AI引用机制实测研究：4大平台8周对比数据

同一篇文章，四大平台的引用表现可能存在3倍以上的差距。本文基于8周实测数据，为你揭示如何制定优先级策略。我花了两个月时间，进行了一次系统性测试。使用同一个网站的内容，在四大AI平台上反复验证。 核心原则：AI平台的引用偏好并非玄学，而是由内容结构差异决定的。每个平台的训练数据、索引策略和内容权重分配各不相同。同一篇文章，四大平台的表现可能天差地别。 先说结论：四大平台，四种引用逻辑四大平台对网站内容的引用逻辑完全不同，无法用一套方法应对所有平台。 下表总结了8周实测的核心数据：平台引用频率偏好内容类型响应速度用户体量豆包★★★★结构化内容（FAQ/步骤/数据）1-2周2亿+月活Kimi★★★深度长文（3000字+/案例丰富）3-4周数千万月活DeepSeek 实测数据附录：8周监测速查表平台月活量级引用频率偏好内容类型响应周期豆包2亿+★★★★FAQ/表格/步骤/数据1-2周Kimi数千万★★★深度长文+案例+对比3-4周DeepSeek数千万★★代码/参数

闲聊4年大数据经历

0x00 前言 周末闲来无事，想到从13年接触大数据这个名词，到现在也有4年的时间了，随便聊一聊自己和大数据接触的那些经历。 0x01 大数据 “什么是大数据？” ，和数据相关的技术也都数据大数据。 2016年初 然后到了16年初，感觉机器学习突然间火起来了，突然间大数据的概念就被割裂出去了一大部分，机器学习和数据挖掘这部分和算法强相关的内容一下子就不属于大数据这个概念了。 然后数据量一下暴增了，一天要处理的数据增到了百亿的级别，很多任务的数据量都超过了千亿，。下子问题就大了，遇到了很多的挑战，比如数据倾斜、数据丢失、数据读写影响这些问题。 大规模数据的处理是一个非常大的课题，但是这一点更偏向于是搞技术的。 我们在做大数据的时候也更应该有数据的理解，这里对数据的理解可能会和数据分析、数据挖掘有类似，但是又不同。

数据同步最全避坑指南！4大痛点+4大场景技术方案

系统A和系统B的数据对不上，流程卡住，用户投诉？想搞实时同步提升体验，结果把核心数据库拖慢了？尤其在企业内部数据分析和业务流程流转等关键时刻，如果数据同步跟不上，问题就大了。 例如，电商平台无法及时获取用户行为数据，导致个性化推荐策略滞后，影响用户体验与转化效率。 （2）技术实现：全周期一致性方案通过将存量数据校验与增量同步并行处理，缩短数据切换时间，降低业务中断风险。4.资源消耗与扩展不足（1）痛点：流式同步技术在提升实时性的同时，对计算资源的需求大大增加。 误区 4：安全防护的合规性缺失敏感数据同步需满足分类分级要求，山东大数据局明确要求传输加密、脱敏处理与最小权限管控。工具应该内置敏感数据规则，并支持操作日志审计留存，确保符合监管要求。 3.流处理平台：实时化场景方案企业可以根据场景选择单一工具或组合方案：4.新一代统一架构：流批一体与湖仓融合理想的数据同步架构应该整合流批一体引擎（Flink）、湖仓存储层（Iceberg）与智能管控面

(简易)测试数据构造平台: 4 (平台的总体设计)

跟领导反馈测试排期被认为时间过长，但又没有充足证据证明构造数据浪费时长 ，新人学习测试数据构造成本高。等等.... 【平台作用&意义】： 可以节省大量手工时间和精力，让测试工程师把精力放在更重要的事情上，比如用例设计。 集中小组成员手头资源，最大化重复利用诸如脚本/接口/工具等。减少造轮子成本。 数据量化，对每个工具进行统计使用效果，方便后续优化和刺激生产力和述职的数据支撑。 流程正规化，对一些敏感数据的制造可以加入日志和权限。 【平台分层】： web前端层 view视图逻辑层 业务层（因本平台注重业务，所以要独立出来） 脚本层（存放各个工具的脚本） 基础数据设施层 （通过orm来使用） 【平台模块】： 首页 - 工具列表 - 工具详情页 - 结果反馈 - 数据统计 - 脚本库 - 组件组 好了，本期分析就到此，这只是当前的第一版，后面随着我们的持续开发，相信会有很多小伙伴的各种需求提交来

