百度黄埔学院:业界首批「首席 AI 架构师」毕业!飞桨(PaddlePaddle)核心框架V 1.5 提前揭秘
雷锋网 AI 科技评论按:6 月 16 日,百度黄埔学院在北京迎来一期学员的毕业典礼。百度 AI 技术平台体系执行总监、深度学习技术及应用国家工程实验室副主任、黄埔学院院长吴甜为来自国家卫星气象中心、中油瑞飞、中信银行、神思电子、OPPO、广东电网、广东长隆集团、中国联通软件研究院、华为、爱奇艺等企业的 28 位业界首批「首席 AI 架构师」颁发了毕业证书,并针对「深度学习中文开源平台飞桨(PaddlePaddle)在企业中的应用」展开了圆桌讨论。
图 1 黄埔学院一期毕业典礼
百度黄埔学院:让 AI 和产业进行深度结合
「黄埔学院」的宗旨是「为中国产业界培养第一批首席 AI 架构师」,并由百度的 20 余位科学家与业务架构师作为导师为学员就细分技术领域和研究课题进行授课。
全部课程围绕问题定位、问题拆解、解决方案探讨
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spring-boot整合hazelcast实现高频交易撮合引擎缓存部分入门级
简介:官网:https://hazelcast.com/一.可用性Hazelcast的分布式架构为连续群集正常运行时间提供冗余,并始终提供可用数据,以满足最苛刻的应用需求。容量随着需求弹性增长,而不会影响性能或可用性。二.速度Hazelcast In-Memory解决方案可以更快地补充数据库和数量级。时间就是金钱; 为您的新应用提供推动业务发展所需的微秒响应时间。将数据保留保留在数据库中,并利用Hazelcast以数字速度进行数据处理。三.用户体验在数字时代,用户不会等待。无论是复杂的电子商务交易还是机器学习驱动的客户自助服务门户,速度都是一切。Hazelcast客户实际上利用我们的速度在其微小的处理窗口中创造更多时间,以便在更多更深层次的服务中分层,创造卓越的商业价值,同时提供业界最佳的用户体验。四.风险缓解有足够的速度和规模,
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分布式数据库选型——数据水平拆分方案
概述 水平拆分的概念随着分布式数据库的推广已为大部分人熟知。分库分表、异构索引、小表广播、这些功能几乎是产品功能需求标配。然而有些客户使用分布式数据库后的体验不尽如意。本文尝试从数据的角度总结分布式数据的复制(replication)和分区(partition)技术原理和方案,其中分区也有称为分片(sharding),希望能引起读者一些思考,在分布式数据库选型中能注意这些细节的区别,选择适合业务的数据水平拆分方案。 分布式数据库架构 分布式数据库以集群形式存在,有多个节点。集群架构有共享磁盘架构(shared-disk)和无共享架构(shared-nothing)。后者有时也称为水平扩展(horizontal scale)或向外扩展(scale out),本文主要总结无共享架构方案。 无共享架构的各个节点之间的通信都是软件层面使用网络实现
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