《程序员》2013年2月刊:大数据
《程序员》封面报道:大数据 很多公司和个人都在积极地探取大数据的奥秘,想从中获得更多有价值的信息,并利用这些信息实现更大的价值。因此,如何收集和获取数据、如何高效地存储和计算、如何从海量数据中提炼出有价值的信息,成为了大家正在关注和思考的问
《程序员》封面报道:大数据
很多公司和个人都在积极地探取大数据的奥秘,想从中获得更多有价值的信息,并利用这些信息实现更大的价值。因此,如何收集和获取数据、如何高效地存储和计算、如何从海量数据中提炼出有价值的信息,成为了大家正在关注和思考的问题。在本期封面报道中,来自阿里、腾讯、百度、Intel、Yahoo!、 京东等公司的多位一线实践者为我们奉上了一场大数据技术盛宴。
(1)大数据,且行且思
(2)腾讯数据银行TDBank
(3)海量数据存储优化实践
(4)基于Trident构建大规模实时流数据处理系统
(5)从存储、计算和数据挖掘谈流式处理
(6)应用流式计算实现Web故障诊断
(7)浅析腾讯TDW对Hive的应用和优化
(8)Hadoop在互联网存储中的应用与挑战
(9)百分点大数据与个性化实践
(10)电子商务中的大数据实践
(11)大数据时代的数据产品
(12)生命科学中的大数据
资讯
(1)外刊速递
(2)网文精选
(3)新闻
(4)新产品新工具
(5)程序天下事
(6)2012年软件开发者薪资调查报告
管理
(1)知人善用:团队管理第一要务——金智教育CTO陈滢专访
(2)微信的体验设计
在腾讯14年的产品研发中,积累了很多用户体验设计的思考和方法。腾讯自实施开放战略以来,我一直在思考,除了流量、技术、服务等“硬件”分享,腾讯还能带给大家什么?……现在,我鼓励设计中心将用户体验设计的经验和教训分享出来,希望对大家也有所启发和帮助。
(3)如何打造合作型团队——阿里内贸团队敏捷实践
本文中,来自阿里内贸团队的工程师分享了所在团队打造合作型“精英”小团队的敏捷实践方法,同时讲述了实践的效果,旨在给大家一些启发,以供参考和借鉴。
(4)程序员学习能力提升三要素
移动
(1)让设计思维驱动成长——SnackStudio 联合创始人杨迅专访
(2)令人烦恼的视窗
设备制造商为了让自己的设备拥有更清晰的屏幕,往往选择提高屏幕的像素,但有些时候像素的增加并不能让用户获得良好的阅读体验。本文以苹果公司的移动设备为例,为我们揭示了为什么高像素的屏幕会给用户的阅读带来“烦恼”。
(3)关联提示在用户游戏留存中的运作问题
游戏开发者在设计弹窗提示时需要考虑多方面的问题,比如是单一游戏的信息推送,还是多游戏的复合推送;是以开发者的需求推送,还是以玩家为中心提供有价值的信息。一旦把握不好关联提示和用户体验之间的微妙关系,就有可能使推送信息成为导致用户删除游戏的*之一。
(4)Android中TCP缓存和数据传输(下)
在上期文章中,我们对TCP/IP的基础知识及TCP缓存在Android中的设置进行了介绍,本期我们将通过具体案例将Android手机在EDGE网络下下载音乐失败的谜底彻底揭开。
(5)探寻Android Wi-Fi Display(下)
云计算
(1)个性化推荐算法中的相似性指标
本文试图从相似性指标的起源谈起,在详细讨论几类常用的相似性指标特点的基础上,为如何在推荐系统中选取合适的相似性指标提供一定的指导原则和基础。
(2)以NATS为主线的Cloud Foundry原理
(3)数据库服务:PaaS不可或缺的专用服务
PaaS能否繁荣,很大程度上依赖于数据库服务、消息队列服务和缓存服务等周边服务。本文主要阐释了数据库服务的几个选择要点,一方面帮助开发人员选择适合自己的服务产品,另一方面也能帮助服务提供商更好地打造自己的服务。
技术
(1)不为人知的z-index
(2)头戴显示技术将颠覆电子产业——Epic Games创始人Tim Sweeney专访
数以百计的游戏基于Epic公司的Unreal引擎打造,这款引擎由Tim Sweeney和他的团队于1998年首次发布。经过3代发展,Unreal引擎已成为当前游戏产业的基石。Tim Sweeney在接受《程序员》的专访中,谈到了他对未来技术的展望、个人的成长经历,以及对希望进入游戏开发领域新手的建议。
(3)欧拉路径和De Bruijn序列
(4)不可不知的TDR和116蓝屏
(5)HTTP平台的安全稳定性架构
随着移动互联网的兴起及RESTful和Web Service的大规模使用,HTTP协议因其使用方便及跨平台的特性,在Web开发和SOA领域得到了广泛使用。但其所涵盖的信息,大多是未经加密的明文,信息获取门槛的降低,也为应用架构的安全及稳定性带来了挑战。百味
(1)图书上架
(2)GEEK
(3)Mac OS X 背后的故事:向Intel迁移!(中)
苹果暗中计划放弃PowerPC芯片后,组成了秘密团队希望使每个版本的Mac OS X都能在Intel的x86平台上无缝运行,与此同时,在HP的说服下,Intel在1999年开发出了Itanium处理器,但这款处理器却存在着两个 致命的缺陷,这给竞争对手AMD留下了可乘之机。
(4)幽默
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DDREASE는 하드 드라이브, SSD, RAM 디스크, CD, DVD 및 USB 저장 장치와 같은 파일 또는 블록 장치에서 데이터를 복구하기 위한 도구입니다. 한 블록 장치에서 다른 블록 장치로 데이터를 복사하여 손상된 데이터 블록은 남겨두고 양호한 데이터 블록만 이동합니다. ddreasue는 복구 작업 중에 간섭이 필요하지 않으므로 완전히 자동화된 강력한 복구 도구입니다. 게다가 ddasue 맵 파일 덕분에 언제든지 중지하고 다시 시작할 수 있습니다. DDREASE의 다른 주요 기능은 다음과 같습니다. 복구된 데이터를 덮어쓰지 않지만 반복 복구 시 공백을 채웁니다. 그러나 도구에 명시적으로 지시된 경우에는 잘릴 수 있습니다. 여러 파일이나 블록의 데이터를 단일 파일로 복구