大数据时代 云安全4大策略

云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据，基础设施。 4、对数据安全永不妥协 虽然云安全通常十分复杂，但是用户在大数据部署当中还是会发现一些“安全捷径”。这些“安全捷径”通常貌似能够回避一些复杂设置，同时保持大数据结构“不受伤害”。 并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。 多备份在给用户备份数据时自动把数据压缩加密并传到多个云端平台，采用3层加密安全保护体系使得数据安全达到最高。 总结 只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云(大)数据的首要步骤。

数据工厂平台-4:首页vue之初体验

关联很简单，写个el冒号，然后“#关联的vue dom的id即可” 关联成功后，这个vue对象内还可以进行很多设置和操作，这些操作都会作用在

运维平台第4期：数据掘金者

如需数据分享，可以生成报表发送给邮件接收人，方便整个团队快速获取统计信息，时刻掌握平台运行状况。 场景3：运行分析报表 企业需要持续关注整个云平台的运行情况，通过对日志进行统计、并将系统运行关键数据生成可视化报表，让决策者更加直观的掌握平台运行状况。 场景4：等保安全审计 企业在过等保或者做审计时，需要收集各种类型的日志，要求日志至少达到180天存储，部分日志需要永久保存，有的日志则要求通过相关国家安全加密。 81550368 B/s 查询速度快：体现在查询速率高、延时低： 关键字查询平均查询速率 140.7 个/秒 模糊查询平均查询速率 186.2 个/秒 相比同类型底层存储查询延时速度快 6 倍 节省空间：体现在数据压缩空间大 企业在未来会持续产生越来越多的、海量的日志数据，这些数据将会像一座座金矿，借助腾讯云专有云日志平台更加丰富的能力，为企业释放更多价值，发挥更重大作用。

数据资产怎么管？关键在这4大环节！

我们可以利用数据发现工具或数据目录平台，自动连接到公司内部的各个数据库、数据仓库甚至文件存储。 3.主数据管理对于像客户、产品、员工这些核心实体，要在全公司范围内确定唯一、准确的版本，避免出现多个副本互相矛盾的情况。这些工作，很大程度上依赖于一个设计良好的数据治理平台来固化流程、提升效率。 它的目的，就是确保数据是可信、安全、合规的，让业务团队用起来没有后顾之忧。就像我刚才提到的FineDataLink，它就将数据集成、任务调度、数据质量管理和权限功能融合在了一个平台上。 我们可以在数据加工流程的关键节点上配置质量校验规则，一旦任务运行中触发了规则，平台会立即告警，实现事前预防和事中监控，而不是事后才发现问题。 他们把干净规整的数据放进平台，就觉得大功告成。但说实话，这还远远不够。数据资产管理的闭环，最后一定要落在“用”和“值”上。1.推动数据服务化不要把原始数据直接扔给业务人员。

JuiceFS 在大搜车数据平台的实践

大搜车已经搭建起比较完整的汽车产业互联网协同生态。 在这一生态中，不仅涵盖了大搜车已经数字化的全国 90% 中大型二手车商、9000+ 家 4S 店和 70000+ 家新车二网，还包括大搜车旗下车易拍、车行168、运车管家、布雷克索等具备较强产业链服务能力的公司 ， 与大搜车在新零售解决方案上达成深度战略合作的长城汽车、长安汽车、英菲尼迪等主机厂商，以及与中石油昆仑好客等产业链上下游的合作伙伴。 基于这样的生态布局，大搜车数字化了汽车流通链条上的每个环节，进而为整个行业赋能。 说到大数据，对于每个公司都不陌生。 大数据集群现状 大搜车目前大数据集群分为离线计算集群和实时计算集群，离线计算基于 Hive 和 Spark，实时计算基于 Flink，这两类集群分别基于 HDP 和 CDH 两套管理方式。

58大数据平台架构演进-图

区块链4大优势，与传统金融4大短板

通俗地说，所有网络虚拟数字货币的交易过程都是去中心化的分布式网络账本，被记录的所有交易数据都可以在区块链各个节点上共享，各个数据终端通过加密合约彼此间相互链结。 技术的关键点在于所有节点都分散保存着一个账本，单一或部分节点无法单独篡改数据。 ? 在传统金融日系，都依赖于信用背书系统。 目前大部分的金钱交易都是通过银行、保险公司、担保公司等第三受信机构作为中介完成交易的，记录单独保存于其中央数据库中，这种方式无法确保记录的完整性和唯一性。 区块链技术的四大优势表现在四个方面： 首先是免基础信任机制。 所有参与区块链交易节点都参与记录和验证，以及数据的维护。

