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周五
2020-09-25

缓存解决方案-技术专题-Caffeine Cache
内容简介： Google Guava Cache是一种非常优秀本地缓存解决方案，提供了基于容量，时间和引用的缓存回收方式。基于容量的方式内部实现采用LRU算法，基于引用回收很好的利用了Java虚拟机的垃圾回收机制。其中的缓存构造器CacheBuilder采用构建者模式提供了设置好各种参数的缓存对象，缓存核心类 LocalCache里面的内部类Segment与jdk1.7及以前的ConcurrentHashMap非常相似，都继承于ReetrantLock，还有六个...
美法官：政府要么推迟TikTok禁令，要么来法庭辩护
这项禁令将于美国当地时间9月27日（周日）晚间11点59分生效，美国商务部禁止苹果和谷歌应用商店提供短视频应用TikTok下载服务。周三，TikTok向美国哥伦比亚特区地区法院提交了紧急禁令，试图阻止这一行为。美国地区法官卡尔·尼科尔斯(Carl Nichols)表示，政府必须在周五下午两点半之前对TikTok提出的初步禁令请求做出回应，或者推迟禁令生效时间。尼科尔斯法官对特朗普政府一名律师的论点提出质疑，该律师认为周日的禁令不会对TikTok造成损害。法官表示：“尽管政府提出了论点，但...
如何让数据安全地发挥其真正价值？
你是否经历过这样的场景：和朋友在聊天软件上说着夏天到了，该减肥了。再去打开购物软件的时候，发现首页上多了许多瑜伽垫、弹力带等运动用品的推荐；或许你对这样的“现代科技”惊叹过，抑或许你对这样的“实时监控”惊慌过，但由于这样的事情已经屡见不鲜了，所以你从未因此申诉过自己的数据被“窃取”了。各类囊括了我们衣食住行需求的App让我们的生活更加便捷，电子商务、新零售、物流业也被注入了蓬勃发展的动力。与此同时App的数据安全问题也日益暴露出来，前有第三方iOS程序私自监控剪贴板，后有315晚会上央...
严选埋点质量保障体系建设
随着业务的高速发展，对于精细化流量运营的需求不断提升，埋点量级也在不断提升，埋点数据的质量问题是绕不过去的一个点。我们主要围绕“埋点管理”（定义管理和流程控制）、“埋点线下保障”、“埋点线上保障”这三个环节展开。改造流程、优化策略，打造相应的工具平台来固化流程和辅助测试，保障埋点开发正确性的同时，也提高协作效率。随着业务的高速发展，对于精细化流量运营的需求不断提升，埋点量级也在不断提升，埋点数据的质量问题是绕不过去的一个点，但埋点质量保障又是个老大难问题：首先，由于埋点是非结构化的数...
企业究竟该如何构建数据模型？
模型没有对错之分，只有适合的业务场景之分。数据模型能够促进业务与技术进行有效沟通。只要基于数据进行决策及拓展业务边界，好的数据模型必不可少。那么，企业究竟该如何构建数据模型呢？数据中台能解决什么问题？我们用四个字总结：全、统、通、用。全：数据中台和数据仓库的区别，数据仓库是满足业务需求或业务主题的；而数据中台是一个大而全的概念，为企业提供战略性的数据中台服务。数据应收尽收，所有能沉淀到数据中台的数据都收集到数据中台，包括增量、全量、实时、离线的数据。统：统一数据标准规范。从数据质量标准、安...
自己动手写SQL执行引擎
自己动手写SQL执行引擎前言在阅读了大量关于数据库的资料后，笔者情不自禁产生了一个造数据库轮子的想法。来验证一下自己对于数据库底层原理的掌握是否牢靠。在笔者的github中给这个database起名为Freedom。整体结构既然造轮子，那当然得从前端的网络协议交互到后端的文件存储全部给撸一遍。下面是Freedom实现的整体结构，里面包含了实现的大致模块: 最终存储结构当然是使用经典的B+树结构。当然在B+树和文件系统block块之间的转换则通过Buffer(Page) Mana...
数据科学家应该了解的最佳软件工程实践
本文最初发表在 Towards Data Science 博客，经原作者 Kurtis Pykes 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。我一直与朋友们热切地研究并尝试一些能使我成为更好的数据科学家的方法。如果不与那些帮助过我的人们分享目前的情况，我是不可能在事业上取得进步的。最近，我在 LinkedIn 上进行了一次民意调查，我惊讶地发现，很多人持有这样的观点：数据科学家必须懂得编程标准并遵循工程最佳实践。投票结果许多数据科学家（包括我自己）都缺乏基本的统计学知识，对统计学的应...
Android端代码染色原理及技术实践
导读高德地图开放平台产品不断迭代，代码逻辑越来越复杂，现有的测试流程不能保证完全覆盖所有业务代码，测试不到的代码及分支，会存在一定的风险。为了保证测试全面覆盖，需要引入代码覆盖率做为测试指标，需要对SDK代码进行染色，测试结束后可生成代码覆盖率报告，作为发版前的一项重要卡点指标。本文小结了Android端代码染色原理及技术实践。相关阅读：iOS代码染色原理及技术实践 JaCoCo工具 JaCoCo有以下优点：支持Ant和Gradle打包方式，可以自由切换。支持离线模式，更贴合SDK的使用...
未来，你是「透明的」！计算机通过人脑信号预测想法，还原人脑图像准确率高达83％
近日，来自赫尔辛基大学的研究人员开发了一项技术，可以使计算机通过监测大脑信号来模拟视觉感知，并提出神经自适应生成模型。难道马斯克的脑机接口还不够疯狂？近日，赫尔辛基大学的研究人员开发了一种技术，可以使计算机通过监测大脑信号来模拟视觉感知。从某种意义上来说，计算机试图在预测人的想法，而这可以让计算机产生全新的信息，比如从未见过的虚构图像。这一研究成果已于9月7日已发表在Nature期刊上。神经自适应生成模型：生成与大脑信号相匹配的图形赫尔辛基大学研究的这项技术基于一种全新的脑机...
Let’s Encrypt实践指北
最近刚好有个项目需要配置HTTPS，也购买了域名，尤其在知道了本文要介绍的“神器” —— Let’s Encrypt 之后，大大简化了学习成本和时间。初衷一直以来，对于HTTPS证书的概念都有些含糊不清，似懂非懂。原因是自己之前比较懒，对于一些需要前置条件（买域名买证书等）才能玩的东西总是积极不起来（对！一定是穷）。而最近刚好有个项目需要配置HTTPS，也购买了域名（实践时自己还是买了域名），尤其在知道了本文要介绍的“神器” —— Let’s Encrypt 之后，大大简化了学习成本和...
