本文旨在探讨通用的数据中台架构设计方法，产出物为数据中台的逻辑架构。当然，考虑到业界对于数据中台的定义千差万别，可以预见大家不一定认同本文设想的中台架构，但我觉得每个步骤中的推演过程或许会大家给带来一点启发，还是最终成文，大家权当是疫情期间做了一次脑力体操

不论是热点新闻还是娱乐八卦，传播速度远超我们的想象，一则信息可以在短短数分钟内，有数万计转发，数百万的阅读。今天，阿里云智能事业群的宇珩来跟我们聊聊大数据舆情系统对数据存储和计算系统会有哪些需求，如何根据需求来进行系统设计。

4 月 16 日，北京智源人工智能研究院在北京会议中心召开了「智源学者计划暨联合实验室发布会」。北京智源人工智能研究院是在科技部和北京市委市政府的指导和支持下，由北京市科委和海淀区政府推动成立，依托北京大学、清华大学、中国科学院、百度、小米、字节跳动、美团

该数据集包含 417K 个高质量标注表格，通过此数据集作者利用深度神经网络 SOTA 模型建立了数个强大的基线，从而助力更多研究将深度学习方法应用到表格检测与识别任务中。因此，大型端到端深度学习模型能够取得更好的效果。

凡事预则立，不预则废，训练机器学习模型也是如此。数据清洗和预处理是模型训练之前的必要过程，否则模型可能就「废」了。本文是一个初学者指南，将带你领略如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。数据预处理是建立机器学习模型的第一步，对最

选自Google AI，作者：Matthew Burgess、Natasha Noy，机器之心编译，参与：张倩、刘晓坤。本月早些时候，谷歌推出了数据集搜索专用引擎 Dataset Search，这是一个建立在元数据上的搜索引擎，可以对网络上数千个存储库中的

斯坦福问答数据集是一个全新的阅读理解数据集，由众包人员基于一系列维基百科文章的提问和对应的答案构成，其中每个问题的答案是相关文章中的文本片段或区间。SQuAD 包含关于 500 多篇文章的超过 100000 个问答对，规模远远超过其他阅读理解数据集。最近一

日前，阿里云数加平台开始公测一款商业智能类产品——Quick BI。根据测试，Quick BI的成本仅为传统BI的十分之一，且在搭建速度上提升明显。现阶段开发者可免费体验。传统BI报表存在实施周期长，部署运维成本高，不支持云上数据库等问题。在Quick B

概述今天续一下之前讲oracle日常巡检方面的内容，还有几个方面忘记继续说了，下面主要介绍下平时怎么去检查数据库cpu、I/O、内存性能。其实记录数据库的cpu使用、IO、内存等使用情况，可以使用vmstat,iostat,sar,top等命令进行信息收集

近日，蚂蚁金服与美国加州伯克利大学近期新成立的 RISE 实验室达成合作意向。据悉，本次蚂蚁金服和 RISE 实验室的合作，是对海内外数据技术人才引进的布局。蚂蚁金服董事长彭蕾曾在内部讲话中表明蚂蚁金服对大数据技术的人才引进将「不拘一格，不遗余力」。此次蚂

汽车保养遵循着固定的日程，比如5000公里要进行保养、更换机油，10000公里要更换滤芯等等。其实飞机保养也差不多。但是，这种固定的保养日程更多是人类经验的简单化，故障的出现却是随机的。如果保养周期到了，却并未出现故障，保养会造成浪费；更可怕的是，如果还没

美图拥有十亿级用户，每天有数千万用户在使用美图的各个产品，从而积累了大量的用户数据。随着 APP 的不断迭代与用户的快速膨胀，产品、运营、市场等越来越依赖于数据来优化产品功能、跟踪运营效果，分析用户行为等，随之而来的有越来越多的数据统计、分析等需求。美图

计算机技术发展日新月异，新的技术、编程语言、数据库层出不穷。最近的一份研究向我们揭示了这些答案。从研究结果里可以看出，Python、Django 、iOS、 Java、Go、Python、JavaScript、HTML5、CSS、iOS 及 Android