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大数据技术沙龙会议报告F在滴滴的应用实践-刘雨飞

滴滴基于 Apache F 做了大量的优化,也增加了更多的功能,比如扩展 DDL、内置消息格式解析、扩展 UDX 等,使得 F 能够在滴滴的业务场景中发挥更大的作用。本文中,滴滴出行实时计算负责人、高级技术专家梁李印分享了 Apache F 在滴滴的应用与实践。

  • 2021-04-17
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Iceberg在腾讯内部的实践

随着大数据存储和处理需求越来越多样化,如何构建一个统一的数据湖存储,并在其上进行多种形式的数据分析,成了企业构建大数据生态的一个重要方向。如何快速、一致、原子性地在数据湖存储上构建起 Data Pipeline,成了亟待解决的问题。为此,Uber 开源了 Apache Hudi,Databricks 提出了 Delta Lake,而 Netflix 则发起了 Apache Iceberg 项目,一时间这种具备 ACID 能力的表格式中间件成为了大数据、数据湖领域炙手可热的方向

  • 2021-04-17
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模拟信号的数字化处理..

通常是在等间隔T上抽样 理论上,抽样过程=周期性单位冲激脉冲x模拟信号实际上,抽样过程=周期性单位窄脉冲 抽样定理:若一个连续模拟信号s(的最高频率小于fyp则以 间隔时间为Ts 1/ 2f的周期性冲激脉冲对其抽样时,s( 司将被这些抽样值所完全确定.

  • 2021-04-17
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OA实施步骤

OA办公自动化软件是对企业进行全面管理的计算机软件系统,涵盖企业管理全部业务流程,包括企业资金流、物流、信息流的全面一体化管理。由于企业管理模式千差万别,实施过程一方面要求企业适应软件提供的规范管理模式,另一方面也要根据用户的特殊业务处理需求对软件进行客户化改造。 产品实施是一个系统工程,涉及到的可变因素以及不可控因素都很多。因此,我们应该有一个科学的方法作指导,来严格规范我们的实施过程,规避不可控因素造成的影响,以期达到最好的结果。在进行产品实施时可以根据不同的情况进行借鉴,分别对待。

  • 2021-04-17
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F反压剖析

反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率。

  • 2021-04-17
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Doris的用户画像人群应用

1,用户画像群体服务的业务场景 2,技术问题、思路与相关业界方案实现情况 3,基于Doris的技术实现

  • 2021-04-17
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交互式多模型跟踪算法的模型组合问题研究

模型的选择和组合问题是交互式多模型跟踪算法中的核心问题,本文以海面机动目标跟踪问题为背景,将常速模型、常加速模型、转弯模型和当前统计模型进行不同的组合,作为交互式多模型跟踪算法的模型集,并对不同机动情况下海面目标跟踪问题进行了模型选择的性能比较,并分析了误差原因。蒙特卡洛仿真结果表明,以当前统计模型为基本模型集的交互多模型算法性能较好。

  • 2021-04-17
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基于SpringCloud-微服务系统设计实施

微服务架构从本质上说其实就是分布式架构,与其说是一种新架构,不如说是一种微服务架构风格。 简单来说,微服务架构风格是要开发一种由多个小服务组成的应用。每个服务运行于独立的进程,并且采用轻量级交互。多数情况下是一个HTTP的资源API。这些服务具备独立业务能力并可以通过自动化部署方式独立部署。这种风格使最小化集中管理,从而可以使用多种不同的编程语言和数据存储技术。 对于微服务架构系统,由于其服务粒度小,模块化清晰,因此首先要做的是对系统整体进行功能、服务规划,优先考虑如何在交付过程中,从工程实践出发,组织好代码结构、配置、测试、部署、运维、监控的整个过程,从而有效体现微服务的独立性与可部署性。 本文将从微服务系统的设计阶段、开发阶段、测试阶段、部署阶段进行综合阐述。

  • 2021-04-17
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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)

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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。

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