腾讯信息流热点挖掘技术实践
导读：当前各大资讯社交类APP都在显著的版面展示或者推荐热点相关内容，信息流应用能否快速发现热点、引导用户阅读热点，是影响用户体验的重要因素。本次分享主要介绍腾讯在热点挖掘方面的工作。基于搜索数据和自媒体文章，通过时序分析方法和内容聚类相结合的方法挖掘热点，并将热点聚类成事件和话题。用户搜索和媒体生产能够从消费和生产两个方面更加准确的度量热度，事件和话题同时能够辅助用户理解，做到热点的个性化下发，从而提升信息流热点体验。本文主要内容包括：项目背景相关研究方法热点计算框架热点挖掘热点应...
谷歌推出新模型「pQRNN」，少量参数下进行文本分类，性能堪比BERT
近日，谷歌推出了新模型「pQRNN」，它是由去年推出的「PRADO」进一步使用小模型改进而得，达到了SOTA结果。pQRNN的新颖之处在于，它可以结合一个简单的映射和一个quasi-RNN编码器来进行快速并行处理。同时，谷歌证明了该模型能在参数较少的情况下进行文本分类任务，并达到BERT级别的性能表现。深层神经网络的快速发展在过去的十年中彻底改变了自然语言处理(NLP)领域。同时，诸如保护用户隐私、消除网络延迟、启用离线功能以及降低运营成本等问题，迅速推动了可以在移动设备而不是在数据中心运行...
Netflix推荐系统如何推动业务增长？
本文最初发布于towardsdatascience.com网站，经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。 Netflix正在将古老的电视行业带入互联网时代。Netflix允许用户随时通过各种互联网连接的设备流式传输庞大的电影和电视节目片库中的数据。公司的主要收入来自用户的订阅费用。那么，Netflix的推荐系统在其日益壮大的过程中扮演了什么样的角色呢？ Netflix是一家总部位于美国的媒体服务提供商。它使用订阅模式来提供影片流媒体服务。它提供的内容包括电视节目、内部制作的内容以及电影等...
TiDB 4.0 在 VIPKID 的应用实践
本文分享的是 TiDB 4.0 版本在 VIPKID 的应用实践，包括 TiDB 在 VIPKID 的应用场景以及 TiDB 4.0 带来的惊喜和收益。 TiDB 在 VIPKID 的应用场景首先简单介绍一下 VIPKID，VIPKID 是一家在线少儿英语教育公司，专注于服务 4-15 岁的青少儿和他们家长们，主要提供北美外教一对一授课服务，目前已经有超过 70 万的付费用户。场景一：大数据量及高并发写入回归主题， TiDB 在 VIPKID 的第一个应用场景是一些大数据量和高并发写...
训练超大规模图模型，PyTorchBigGraph如何做到？
Facebook 提出了一种可高效训练包含数十亿节点和数万亿边的图模型的框架 BigGraph 并开源了其 PyTorch 实现。本文将解读它的创新之处，解析它能从大规模图网络高效提取知识的原因。图（graph）是机器学习应用中最基本的数据结构之一。具体来说，图嵌入方法是一种无监督学习方法，可使用本地图结构来学习节点的表征。社交媒体预测、物联网模式检测或药物序列建模等主流场景中的训练数据可以很自然地表征为图结构。其中每一种场景都可以轻松得到具有数十亿相连节点的图。图结构非常丰富且具有与生俱...
为什么卷积神经网络优于传统机器学习算法?
本文最初发表于 Towards Data Science 博客，经原作者 Rade Nježić 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。近十年来，随着深度学习的发现，图像分类领域经历了复兴。传统的机器学习方法已被更新的、更强大的深度学习算法所取代，例如卷积神经网络。然而，要真正理解并欣赏深度学习，我们必须知道为什么其他方法失败了，而深度学习却成功了。在本文中，我将试图通过对 Fashion MNIST 数据集应用不同的分类算法来回答其中一些问题。数据集信息 Fashion MNIST 是...
同步与异步Python有何不同？
你是否听到人们说过，异步Python代码比“普通（或同步）Python代码更快？果真是那样吗？ “同步”和“异步”是什么意思？ Web应用程序通常要处理许多请求，这些请求在很短的时间段内来自不同的客户端。为避免处理延迟，必须考虑并行处理多个请求，这通常称为“并发”。在本文中，我将继续使用Web应用程序作为例子，但是要记住还有其它类型的应用程序也从并发完成多个任务中获益，因此这个讨论并不仅仅是针对Web应用程序的。术语“同步”和“异步”指的是编写并发应用程序的两种方式。所谓的“同步”服务器使用...
实战贴：如何使用机器学习检测欺诈？
本文最初发表于 Towards Data Science 博客，经原作者 Kurtis Pykes 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。机器学习是人工智能的一个子集，它赋予了系统从经验中自动学习和改进的能力，无需进行显式编程。如此说来，我们（人类）已经可以向计算机提供大量的数据集，让计算机学习模式，这样它在面对一个或多个新实例时，能够学习如何作出决定——当我发现这一见解时，我立即知道世界即将发生改变。报告显示，欺诈行为给全球经济造成了 3.89 万亿英镑的损失，在过去十年里损失上升了 56...
Flutter 完成全平台制霸：实现 Windows 应用支持
Flutter 作为跨平台开发利器，一经推出便在业内赢得了不错的口碑。Flutter 最初是应用于 iOS 和 Android 应用开发的，后扩展到了 Web、macOS 和 Linux，现如今也可以开发 Windows 应用了，补齐了全平台的最后一块拼图。 Flutter 作为谷歌出品的 UI 框架，凭借“多端一致”和“渲染性能”两方面的优势，深受广大开发者的推崇。谷歌曾表示 Flutter 的目标是提供一个可移植的框架，从而在各种平台上都能构建以原生速度运行的 UI。这也意味着，在谷歌...

