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亚马逊宣布Transcribe支持实时音频转录功能
在新推出的Comprehend服务之后，亚马逊今天宣布其自动语音识别（ASR）服务Amazon Transcribe获得对实时转录的支持。 / 2的双向流实现，它允许应用程序同时发送和接收数据。 亚马逊制作了一个示例应用程序，演示了如何使用Amazon Web Services软件开发工具包来利用实时音频流。它在Github上以开源形式提供。 亚马逊转录在4月份与Translate一起公开发布。 它目前支持16 kHz和8kHz音频流；多种音频编码，如WAV，MP3，MP4和FLAC；多种语言，包括美国英语，西班牙语，英国英语，澳大利亚英语和加拿大法语。
1.6K20发布于 2018-12-18 - 来自专栏ATYUN订阅号
亚马逊为MLB提供基于AI的实时统计数据和图表
编译：chux 出品：ATYUN订阅号 亚马逊与美国职业棒球大联盟（MLB）进行合作，云计算交易继续扩展，亚马逊将在本赛季晚些时候为现场棒球比赛提供一套新的实时统计数据和图表。 该协议利用亚马逊网络服务的人工智能和机器学习功能，亚马逊于去年11月份与国家橄榄球联盟达成了类似协议，双方均未披露财务细节。 亚马逊和MLB希望新的统计数据能够让球迷在电视和网络上关注比赛时获得深刻的洞察力。新徽标和品牌将向更广泛的受众展示亚马逊的机器学习技术。 他们正在开发的是实时投手热图，其变化会反映特定情况，例如投手面对的人，他们所在的体育场，时间多少，球队是否还在季后赛中，下一个球的位置。 AI生成的统计数据将在游戏广播期间，MLB.com，MLB At Bat应用以及其他数字频道播放给棒球迷。Gaedtke表示，MLB希望在季后赛开始前的10月份为球迷准备首个这样的数据。
95240发布于 2018-07-27 亚马逊 Movers and Shakers 数据实时采集：企业级监控架构与 ROI 分析
业务挑战许多已有一定规模的亚马逊卖家和工具公司面临同一个结构性问题：市场趋势数据获取的速度制约了决策质量。 亚马逊MoversandShakers数据每小时更新一次，记录各品类内BSR涨幅最大的商品，是品类机会探测的重要信号源。 对于配备技术团队、有个性化数据需求的企业来说，构建基于API的亚马逊新兴热销商品数据管道，是跳出工具依赖和同质化竞争的关键路径。 技术选型对比维度自建爬虫订阅型SaaS工具PangolinfoScrapeAPI数据更新频率依赖爬虫稳定性4—8小时/次分钟级（按需触发）品类覆盖受IP资源限制固定品类集亚马逊全品类数据可移植性100% ；建议设置采集失败率告警（连续3次失败触发）数据质量：部分极小子品类MnS商品数可能低于10条，属正常情况；在处理层加入样本量过滤预警噪音：Redis去重+2小时TTL可有效控制重复通知；后期可引入7天持续跟踪窗口识别趋势方向对于希望零代码快速启动的团队
8120编辑于 2026-04-23- 来自专栏数据库与编程
通过流式数据集成实现数据价值（3）- 实时持续数据收集
第1篇：通过流式数据集成实现数据价值（1） 第2篇：通过流式数据集成实现数据价值(2) 本篇为通过流式数据集成实现数据价值的第3篇——实时持续数据收集。 传统的基于批处理的方法每天移动数据一次或多次，会带来延迟，并降低组织的操作价值。当新的数据库事件发生时，CDC通过不断地移动和处理数据来提供实时或接近实时的数据移动。 但是，对于实时系统，必须能够对当前写入的文件(打开的文件)执行实时数据收集。 一些例子包括: 支持多个文件系统，包括Linux (ext*)、Windows (NTFS)、Hadoop (HDFS)、基于网络(NFS)、云存储系统(AWS S3、Azure ADLS、谷歌GCS等 为了获得实时可见性，还需要以流方式提供来自这些云SaaS应用程序的数据。实际上，如果将本地系统设置为从本地应用程序接收流更改，则SaaS清单必须包括从SaaS环境实时获取数据的要求。
