互联网进入垂暮之年，这群产品经理该何去何从？-低调大师

互联网进入垂暮之年，这群产品经理该何去何从？

2017-03-07 610

前几天卡Q在网上搜喽大数据的课程，偶遇了厦门大学林子雨教授的大数据公开课，吓得卡Q一身冷汗，为什么呢？

这不，卡Q刚给自己的人生定了个小目标，比如，进入互联网公司当个产品经理。因为在卡Q的眼里，互联网是个朝气蓬勃的圈子，里面的人都很牛掰，和聪明人共事，运气总不会太差，所以，卡Q决定削尖了脑袋也要和聪明的大脑共处一室。

可是林教授一席话把卡Q的屌丝梦打回了原形。那林教授说了些啥呢？曰：第三次信息化浪潮的傲娇来袭！

人类第三次科技革命是信息革命，从信息的存储，信息的传输，到信息的处理，三次信息化浪潮一浪更比一浪强。

1980年个人计算机的诞生迎来了信息革命的第一波浪潮——信息储存，计算机第一次打败人脑，成为信息储存的翘楚。而在这一波浪潮中，也孕育了一批伟大的公司:Intel ，惠普，联想，苹果，微软。

1995年前后，互联网走出军事壁垒迈向

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PgSQL · 实战经验 · 旋转门压缩算法在PostgreSQL中的实现

背景在物联网、监控、传感器、金融等应用领域，数据在时间维度上流式的产生，而且数据量非常庞大。例如我们经常看到的性能监控视图，就是很多点在时间维度上描绘的曲线。又比如金融行业的走势数据等等。我们想象一下，如果每个传感器或指标每100毫秒产生1个点，一天就是864000个点。而传感器或指标是非常多的，例如有100万个传感器或指标，一天的量就接近一亿的量。假设我们要描绘一个时间段的图形，这么多的点，渲染估计都要很久。那么有没有好的压缩算法，即能保证失真度，又能很好的对数据进行压缩呢？旋转门压缩算法原理旋转门压缩算法（SDT）是一种直线趋势化压缩算法,其本质是通过一条由起点和终点确定的直线代替一系列连续数据点。该算法需要记录每段时间间隔长度、起点数据和终点数据, 前一段的终点数据即为下一段的起点数据。其基本原理较为简单, 参见图。第一

2017-03-08

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免费开通大数据服务：https://www.aliyun.com/product/odps 本文作者拖雷（陈吉平），袋鼠云CEO ，国内最早一批Oracle ACE Director，前阿里巴巴研究员，先后担任嗨淘、无线事业部、数据事业部资深总监，生活服务事业部总经理，以及阿里云事业群总裁助理。2015年离职后，做了半年独立天使投资人，2015年底创办袋鼠云。人类正从IT时代走向DT时代，从五年前开始，我们在云计算上面押了很多宝，才诞生了互联网金融，如果没有数据支持，互联网金融是不可想象的。 —马云老早就想写大数据的话题，因为大数据这个话题太大了，一直没有找到从哪里下手，也怕自己写不好这个话题。正如目前人人都在谈大数据，谈DT时代，但是，大数据是什么，每个人都有自己的一个看法，好比盲人摸象，每个都认为自己摸到是真正的大象。我也担心我所

2017-03-09

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