周四
2020-09-24

TensorFlow推出新接口，简化 ML移动端开发流程
概述在移动设备上使用 TensorFlow Lite 模型运行推理不仅仅是与模型交互，还需要额外的代码来处理复杂的逻辑，如数据转换、预处理/后处理、加载关联文件等。额外的代码 https://tensorflow.google.cn/lite/guide/lite_support 今天，我们将为大家介绍 TensorFlow Lite Task Library，这是一组功能强大且易于使用的模型接口，可代您处理大多数预处理和后处理以及其他复杂逻辑。Task Library 支持主流的机...

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缓存解决方案-技术专题-Caffeine Cache

美法官：政府要么推迟TikTok禁令，要么来法庭辩护

如何让数据安全地发挥其真正价值？

严选埋点质量保障体系建设

企业究竟该如何构建数据模型？

自己动手写SQL执行引擎

数据科学家应该了解的最佳软件工程实践

Android端代码染色原理及技术实践

未来，你是「透明的」！计算机通过人脑信号预测想法，还原人脑图像准确率高达83％

Let’s Encrypt实践指北

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谷歌推出新模型「pQRNN」，少量参数下进行文本分类，性能堪比BERT

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实战贴：如何使用机器学习检测欺诈？

Flutter 完成全平台制霸：实现 Windows 应用支持

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对话祥峰中国夏志进：AI技术不会出现革命性突破，更关注深入产业降本增效

GitHub Copilot抄袭实锤！GitHub：我们的AI没有「背诵」代码

脚踩也没事 科学家以昆虫为灵感研发出高度灵敏性小型机器人

谁在发起抵制Copilot？代码版权争议不休，有开发者退出GitHub

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报告：混合工作模式将加大 IT 工作难度

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