1.6K30编辑于 2022-04-23 - 来自专栏Python分享
Python实现【亚马逊商品】数据采集
前言 亚马逊公司，是美国最大的一家网络电子商务公司，位于华盛顿州的西雅图 是网络上最早开始经营电子商务的公司之一，亚马逊成立于1994年 今天教大家用Python批量采集亚马逊平台商品数据（完整代码放在文末 ） 地址：https://www.amazon.cn/ 分析网站数据，找到url地址 按F12，打开开发者工具，并刷新网站 点击搜索，输入数据关键词 找到数据所在url地址 开始我们的代码 1. 获取数据 print(response) 返回结果为<Response [200]>: 请求成功 把结果封装 data_html = response.text 3. 保存数据 with open('亚马逊.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') as f: csv_writer = csv.writer(f i=computers&rh=n%3A106200071&fs=true&page={page}&qid=1645537294&ref=sr_pg_3'
93510编辑于 2022-03-30 - 来自专栏EDI电子数据交换知识分享
为亚马逊S3提供SFTP连接
亚马逊通过其 AWS Transfer Family服务提供SFTP到S3的付费集成，但SFTP接口是一项附加服务，按小时收费并且还会产生数据附加费。 此外，知行EDI系统的高级映射和转换功能支持动态数据处理和数据转换，这在将数据移动到S3等长期存储时非常有用。 您可以设置自定义电子邮件通知，以便您的系统管理员可以实时响应任何中断。 自动重试 知行EDI系统支持自动重试，因此临时网络中断不会造成麻烦。知行EDI系统仅在保证交付后才将文件报告为已传输。 借助知行EDI系统，您可以使用 Webhook或API请求从任何底层数据源或数据库查询数据，在给定文档中查找数据，使用条件逻辑应用数据转换，然后将其移动到S3。 您甚至可以合并来自多个表、数据源或文档行的信息，然后在将其传输到S3之前对数据进行逻辑处理。 功能多样的端口 Amazon S3远不是您移动文件所需的唯一地方。
2.5K40发布于 2021-07-23 - 来自专栏Hadoop数据仓库
Greenplum 实时数据仓库实践（3）——Greenplum与数据仓库
图3-9显示了配置扩展镜像时如何分布Segment数据。 图3-9 扩展镜像 2. 图3-10 Master镜像 Standby通过WAL同步保持与Master的实时一致。由于Master不存储用户数据，在Master和Standby之间仅同步系统表数据。 所以，Standby与Master可以保持实时同步。 Master失效时，WAL同步进程会自动停止。 在本专题后面介绍实时数据同步时，会看到作为主打AP的Greenplum，在同步TP的MySQL数据时，所表现出来的量化的性能差异。 从原理上讲，TP与AP在需求、应用场景、性能衡量指标、建模与设计方法、优化策略等方面都截然不同（参见“Greenplum 实时数据仓库实践（1）——数据仓库简介”中的表1-1），结果必然是在实现技术上分道扬镳
5.5K20编辑于 2021-12-07 企业级亚马逊蓝海选品数据架构：从单点工具到实时 API 数据基础设施迁移方案
业务挑战对于具备一定规模的跨境电商团队或卖家工具公司，亚马逊选品数据的获取从来不只是"找个工具订阅一下"这么简单。 技术选型对比：SaaS订阅vs实时API架构维度SaaS订阅工具实时API（PangolinfoScrapeAPI）数据更新频率24-72小时/次分钟级实时数据字段定制固定，不可扩展完全自定义信息独占性所有订阅用户共享自有数据资产 站点指定邮区采集不支持支持（本地化定价研究）选型建议：对于月度SKU拓展超过50个、类目监控超过10个子节点、或有AI选品自动化需求的团队，迁移到API数据架构的ROI通常在3-6个月内可以体现。 架构设计：企业级亚马逊蓝海产品数据源体系展开代码语言：TXTAI代码解释┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│数据采集层 实时数据发现的新品，平均进场时间比竞争对手早6-8天风险控制稳定性保障：API调用加入指数退避重试（建议最多3次，间隔2^n秒）核心类目数据本地缓存，API异常时使用最近一次成功数据做降级合规性：仅采集亚马逊公开展示数据