0. 이 글은 어떤 내용을 담고 있나요? 우리는 다재다능하고 빠른 최첨단 생성 단안 깊이 추정 모델인 DepthFM을 제안합니다. DepthFM은 전통적인 깊이 추정 작업 외에도 깊이 인페인팅과 같은 다운스트림 작업에서 최첨단 기능을 보여줍니다. DepthFM은 효율적이며 몇 가지 추론 단계 내에서 깊이 맵을 합성할 수 있습니다. 이 작품을 함께 읽어보아요~ 1. 논문 정보 제목: DepthFM: FastMoncularDepthEstimationwithFlowMatching 저자: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Excel에서 여러 기준으로 필터링을 사용하는 방법을 알아야 하는 경우 다음 자습서에서는 데이터를 효과적으로 필터링하고 정렬할 수 있는 단계를 안내합니다. Excel의 필터링 기능은 매우 강력하며 많은 양의 데이터에서 필요한 정보를 추출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 설정한 조건에 따라 데이터를 필터링하고 조건에 맞는 부분만 표시하여 데이터 관리를 더욱 효율적으로 할 수 있습니다. 필터 기능을 사용하면 대상 데이터를 빠르게 찾을 수 있어 데이터 검색 및 정리에 드는 시간을 절약할 수 있습니다. 이 기능은 단순한 데이터 목록에만 적용할 수 있는 것이 아니라, 여러 조건에 따라 필터링하여 필요한 정보를 보다 정확하게 찾을 수 있도록 도와줍니다. 전반적으로 Excel의 필터링 기능은 매우 실용적입니다.

Google이 추진하는 JAX의 성능은 최근 벤치마크 테스트에서 Pytorch와 TensorFlow를 능가하여 7개 지표에서 1위를 차지했습니다. 그리고 JAX 성능이 가장 좋은 TPU에서는 테스트가 이루어지지 않았습니다. 개발자들 사이에서는 여전히 Tensorflow보다 Pytorch가 더 인기가 있습니다. 그러나 앞으로는 더 큰 모델이 JAX 플랫폼을 기반으로 훈련되고 실행될 것입니다. 모델 최근 Keras 팀은 기본 PyTorch 구현을 사용하여 세 가지 백엔드(TensorFlow, JAX, PyTorch)와 TensorFlow를 사용하는 Keras2를 벤치마킹했습니다. 첫째, 그들은 주류 세트를 선택합니다.

