阿里云数据库ClickHouse二级索引功能近日已正式发布上线,主要弥补了ClickHouse在海量数据分析场景下,多维度点查能力不足的短板。在以往服务用户的过程中,作者发现绝大部分用户对ClickHouse单表查询性能优化问题感到无从下手,借此机会,本文会先为大家展开介绍ClickHouse在单表分析查询性能优化上的几个方法,基本涵盖了OLAP领域存储层扫描加速的所有常用手段。在解决过各种各样业务场景下的性能优化问题后,作者发现目前ClickHouse在解决多维搜索问题上确实能力不足,一条点查常常浪费巨大的IO、CPU资源,于是云数据库ClickHouse自研了二级索引功能来彻底解决问题,本文会详细介绍二级索引的DDL语法、几个典型适用场景和特色功能。希望可以通过本文让大家对ClickHouse在OLAP场景下的能力有更深的理解,同时阐述清楚二级索引适用的搜索场景。
TPP(阿里个性化平台)是阿里巴巴集团的大规模 Serverless 平台和搜索推荐业务大中台,核心价值是支持业务快速迭代,让用户只关注自己的业务逻辑,除服务搜索推荐外同时涵盖优酷 / 菜鸟 / 盒马 / 饿了吗 / 阿里健康等 62+BU,2018 年双 11 峰值达到 270w+QPS。TPP 以 Serverless 架构为基础构建搜索推荐业务大中台,提供 Faas(函数计算),SpringBoot,全图化等多种开发方式,24 小时自动弹性和流量调度让千级别推荐场景自动伸缩,实现资源利用率更大化,让开发同学从运维中解放。图化算子化方案让用户更快构建标准流程和扩展,让用户进一步专注于业务逻辑,性能和效率得到大幅提升
AI大生产时代来临,AI已经成为世界创新新动能、增长新驱动和竞争新焦点,百度将继续发挥领头雁角色,助力我国AI产业崛起,给世界AI产业贡献中国力量。
数据中台的概念如今在国内风靡一时,而人们渐渐开始有这样的疑问:中国的数据中台市场如此火热,而国外的数据中台却没有什么声音。事实并不是这样,硅谷的公司其实已经早于中国建设了所谓的”数据中台“。只不过,在国外,并没有数据中台这个称谓,而是统一以数据平台的名称命名,但是这个数据平台已经具备我们所说的数据中台的全部功能。那么,作为全球技术风向标的硅谷企业的“数据中台“到底什么样,他们的“数据中台”是如何建设的?想必很多人对此多充满着好奇和疑问
对于AI ISP这其实是个关键的问题.其实这个问题不光是AI ISP,对于传统ISP中选择需要优化的功能时也有同样的问题.在芯片设计时芯片面积,功耗是有限制,算力也是有限制的. 哪些功能在AI ISP中需要资源加重投入需要详细评估,毕竟大家都不是地主家的傻儿子.不过针对不同市场往往这并没有一个一致的答案.毕竟不同的产品上同一个功能的重要性并不一样.
从PC到移动互联网,一批搭乘流量红利快车的互联网产品,曾极速崛起。而如今,流量红利消失,一个疯狂的、传奇般的流量时代,已然结束。增量乏力,存量市场竞争更加激烈的环境下催生了精细化运营,结合大数据,对用户进行分群,针对不同群体的用户采用不同的营销策略。
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实际业务中我们常通过用户各类属性信息为用户进行精准推荐,广告投放等。 然而本赛题是逆序建模思路,也就是说,用户通过点击经过系统推荐的广告, 再通过点击的广告行为数据反推推荐的逻辑。
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成都市作为中国国家中心城市,秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念,运用 CIM 平台+免接口数据集成技术,打造城市大脑, 推行网络理政。通过接入市、区(市)县两级部门信息系统,融合政 府、企业和社会数据,以网络理政为城市大脑中枢,构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系,提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上,试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
集团版专为集团型企业打造,包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统,旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台,整合各工厂的生产、设备数据和资源,打造集团统一的工业操作系统底座,为集团提供统一的管理视角和决策依据,提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中,中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出,为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版(SCADA)、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版,各版本功能特色鲜明,重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。?
清华之后,北大也不甘示弱,推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的,而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的,所以总体上内容更加专业、全面和深入,尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化,可以说是不可多得的优质资料。
政府工作报告指出,从新动能和“健康中国”等战略决策高度出发,从互联网、信息化、大数据和人工智能等维度,明确为智慧城市持续赋能,有力促进智慧城市理论创新并引导、保障建设项目的有效落地与运营。
2024年,应用内购买(IAP)和订阅收入继续迅速增长,在全球范围内同比(YoY)增长13%,达到1500亿美元。这包括北美和欧洲等主要市场的强劲增长,其中美国以520亿美元的消费者支出领先。由于游戏收入增长滞后于非游戏收入,亚洲一些以游戏为重点的市场同比增长较为温和,甚至出现轻微下滑。
移动互联网流量小幅增长,用户粘性趋稳,市场进入深度存量竞争阶段:2024年移动互联网月独立设备数达14.34亿,增速平缓,用户单日使用时间及次数分别为264.3分钟、62.9次,环比略有下降,流量红利逐步消退用户结构均衡化,中高线青年群体成新增长点:未婚用户占比提升至31.9%,35岁及以下用户占49.1%,二线及以上城市用户增长1.83%。“单身经济”下中高线青年群体释放流量潜力,推动市场拓展方向。
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