大数据和云计算技术周报(第102期)
“大數(shù)據(jù)” 三個(gè)字其實(shí)是個(gè)marketing語言,從技術(shù)角度看,包含范圍很廣,計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)都涉及,知識(shí)點(diǎn)廣、學(xué)習(xí)難度高。
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本期會(huì)給大家奉獻(xiàn)上精彩的:阿里數(shù)據(jù)庫、AI、Hbase、CV、DDD思想、Aloha、推薦系統(tǒng)、5G、日志采集、對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、Cassandra、。全是干貨,希望大家喜歡!!!
#大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)社區(qū)#希望通過堅(jiān)持定期分享能幫助同學(xué)在大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)道路上盡一份微博之力。相信長期堅(jiān)持認(rèn)真閱讀周報(bào)的同學(xué),在技術(shù)的道路上一定會(huì)日益精進(jìn)!感謝編輯們的長期堅(jiān)持!也請(qǐng)同學(xué)們繼續(xù)打賞,支持社區(qū),支持編輯們持續(xù)奉獻(xiàn)高質(zhì)量知識(shí)!
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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(diǎn)開? 請(qǐng)用二維碼? 謝謝)
1阿里數(shù)據(jù)庫
阿里數(shù)據(jù)庫的發(fā)展史縮印。
https://mp.weixin.qq.com/s/KpN_LJ59UxBRAyNbmXiH1w
2DDD思想
DDD思想指導(dǎo)的開發(fā)過程,首先是開發(fā)團(tuán)隊(duì)要和領(lǐng)域?qū)<胰メ槍?duì)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行充分的討論溝通,這一點(diǎn)很重要,業(yè)務(wù)線的開發(fā)人員有個(gè)不好的習(xí)慣:被動(dòng)接受需求,回頭再來抱怨業(yè)務(wù)人員或者產(chǎn)品經(jīng)理沒有表述清楚,人非圣賢孰能無過,合作的就是要互相補(bǔ)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(fù)制,復(fù)制是否可以通過Internat和WAN連接,是否可以通過"noisy"連接進(jìn)行復(fù)制,journaling功能的作用等等。
4Hbase
分享一下百度智能監(jiān)控場景下的HBase相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),用于百度智能運(yùn)維產(chǎn)品(Noah)的分布式時(shí)序數(shù)據(jù)庫和通用配額管理平臺(tái)。
https://mp.weixin.qq.com/s/0JJEGyMzMYddpV_kDPRIfg
5Aloha
Aloha 是一個(gè)基于 Scala 實(shí)現(xiàn)的分布式的任務(wù)調(diào)度和管理框架,提供插件式擴(kuò)展功能,可以用來調(diào)度各種類型的任務(wù)。Aloha 的典型的應(yīng)用場景是作為統(tǒng)一的任務(wù)管理入口。例如,在數(shù)據(jù)平臺(tái)上通常會(huì)運(yùn)行各種類型的應(yīng)用,如 Spark 任務(wù),Flink 任務(wù),ETL 任務(wù)等,統(tǒng)一對(duì)這些任務(wù)進(jìn)行管理并及時(shí)感知任務(wù)狀態(tài)的變化是很有必要的。本文詳細(xì)介紹了Aloha。
https://mp.weixin.qq.com/s/Pv6Az5zNP4HSG6ugAWPTPg
6推薦系統(tǒng)
360人工智能研究院的技術(shù)經(jīng)理張康分享了"基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)在360的應(yīng)用"主題,為大家詳細(xì)闡述在360的各種場景下,基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)的各種應(yīng)用。
https://mp.weixin.qq.com/s/6lwjneYInhoTo9NKrCdAyg
75G
萬物互連,所有的“物”都連到互聯(lián)網(wǎng),都成為互聯(lián)網(wǎng)世界的一個(gè)分子,在互聯(lián)網(wǎng)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(duì)比。
9對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
在同一域下的圖像和數(shù)據(jù)是符合一個(gè)整體流形分布的,一旦域中的數(shù)據(jù)缺失,能否利用已有的域中數(shù)據(jù)去還原丟失的數(shù)據(jù)呢?
Collaborative GAN 提出了一種新的缺失圖像數(shù)據(jù)插補(bǔ)框架,稱為協(xié)同生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) (CollaGAN)。CollaGAN 是在現(xiàn)在已經(jīng)成熟的單圖像到圖像生成的基礎(chǔ)上,研究多域圖像到圖像的翻譯任務(wù),以便單個(gè)生成器和判別器網(wǎng)絡(luò)可以使用剩余的干凈數(shù)據(jù)集成功估計(jì)丟失的數(shù)據(jù)。
https://mp.weixin.qq.com/s/gzwa6ZZeNvm1MyIM93sC5Q
10AL
最近幾年以來,能夠插入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的新型可區(qū)分圖層在數(shù)量上有所增加。從空間轉(zhuǎn)換器到可變圖形渲染器,這些新層積極利用多年以來計(jì)算機(jī)視覺與圖形研究為我們帶來的知識(shí)儲(chǔ)備,共同構(gòu)建起新的、更為高效的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。將幾何先驗(yàn)與約束機(jī)制明確建模至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中,意味著 AI 建模迎來了新的發(fā)展時(shí)代。以此為基礎(chǔ),AI 建模師能夠以自我監(jiān)督的方式進(jìn)行穩(wěn)健、高效的自動(dòng)化模型生成工作。
https://mp.weixin.qq.com/s/yw0d-aH79uAxRR5IazoknA
11開心一刻
你會(huì)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(qiáng)、劉彬、劉超、廖程鵬、董言、呂西金、朱潔、阿藍(lán)、黃文輝、郭飛
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總結(jié)
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