大数据智能说

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  • 导读本文将分享?向?规模向量数据的云原?存储解决?案。文中将介绍Milvus向量数据库的存储、索引、查询等功能,以及向量数据库的典型应用场景和存储解决方案。接下来的分享将围绕下面五点展开:1.关于Zilliz2.向量数据库3.典型用例4.存
    大数据智能说21天前
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  • 导读随着京东物流一线业务人员取数用数需求的不断增长,传统的线下Excel为主导的数据分析共享模式在不断扩张的物流数据需求面前捉襟见肘。由此,京东搭建了以自助分析为核心的敏捷BI平台,提供面向异构数据源的一致性、数据分析水平参差、高并发查询时
    大数据智能说4月前
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  • 导读新一代数据架构覆盖数据全链路,包括数据的采集层、接入层,以及下游的海量计算、分布式存储等。本次分享题目为vivo超大数据规模分布式消息中间件架构演进实践。主要介绍:1.vivo统一数据接入构演进实践2.Pulsar核心架构升级3.高可用
    大数据智能说4月前
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  • 导读用户画像平台是企业应用大数据的根基,精准营销、精细化运营和个性化推荐都离不开用户画像的建设。精准地刻画用户行为、兴趣以及需求尤为重要。本文将探讨算法在58用户画像平台建设中的作用,包括画像标签体系的建设,个性化推荐、精细化运营等业务应用
    大数据智能说4月前
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  • 导读本文将分享推荐系统偏置问题的因果解决方案和产品应用实践,聚焦于近两年在因果推断和推荐系统结合方面的工作。主要包括以下几大部分:1.推荐系统&因果推断2.推荐问题如何转化为因果问题3.选择偏置问题4.音乐推荐的注意力偏置问题5.总
    大数据智能说4月前
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  • 导读本次分享主题为专利大模型的实践经验及问答探索。主要内容包括以下四大部分:1.专利大模型背景介绍2.训练过程3.专利搜索与大模型结合4.挑战和展望分享嘉宾|王为磊智慧芽信息科技(苏州)有限公司搜索与算法总监;首席科学家编辑整理|吴叶国内容
    大数据智能说4月前
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  • 导读随着人工智能技术的快速进步,特别是在视频和图像生成领域,新技术的出现正在不断地推动行业的发展边界。本次讨论聚焦于Sora技术以及其在视频生成中的应用,探讨了文生视频中我们会面临的难点,以及腾讯在这些方面的努力与解决思路。同时,文章给出了
    大数据智能说4月前
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  • 导读大家好,我是来自九章云极DataCanvas的王庚,我今天分享的题目是《保姆级拆解向量数据库的结构和应用场景》。主要内容包括以下几个部分:1.NewDataStack时代的数据架构地图2.向量数据库发展历程3.企业面临痛点&挑战
    大数据智能说4月前
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  • 导读2018年开始,中信证券基于Neo4j社区版构建了各类图谱应用,然而在使用Neo4j过程中,出现了不能支持多实例部署、性能不佳、高可用性需求难以满足等问题。在2021年开始与星环合作,基于其分布式图数据库StellarDB和知识图谱So
    大数据智能说4月前
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  • 导读今天分享的主题是第三代指标平台如何做“轻”数仓。传统数仓的应用层需要面向业务场景做大量的宽表和汇总表开发,今天我们来探讨是不是有新的解决思路。分享内容主要包括以下四部分:1.ETL的原罪和NoETL的全新思路2.如何实现数仓应用层NoE
    大数据智能说5月前
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  • 导读本文节选自百度技术沙龙115期:《百度数据中台技术沙龙—探索AI时代的数据中台》主题分享(https://space.bilibili.com/274861493)。本文将深入剖析商业智能(BI)与生成式模型结合带来的业务价值和技术实践
    大数据智能说5月前
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  • 导读本文将分享蚂蚁在时间序列AI技术方面的实践,包括AntFlux蚂蚁时序智能引擎和时序技术在具体业务上的应用。本文会围绕下面五个部分展开:1.时序价值意义2.时序AI技术3.时序算法平台4.时序业务应用5.Q&A分享嘉宾|刘雨博士
    大数据智能说5月前
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  • 导读宗正老师是大数据资深技术布道师,本次聚焦零售行业,分享如何利用指标平台及相应的技术方法,加速零售的数字化转型。本文分为五个章节:1.零售数字化转型面临的挑战。2.KyligenceZen智能一站式指标平台:聚焦零售行业各环节,如何实现指
    大数据智能说5月前
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  • 导读本文将分享大模型分布式训练面临的挑战和相关技术体系。主要内容包括:1.历史背景2.分布式训练挑战3.分布式训练技术体系4.未来挑战5.Q&A分享嘉宾|段石石上海壁仞智能科技有限公司技术总监编辑整理|王超内容校对|李瑶出品社区|D
    大数据智能说5月前
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