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    百万大奖,聚焦工业、医疗、泛娱乐,首个提供实际场景的创业赛邀你来战!

    2017中国(苏州)大数据应用创新创业国际大赛,首创“实际场景”+“行业数据”创业赛模式,寻找医疗、工业、泛娱乐及技术领域牛人,推动技术与产业深度融合,掀起创新创业热潮。参赛优胜团队将获得丰厚奖励,比赛总奖金额高达120万,基金池投资奖励5000万,全球独家云技术企业腾讯云提供的腾讯云云+创业扶持金100万,并有办公场地免租、各种创业资源采购奖励等超值创业扶持优惠大礼。大赛与重量级合作机构联手,由企业提出真实产业场景需求及相关数据,推动技术深度融入实际场景,帮助参赛者更好地洞悉风口,紧密对接产业。参赛者针对场景提供解决方案,也可自选方向参赛。大赛现正面向全球火热招募中,快来报名吧!登录官方网站即刻报名 www.datadreams.org

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    实际场景太难找?我们签保密协议拿到了一批高质量数据集+场景,约你来玩!

    刚刚学习了一堆算法模型无处施展? 不知道自己的水平和业内真实场景差别多大? 找不到高质量数据集? 想创业,又不知道哪个大数据AI方向最适合你? 这场DIF创业赛完美解决这些痛点! 我们提供: 1.签保密协议才拿得到的行业数据&真实场景: 工业数据,包括生产数据和节能数据,其中生产数据一定要与数据和场景提供方签订保密协议才能拿到,换言之,参加比赛就能接触到一个客户;再看医疗数据,肺癌影像诊断样例数据250例、体检样例数据万余条,医疗数据的价值全宇宙都知道,此处小编省略一万字。 2.无比豪气的巨额奖金: 总奖金

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    【数据】即使不会爬虫技术,也能轻松获取的重要数据

    小编邀请您,先思考: 1 对于具体的业务问题,如何做好数据准备? 很多做数据分析的同学,对数据的获取有一个误区,觉得在互联网上获取数据,必须通过爬虫进行爬取。殊不知,有些必须知道的数据,即使不会爬虫的技能,也可以轻松获取。 根据这些数据类型的不同,我把它们划分为实时数据、趋势数据以及关联数据,这里,我们先来了解一下,互联网上,有哪些基于地理位置信息的实时数据。 一、实时数据 实时数据,顾名思义,是事物当前状态的数据。更好的,经过整合的实时数据,可以为我们尽早地处理问题,提供最佳的契机。 那么,互联网上,有

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    干货 | 4小时上线一个接口,高效统一的携程酒店数据服务平台实践

    作者简介 小丰,携程研发总监,专注于分布式数据库研究,大数据领域实时计算和大数据应用的系统架构设计。 背景 随着携程酒店数据的膨胀以及个性化需求的增多,每个数据接口个性化的排期开发,因为没有标准化,从需求讨论,数据准备、接口封装、上线调试到接口api说明,期间需要花费大量的时间。一个接口的实现到生产上线至少需要2天甚至更多时间,这个时间成本不得不依赖排期开发; 随着历史接口的迭代,已对外提供的700多数据接口中,其中500多个还在使用,并且每年的增量在100多,开发和维护成本高,特别是在追溯上游离线数据逻

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    基于Ambari构建自己的大数据平台产品

    目前市场上常见的企业级大数据平台型的产品主流的有两个,一个是Cloudera公司推出的CDH,一个是Hortonworks公司推出的一套HDP,其中HDP是以开源的Ambari作为一个管理监控工具,CDH对应的是Cloudera Manager,国内也有像星环这种公司专门做大数据平台。我们公司最初是使用CDH的环境,近日领导找到我让我基于Ambari做一个公司自己的数据平台产品。最初接到这个任务我是拒绝的,因为已经有了很完善很成熟的数据平台产品,小公司做这个东西在我看来是浪费人力物力且起步太晚。后来想想如果公司如果有自己数据平台的产品后续在客户面前也能证明自己的技术实力且我个人也能从源码级别更深入的学习了解大数据生态圈的各个组件。

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    邮箱安全第7期 | 邮箱大数据分析平台与异常预警模型

    上一期我们谈到通过WEB应用防火墙技术来防护邮箱系统自身的安全问题,由此解决了应用层防护不当导致的邮箱系统被黑客技术入侵的问题,本期我们介绍针对邮箱系统整体大数据审计分析平台的架构部署平台的技术架构以及邮件内容的异常分析。通过本期的介绍您将了解到邮箱大数据处理的全生命周期以及技术架构,另外,了解如何对邮箱业务异常进行基本的判断。 01 邮箱大数据分析处理过程 大数据中心重点实现企业网络环境安全类、管理类、流量数据以及资产、用户的基本数据的采集。数据采集层实现全流量审计引擎、日志采集引擎和资产、用户数据的

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    5299 万元、上海道路交通管理信息系统建设项目单一来源:上海市大数据股份有限公司

    2021年4月25日,上海道路交通管理信息系统(IDPS)项目的单一来源公示发布,预算53965700.00元。 采购内容:本项目为市城运系统的子系统,建设内容包括“外场”和“内场”建设。 “外场”建设主要包括:(1)个体级交通主体感知设备补点建设、(2)信号控制系统联网建设、(3)高精交通电子地图接入。 “内场”建设主要包括:(1)可计算数字路网子系统建设、(2)交通认知分析子系统建设、(3)交通仿真决策子系统建设、(4)交通(市公安局)业务驱动子系统建设、(5)与现有公安及交通业务系统的数据接口软件开发

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    大数据项目中的资源供给困局

    经过了轰轰烈烈的发展高潮,大数据技术作为一个无论内涵还是外延都不断增长的概念获得越来越多的认可。 随着媒体关于大数据传奇的宣传,市场被吊足了胃口,在整个IT领域关于大数据的需求构成了压倒性的态势,可毕竟“巧妇难为无米之炊”,几乎每家机构都感觉数据不够用,这说明数据市场的供需关系严重偏离均衡水平,可面对现实中高价值数据源往往是“铁路警察、各管一段”的现状,似乎简单实现横向扩张很困难;但“缺数据”并不是唯一的困难,“压数据”(数据过剩和低效使用)同样存在,一方面社会上存在大量数据供应商,机构根据“可能的”需求采

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    领券