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微博基于Flink的机器学习实践

机器学习平台 ( WML ) 为 CTR、多媒体等各类机器学习和深度学习算法提供从样本处理、模型训练、服务部署到模型预估的一站式服务。

  • 2021-03-25
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大数据实时流处理场景化解决方案

随着互联网的进一步发展,信息浏览、搜索、电子商务、互联网产品等将生活中的数据流通环节在线化,让我们处在一个数据爆发式增长的时代。而信息的交互和沟通正在从点对点往信息链甚至信息网的方向发展,这样的背景下,企业想要尽快获取数据的价值,进而对数据的实时处理有了更高的要求。

  • 2021-03-25
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蚂蚁金服数据分析平台

1、蚂蚁金服数据平台部简介; 2、数据分析领域简介; 3、数据分析平台演进历史及数据分析平台3.0详解; 4、数据分析驱动数据分析平台性能优化。

  • 2021-03-25
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数据湖分析之Upsert详解

腾讯大数据场景:TDBANK入库 ? 消息分拣层分拣消息落地成HDFS文件,定时启动Hive任务进行入库操作 ? 数据延迟依赖于定时任务,以及Hive入库Job运行情况 ? 无法处理延迟到达数据,延迟到达数据重新入库导致数据丢失

  • 2021-03-25
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腾讯云clickhouse性能调优实践

Clickhouse堪称OLAP领域的黑马,最近发布的几个版本在多表关联分析上也有了极大的性能提升,尤其是还引入了MaterializeMySQL Database Engine做到了实时对齐业务线mysql中的数据。

  • 2021-03-25
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张亮-万亿级消息队列Kafka在滴滴的实践

滴滴在Kafka高可用建设上在架构与引擎上的针对性优化;在Kafka可观察性与运维友好性上在Kafka云平台的建设实践。

  • 2021-03-25
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有赞数据驱动增长体系的建设-子固

增长没有银弹,而是建立在能力提升和认知升级之上的结果。所谓的数据驱动增长,本质是通过数据来构建增长的能力、升级对增长的认知。而这就是有赞数据中台一直努力在做的事情,我们希望通过平台建设提升增长能力,通过增长实践提升对增长的认知,并把增长认知赋能给有赞的商家,从而帮助商家取得成功。本文主要介绍有赞的数据驱动增长体系的建设,包含了两个部分,平台建设部分概述了埋点管理平台、ABTest平台和增长分析平台的建设,增长黑客实践部分回答了实践过程中的几个核心问题并且分享一些实践案例。

  • 2021-03-25
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智能金融在客服机器人中台的实践-可共享

客服机器人在各行各业应用的非常广泛,通过AI赋能大幅度提高了人均解决问题的效果,各家公司都在应用客服机器人来提高自动化程度,降低客服的成本。传统行业因为历史包袱问题,存在着大量的采购产品。为了应对快速扩展的业务场景,如何重新设计客服机器人架构从而实现机器人的快速创建和应用是一件非常重要的事情,这就促进了客服机器人中台的思考和实践。

  • 2021-03-25
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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