11410编辑于 2026-04-20- 来自专栏芋道源码1024
基于 HTTP 协议的 3 种实时数据获取技术
但由于HTTP协议的广泛应用，很多时候确实又想使用HTTP协议去实现实时的数据获取，这种时候应当怎么办呢？下面首先介绍几种基于HTTP协议的实时数据获取方法。 方式一：短轮询 轮询是最普遍的基于HTTP协议获取实时数据的方式，轮询又分为短轮询和长轮询。短轮询非常简单，用一张图表示一下： ? 这种实时数据获取的方式比较粗暴，优点在于编程简单，客户端发请求，服务端实时回响应即可。 方式二：长轮询 长轮询是另一种实时获取数据的方式，看一下流程： ? 但是由于WebSocket可以做到真正的实时服务端对客户端的数据推送且对带宽资源有大量的节省，因此很多IM、音视频、弹幕等应用都会使用WebSocket。
2K20发布于 2019-06-21 - 来自专栏ATYUN订阅号
亚马逊的AutoGluon只需3行代码即可生成AI模型
构建包含图像、文本和表格数据集的机器学习应用程序并不容易。它需要特征工程，或者使用数据领域的知识来创建AI算法工作的特征，再加上大量的数据集预处理，以确保在训练过的模型中不会出现偏差。 这大概就是亚马逊开发AutoGluon的原因，旨在让开发人员只需几行代码就可以编写充满智能的应用程序。 AutoGluon的目标，是自动化许多以前开发人员必须自己做的决策。 它建立在亚马逊和微软三年前所做的Gluon的基础上，Gluon是一个机器学习接口，它允许开发人员使用预构建和优化的组件集合来构建模型。而AutoGluon，它是一种端到端的处理开发过程。 它需要Python 3.6或3.7版本，目前只支持Linux，但亚马逊表示Mac OSX和Windows版本很快就会推出。
75210发布于 2020-02-12 - 来自专栏拓端tecdat
亚马逊商品销售数据爬虫分析报告
从电商大数据来看，销量Top9的家电品牌，低端价位产品在以价格取胜的品牌中依然占比较高，可以发现，500-1000元价位的定价产品已经崛起。 ? 同时，大数据告诉我们，家电中个性化、休闲娱乐、生活品质、消费电子类、家庭型等元素都被更多的网民所亲睐。 ?
1.1K20发布于 2020-07-28 - 来自专栏灯塔大数据
亚马逊阿里 搭建数据化运营系统秘籍
那么作为一家公司的CDO该如何发展公司的数据化运营呢？ 分享下2家大的互联网公司是如何做数据化运营的。 亚马逊 亚马逊的一贯宗旨是“以客户为中心”。 如果你去看看亚马逊的财报，贝索斯几乎每年反反复复强调的都是这个问题。在想方设法提高“用户体验”的同时，亚马逊的“数据化运营”也就自然而然发生了。 2） 充分利用互联网平台：亚马逊是个极好的试验平台。亚马逊一天进行几百次试验，如使用不同的算法来推荐商品，或者改变购物车在屏幕上出现的位置。 这些试验结果得来的数据，可以帮助网站优化UI设计，给顾客提供更好的购物体验。 3）招募数据人才：亚马逊雇佣了很多数学、工程方面的牛人，开发软件获取有效数据并提供强大的分析工具。 1.数据采集 a）内部数据 b）外部数据 2.数据存储、处理和统计 a）数据标准 b）数据存储、清洗 c）数据质量监控 d）数据安全 3.数据分析和挖掘 a）数据分析支持 b）机器学习平台 c）场景化运营
1.3K60发布于 2018-04-10 - 来自专栏大数据和云计算技术
大数据应用--实时路况数据
