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为IoT和大数据项目分配IT资源

大数据和物联网项目给IT基础架构带来了前所未有的压力。 Internet of Things(IoT) 和大数据应用已经给网络和存储架构带来了压力,更不用说这还需要IT专家使用不同的技能和工具来管理这些新的部署了。 虽然执行起来很有挑战性,但是也有一些为IT团队而设的指导方针来帮助他们托管IoT和大数据。这得从审查基础架构中大规模、数据密集型的项目需求开始。 更多的处理能力 一旦项目进入到具体的实施阶段,IT组织连同它的硬件、软件和服务供应商很可能需要去定义合适的系统架构和操作系统,每个系统处理器的数量以及系统的数量——不管是物理的、虚拟的还是基于云的——这需要一些主动性。 大数据项目大部分是基于Windows或者Linux操作系统,架构在业界标准的x86平台服务器上的。但在一些情况下,也有一些基于大型机或者单一厂商系统架构和操作系统的实用的工具。大多数情况下,IT团队会将业界标准的服务器使用scale-out架构做成集群,以支持需要大量计算、内存、网络和存储的负载。 IoT项目也趋向于包含基于单一厂家的后端系统以及大型机。 要最大化可使用的处理能力,同时减少在硬件上的总体投资,需要很...

知乎张瑞: 浅析机器学习理论与实践 | 业界对话

张瑞,研究生毕业于北京邮电大学,毕业后一直从事搜索引擎及自然语言处理方向的研发工作。曾就职于百度及豌豆荚。现任知乎机器学习团队负责人。 特约记者丨杨润琦(南京大学),刘冲(北京邮电大学) 杨润琦:能否和我们介绍一下知乎的机器学习团队?目前主要负责哪些方面的工作和任务呢? 张瑞:我们团队是一个横向的功能团队,也就是说整个知乎平台上用到的机器学习场景都会交给我们团队负责,也包括建设一套完整的机器学习栈。我们将所有的应用场景分为两大模块,六大方向。两大模块分别是基础数据和基础技术,另一个是和业务相关的,用于改善内容流通和产品体验。 基础数据和基础技术主要包含用户画像和内容分析两部分工作。首先用户画像我们会根据用户的交互行为、回答问题、自身资料等数据挖掘其社会学属性、兴趣爱好等等,也会根据其问答行为对其在某个领域的权威度进行分析。其次内容分析部分主要是针对知乎上面所有的内容(包括文本、图像、音视频等)建立一套完善的内容分析流水线。 一般所有发送到知乎上面的内容都会在发布的第一瞬间通过该实时计算框架,结合自然语言处理、图片识别、或者音视频降噪等技术进行一个基础但是很重要的分析工作。比如说文本类内...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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