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打造金融级智能中台的数据底座-王志勇

蚂蚁金服在 AI(人工智能)方面的技术演进经历了“从无到有”,再“从有到无”的过程,这个“无”是指“无处不在”。目前,AI 已赋能支付宝、财富、保险、消费信贷、安全等几乎所有的业务,同时 AI 团队逐步将重心从业务支撑提升到金融智能中台能力建设,打造了包括搜索、视觉、NLP、知识图谱、智能标注、机器学习算法库等一系列具备金融特色的 AI 中台能力

  • 2021-04-17
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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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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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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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智慧物联网平台(完整版)

随着物联网技术的发展,物联网并不仅仅是一种网络,而是一个新的生态环境,它描述的本质是物品和网络连接在一起,并可使用单个或者多个的终端设备对它们进行各种控制和使用。 传统物联网项目开发存在的设备管理成本高昂、架构僵化、系统风险大、投入产出低、开发周期长、落地慢等痛点问题。 北京西岐网络认为,只有在物联网应用平台上,有深度的数据足够多时,才能提前预知物联设备实施运行况,以及潜在的风险,统计分析,提供更好的产品服务和深层次的应用。

  • 2021-04-17
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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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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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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