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Tapdata 实时数据融合平台解决方案(一):现代企业数据架构及痛点

作者介绍: TJ,唐建法,Tapdata 钛铂数据 CTO,MongoDB中文社区主席,原MongoDB大中华区首席架构师,极客时间MongoDB视频课程讲师。 “怎样可以来搭建一个数据中台?” 身处数据处理行业,经常被客户问到这样的问题。 数据中台到底是什么,是产品、技术还是一个架构……, 在关于数据中台的概念铺天盖地的时候,我们来聊一聊数据中台的架构,技术上实现,以及如何在企业落地,实实在在解决问题。 一、现代企业数据架构及痛点 – 数据孤岛:低效率和利用困难的根源 – 应用瓶颈:传统方案数据仓库、数据湖的不足 我们先以航空公司的场景为例: 航空公司的市场部计划推出一个新产品或者是一个客户活动,会希望了解哪一种渠道是某类客户最常用的?当想到这个问题的时候,发现航空公司的客户触点太多了。 PSDP行程订单,投诉、行李系统,常旅客系统,手机App系统等等。这些系统都是航空公司在不同阶段,不同的业务部门建立的应用。这些应用在部署时只会以本业务为目标,而不会考虑到企业其他业务能够很好的对接。如果这些应用中的数据没有做到统一的话,那要花费数天或者数周才能得到结果,甚至都不知道哪里能够...

CVPR 2021 | 基于Transformer的端到端视频实例分割方法

实例分割是计算机视觉中的基础问题之一。虽然静态图像中的实例分割已经有很多的研究,对视频的实例分割(Video Instance Segmentation,简称VIS)的研究却相对较少。而真实世界中的摄像头所接收的,无论自动驾驶背景下车辆实时感知的周围场景,还是网络媒体中的长短视频,大多数为视频流的信息而非纯图像信息。因而研究对视频建模的模型有着十分重要的意义,本文系美团无人配送团队在CVPR 2021发表的一篇论文解读。 前言 实例分割是计算机视觉中的基础问题之一。目前,静态图像中的实例分割业界已经进行了很多的研究,但是对视频的实例分割(Video Instance Segmentation,简称VIS)的研究却相对较少。而真实世界中的摄像头所接收的,无论是自动驾驶背景下车辆实时感知的周围场景,还是网络媒体中的长短视频,大多数都是视频流信息而非纯图像信息。因而研究对视频建模的模型有着十分重要的意义,本文系美团无人配送团队在CVPR2021发表的一篇Oral论文: 《End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers》的解读。...

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