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大数据研究

不研究,无进步;不应用,无发展。大数据是真正的人类好资源、国家好土壤。大数据的研究和发展,要追求范式的进步。在创建一个数据库的过程中,必须依照一定的准则,这些准则即为范式,从第一范式到第二范式再到第三范式、第四范式……范式的迭代就是创新与进步。

  • 2021-09-30
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DeepMind的新强化学习系统是迈向通用AI的下一步吗?

对于精通围棋、星际争霸 2 以及其他游戏的深度强化学习模型而言,关键的挑战之一是它们无法将其能力泛化到训练领域之外。这种限制使得将这些系统应用到现实世界中变得非常困难,在现实世界中,情况比训练 AI 模型的环境复杂得多且不可预测。

  • 2021-09-29
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一个搜索需求搞垮微服务

微服务作为近几年新兴的技术概念,其实也并不是一蹴而就,它也是随着技术不断发展衍生出来的,就像前几年的SOA概念一样,虽然解决了很多技术性或者架构性的问题,但是随之而来的也伴随着一些技术或者架构难题,无论是SOA还是微服务,在部署的维度来看都是分布式的,分布式在解决系统的性能和可用性上很有优势,这毋庸置疑。 说到分布式系统,分布式有它自己独有的缺陷,比如最常见,也是技术面试官最常问的装逼话题:分布式事务,这是一个很沉重的话题,并非今天的重点。今天的主角是另外一个分布式问题:业务的搜索问题。

  • 2021-09-29
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最全机器学习算法汇总

本文是对机器学习算法的一个概览,以及个人的学习小结。通过阅读本文,可以快速地对机器学习算法有一个比较清晰的了解。本文承诺不会出现任何数学公式及推导,适合茶余饭后轻松阅读,希望能让读者比较舒适地获取到一点有用的东西。 引言 本文是对机器学习算法的一个概览,以及个人的学习小结。通过阅读本文,可以快速地对机器学习算法有一个比较清晰的了解。本文承诺不会出现任何数学公式及推导,适合茶余饭后轻松阅读,希望能让读者比较舒适地获取到一点有用的东西。 本文主要分为三部分,第一部分为异常检测算法的介绍,个人感觉这类算法对监控类系统是很有借鉴意义的;第二部分为机器学习的几个常见算法简介;第三部分为深度学习及强化学习的介绍。最后会有本人的一个小结。

  • 2021-09-28
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亿级流量架构之资源隔离思路与方法

为什么要资源隔离 常见的资源,例如磁盘、网络、CPU等等,都会存在竞争的问题,在构建分布式架构时,可以将原本连接在一起的组件、模块、资源拆分开来,以便达到最大的利用效率或性能。资源隔离之后,当某一部分组件出现故障时,可以隔离故障,方便定位的同时,阻止传播,避免出现滚雪球以及雪崩效应。 常见的隔离方式有: ? 线程隔离 ? 进程隔离 ? 集群隔离 ? 机房隔离 ? 读写隔离 ? 动静隔离 ? 爬虫隔离 等等

  • 2021-09-22
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埃森哲半导体生态系统的全球化与复杂性11页

埃森哲半导体生态系统的全球化与复杂性11页

  • 2021-09-22
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基于消息队列的分布式事务解决方案

前两天发了工资,第一反应是想着要给远方的女朋友一点惊喜!于是打开了平安银行的APP给女朋友转点钱!填写上对方招商银行卡的卡号、开户名,一键转账!搞定!在我点击的那瞬间,就收到了app的账户变动的提醒,并且出现了图一所示的提示界面:“处理中,正在等待对方银行返回结果…”。嗯!毕竟是跨行转账嘛,等个几秒也正常!脑海开始浮现出女朋友收到转账后惊喜与感动的画面!

  • 2021-09-16
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某集团IT基础设施运维管理规范

为规范公司运维工作,使相关工作具有持续改善及相互协作性,同时加强计算机设备的管理及维护,确保维修工作的及时性,降低计算机设备的报修率,实现业务与技术的融合,将业务部门与IT 部门紧密结合在一起,根据公司管理要求及计算机应用的需要,由运维部制定。

  • 2021-09-15
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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