引言 前文回顾:[<数据智能时代来临:本质及技术体系要求>][2]作为本系列的第一篇文章,概括性地阐述了对于数据智能的理解以及推出了对应的核心技术体系要求: 数据智能就是以数据作为生产资料,通过结合大规模数据处理.数据挖掘.机器学习.人机交互.可视化等多种技术,从大量的数据中提炼.发掘.获取知识,为人们在基于数据制定决策时提供有效的智能支持,减少或者消除不确定性. 从对数据智能的定义来看,数据智能的技术体系至少需要包含几个方面,见下图所示: ▲数据智能技术体系构成 其中数据资产治理.数据质量保…

namespace 清理数据 { class Program { static void Main(string[] args) { string strDirName = "File"; ; if (Directory.Exists(strDirName)) { string[] strFiles = Directory.GetFiles(strDirName); foreach (var item in strFiles) { using (var streamReader = F…

引言 在本系列的前面两篇文章(<数据智能时代来临:本质及技术体系要求>和<多维度分析系统的选型方法>)之中,我们概括性地阐述了对于数据智能的理解,并根据工作中团队涉及到的多维度分析系统的选型方法进行了穿插介绍.按照原先的规划,我们接下去的内容会涉及数据智能平台中的治理.安全计算以及质量保证方面. 不过,计划不如变化快,最近这段时间"数据中台"这个词非常热,有人问了我两个问题:"数据中台"与这个系列的核心"数据智能的技术体系"…

推送avro格式数据到topic 源代码:https://github.com/Neuw84/structured-streaming-avro-demo/blob/master/src/main/java/es/aconde/structured/GeneratorDemo.java package es.aconde.structured; import com.twitter.bijection.Injection; import com.twitter.bijection.avro.Ge…

深度学习数据特征提取:ICCV2019论文解析 Goal-Driven Sequential Data Abstraction 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Muhammad_Goal-Driven_Sequential_Data_Abstraction_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 自动数据抽象是基准机器智能和支持摘要应用的重要功能.在前者中,一个问题是机器是否能够"理解"输入数…

                                                第三节最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)        在第二节中,我们介绍了高斯分布的来源,以及其概率密度函数对应的参数的解释.本节的话,我们结合高斯分布从数学原理部分解释为什么损失函数是最小二乘.我们再来回归下高斯分布的概率密度函数实际上是这个形式的:                                                                 …

​​关注嘉为科技,获取运维新知 2018年10月,嘉为科技与腾讯云.蓝鲸智云携手,在北京.上海.广州.深圳举办 “研运一体,数据驱动,让运维走向运营”为主题的分享会,来自金融.电力.能源.制造等行业的数百家企业到场参加. 在这个分享会上,除了下一代的研发运营体系.基于蓝鲸平台实现企业IT自动化运维落地.蓝鲸大数据分析平台这几个主题之外,还有一个重要的主题,就是蓝鲸DevOps的实践之路.接下来我们会以一系列的文章深度解析腾讯蓝鲸在DevOps 上的实践之路,窥探蓝鲸DevOps平台为开发.测试.…

ylbtech-杂项-分布式-EDAS:深度解析阿里云EDAS服务 1.返回顶部 1. 深度解析阿里云EDAS服务 弹性伸缩 摘要: 第一种只适用于业务较少的情况,而在新业务不断增加的情况下,增加新应用也就成了必须.而在这种传统架构中,新增的应用需要一一与原有的底层数据库相连,导致每个应用都需要连接多个数据库.   企业级分布式应用服务(EDAS,Enterprise Distributed Application Service)是一个以阿里中间件团队多款久经历练的组件产品作为核心基础,所组建…

前言 如今,许多用于分析大型数据集的开源系统都是用 Java 或者是基于 JVM 的编程语言实现的.最着名的例子是 Apache Hadoop,还有较新的框架,如 Apache Spark.Apache Drill.Apache Flink.基于 JVM 的数据分析引擎面临的一个常见挑战就是如何在内存中存储大量的数据(包括缓存和高效处理).合理的管理好 JVM 内存可以将 难以配置且不可预测的系统 与 少量配置且稳定运行的系统区分开来. 在这篇文章中,我们将讨论 Apache Flink 如何管…

Flink 序列化机制 https://t.zsxq.com/JaQfeMf 博客 1.Flink 从0到1学习 -- Apache Flink 介绍 2.Flink 从0到1学习 -- Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门 3.Flink 从0到1学习 -- Flink 配置文件详解 4.Flink 从0到1学习 -- Data Source 介绍 5.Flink 从0到1学习 -- 如何自定义 Data Source ? 6.Flink 从0到1学习 -- Da…