快手是一家数据驱动的公司,数据扮演了非常重要的角色,而数据的生产加工主要依靠数据开发工程师,其工作内容会涉及多个方面:数据开发工程师则首先根据业务需求开发好高质量的数据,通常是结构化数据(数据表);其次,开发稳定可靠的数据服务,并通过API方式交付给业务方使用。数据开发工程师有两个痛点:1)开发数据服务门槛高;2)重复开发数据服务。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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本工程建筑为办公生产大楼,由地上32层、地下3层组成;其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房;地上部分:主楼一层含公共大厅;5为设备转换层,11、22层为避难层,33层设置机房;6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展,能源系统智能化特征越来越突出,能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升,所 涉及的设备和系统将数以亿计,在 规划和运行过程中将产生海量数据, 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节,蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统,将为大楼提供全面无线通信信号覆盖,所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
智能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元,面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节核心问题,通过新一代信息技术与先进制造技术的深度融合,部署智能制造装备、工业软件和系统,实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。十余年来,工业和信息化部会同相关部门深入实施智能制造工程,通过新模式应用探索、智能工厂建设、解决方案攻关等,总结形成了一批智能制造典型场景,为制造企业数字化转型、智能化升级提供有益参考。
以“践行能源革命,成就客户梦想”为服务宗旨,顺应云大物移智等技术创新应用发展趋势,全力构建清洁低碳、安全高效的现代综合能源服务体系,为能源用户提供规划、设计、投融资、建设及运营等能源服务。在此体系建设中同样面临海量设备接入管理的难题,是整个整个综合能源服务体系建设的基础。物联中心是一个面向能源系统“源-网-荷-储”各环节及其末梢,提供海量设备接入、设备虚实互映、设备管理及设备数据标准化的软件平台。
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