4位专家解读2015大数据技术进展

【回顾2015】 1 关键技术进展 Hadoop： Hadoop作为大数据平台中最基础与重要的系统，在2015年提高稳定性的同时，发布了多个重要功能与特性，这使得Hadoop朝着多类型存储介质和异构集群的方向迈进了一大步 ●可配置的store compression 存储的field，例如_source字段，可以使用默认的LZ4算法快速压缩，或者使用DEFLATE算法减少index size。 目前在eBay平台上最大的单个cube包含了超过1000亿的数据，90%查询响应时间小于1.5秒，95%的查询响应时间小于5秒。 2015年Kylin的主要发展都在Streaming OLAP上，为了支持低延迟的数据刷新，从整体的架构和设计上都做了相当大的重新设计，目前已经可以支持从Kafka读取数据并进行聚合计算的能力，同时提供 ●2015年4月，亚马逊启动其机器学习平台Amazon Machine Learning，这是一项全面的托管服务，让开发者能够轻松使用历史数据开发并部署预测模型。

大数据调度平台分类大对比(OozieAzkabanAirFlowXXL-JobDolphinScheduler)

大数据调度系统，是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。 XXL-Job XXL-JOB是一个开源的，具有丰富的任务管理功能以及高性能，高可用等特点的轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、开箱即用。 Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系，使调度系统在数据处理流程中开箱即用。 类型支持 支持传统的shell任务，同时支持大数据平台任务调度：MR、Spark、SQL(mysql、postgresql、hive/sparksql)、python、procedure、sub_process 可以通过对用户进行资源、项目、数据源的访问授权。支持，可视化管理文件，及相关udf函数等。

大快DKH大数据基础数据平台的监控参数说明

2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来，大快以黑马之姿闯入50强，并摘得多项桂冠。Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖。对这份榜单感兴趣的可以找一下看看。 本篇承接上一篇《DKM平台监控参数说明》，继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明。 DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过，详细的内容可以找一下看看。 今天就把剩下的一些监控参数一起介绍完，关于大快大数据处理平台监控参数的介绍就完整了。 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 （3）正在运行的应用程序 图片3.png 监控 yarn资源管理中正在运行的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 （4） 等待执行的应用程序 图片4.png 监控 yarn资源管理中等待执行的应用程序数量 纵轴表示应用程序数量，单位个 横轴表示时间,单位分钟 （5）已完成的应用程序 图片5.png 监控 yarn

数据清洗，必须掌握的5大解决方案+4大步骤

数据清洗是什么？数据清洗是对原始数据进行系统性审查、修正、转换与整合的过程。 （4）机器学习和人工智能：模型训练极度依赖数据质量，缺失值处理不当、异常值未识别、特征尺度差异巨大，都会导致模型性能低下甚至失效。数据清洗的效果直接影响模型的上限。 （3）错误数据：拼写错误、逻辑错误等。（4）异常值：超出正常范围的数据。（5）格式混乱：日期、数字、文本等格式不一致。（6）不一致数据：跨系统、跨表的数据存在差异。（7）冗余数据：不必要的重复信息。 面对复杂的清洗需求和效率难题，选择合适的工具平台是解决问题的关键。FineDataLink（FDL）作为新一代数据集成与治理平台，通过可视化低代码架构与分布式计算能力，构建了全流程可控的数据清洗体系。 （4）将最终字符串转为DOUBLE类型。得到干净、可直接计算的数字型“利润_清洗”列。数据过滤设置过滤条件，筛选出符合特定条件的数据。例如，筛选出「订购日期」为2023年，「运货费」大于100的数据。

