一、TDF（数据工坊）简介 TDF简介 源于腾讯云数智大数据套件的轻量云上大数据产品，提供基于SQL的大数据计算框架。...适用于需要动态灵活获取大数据计算能力进行批量计算、日志处理或数据仓库应用的场景。 ?...通过一些工具把数据导入到数据存储里面，然后对数据进行处理，最终输出数据。下层的任务和资源调度是用来调度用户的任务在各个资源上运行起来。底层就是腾讯云的基础设施。...CKafka也是腾讯云内部自行研发的一套兼容转换协议的消息系统，基于C++开发，性能方面会比原生的提升很多。把数据导入到Nifi里进行二次开发，最终导到Hive中。...Ckafka 具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点，适用于日志压缩收集、监控数据聚合等场景。
图片从实际研发流程的各个环节出发来分析和距离AI大模型对研发效能的提升实践。...: 拼团成功或失败note over P : 发起拼团：创建新拼团\n参与拼团：加入现有拼团note over S : 拼团成功：人数达到要求\n拼团失败：超时未达到人数要求@enduml图片技术方案大表更新方案背景...：在某支付业务中，有一个大表4000万行数据，使用的mysqlA5.6的版本，需要更新某一行记录的数据，让chatGPT设计mysql的大表更新方案，并且分析死锁产生的风险。...图片AI大模型的局限准确性图片可能导致的原因：训练数据的局限性：ChatGPT基于大量的文本数据进行训练。然而，这些数据可能包含错误信息、过时信息或者不准确的观点。...幻觉使用chatGPT需要特别注意其一本正经的胡说八道，图片图片ChatGPT可能在其训练数据中具有固有的偏见或限制，这些数据可能不涵盖所有可能的情况或领域。
刚刚，《腾讯研发大数据报告》正式发布。...报告显示： 2019年，腾讯研发人员占比达66%； 随着全面拥抱产业互联网，腾讯的To B项目较2018年增长77%； 腾讯新增代码 12.9 亿行，相比 2018 年增长30%； 腾讯每天完成需求近4000...还有一些有意思的数据： 在鹅厂，到底有多少技术leader仍在写代码？ 鹅厂最热门的编程语言TOP 5花落谁家？ …… 扫描下方二维码或点“阅读原文”查看报告， 为你揭晓答案！ ? ? ?
达观基于多年文本智能技术积累和垂直领域场景业务经验，正在积极探索大语言模型LLM的实践，研发国产版GPT“曹植”系统，作为垂直、专用、自主可控的国产版ChatGPT模型，不仅能实现专业领域的AIGC智能化应用...达观自主研发的“曹植”垂直领域大语言模型将进一步夯实达观产业应用智能化基座，全面增强AI全产品矩阵能力。这也是国内大规模语言模型中首批可落地的产业应用级模型，目前已在金融领域AIGC多场景投入应用。...目前“曹植”大模型目前已获得重要技术突破，以大量通用数据和领域数据自监督训练的LLM为基座模型，通过大量通用任务数据和领域任务数据进行Prompt Learning微调，在垂直领域内的理解和生成的任务上都达到了很好的效果...3月11日，由中国人工智能学会主办，国内AI领军企业达观数据携手中国人工智能学会自然语言理解专委会、真格基金共同承办，中国信通院云计算与大数据研究所支持的ChatGPT及大模型专题研讨会在北京圆满落幕。...会上达观数据董事长兼CEO、复旦大学计算机博士陈运文以探索大语言模型的垂直化训练技术和应用为题，向听众展开介绍达观数据“曹植”垂直领域大语言模型的研发进展和工程化探索，这也是“曹植”首度面向公众亮相。
