程序设计的5个底层逻辑,决定你能走多快 | 11月21号栖夜读
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阿里专家原创好文
1.程序设计的5个底层逻辑,决定你能走多快
肉眼看计算机是由CPU、内存、显示器这些硬件设备组成,但大部分人从事的是软件开发工作。计算机底层原理就是连通硬件和软件的桥梁,理解计算机底层原理才能在程序设计这条路上越走越快,越走越轻松。从操作系统层面去理解高级编程语言的执行过程,会发现好多软件设计都是同一种套路,很多语言特性都依赖于底层机制,今天董鹏为你一一揭秘。阅读更多》》
2.TOP100直击|如何在一周内上线50个用户增长策略
一篇干货好文,值得一读!阅读更多》》
3.轻松构建基于 Serverless 架构的弹性高可用视频处理系统
随着计算机技术和 Internet 的日新月异,视频点播技术因其良好的人机交互性和流媒体传输技术倍受教育、娱乐等行业青睐,而在当前, 云计算平台厂商的产品线不断成熟完善, 如果想要搭建视频点播类应用,告别刀耕火种, 直接上云会扫清硬件采购、 技术等各种障碍。阅读更多》》
4.MySQL用户如何构建实时数仓
依托数据库生态,AnalyticDB for MySQL可以给用户提供分析场景下的标准解决方案,尤其是在大数据和性能要求较高的情况下AnalyticDB for MySQL的价值可以更好的体现。阅读更多》》
5.端智能揭秘|促使双十一GMV大幅提升,手淘用了什么秘密武器?
信息流作为手淘的一大流量入口,对手淘的浏览效率转化和流量分发起到至关重要的作用。在探索如何给用户推荐其喜欢的商品这条路上,我们首次将端计算大规模应用在手淘客户端,通过端侧丰富的用户特征数据和触发点,利用机器学习和深度神经网络,在端侧持续感知用户意图,抓住用户转瞬即逝的兴趣点,并给予用户及时的结果反馈。通过大半年的不断改进,手淘信息流端上智能推荐在9月中旬全量,并在双十一当天对信息流的点击量和GMV都带来了大幅的提升。下文将给大家分享我们在探索过程中发现的问题,对其的思考和解决方案。阅读更多》》
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1.2.2 HBase企业级功能之安全:基于Kerberos的HBase安全实战
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/971
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2.2.3 HBase企业级功能之存储分层:HBase冷热分离
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云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831
3.2.4 HBase企业级功能之低延迟:HBase On Persistent Memory
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云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831
4.2.5 HBase企业级功能之迁移:HBase高效一键迁移的设计与实践
视频地址:https://yq.aliyun.com/live/730
PPT下载:https://yq.aliyun.com/download/3145
云栖公开课专题页:https://yq.aliyun.com/activity/831
热门话题
1.在面对各种存储购买方案时,你是否会对购买何种方案感到纠结?(有奖话题)
- 你每年因为套餐的原因会造成多少的浪费呢?
- 你是否会因为业务需要而经常变更存储套餐?
- 对于存储产品的支付模式你是否有什么自己的建议以及期望呢?
2.云上合规太严苛?一键拥有您的专属合规保护伞(有奖话题)
- 分享等保2.0标准的实施对您所在公司或行业的挑战、影响与帮助是什么?
- 您最关心的日志审计服务的功能与支持是什么?
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如何回答性能优化的问题,才能打动阿里面试官? | 11月21号栖夜读
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Jboot 2.2.8 发布,精雕细琢、优化细节
Jboot 是一个基于 JFinal、JFinal-Undertow、Dubbo 等开发的微服务框架,帮助开发者降低微服务开发门槛。同时完美支持在 idea、eclipse 下多 maven 模块,对java代码、html、css、js 等资源文件进行热加载,爽爽地开发。 Jboot v2.2.8更新内容如下: 新增:新增工具类 NamedThreadFactory,方便用于构建线程池 新增:新增工具类 NamedThreadPools,方便代替 Executors 的使用 新增:新增 Model 的拷贝工具类 ModelCopier,方便对 Model 进行拷贝 新增:对缓存注解 @Cacheable 新增 returnCopyEnable 的支持 新增:对验证器注解 @EmptyValidate 等新增 errorCode 配置的支持 优化:优化 JbootMQ 中的一些异常提示文字错误 优化:添加 JWt 的 validityPeriod 配置说明 优化:对 ScheduleManager 的 ScheduledThreadPoolExecutor 添加线程命名 maven 依赖...
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手把手带你认识大数据和人工智能
原标题:大数据和人工智能:3个真实世界的用例 大数据和人工智能够帮助企业以新的方式改善客户体验。 人工智能和大数据之间的关系是双向的。可以肯定的是:人工智能的成功很大程度上取决于高质量的数据,同时,管理大数据并从中获取价值越来越多地依靠(诸如机器学习或自然语言处理等)人工智能技术来解决对人类而言难以负担的问题。 正如Anexinet公司高级数字策略师Glenn Gruber所述,这是一个“良性循环”。大数据中的“大”曾经被视为一种挑战而不是机遇,但随着企业开始推广机器学习和其他人工智能学科的应用,这种情况正在发生变化。 Gruber解释说,“如今,我们想要尽可能多的数据,这不仅是为了更好地洞察我们试图解决的业务问题,而且因为我们通过机器学习模型输入的数据越多,它们得到的结果就越好。” 当大数据遇到人工智能:跨行业的用例 以下深入地了解这个更广
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