5大架构：细数数据平台的组成与扩展

数据处理平台已不集中于传统关系型数据库，各种其他平台层出不穷，也各有其适用范围。 从哪些角度去理解各种数据处理平台的设计思想及发展演进呢？ 这种方式有一个弊端是存储的数据量受限于内存的大小，数据量一大，索引也增大，数据就饱和了。 2）第二种方式是把大的索引结构，拆成很多小的索引来存储。 列式存储尤其适用于大表扫描，求均值、最大最小值、分组等聚合查询场景。 列式存储特别适合需要加载大的数据块，且数据块分到多个文件中的场景。Druid把一些近线实时数据放到写优化的存储中，然后随着时间的推移逐步把这些数据迁移到读优化的存储中。 4、lambda架构 有时候我们并不想等待小时后才得到结果，这是该架构的一个缺陷。一种解决方法就是加一个流处理层，就是常说的lambda架构。

中通大数据平台在大促中的进化

而经过这些年的发展，大促早已不仅仅局限于电商行业，现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动，汽车界有 818，电商有 618 、11.11 等等，各种各样的大促场景，对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战 整个快递的生命周期、转运周期可以用五个字来概括——收、发、到、派、签： [在这里插入图片描述] 而支撑整个快递生命周期的平台就是中通大数据平台。 中通从离线到实时的数据兼容再到数仓，有着一套比较完善的大数据平台体系。 ETL 建模也会依托该大数据平台，最终通过大数据平台对外提供数据应用的支持以及基于离线 OLAP 分析的支持，整个数据建模的频率可以支持到半小时级别。 在这个完善的大数据平台基础上，中通开始更多地思考如何增强实时多维分析能力。 [在这里插入图片描述] 中通与 TiDB 的结缘是在 2017 年调研分库分表场景时开始的。

4 亿、金融 IT 大单

5月24日，吉林省农村信用社联合社发布《2022年核心主机及配套存储等设备采购项目》竞争性谈判公告 预算金额：8688 万元 采购需求： 1、硬件设备共计31台： 其中核心主机3台、核心主机硬件控制台4台 ） 2、核心主机使用的配套软件3套： 其中核心主机存储切换管理软件1套，核心系统性能分析软件1套，核心系统开发工具1套 3、原厂集成实施服务： 包括核心系统生产及同城灾备三点架构环境搭建，核心业务系统数据平滑迁移 ，核心交换机4台，区域汇聚交换机32台，接入交换机118台，4套SDN控制器等软硬件设备。 采购需求： 2022年5月17日，福建省农村信用社联合社发布《数据库存储（01）采购项目等六个项目》招标公告，预算 7693 万元。 2022年5月17日，福建省农村信用社联合社发布《数据库存储（02）采购项目等六个项目》招标公告，预算未公布。

MySQL必学4大语言

MySQL必学4种语言 本篇文章记录的是MySQL中常用的4种语言： DDL DDL，data defination language，指的是数据定义语言，其主要作用是创建数据库，对库表的结构进行删除和修改等操作 # 需要查询的字段 from table_name # 表名 where 条件 简单查询 select name, age from user where id=4; where id in ：指定从哪里开始显示，显示多少行 简写：limit 5, 4：表示从第5行开始，显示4行数据 select name, age from user limit 5; -- 只显示5行数据 select name, age from user limit 5 offset 4; -- 从第4（offset）行开始显示5(limit)行数据 select name, age from user limit 4, 5 ; -- 效果同上：逗号之前是offset的内容，逗号之后是limit内容 MySQL中的DQL应该是最常用的，请参考《MySQL经典50题》

美国大数据智能理财平台的5大模式

不过，世易时移，近年来美国出现了智能投资市场，涌现出很多基于大数据分析的智能理财平台，大大降低了财富管理的门槛，让原先处于“服务真空区”的中产阶级也能享受同等的财富管理服务。 ? 智能理财平台为什么会成功？ 现在看来，有两大因素促成了这些智能理财平台的成功。 首先，ETF基金的出现大大降低了投资成本。 第1种：基于大数据分析给出投资建议 这种类型的平台根据客户在其他理财交易平台的行为数据，全面了解客户的财务状况和投资现状，帮助客户对过去的投资决策做出回顾。 第2种：基于大数据分析购买投资组合 这种类型的平台基于客户的财务状况和风险承受能力，为客户推荐或购买相应的交易型指数基金。 ETF成为这类型平台的首选基金，因为它的周转率低，降低了交易成本。 第4种：在线投资顾问服务 这类平台不再是搜索或推荐投资顾问了，而是以自身网络内的投资顾问，通过互联网的形式来服务客户。 目前此类平台的互联网创新主要还是围绕“投资者教育”为主。