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优秀的个人博客,低调大师

【阿里内部应用】基于Blink为新商业调控打造实时大数据交互查询服务

基于Blink为新商业调控打造实时大数据交互查询服务 案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 从IT到DT、从电商到新商业,阿里巴巴的每个细胞都存在大数据的DNA,如何挖掘大数据的价值成为抢占未来先机的金钥匙!传统的大数据开发主要基于离线计算平台MaxCompute(ODPS)进行天级别、小时级别的批量数据分析,但近些年随着618、99、双11、双12等大促活动的常态化,传统的离线数据分析已经无法满足大促当天的需求,以双11实时交易数据为例,试想如果我们只能看到前一小时或者前一天的成交数据,对于公司高层的决策制定、对于行业/运营/商家/商品的行动指导、对于算法的预测调控将大大折扣,可以说大数据实时化已经成为通向新商业体系必须拥有的诺亚船票。 从2017年8月开始,一群有激情有干劲的小伙伴历经三个月打造出一套实

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【阿里内部应用】基于Blink构建搜索全链路debug系统快速定位搜索问题

案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 一、背景介绍 以往在处理用户投诉或者开发过程中遇到的(特定商品在淘宝搜索中搜不到,排序靠后,价格不正确,打标不准,结果不准确等)问题或线上故障时,分析定位此类问题的过程非常繁琐: 根据用户或者搜索标识提交ODPS离线任务,捞取用户的搜索日志信息; 人工构造搜索串,重新请求引擎得到搜索复现数据; 解析复现数据,得到搜索结果列表,确认问题,分析debug trace信息,定位问题 以上调查过程存在诸多问题: 需要跑odps离线任务,消耗较多时间; 工作重复性很大,每当有类似问题出现时,都要走类似的调查流程,极大影响定位问题和解决问题的效率; 搜索实时个性化上线以后,搜索结果是千人千面的,并且相同用户在不同时刻的搜索结果也是变化的,这就导致简单通过请求的url来重现用户出问题的方

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可应用于实际的14个NLP突破性研究成果(三)

8.用于语义角色标注的语言学信息自我注意力方法,作者:EMMA STRUBELL,PATRICK VERGA,DANIEL ANDOR,DAVID WEISS,ANDREW MCCALLUM 论文摘要 当前最先进的语义角色标记(SRL)使用深度神经网络,但没有明确的语言特征。之前的工作表明,抽象语法树可以显著改善SRL,从而提高模型准确性。在这项研究中,我们提出了语言学的自我关注(LISA):该神经网络模型将 multi-head self-attention 与多任务学习相结合,包括依赖解析、词性标注、谓词检测和语义角色标记。与先前需要大量预处理来准备语言特征的模型不同,LISA 可以仅使用原始的 token 对序列进行一次编码,来同时执行多个预测任务。此外,如果已经有高质量的语法分析,则可以在测试时加入,而无需重新训练我们的SRL

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跨数据库实例查询应用实践

背景 随着业务复杂程度的提高、数据规模的增长,越来越多的公司选择对其在线业务数据库进行垂直或水平拆分,甚至选择不同的数据库类型以满足其业务需求。原本在同一数据库实例里就能实现的SQL查询,现在需要跨多个数据库实例才能完成。业务的数据被“散落”在各个地方,如何方便地对这些数据进行汇总关联查询,已经成为困扰用户的一大难题。 针对这类问题,传统的解决方案需要用户提前将所有实例的数据提前汇集到同一处,然后再做离线查询分析。为此,用户需要维护数据迁移链路,购买机器资源存储汇集起来的数据,付出大量的资源和运维成本。不仅如此,数据迁移也意味着数据延迟,刚刚产生的在线业务数据,需要“等一会”甚至“等一天”才能去做分析,无法满足实时性需求。 为了解决跨数据库实例及时查询的难题,阿里云DMS(数据管理)推出了跨实例查询服务。 什么是跨实例查询服务 跨实例查询服

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HBase技术与应用实践 | HBase2.0重新定义小对象实时存取

本次分享来自中国HBase技术社区第七届MeetUp成都站,分享嘉宾天引 阿里巴巴 技术专家专注在大数据领域,拥有多年分布式、高并发、大规模系统的研发与实践经验,先后参与HBase、Phoenix、Lindorm等产品的内核引擎研发,目前负责阿里上万节点的HBase As a Service的发展与落地。 分享主题:HBase2.0重新定义小对象实时存取 内容概要:小对象,特别指1K~10MB范围的数据,比如图片,短视频,文档等广泛的存在于人工智能,医疗,教育,生活分享,电子商务等领域。HBase2.0在MOB技术的加持下重新定义小对象实时存取,具有低延迟,读写强一致,检索能力强,水平易扩展等关键能力。本文介绍了MOB特性的原理与实现,以及与经典对象存储相比,MOB带来的差异性与优势。 下载链接:http://hbase.group

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你只差这两步 | 将Sentinel 控制台应用于生产环境

这是围绕 Sentinel 的使用场景、技术对比和实现、开发者实践等维度推出的系列文章的第四篇。 第一篇回顾: Dubbo 的流量防卫兵 | Sentinel如何通过限流实现服务的高可用性 - 传送门 第二篇回顾: RocketMQ 的保险丝| Sentinel 如何通过匀速请求和冷启动来保障服务的稳定性 - 传送门 第三篇回顾: 技术选型:Sentinel vs Hystrix - 传送门 Sentinel 是阿里中间件团队研发的面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件,于今年7月正式开源。Sentinel 主要以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户提升服务的稳定性。 Sentinel 项目地址: https://github.com/alibaba/Sentinel Sentinel 控制台作为 Senti

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Java+Netty、Vue+Element-UI实现的即时通信应用 leo-im

之前工作接触了几个开源的IM产品,再加上曾经用Netty实现过几个服务,于是就有了用Netty实现一个IM的想法,于是用业余时间写了一个IM,和喜欢Netty的程序员们分享。 考虑到方便扩展,在服务端采用了Http+Socket结合的设计,客户端所有的请求都基于Http,如发送消息、修改个人信息等,所有的消息推送采用Socket方式即时推送到客户端,这样的设计可以在并发访问量大的情况下,将Http服务与Socket服务分开部署,减小各自的访问压力。 Http服务也基于Netty实现,在Netty之上做了扩展,参考Spring MVC注解实现了netty-rest-server(netty-rest-server),使用该框架,可实现注解注入REST controller,实现统一异常处理控制器和拦截器(如跨域拦截器、身份验证拦截器等)。 Http服务和Scoket服务之间的解耦和通讯可使用Java内置的队列或Redis发布/订阅实现,消息处理器接收到任务后,会将该任务交由线程池处理,处理后通过GroupChannel发送广播或发给指定的Channel。 在线体验与源码地址: 服务端 Web端

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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