所谓大模型，是指基于大量数据训练的、拥有巨量参数、展现涌现能力的模型。 二是面向B端各垂直领域\行业的模型研发者，例如[1]： 1....基础大模型研发者是否是隐私数据合规框架下的data controller，是一个值得讨论的问题。...相比搜索引擎，大模型研发过程中，对于数据源中涉及的个人信息，更像是数据收集阶段不可避免的附属产品，而非研发者的初衷。...大模型是未来智能的基础设施，还是智能工具抑或它本身就是无处处不在的知识？尚未有确定性的答案。大模型研发者在数据合规上的身份属性，则更是一个值得讨论的问题。...至少从大模型技术机理出发，将其认定为数据控制者的结论并没有充分的逻辑闭环。当然，这并不否认研发者从负责任的AI出发，在研发阶段对包括隐私在内的数据安全问题应予以高度关注，并尽可能将风险降到最低。
科技创新信息服务商智慧芽给出了一个解决方案——大模型技术+研发情报库，用AI技术赋能研发创新，实现“一石二鸟”。...具体来看，要想将ChatGPT这类大模型技术引入研发情报服务领域，需要具备一系列的条件： 要有覆盖面足够广泛的研发数据库 要提供研发情报服务，最核心的资源就是相关的数据资源，比如专利、文献等。...这些数据，为智慧芽构建了坚实的竞争壁垒，也为其训练类ChatGPT大模型，奠定了很好的数据基础。...在产品层面，智慧芽针对不同用户群体，构建了完善的产品矩阵，具体来看：针对研发和知识产权人群推出了专利数据库、知识产权管理系统、研发情报库、竞争情报库等产品；针对生物医药人群推出了新药情报库、生物序列数据库...ChatGPT+研发情报库，智慧芽要变革科技创新信息服务方式 为了有效解决上述问题，进一步提升科技创新信息服务的效率，智慧芽在业界首次将将大模型引入科技创新信息服务领域，打造ChatGPT+研发情报库的融合解决方案
大数据具有这样的潜能，即以三种至关重要的方式促进药物研发的效率。 1. 大数据帮助公司理解研究形势 如今，科研工作的主要分享来源于其他公司和科研机构。...小公司和大数据 在资源受限的情况下，新兴的生物科技公司如何利用大数据的潜能？ 一个不幸的现实是，医疗健康大数据没有完全民主化，这意味着数据访问权依然很昂贵。...一个公司可以轻而易举花上几百万美元，仅仅为了获取数据 - 这对于小型、资源受限公司来说是一个令人沮丧的障碍。另外，只有当和强有力的数据分析搭配使用时，大数据才会产生洞察力。...如今，相比几年前，深微奥妙的算法和系统能够分析更多数据维。 然而，此类数据处理能力并不便宜，一般情况下也超过了小型公司的内部系统处理能力。...参与此类努力给了新兴生物科技公司获取数据的机会，而这些数据通常无法以其他方式获取。 的确，将大数据转换成有用的信息是一个共同挑战，而且需要一批耐力和实力都超群的成员。
而回归本文主题，对于首选编程语言的选择，没有最佳的答案，但本文中，我们将介绍程序员在机器人编程中最流行的十大编程语言，并通过对比其优缺点，希望可以给予开发者提供一定的参考方向，做出自己的最佳选择。...每种语言都有不同的优势，本文根据作者自身的开发及实践经验，优先级从低到高所列举了十大编程语言排行榜。 10....MATLAB MATLAB、及其相关的开源语言（例如 Octave），是一些著名的机器人科学家用于调查数据和创建控制系统常用的语言。 此外，还有一个非常有名的 MATLAB 机器人工具箱。...如果你需要分析数据，创建高级图表或执行控制系统，那就需要学习 MATLAB。 4. C＃/ .NET C＃ 是微软提供的一种限制性编程语言。...总结 本文列举了机器人十大热门编程语言，但这并不意味着你需要全部掌握每一门。对于每位开发者而言，最重要的是要发现一种对自身来说很自然的语言，且适合你的机器人硬件。