现在手机上装个导航软件，如高德地图，百度地图等等都有实时路况显示，导航和道路规划可以根据实时路况来实施，从而动态躲避拥堵，为出行节省时间，为了显示实时路况就必须有路况数据，今天来说下实时数据的获取方法。 理论上浮动车的数量越多，数据的准确率也就越高。北京、上海这些大城市的实时路况数据要比其他城市的更为准确，原因就是大城市出租车的数量多，统计也更为精准。 3、当地交通台、电视台：实时交通路况采集，交通观察哨，公众提供（电话、短信告知）。 由于采集实时路况数据投入巨大，因此进入门槛也较高，目前能够提供此数据的供应商主要有高德、世纪高通、掌城科技以及九州联宇，根据官方发布数据，高德的实时路况可覆盖63个城市，世纪高通34家，另外两家也均在30 据介绍，此次报告高德将3亿高德地图导航用户作为数据蓝本，以浮动车数据为佐证，形成动态躲避拥堵城市出行方案。
2.1K70发布于 2018-03-08 实时数据可视化与3D数据大屏设计深度分析
在现代数据驱动的决策环境中，数据大屏设计、3D场景渲染、实时数据接入、多屏互动、可视化模板、数据动画和自定义组件能力成为了数据可视化领域的关键要素。 3D场景渲染 RayData的3D场景渲染技术能够将复杂的数据以三维形式呈现，增强数据的立体感和视觉冲击力。 实时数据接入 支持实时数据接入，能够处理大规模数据流，确保数据大屏的实时更新。 低代码可视化分析 数据大屏设计 低代码可视化分析平台通过低代码方式，快速搭建数据大屏。 3D场景渲染 支持3D场景渲染，将数据以三维形式展示。 实时数据接入 能够实时接入数据，保证数据的动态更新。 实时数据接入 支持实时数据接入，确保3D数据的实时更新。 多屏互动 支持多屏互动，实现3D数据的跨屏展示。 可视化模板 提供3D专用的可视化模板，简化设计流程。 总结 数据大屏设计、3D场景渲染、实时数据接入、多屏互动、可视化模板、数据动画和自定义组件能力是构建高效、直观数据可视化平台的关键。
36410编辑于 2025-07-28- 来自专栏大数据文摘
坐拥独家数据，亚马逊的广告之道
大数据文摘作品 编译：HAPPEN、大饼、刘涵 亚马逊广告业务推出已有十年之久，并没有带来多少收入，也没有得到很多关注。 而广告巨头WPP的CEO声称亚马逊“在许多方面都极具颠覆性”，并估计该公司2017年在亚马逊上投放的广告支出将达到2亿美元。 与谷歌、Facebook相比，亚马逊掌握的数据具有自己别具一格的不同之处。 广告公司 WPP 的创始人兼首席执行官 Martin Sorrell 估计该公司2017年在亚马逊上投放的广告支出将达到2亿美元 亚马逊拥有竞争对手无法触及的数据 亚马逊广告业务的成功直接得益于其零售业务 智能手机屏幕上展示的亚马逊的广告 亚马逊拥有大量Facebook和Google无法访问的数据——即它本身的数据。 在总额5万亿美元的美国零售市场上，每当亚马逊占比增加一个百分点， Google和Facebook就丧失这500亿美元对应的数据。
66330发布于 2018-05-24 实时数据可视化与3D数据大屏设计深度分析
3D场景渲染 虽然低代码可视化分析不提供3D渲染功能，但它通过二维图表和地图等元素增强数据的可视化效果。 实时数据接入 低代码可视化分析支持实时数据接入，可以实时更新数据大屏上的信息。 3D场景渲染 数字孪生可视化提供了高级的3D场景渲染能力，能够逼真地模拟现实世界。 实时数据接入 支持实时数据接入，使数字孪生模型能够反映实时的业务状态。 实时数据接入 支持实时数据接入，确保3D场景中的信息是最新的。 多屏互动 3D数据可视化支持多屏互动，可以在多个屏幕上展示3D数据。 可视化模板 提供了多种3D模板，用户可以根据需要选择合适的模板。 总结 数据大屏设计、3D场景渲染、实时数据接入、多屏互动、可视化模板、数据动画和自定义组件是现代数据可视化产品的核心能力。这些能力不仅提升了数据的展示效果，也增强了数据的交互性和实时性。 腾讯云的RayData和3D数据可视化在3D渲染和实时数据接入方面表现突出，而低代码可视化分析和数字孪生可视化则在易用性和场景模拟方面有着明显优势。
