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FFA2019-Apache Flink在滴滴的应用实践v3-1209

高可用流计算服务 High availability stream compute service 实时机器学习 realtime machine leaming 实时数仓 real-time warehouse

  • 2021-06-29
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1-吴良波-Apache Flink 在网易的实践

业务场景:用户实时足迹,用户实时特征,商品实时特征,实时CTR CVR样本组建,首页A区轮播, B区活动精选等UV,PV实时统计 简要逻辑:使用Sloth读取应用日志 (曝光,点击,加购物车,购买),进行数据清洗和维度拆分,写入Kafka,再使用Sloth读取Kafka数据,实时统计多维特征5 min,30min,1h的PV和UV,写入Redis,供线上工程计算CTR,CVR,以及优化搜索和推荐结果

  • 2021-06-29
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2-侯鑫磊-3-ApacheFlink在中国农业银行的探索和实践1129v0.15

企业实践专场将邀请知名企业一线技术专家,分享大数据及人工智能最新技术进展和实践,详细解读Apache Flink在各行业的应用与落地,包括应用场景、业务痛点、面临挑战、如何破局等宝贵经验,并就大数据与人工智能等技术的发展趋势进行探讨和展望。

  • 2021-06-29
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人工智能与大数据开发入门背景知识简介

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为Al。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

  • 2021-06-29
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2019大数据技术公开课第五季—MySQLRDS数据如何同步到MaxCompute

本实验是对RDS同步数据到MaxCompute的一个初步讲解。当企业需要利用MaxCompute进行数据开发时,如果数据不在MaxCompute而 在RDS中,需要首先将RDS中的数据同步到MaxCompute。本实验将以RDS(MySQL)为例,具体讲解此过程的操作步骤以及一些容易遇到的问题,为企业的数据同步过程提供一些指导与帮助。

  • 2021-06-29
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2019大数据技术公开课第五季—日志数据如何同步到MaxCompute之实践讲解

日常工作中,企业需要将通过ECS、容器、移动端、开源软件、网站服务、JS等接入的实时日志数据进行日志实时查询与分析、采集与消费、数据清洗与流计算 (ETL/Stream Processing)、数据仓库对接(Data Warehouse)等场景的使用。 通过本次实验,我们可以学习了解日志数据如何同步到MaxCompute。

  • 2021-06-29
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人工智能的法理探究

法律人工智能是法律与科技结合的产物。在法律人工智能发展历史基础上,分析 其优势与风险所在。探讨人工智能存在的法理基础,厘清人工智能与法律安定、法学 发展的关系,判断人工智能是否会取代法院、法官与律师,确定人工智能在法律实践 中的定位。同时,人工智能对现行民事法律(包括民事主体资格、民事权利能力、民 事责任)与隐私保护构成挑战,相关法律制度缺位,亟须相应制度的修改与完善。人 工智能对法律基本价值的挑战也不容忽视,如何应对法律人工智能中不可避免的算法 歧视,如何处理人工智能与平等、自由与正义的关系,皆需理论的指导与实践的操作。 在研究人工智能的法律对策时,应以制度化、法治化为标准,以人工智能的发展与规 范为主导,包括在制定政策规范时考虑价值因素,完善人工智能风控机制,设立法律 人工智能委员会。

  • 2021-06-29
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利用少量传感器信息与人工智能的桥梁结构安全监测新方法

:分析了当前结构安全监测在工程应用中存在的诸多问题和挑战,提出应发展利用少量传感器 信息及基于大数据与人工智能的安全监测新方法,来克服现有系统传感器繁多、造价昂贵、海量数 据难以处理的问题。介绍了单测点信息的多维相空间方法和单传感器信息的重构相空间方法;在 基于双传感器信息的移动互相关函数法基础上,提出了基于双传感器信息的移动传递熵方法;阐述 了基于少量传感器信息的移动主成分分析法的物理意义及其工程应用的适用性和可行性。利用单 传感器方法和移动主成分分析法,以及小波包能量法、二次协方差矩阵法对虎门大桥进行长达5年 的安全监测。阐述了基于深度学习的结构安全监测人工智能方法及其发展概况,分析了基于结构 动力学信息的深度学习方法及其巨大的应用潜力。在此基础上进一步思考了基于少量传感器和人 工智能相结合的方法在结构安全监测应用中的发展思路。结果表明:单传感器信息的重构相空间 方法更适用于实际工程;基于双传感器信息的移动互相关函数法和移动传递熵方法均能精确定位 损伤;移动主成分分析法最适用于实际工程的实时监测。

  • 2021-06-29
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