趣头条查询的页面分为离线查询页面和实时查询页面。趣头条今年所实现的改造是在实时查询中接入了 ClickHouse 计算引擎。根据不同的业务场景，实时数据报表中会展现数据指标曲线图和详细的数据指标表。目前数据指标的采集和计算为每五分钟一个时间窗口，当然也存在三分钟或一分钟的特殊情况。数据指标数据全部从 Kafka 实时数据中导出，并导入 ClickHouse 进行计算。
当我们统计产品DAU 按设备统计，还是按账户统计？ 要求用户在产品内产生操作吗？ 要求一定的停留时长吗？ 包括网页端的用户吗？ 按前台上报还是后台上报？ 包括黑产用户、作弊用户吗？
本文的问题域 ？ 内容信息流app用户增长问题 ？ 内容信息流：图文信息流，短视频信息流、内容+电商信息流 旨在解决的问题 ？ 基于推荐算法视角的信息流产品用户增长问题 ？ 留存问题 ？ 幸存者偏差 本文受众 ？ 信息流产品的 ？ 推荐算法专家 ？ 数据科学家 ？ 产品专家
自动化投放：基于投放策略模型和投放效果数据，建立工业化自动化投放链路，搭建自动投放引擎和效果规则引擎，双重引擎中台助力客户高效高质增长。 拉承一体：通过剪切板+设备指纹+动态打包能力，集成SDK，提供拉承接一体的方案,。具备拉新、拉活等场景有效数据追踪能力，提升推广的转化率。 DPA策略：构造了一整套的自动化、千人千面的广告投放链路，支持每天千万级别的用户实时更新、千级素材自动化筛选、审核与上线机制
当我们提到“用户增长”时，脑子里会蹦出很多概念，最先出现的可能是上图中的AARRR漏斗模型，通过这个模型可以评估出用户不同的生命周期和阶段。 step1. 引流是用户增长的源头活水，我们会注重高效投放，精准引流； step2.转化是用户增长的核心，要让用户快速领略产品核心价值； step3. 留存是用户增长的坚实基础，不断在流量池中沉淀用户的企业才能做大。我认为用户留存始于价值，久于习惯； step4. 变现是用户增长的业务目的，很多时候可以尝试在小程序内变现，除了用户本身以外，不要忽略广告流量也可以变现； step5. 自传播是用户增长的持久动力，不能一味靠自己拉新，还要充分利用用户的社交属性来实现自增长。 比如，疫情期间，ZOOM就将用户的社交属性用到了极致，因为大家一旦开会就会自主下载ZOOM软件，并且不断的影响更多的用户使用ZOOM。
l 游戏数据分析的业务背景 l iData 数据分析引擎TGMars l 为什么选用ClickHouse l 平台在ClickHouse上的使用
数据治理 数据治理是对数据资产管理？使权？和控制的活动集合（规划、监控和执？）
问题： 1：内存限制，对于一些大的查询会出现内存不够问题 2：存储限制，随着表越来多，磁盘报警不断 3：cpu限制 64G对于一些大表（每天600亿+）的处理，很容易报错，虽然有基于磁盘解决方案，但是会影响速度 clickhouse的数据目录还不支持多个数据盘，单块盘的大小限制太大 cpu需要根据实际情况而定 解决： 1：机器的内存推荐128G+ 2：采用软连接的方式，把不同的表分布到不同的盘上面，这样一台机器可以挂载更多的盘
没有账户，需要注册
时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
中服云工业物联网平台入选工信部工业互联网优秀产品、制造业与互联网融合发展试点示范项目，并获评工业互联网平台20强之一。未来，中服云将继续深耕工业物联网领域，以自主可控的平台技术赋能更多行业的数字化、智能化转型。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
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