2董亭亭-3-FFA2019分论坛企业实践-快手-v7

实时统计各类指标、监控项 Realtime ca lculate all kinds of metricsandmonitor items. 辅助业务实时分析做决策、监控报警等 Assist business to make decisionandalarm in realtime. 数据清洗、拆分、join等处理 Data cleanandsplitandjoin etc. 数据etl处理 Data extractandtransformandload. 实时业务处理 Realtime business process. 特定业务逻辑处理:实时调度 Specific business processing: realtime scheduling.

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3-郑志升-3-FlinkAsia企业实践分论坛-B站-

？平台设计准则 Platform design stand ard Strea ming workflows 让数据说话，输入输出schema化 In putandoutp ut schema stand ardiza tion Streaming BSQL通用SQL语法解析层 Streaming BSQL general syntax SQL parser layer 工程效率，IDE开发、运维、监控、告警 Engineering efflciency, IDE dev, SRE, mo nitor, alarm

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4-马庆祥-3-FFA2019分论坛企业实践-马庆祥 - 修改版

问题: Problems: ◆大白同学:第一次用Flink进行业务开发,终于要上线了，如何配置并行度啊? dabat: I am a newer of Flink, the job is coming online, how to configure parallelism? ◆小明同学:江湖救急，业务线数据流量突增，现在积压了大量的数据,该咋办呀? xiaoming: Help, business line data tafe suddenly increased,anda large amount of data has been accumulated, what should Ido? ◆红红同学:通过调高并发总算是扛住了流量高峰,要不要把多余的资源还回去呢? honghong: We managed to keep up with the traffic peakbyincreasing concurency, do we need to return the extra resources?

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FFA2019-Apache Flink在滴滴的应用实践v3-1209

高可用流计算服务 High availability stream compute service 实时机器学习 realtime machine leaming 实时数仓 real-time warehouse

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1-吴良波-Apache Flink 在网易的实践

业务场景:用户实时足迹，用户实时特征，商品实时特征，实时CTR CVR样本组建，首页A区轮播, B区活动精选等UV,PV实时统计简要逻辑:使用Sloth读取应用日志（曝光，点击，加购物车，购买），进行数据清洗和维度拆分，写入Kafka,再使用Sloth读取Kafka数据，实时统计多维特征5 min,30min,1h的PV和UV,写入Redis,供线上工程计算CTR,CVR,以及优化搜索和推荐结果

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2-侯鑫磊-3-ApacheFlink在中国农业银行的探索和实践1129v0.15

企业实践专场将邀请知名企业一线技术专家，分享大数据及人工智能最新技术进展和实践，详细解读Apache Flink在各行业的应用与落地，包括应用场景、业务痛点、面临挑战、如何破局等宝贵经验，并就大数据与人工智能等技术的发展趋势进行探讨和展望。

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2019大数据技术公开课第五季—MySQLRDS数据如何同步到MaxCompute

本实验是对RDS同步数据到MaxCompute的一个初步讲解。当企业需要利用MaxCompute进行数据开发时，如果数据不在MaxCompute而在RDS中，需要首先将RDS中的数据同步到MaxCompute。本实验将以RDS（MySQL）为例，具体讲解此过程的操作步骤以及一些容易遇到的问题，为企业的数据同步过程提供一些指导与帮助。

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2019大数据技术公开课第五季—日志数据如何同步到MaxCompute之实践讲解

日常工作中，企业需要将通过ECS、容器、移动端、开源软件、网站服务、JS等接入的实时日志数据进行日志实时查询与分析、采集与消费、数据清洗与流计算（ETL/Stream Processing）、数据仓库对接（Data Warehouse）等场景的使用。通过本次实验，我们可以学习了解日志数据如何同步到MaxCompute。

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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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密码应用与安全性评估—解决方案

平台摆脱了传统硬件堆叠模式，实现密码设备算力最优化利用，满足虚机云环境、容器云环境等不同场景下的密码应用需求。平台采用插拔式框架设计，实现通用密码服务、典型密码服务、密钥管理服务、专用密码服务的动态接入、无感扩容提供丰富的密码应用SDK，构建全场景的密码应用体系。

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绿色数据中心行业洞察：对算力行业的一点思考（302页）

液冷、间接蒸发冷却、AI能效优化、模块化预制、高效电源等绿色节能技术成熟;TEE、机密计算、区块链等保障数据可信流通与安全的技术加速应用;智能调度、柔性负荷调节技术支撑绿电高效消纳。

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医疗健康大数据洞察报告：2025年医疗健康领域非全日制博士申请者画像

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下，以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴，以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象，通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响，探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。