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2021年将展示分布式计算的真正力量，其中的重要处理不是在云中的集中式服务器中进行，而是在网络“边缘”进行（我们所依赖的大部分数据都是在这里生成）。这将带来巨大的收益，不仅是在计算方面，而且也是在越来越多将要连接互联网的人们的生活方面。​边缘计算将是物联网成功的关键。物联网设备——从智能手机和智能手

随着行业的快速发展和业务的高速迭代，数据量也呈爆炸式增长，大数据云原生化逐渐成为企业数字化转型的重要演进方向。数字化驱动企业提升运营效率，洞察商业机会；云原生化提升IT系统效率，促进业务敏捷，大数据云原生化是为企业创新提供无限可能。大势所趋：云原生大数据传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性

最近有很多关于“云”的话题。随着技术的快速发展，云技术不断扩展。来自世界各地的人们可以访问不受限制的应用程序、服务、服务器、数据和计算机网络。使用私有云或第三方服务器使其成为可能。它增强了数据访问并消除了后续更改中的不一致性。此外，需要更少的管理。云计算还确保了数据保护、改进的数据存储、增强的员工同

许多企业已经开始探索边缘计算用例，因为可以将计算能力推向更靠近数据源和更靠近终端用户。同时，可能正在探索或实施人工智能或机器学习，也已经认识到自动化的发现和获得数据驱动的洞察力。但如果不积极地将边缘战略和人工智能策略结合起来，那么就会错过变革的可能性。人工智能领域的涉足有明显的迹象表明，边缘分析和数

数据字典是系统中基本的必不可少的功能，在多种多样的系统中，数据字典表的设计都大同小异。但是使用方式确是多种多样，设计好一套易用的数据字典功能模块，可以使开发事半功倍。常用的数据字典使用方式：直接在SQL语句中LEFTJOIN（当然是不推荐这样用的）查询出原始数据，然后再根据原始数据需要的字典编码，批

一、前言互联网企业经历过野蛮生长的开拓红利期之后，逐渐越发重视产品发展的科学化、精细化，从粗放型向集约型转换。在美国，增长黑客等数据驱动增长的方法论，正在帮助如Google、Microsoft、Facebook等全球科技巨头实现持续的业务增长；在国内，数据精细运营、AB实验分析来驱动业务有效增长也逐

 清理手机垃圾，在系统自带安全管家中清理后仍不尽兴，那就到app里面清理吧，比如微信。打开微信查看存储占用情况，好家伙!占用了12.73GB呢~但是，从微信的文件夹属性中可以看到也就占用了4.03GB，那么剩下的8GB多去哪了呢?  我们可以将这8GB多的文件称为“隐藏

1.背景引入 这篇文章，我们来聊一下消息中间件高可用架构的一些原理。对于一个合格的高级Java工程师而言，你肯定会碰到在系统里用到MQ（消息队列）的场景。那么这个时候你需要基于你的业务场景和需求，考虑在使用MQ的时候可能遇到的一些技术问题。接着，你必须得针对这些技术问题设计一套完整的技术方

量化交易（也称自动化交易）是一种应用数学模型帮助投资者进行判断，并且根据计算机程序发送的指令进行交易的投资方式，它极大地减少了投资者情绪波动的影响。量化交易的主要优势如下：快速检测客观、理性自动化量化交易的核心是筛选策略，策略也是依靠数学或物理模型来创造，把数学语言变成计算机语言。量化交易的流程是从

一、在DevOps、微服务化、容器等新技术的落地过程中分布式存储有哪些优势和不足？【问题描述】存储是IT架构最基础的部分，新技术的发展对存储提出了更高的要求，分布式存储针对这些新技术有哪些特长？不足又有哪些？@顾黄亮 苏宁消费金融有限公司 技术总监： 分布式存储在IT架

线性回归通常是人们为机器学习和数据科学学习的第一个算法。它简单易懂，但是由于其功能有限，在实际业务中并不是最佳选择。大多数情况下，线性回归被用作基线模型来评估和比较研究中的新方法。在处理实际问题时，我们应该了解并尝试过许多其他回归算法。在本文中，将通过使用Scikit-learn和XGBoost的动

​前言我曾经面试安踏的技术岗，当时面试官问了我一个问题：如果你想使用某个新技术但是领导不愿意，你怎么办？对于该问题我相信大家就算没有面试被问到过，现实工作中同事之间的合作也会遇到。因此从我的角度重新去回答这个问题，有以下几点：师出有名在软件工程里是针对问题场景提供解决方案的，如果脱离的实际问题（需求

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。数据科学该怎么学？必备技能有哪些？最近，一份数据科学领域的学习宝典在推特上火了，吸引点赞1k+。之所以能够引起大家的关注，是因为这份教程将数据科学广而杂的知识内容，梳理成了14个方面及各自要点，同时解答了许多学习中的常见疑问

作者丨GeorgeAnadiotis编译丨布加迪审校丨孙淑娟、梁策Netflix是怎么成功的?Investopedia网站给出了三个答案：引人入胜的原创节目制作，针对订阅服务而开展的用户数据分析，以及允许用户以自己喜爱的方式进行内容消费。可能这三点大多数人都同意。不过，Netflix通过用户数据和运

本文转载自微信公众号「码猿技术专栏」，作者不才陈某。转载本文请联系码猿技术专栏公众号。数据同步一直是一个令人头疼的问题。在业务量小，场景不多，数据量不大的情况下我们可能会选择在项目中直接写一些定时任务手动处理数据，例如从多个表将数据查出来，再汇总处理，再插入到相应的地方。但是随着业务量增大，数据量变

用了这么久spark了，今天总结下他的一些优化方面的核心原理，今天我们分这么几个方面来谈:一.RDDRDD是弹性分布式数据集的简称，他是其他后来者，比如DataFrame,DataSet等的基础。他有四大核心属性，如下所示。这4大属性又可以划分为两类，横向属性和纵向属性。其中，横向属性锚定数据分片实

 作者介绍李猛(ynuosoft)，Elastic-stack产品深度用户，ES认证工程师，2012年接触Elasticsearch，对Elastic-Stack开发、架构、运维等方面有深入体验，实践过多种Elasticsearch项目，最暴力的大数据分析应用，最复杂的业务系统应用;业余为

正文提到Redis我相信各位在面试，或者实际开发过程中对缓存雪崩，穿透，击穿也不陌生吧，就算没遇到过但是你肯定听过，那三者到底有什么区别，我们又应该怎么去防止这样的情况发生呢，我们有请下一位受害者。面试开始一个大腹便便，穿着格子衬衣的中年男子，拿着一个满是划痕的mac向你走来，看着快秃顶的头发，心想

  今天给大家介绍的是KeyDB，KeyDB项目是从redisfork出来的分支。众所周知redis是一个单线程的kv内存存储系统，而KeyDB在100%兼容redisAPI的情况下将redis改造成多线程。上次也跟大家说了，redis多线程正式版将在今年底发布，大家拭目以待线程