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
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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1950年，“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》，这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇，图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象，同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形
OpenClaw核心价值 核心定义 高能动性智能体:直接操作电脑、调用工具、执行复杂科研任务三层架构:大脑(大模型)+手脚(Skil插件)+记忆(Memory存储)
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