지연이 발생하고 iPhone의 모바일 데이터 연결 속도가 느립니까? 일반적으로 휴대폰의 셀룰러 인터넷 강도는 지역, 셀룰러 네트워크 유형, 로밍 유형 등과 같은 여러 요소에 따라 달라집니다. 더 빠르고 안정적인 셀룰러 인터넷 연결을 얻기 위해 할 수 있는 일이 몇 가지 있습니다. 수정 1 – iPhone 강제 다시 시작 때로는 장치를 강제로 다시 시작하면 셀룰러 연결을 포함한 많은 항목이 재설정됩니다. 1단계 – 볼륨 높이기 키를 한 번 눌렀다가 놓습니다. 그런 다음 볼륨 작게 키를 눌렀다가 다시 놓습니다. 2단계 - 프로세스의 다음 부분은 오른쪽에 있는 버튼을 누르는 것입니다. iPhone이 다시 시작되도록 하세요. 셀룰러 데이터를 활성화하고 네트워크 속도를 확인하세요. 다시 확인하세요 수정 2 – 데이터 모드 변경 5G는 더 나은 네트워크 속도를 제공하지만 신호가 약할 때 더 잘 작동합니다

세상은 미친 듯이 큰 모델을 만들고 있습니다. 인터넷의 데이터만으로는 충분하지 않습니다. 훈련 모델은 '헝거게임'처럼 생겼고, 전 세계 AI 연구자들은 이러한 데이터를 탐식하는 사람들에게 어떻게 먹이를 줄지 고민하고 있습니다. 이 문제는 다중 모드 작업에서 특히 두드러집니다. 아무것도 할 수 없던 시기에, 중국 인민대학교 학과의 스타트업 팀은 자체 새로운 모델을 사용하여 중국 최초로 '모델 생성 데이터 피드 자체'를 현실화했습니다. 또한 이해 측면과 생성 측면의 두 가지 접근 방식으로 양측 모두 고품질의 다중 모드 새로운 데이터를 생성하고 모델 자체에 데이터 피드백을 제공할 수 있습니다. 모델이란 무엇입니까? Awaker 1.0은 중관촌 포럼에 최근 등장한 대형 멀티모달 모델입니다. 팀은 누구입니까? 소폰 엔진. 런민대학교 힐하우스 인공지능대학원 박사과정 학생인 Gao Yizhao가 설립했습니다.

최근 군계는 미군 전투기가 이제 AI를 활용해 완전 자동 공중전을 완수할 수 있다는 소식에 충격을 받았다. 네, 얼마 전 미군의 AI 전투기가 최초로 공개되면서 그 미스터리가 드러났습니다. 이 전투기의 정식 명칭은 VISTA(Variable Stability Flight Simulator Test Aircraft)로 미 공군 장관이 직접 조종해 일대일 공중전을 모의 실험한 것이다. 5월 2일, 미 공군 장관 프랭크 켄달(Frank Kendall)이 X-62AVISTA를 타고 에드워드 공군 기지에서 이륙했습니다. 1시간의 비행 동안 모든 비행 작업은 AI에 의해 자동으로 완료되었습니다. Kendall은 "지난 수십 년 동안 우리는 자율 공대공 전투의 무한한 잠재력에 대해 생각해 왔지만 항상 도달할 수 없는 것처럼 보였습니다."라고 말했습니다. 그러나 지금은,

이번 주, 오픈AI(OpenAI), 마이크로소프트(Microsoft), 베조스(Bezos), 엔비디아(Nvidia)가 투자한 로봇 회사인 FigureAI는 약 7억 달러의 자금 조달을 받았으며 내년 내에 독립적으로 걸을 수 있는 휴머노이드 로봇을 개발할 계획이라고 발표했습니다. 그리고 Tesla의 Optimus Prime은 계속해서 좋은 소식을 받았습니다. 올해가 휴머노이드 로봇이 폭발하는 해가 될 것이라는 데는 누구도 의심하지 않는다. 캐나다에 본사를 둔 로봇 회사인 SanctuaryAI는 최근 새로운 휴머노이드 로봇인 Phoenix를 출시했습니다. 관계자들은 이 로봇이 인간과 같은 속도로 자율적으로 많은 작업을 완료할 수 있다고 주장한다. 인간의 속도로 자동으로 작업을 완료할 수 있는 세계 최초의 로봇인 Pheonix는 각 물체를 부드럽게 잡고 움직이며 우아하게 왼쪽과 오른쪽에 배치할 수 있습니다. 자동으로 물체를 식별할 수 있습니다.
