導語

“大數據” 三個字其實是個marketing語言，從技術角度看，包含范圍很廣，計算、存儲、網絡都涉及，知識點廣、學習難度高。

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本期會給大家奉獻上精彩的：阿里數據庫、AI、Hbase、CV、DDD思想、Aloha、推薦系統、5G、日志采集、對抗網絡、Cassandra、。全是干貨，希望大家喜歡！！！

#大數據和云計算技術社區#希望通過堅持定期分享能幫助同學在大數據學習道路上盡一份微博之力。相信長期堅持認真閱讀周報的同學，在技術的道路上一定會日益精進！感謝編輯們的長期堅持！也請同學們繼續打賞，支持社區，支持編輯們持續奉獻高質量知識！

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特別提醒，文末有驚喜！

以下是正文，限于眾編輯水平有限，不保證大家都喜歡。（如果鏈接不能點開? 請用二維碼? 謝謝）

1阿里數據庫

阿里數據庫的發展史縮印。

https://mp.weixin.qq.com/s/KpN_LJ59UxBRAyNbmXiH1w

2DDD思想

DDD思想指導的開發過程，首先是開發團隊要和領域專家去針對業務需求進行充分的討論溝通，這一點很重要，業務線的開發人員有個不好的習慣：被動接受需求，回頭再來抱怨業務人員或者產品經理沒有表述清楚，人非圣賢孰能無過，合作的就是要互相補位。

https://mp.weixin.qq.com/s/apGV-9LoJ-W_nEx9Ohritw

3MongoDB

本文講述了MongoDB常見的問題，支持哪種復制，復制是否可以通過Internat和WAN連接，是否可以通過"noisy"連接進行復制，journaling功能的作用等等。

4Hbase

分享一下百度智能監控場景下的HBase相關實踐經驗，用于百度智能運維產品（Noah）的分布式時序數據庫和通用配額管理平臺。

https://mp.weixin.qq.com/s/0JJEGyMzMYddpV_kDPRIfg

5Aloha

Aloha 是一個基于 Scala 實現的分布式的任務調度和管理框架，提供插件式擴展功能，可以用來調度各種類型的任務。Aloha 的典型的應用場景是作為統一的任務管理入口。例如，在數據平臺上通常會運行各種類型的應用，如 Spark 任務，Flink 任務，ETL 任務等，統一對這些任務進行管理并及時感知任務狀態的變化是很有必要的。本文詳細介紹了Aloha。

https://mp.weixin.qq.com/s/Pv6Az5zNP4HSG6ugAWPTPg

6推薦系統

360人工智能研究院的技術經理張康分享了"基于深度學習的推薦系統在360的應用"主題，為大家詳細闡述在360的各種場景下，基于深度學習的推薦系統的各種應用。

https://mp.weixin.qq.com/s/6lwjneYInhoTo9NKrCdAyg

75G

萬物互連，所有的“物”都連到互聯網，都成為互聯網世界的一個分子，在互聯網世界里，人和物是同等的。。

https://mp.weixin.qq.com/s/gSaxXeO0G09VixBaOt42-w

8日志采集

詳解日志采集工具--Logstash、Filebeat、Fluentd、Logagent對比。

9對抗網絡

在同一域下的圖像和數據是符合一個整體流形分布的，一旦域中的數據缺失，能否利用已有的域中數據去還原丟失的數據呢？

Collaborative GAN 提出了一種新的缺失圖像數據插補框架，稱為協同生成對抗網絡 (CollaGAN)。CollaGAN 是在現在已經成熟的單圖像到圖像生成的基礎上，研究多域圖像到圖像的翻譯任務，以便單個生成器和判別器網絡可以使用剩余的干凈數據集成功估計丟失的數據。

https://mp.weixin.qq.com/s/gzwa6ZZeNvm1MyIM93sC5Q

10AL

最近幾年以來，能夠插入神經網絡架構中的新型可區分圖層在數量上有所增加。從空間轉換器到可變圖形渲染器，這些新層積極利用多年以來計算機視覺與圖形研究為我們帶來的知識儲備，共同構建起新的、更為高效的網絡架構。將幾何先驗與約束機制明確建模至神經網絡當中，意味著 AI 建模迎來了新的發展時代。以此為基礎，AI 建模師能夠以自我監督的方式進行穩健、高效的自動化模型生成工作。

https://mp.weixin.qq.com/s/yw0d-aH79uAxRR5IazoknA

11開心一刻

你會給自己寫什么墓志銘？

?? ?：沒什么事我就先掛了

致謝：

周蓬勃、王在道、孫亞飛、馮藝帆、陳少軍、鄧開表、張少華、薛述強、劉彬、劉超、廖程鵬、董言、呂西金、朱潔、阿藍、黃文輝、郭飛

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据和云计算技术周报（第102期)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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