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摘要: 二十一世纪,互联网新科技层出不穷。伴随着大数据、云技术以及整个算力的发展,人工智能技术的研究及应用也迅速壮大,在语音、图像和自然语言方面取得了卓越的成绩。更为重要的是,政府也在大力发展数字经济,包括党的十九届四中全会首次增列了“数据”作为生产要素,这也进一步反映了随着经济活动数字化转型的加快,数据对 阅读全文
posted @ 2019-12-18 16:38 个推 阅读(439) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 背景 不少APP开发者在使用个推推送模板的时候疑问比较多,经常存在误用推送模板的情况。因此,我们写下这篇个推推送模板教学普及贴,来帮助大家根据你所希望实现的效果来选择适宜的模板。 推送样式 个推提供了不同的推送样式,比如系统样式、展开式通知样式。 ps. setLogo的图片需要在客户端开发时嵌入( 阅读全文
posted @ 2019-12-18 15:02 个推 阅读(3967) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 个推作为国内第三方推送市场的早期进入者,专注于为开发者提供高效稳定的服务,在保证稳定的情况下,我们的网络数据交互也达到了一个很高的级别,今天给大家分享的是网络数据安全的常用方法 简介 TCP/IP作为互联网使用的标准协议集,在设计之初就是建立在接入主机互相信任的前提下,缺乏对安全方面的考虑,并 阅读全文
posted @ 2019-12-18 13:41 个推 阅读(503) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1024程序员节来了 双11近了 各路满减、折扣、领券、秒杀、集赞 营销玩法猛于虎,一看优惠两毛五 日常拼命赶“需求” 修“Bug”的开发者们 想找个好用又不贵的工具太难了 亲爱的开发者们,不要慌! "\,火热来袭!" "消息推送、用户画像、应用统计、一键认证" "个推四大硬核SDK,现在全部免费用 阅读全文
posted @ 2019-11-01 08:41 个推 阅读(312) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 个推作为国内第三方推送市场的早期进入者,专注于为开发者提供高效稳定的推送服务,经过9年的积累和发展,服务了包括新浪、滴滴在内的数十万APP。由于我们推送业务对并发量、速度要求很高,为此,我们选择了高性能的内存数据库Redis。然而,在实际业务场景中我们也遇到了一些Redis大key造成的服务阻塞问题 阅读全文
posted @ 2019-09-29 21:21 个推 阅读(5034) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 个推作为国内第三方推送市场的早期进入者,专注于为开发者提供高效稳定的推送服务,经过9年的积累和发展,服务了包括新浪、滴滴在内的数十万APP。由于我们推送业务对并发量、速度要求很高,为此,我们选择了高性能的内存数据库Redis。然而,在实际业务场景中我们也遇到了一些Redis大key造成的服务阻塞问题 阅读全文
posted @ 2019-09-29 21:00 个推 阅读(1662) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 随着互联网在各行各业的影响不断深入,数据规模越来越大,各企业也越来越重视数据的价值。作为一家专业的数据智能公司,个推从消息推送服务起家,经过多年的持续耕耘,积累沉淀了海量数据,在数据可视化领域也开展了深入的探索和实践。 个推的数据可视化探索和应用由需求出发,从基于开源平台到结合个性化需求进行定制化开 阅读全文
posted @ 2019-09-29 20:58 个推 阅读(1701) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 当前移动安全中恶意攻击的现状可以归结为四个主要方向:网络安全、数据安全、代码安全、设备安全。 网络安全 网络安全分为四个部分:数据防泄露、请求防重放、内容防篡改、身份防伪装。 解决数据防泄露的关键在于一定要对数据进行加密处理。请求防重放则可以通过请求时在参数中携带时间戳、随机数、流水号、“时间戳+流 阅读全文
posted @ 2019-09-29 20:56 个推 阅读(1307) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者 | 个推大数据运维工程师 行者 升级背景 个推作为专业的数据智能服务商,在业务开展过程中存在海量的数据存储与查询的需求,为此个推选用了高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据存储系统——HBase。 然而,运行HBase老集群(使用HBase1.0版本)多年后,遇到了两大问题:各节点基础环境 阅读全文
posted @ 2019-09-28 16:13 个推 阅读(1681) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 引言 前文回顾:[《数据智能时代来临:本质及技术体系要求》][2]作为本系列的第一篇文章,概括性地阐述了对于数据智能的理解以及推出了对应的核心技术体系要求: 数据智能就是以数据作为生产资料,通过结合大规模数据处理、数据挖掘、机器学习、人机交互、可视化等多种技术,从大量的数据中提炼、发掘、获取知识,为 阅读全文
posted @ 2019-09-28 15:11 个推 阅读(389) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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