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摘要: 导读: 本文主要介绍哔哩哔哩在数据湖与数据仓库一体架构下,探索查询加速以及索引增强的一些实践。主要内容包括: 什么是湖仓一体架构 哔哩哔哩目前的湖仓一体架构 湖仓一体架构下,数据的排序组织优化 湖仓一体架构下,索引增强与优化的实践探索 -- 01 什么是湖仓一体 当我们讲湖仓一体时,涉及到数据湖和数 阅读全文
posted @ 2022-06-15 11:59 DataFunTalk 阅读(293) 评论(0) 推荐(4) 编辑
摘要: 导读: 首先简单介绍一下网易杭州研究院情况简介,如下图所示: 我们公司主要从事平台技术开发和建设方面,工作的重点方向主要在解决用户在数据治理中的各种问题,让用户能更高效地管理自己的数据,进而产生更大的价值,比如如何整合现有功能流程,节省用户使用成本;增加新平台不断调研,丰富平台功能;新平台功能、性能 阅读全文
posted @ 2022-06-14 14:16 DataFunTalk 阅读(303) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 导读: 作为一种基础的数据结构,图数据的应用场景无处不在,如社交、风控、搜广推、生物信息学中的蛋白质分析等。如何高效地对海量的图数据进行存储、查询、计算及分析,是当前业界热门的方向。本文将介绍字节跳动自研的图数据库ByteGraph及其在字节内部的应用和挑战。 本文将围绕以下五点展开: 了解图数据库 阅读全文
posted @ 2022-06-13 11:49 DataFunTalk 阅读(536) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: **导读:**本文是OPPO商业数据研发负责人&技术专家邱盛昌老师带来的“OPPO商业化数据体系建设实践”的分享。整体内容围绕着下图中垂直划分的六个部分展开,分别为:数据平台、数据接入、数据开发、数据治理、数据应用和数据分析,这个图也概括了典型的数据体系的所有内容。 -- 01 数据平台 数据平台由 阅读全文
posted @ 2022-06-12 15:08 DataFunTalk 阅读(23) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 分享嘉宾:罗景 58同城 高级架构师 编辑整理:洪鹏飞 内容来源:DataFun AI Talk《连接效率优化实践》 出品社区:DataFun **导读:**本次分享由以下几个部分构成—— 58的业务背景 综合排序框架 效率优化框架 基础数据流程(数据) 策略优化路径(算法) 效率优化平台(工程) 阅读全文
posted @ 2022-06-11 12:05 DataFunTalk 阅读(110) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 导读: 大家好,今天主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。 具体分以下四部分: Part1:主要介绍下我所在的部门,数据平台部主要是做什么的,大概涉及到哪些业务,在整个数据流程当中数据平台部负责哪些东西; Part2:既然我们讲数据分析平台,那么数据分析是什 阅读全文
posted @ 2022-06-10 11:49 DataFunTalk 阅读(239) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 导读: 验证码作为网络安全的第一道屏障,其重要程度不言而喻。当前,卷积神经网络的高速发展使得许多验证码的安全性大大降低,一些新型验证码甚至选择牺牲可用性从而保证安全性。针对对抗样本技术的研究,给验证码领域带来了新的契机,并已应用于验证码反识别当中,为这场旷日持久攻防对抗注入了新的活力。 分享内容包括 阅读全文
posted @ 2022-06-09 12:04 DataFunTalk 阅读(137) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 01 背景和问题 目前,模型开发的流程越来越规范化,通常可以分为业务分析、样本准备、特征工程、模型构建、模型评估及监控这几个步骤。其中,特征工程和模型构建在建模的整个流程中依然非常耗时,并且非常依赖于模型开发者对业务的理解及数据处理的能力。 在目前实际业务场景下,面临的最大的一个问题是,如何快速地构 阅读全文
posted @ 2022-06-08 13:24 DataFunTalk 阅读(43) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 导读: 本文将介绍过去15年中,网易大数据团队在应对不断涌现的新需求、新痛点的过程中,逐渐形成的一套逻辑数据湖落地方法。内容分为五部分: 关于网易数帆 为什么做逻辑数据湖 怎么做逻辑数据湖 未来规划 精彩问答 -- 01 关于网易数帆 网易数帆是从网易杭州研究院孵化出来的。网易杭研的重要职责是公共技 阅读全文
posted @ 2022-05-28 20:21 DataFunTalk 阅读(296) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 导读: 在电商推荐中,除了推送商品的图片和价格信息外,文案也是商品非常重要的维度。基于编码器解码器范式的序列文本生成模型是文案挖掘的核心,但该种方法面临着两大技术挑战:一是文案生成结果不可靠和生成质量不可控,无法满足业务对电商商品文案内容可靠性的严格要求;二是序列文本生成模型经常面临数据坍塌,比较容 阅读全文
posted @ 2022-05-25 19:58 DataFunTalk 阅读(264) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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