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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。

  • 2021-06-29
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2019 5G车路协同创新应用白皮书 腾讯

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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2018 医药行业互联网营销&企业服务解决方案 腾讯大数据

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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用Analytics-Zoo和Flink实现隐私保护的ClusterServing-龚奇源-英特尔

如何在数据应用过程中保护用户隐私,一直是近年来工业界和学术界的热点。本次讲座将为大家介绍,如何通过 Analytics-Zoo 和 Flink,在 Intel SGX 上实现隐私保护的 Cluster Serving,从而在 Model Serving 过程中保护用户数据、模型和预测结果。

  • 2021-03-26
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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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ClickHouse在头条的技术演进

ClickHouse 简介 - 性能优越的因素 1. Data Skipping - 分区以及分区剪枝 - 数据局部有序(LSM-like engine, zone map) 2. 资源的垂直整合 - 并发 MPP+ SMP(plan level) - Tuned执行层实现 (multi-variant agg implementation…, SIMD) 3. C++ Template Code

  • 2021-03-25
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市政智慧政务解决方案

智慧政务为公共服务提供了先进的技术手段,智慧政务具有便捷、高效、互动的特征。发展智慧政务,可以拓宽政府与社会的沟通渠道,改善沟通效果,大大提高政府工作效率。公共服务是智慧政务的核心业务,也是智慧政务建设的出发点和落脚点,不断完善面向不同服务对象和采用多样化服务手段的智慧政务服务体系,是推进智慧政务建设的核心内容。通过不断提高信息化的公共服务水平,可以构建更好的政府与公众关系,提高政府的公信力,使我们的政府更亲近公众,提供更好、更可靠的公共服务,更好地为人民服务。

  • 2021-02-17
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《数字水印在数据泄露溯源中的应用和挑战》

2020年全球数字经济规模达32.6万亿美元,其中中国以5.4万亿美元的数字经济规模位列全球第二,占GDP比重为38.6%。

  • 2022-05-19
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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