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    对话蚂蚁金服 | TechFin趋势下如何应对超大规模实时分布式关系网络

    大数据文摘作品,转载要求见文末 大数据文摘记者 宁云州 在大数据应用场景中,互联网金融一直是一个诱人但危机四伏的领域:实时性高、交易量大、风险性高。而像蚂蚁金服这样一家用户量过6亿的互联网金融机构,更是需要面对“百亿个节点万亿条边的超大规模,并且实时更新的关系图进行高并发低延时的读写”。 “金融的业务场景对于实时性的要求都很高,比如说在转账的时候,我们几乎需要在这一瞬间判断这一笔转账是不是有风险,要求响应速度非常的高,才能把钱在一秒之中转出去。”蚂蚁金服首席数据架构师俞本权这样告诉大数据文摘记者,“但在

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    开源之夏项目分享:图数据库 Nebula Graph 支持 JDBC 协议

    开源软件供应链点亮计划 - 暑期 2021(下简称:开源之夏)是由中国科学院软件研究所与 openEuler 社区共同举办的一项面向高校学生的暑期活动,旨在鼓励在校学生积极参与开源软件的开发维护,促进优秀开源软件社区的蓬勃发展。中科院联合包括 Nebula Graph 在内的国内各大开源社区,针对重要开源软件的开发与维护提供项目,并向全球高校学生开放报名。学生在自由选择项目后,与社区导师沟通实现方案并撰写项目计划书。被选中的学生将在社区导师指导下,按计划完成开发工作,并将成果贡献给社区。根据项目的难易程度和完成情况,参与者将获得由主办方发放的 6,000 - 12,000 不等的项目奖金。

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    如何去伪存真地看懂一份图数据库的评测报告?

    作者丨教授老边 图数据库作为新兴的技术,已经引起越来越多的人们关注。近来,笔者收到很多朋友的提问,诸如如何看懂评测报告内的门门道道?如何通过评测报告,知晓各个产品间的优势和劣势?一个完备的评测报告需要哪些性能测试内容?哪些内容是考验性能的硬核标准?哪些可以忽略不计,如何去伪存真…… 为了便于大家理解,本文第一部分先介绍关于图数据库、图计算与分析中的基础知识,第二、三部分进行图数据库评测报告的解读以及兼论图计算结果正确性验证。 1 基础知识 图数据库中的操作分为两类: 面向元数据的操作,即面向顶点、边或它们

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    大会预览 | 2023Gdevops全球敏捷运维峰会(内含大福利)

    大模型、生成式AI的迅速蹿红,引爆了新一轮的信息技术革命,算力逐步成为赋能全行业数智化转型的基础能源,也拓展着各类技术领域的能力边界和想象空间。当前,人工智能与数据库的技术融合作为学术界和工业界的探索方向,已取得了不少突破性进展,随之而来的挑战更多是聚焦于数据库的底层设计与架构优化。与此同时,AI从前沿科技落地产业应用,加速着传统运维的“改朝换代”,人机协同的AIOps工作模式被普遍认为是数智时代的运维转型方向。此外,回归国内现状,信创战略已广泛推广于各行各业,接下来如何实现信创核心系统的“真替真用”乃关键所在。

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    如何系统学习知识图谱-胖子哥的实践经验分享

    一、 前言 这是之前一次线上活动的待分享内容,因为一些原因,没有成行。在此开放出来,算是对之前关心和关注朋友的一次补偿。这部分内容同时也是系列课程《知识图谱实战开发案例剖析》的学习导论。相关课程已经开放在网易云课堂,关注的朋友可以前往查看。 1.1 概述 任何一项新技术的学习,都需要学习者基于自身的情况,结合被学习内容的特点进行展开,其过程既具有特殊性,同时也具有一般性,知识图谱的学习同样如此。基于胖子哥自身的切身实践,总结出了一套系统的学习知识图谱的方法,在此分享给大家。其要点可以用简单的用两句话来概况: 1. 横向覆盖:了解知识图谱所涉及的内容有哪些,并具备初步的认知能力,实现这一步,就可以对知识图谱的全局有一个系统的把握。 2. 纵向深耕:基于特定技术点进行深度学习,重点攻关、学深、学透。 以上两个点其实也是学习的两个过程,可以交叉进行,反复迭代。 1.2 人工智能的系统架构 知识图谱是人工智能进步的阶梯,开始知识图谱的学习之前,我们需要先了解一下人工智能相关的知识。人工智能从业务视角可以分为感知能力、认知能力和服务能力三个层次,其中认知能力以语义理解和语言生成为核心。如下图所示:

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