大快搜索DKHadoop

摘要： 2018年11月6日，由大快搜索、南京大数据产业协会、南京东大智能化系统有限公司共同组织筹备的“大数据与智慧城市”南京技术交流会圆满结束。大快搜索常务副总李海鹏、大快搜索CTO王鑫义、大快搜索应用研究院院长高林、东大智能智慧城市事业部总经理凌霄汉、东大智能技术总监李玉峰等行业专家出席了会议。 阅读全文

摘要： 当今技术的发展日新月异，系统架构也跟随技术的发展不断升级和改进，从传统的单一架构演变为如今的微服务分布式架构，我们来看看技术架构的演变过程。 阅读全文

摘要： 云计算、大数据等信息技术正在深刻改变着人们的思维、生产、生活和学习方式，并延深进入人们的日常生活。 阅读全文

摘要： 所谓服务器大流量高并发指的是：在同时或极短时间内，有大量的请求到达服务端，每个请求都需要服务端耗费资源进行处理，并做出相应的反馈。 阅读全文

摘要： 与云相比，移动系统受计算资源限制。然而众所周知，深度学习模型需要大量资源 。为使设备端深度学习成为可能，应用程序开发者常用的技术之一是压缩深度学习模型以降低其资源需求，但准确率会有所损失。尽管该技术非常受欢迎，而且已被用于开发最先进的移动深度学习系统，但它有一个重大缺陷：由于应用程序开发者独立开发自己的应用，压缩模型的资源-准确率权衡在应用开发阶段的静态资源预算的基础上就被预先确定了，在应用部署后仍然保持不变。 阅读全文

摘要： 在分布式Web程序设计中，解决高并发以及内部解耦的关键技术离不开缓存和队列，而缓存角色类似计算机硬件中CPU的各级缓存。如今的业务规模稍大的互联网项目，即使在最初beta版的开发上，都会进行预留设计。但是在诸多应用场景里，也带来了某些高成本的技术问题，需要细致权衡。 阅读全文

摘要： 数据缺失是数据科学家在处理数据时经常遇到的问题，本文作者基于不同的情境提供了相应的数据插补解决办法。没有完美的数据插补法，但总有一款更适合当下情况。 我在数据清理与探索性分析中遇到的最常见问题之一就是处理缺失数据。首先我们需要明白的是，没有任何方法能够完美解决这个问题。不同问题有不同的数据插补方法— 阅读全文

摘要： 机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。 机器学习越来越多地从手动设计模型 阅读全文

摘要： 深度剖析HBase负载均衡和性能指标 在分布式系统中，负载均衡是一个非常重要的功能，HBase通过Region的数量实现负载均衡，即通过hbase.master.loadbalancer.class实现自定义负载均衡算法。下面将为大家剖析HBase负载均衡的相关内容以及性能指标。 内容 HBase系 阅读全文

摘要： 置身互联互通的网络时代，个人信息的采集与记录十分普遍，相关信息在特定平台的共享也无可避免。一定程度上，这为拓展网络应用、便利日常生活提供了必要条件和基础。然而，面对源源不断的“授权”要求，人们也不无担忧：往往一点击“同意”，个人信息就必须共享，这样的程序或应用会不会埋下隐患？从某种意义上说，个人信息 阅读全文