22910编辑于 2025-07-28- 来自专栏Hadoop数据仓库
Greenplum 实时数据仓库实践（6）——实时数据装载
装载TDS模式的表 3. 验证数据 6.3 实时装载 6.3.1 识别数据源与装载类型 6.3.2 配置增量数据同步 6.3.3 在Greenplum创建rule 1. 关于rule 2. 创建实时装载规则 6.3.4 启动实时装载 6.3.5 测试 1. 生成测试数据 2. 对照本专题第一篇中图1-1的数据仓库架构，我们已经实现了ETL的实时抽取过程，将数据同步到RDS中。本篇继续介绍如何实现后面的数据装载过程。实现实时数据装载的总体步骤可归纳为： 1. ETL实时处理，事实表中存储最细粒度的订单事务记录。 （3）确认维度。显然产品和客户是销售订单的维度。日期维度用于业务集成，并为数据仓库提供重要的历史视角，每个数据仓库中都应该有一个日期维度。 要实现数据的实时装载，同样也需要有个程序能实时捕获数据变化，并自动触发执行ETL逻辑。在数据库中，能做这件事的首先一定是想到触发器。
3.2K20编辑于 2021-12-29 实时数据可视化与3D数据大屏的深度分析
在数字化时代，数据大屏设计、3D场景渲染、实时数据接入、多屏互动、可视化模板、数据动画和自定义组件的能力成为了数据可视化领域的核心。这些技术不仅提升了数据的呈现效率，还增强了用户体验。 本文将对市场上几款主流的实时数据可视化产品进行介绍和对比，包括腾讯云RayData、低代码可视化分析、数字孪生可视化和3D数据可视化。 其他功能：支持3D模型导入和自定义动画。 实时数据接入 功能亮点：支持实时数据流的接入和处理。 技术实现：使用消息队列和流处理技术，确保数据的实时性。 其他功能：提供数据缓存和预处理功能，优化性能。 其他功能：支持3D场景的实时更新和交互。 实时数据接入 功能亮点：支持实时数据的动态接入，实现数字孪生的实时反馈。 技术实现：采用边缘计算技术，减少数据传输延迟。 总结 在数据可视化领域，数据大屏设计、3D场景渲染、实时数据接入、多屏互动、可视化模板、数据动画和自定义组件的能力是衡量产品竞争力的关键指标。
25310编辑于 2025-07-28- 来自专栏Hadoop数据仓库
Greenplum 实时数据仓库实践（5）——实时数据同步
自动切换 5.6.5 实时CDC 5.6.6 消费延迟监控 小结 构建实时数据仓库最大的挑战在于从操作型数据源实时抽取数据，即ETL过程中的Extract部分。 时间戳和基于序列的数据抽取一般适用于批量操作，不适合于实时场景下的数据抽取。 有些方案通过高频率扫描递增列的方式实现准实时数据抽取。 本篇介绍的两种实时数据同步方案都是使用开源组件完成类似功能。 查询Greenplum dw=> select * from public.t1; a ---- 3 10 (2 rows) MySQL中的数据变化被实时同步到Greenplum
4.6K30编辑于 2021-12-17 - 来自专栏程序员小王
机器学习实战--对亚马逊森林卫星照片进行分类（3）
1# define cnn model 2def define_model(in_shape=(128, 128, 3), out_shape=17): 3 # load model 4 我们可以猜测，更深层次的模型学习到的特征将代表ImageNet数据集中看到的更高阶的特征，这些特征可能与亚马逊雨林卫星照片的分类没有直接关系。 鉴于我们在基准模型上使用数据增强看到了很大的改进，看看数据增强是否可用于通过微调来改善VGG-16模型的性能可能会很有趣。 ，我们只需要一个数据生成器和一个迭代器。 下面是从训练数据集中提取的图像。 ? 将其从训练数据目录复制到名为“ sample_image.jpg ” 的当前工作目录，例如： ?
1.1K40发布于 2019-07-02
腾讯云开发者
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