召回率为91%,并且模型在很短时间内得到训练。

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    系统设计:Facebook新闻流设计

    需求让我们设计Facebook新闻提要,其中包含来自Facebook帖子、照片、视频和状态更新用户关注所有人和页面。 类似服务:Twitter新闻源、Instagram新闻源、Quora新闻提要难度等级:难1.Facebook新闻源是什么?新闻订阅是脸谱网主页中间不断更新故事列表。 它包括状态更新、照片、视频、链接、应用程序活动以及来自用户访问人员、页面和组“喜好”。关注Facebook。 换句话说,它是一个完整可滚动版本来自照片、视频、位置、状态更新和其他活动朋友和你生活故事对于你设计任何社交媒体网站——Twitter、Instagram或Facebook——你都需要一些新闻提要系统显示来自朋友和追随者更新 2.系统要求和目标让我们根据以下要求为Facebook设计一个新闻提要:功能要求:1.新闻提要将基于用户访问人员、页面和组帖子生成跟随。2.一个用户可能有很多朋友,并且关注大量页面组。

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    机器翻译之FacebookCNN与GoogleAttention

    传统seq2seqfacebookcnn结构特点position embedding卷积引入GLU控制信息流动attentiongoogleattention结构特点KVQ思维架构multi-head 最近,Facebook和Google研究人员分别尝试用CNN与Attention代替seq2seq进行机器翻译,提高了训练效率,结构与思想也很予人启迪。传统seq2seq? facebookcnn结构?? 卷积引入,有以下几个优点:使计算可以做并行化卷积层可以stack起来,不同可视域不同,底层是细节信息,高层是全局信息。 attention上文信息,通过低层CNN和高层CNN组合获得, 反映了词细节信息和全局主旨信息。googleattention结构?特点K,V,Q思维架构??

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    FacebookHanabiAI取得了最先进成果

    编辑 | KING发布 | ATYUN订阅号 Facebook AI 部门表示,它创造了最新AI,可以在玩纸牌游戏Hanabi时达到最先进性能。 Facebook AI研究员Noam Brown在电话采访中说:“我们看到结果远远超出了我们或其他研究人员预期。实际上,我们从搜索中获得收益要强于过去使用所有深度强化学习算法所获得收益。”? FacebookHanabi AI借鉴了Pluribus一些搜索技术,Pluribus是Facebook于今年早些时候推出一款玩扑克AI,击败了一些人类冠军。 FacebookAI团队通过结合深度强化学习应用搜索技术实现了这一壮举。搜索算法通过使除一个代理之外所有代理执行商定策略将问题转换为单个代理设置,这是一种称为蓝图强化学习算法。 布朗说,最终,Facebook研究人员认为,类似于其Hanabi机器人AI可以帮助机器人系统,自动驾驶车辆或对话式AI代理通过解决“心理理论”挑战来更好地响应人类活动。

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    FacebookDevOps案例研究与相关工具

    我们将研究 Facebook 曾经在 2011年推出新功能案例,这些功能导致了他们对产品交付过程重新评估,并采用了 DevOps 方法。 推出新功能获得了用户热烈响应,这就导致了新功能有效性产生了不可预知结果,他们没有相关预案。? Facebook案例研究这导致了 Facebook 对策略评估和调整,从而推出了暗启动技术。 基于 DevOps 原则,Facebook 为其新版本发布创建了以下方法。? 暗启动方法Facebook 暗启动技术暗发布是在新功能完全发布之前先逐步推广到选定一组用户过程。 Facebook基于DevOps暗启动过程Facebook 通过将代码包装在功能标记或功能切换中来实现此目,该切换用于控制谁可以看到新功能以及何时能够查看。 上面给出图表描述了如何在 Facebook 上进行黑暗发布。Facebook、亚马逊、Netflix 和谷歌以及很多领先科技巨头,在向所有人发布之前先用暗发布向一小部分用户发布和测试新功能。

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