发表了题为“深度特征合成：面向自动化数据科学探索”的论文。...研究人员首先开发了“深度特征合成”算法以从关系数据集中挖掘特征；其次实现了通用的机器学习管道，并利用新的高斯分布模型对该管道进行调整；最终打造出“数据科学机器”，能从原始数据中自动获得预测模型。...研究人员基于InnoDB表格存储引擎和MySQL数据库开发深度特征合成算法及数据科学机器，并利用Python编程语言进行逻辑计算、管理和操作合成特征。...MIT研究人员已在2014年国际知识发现和数据挖掘竞赛（KDD CUP）、2015年国际人工智能联合会议（IJCAI）和2015年KDD Cup三个不同的数据科学竞赛上测试了数据科学机器。...在前两场竞赛中，数据科学机器击败了90%以上的竞争对手，在第三场竞赛中，该机器击败了约86%的对手。结果显示，数据科学机器能从原始数据中自动得出具备价值的新特征。
据彭博社北京时间4月10日报道，大疆创新科技公司正在改进针对农业喷药、工业测量以及高端电影拍摄领域的无人机。为了扩大自身在民用无人机领域的主导地位，大疆投入了25%的员工进行研发。...投入25%员工研发 大疆为海南的田地喷药提供了MG-1农业植保机，为工业测量提供了Matrice 200无人机，为高端电影拍摄提供了Inspire无人机。...大疆有8000名员工，其中25%从事研发、工程，以确保潜在对手不会发现公司错过的领域。 “我们的迭代周期约为6个月，”大疆高级产品经理保罗·潘(Paul Pan)表示，“我们能够完全控制供应链。...市场研究公司Frost & Sullivan的数据显示，在全球出货的所有非军事无人机中，60%至65%来自大疆。...大疆还在与数据服务合作，整合来自GPS和无人机传感器的数据，对农田进行3D绘图，使用程序化路径对丘陵地区喷洒农药。
1.前言 在离线数据研发中，随着业务的快速发展以及业务复杂度的不断提高，数据量的不断增长，尤其得物这种业务的高速增长，必然带来数据逻辑复杂度的提升，数据量越大，复杂度越高，对任务的性能的要求就越高，因此...前文讲述，目前的得物的数据平台特性（dataworks)，我们在IO、网络、RPC 通信机制等暂时涉入不深，且对于面向业务的数据研发来言，大部分人不会过多关注底层的实现原理，暂不做过多深入探讨。...我们基于上面方向中的技术手段讲述几个日常常见的优化案例 3.1 数据重分发（Distribute &Rand) 3.1.1 数据重分发的要点 日常数据研发中，最常见的且使用较多的就是数据倾斜或数据量带来的数据重分发...而在数据研发中，我们发现，其实对于整个作业来说，同样遵循类似的调优规则。一般的，一个作业最大的map数是9999，reduce数最大是1000。...在另一个方面，数据研发的工作也远远不是单点问题的解决和兜底，相反需要各方的配合与共同的智慧。
我投的岗位“软件研发工程师”。到了面试现场，选择了Java语言（有对应的面试官）。不过，后面进行了交叉面试，被推到了“数据研发”岗位。 一面： 首先，自我介绍。 我：“我做过两个项目。...面试官1：“其实，你的优势是做过数据挖掘。这样吧，我先找一个数据研发的面试官对你进行一下面试。等会儿，你再来我这。”...看到第二个面试官的牌子上写着“数据研发”，我稍微舒了口气；幸好不是“数据挖掘”。 今年，“数据研发”岗位招人挺多的，很多都是去小微金服。...有数据研发方面的相关经历，面试官似乎很注重这一项。我参加过阿里巴巴大数据竞赛。 对数据研发有一些自己的看法。这个很关键，一定要思路清晰。...二面： 二面的面试官是做Java研发的。 刚开始，还是讨论比赛和分布式。后面问了我一道大量文本处理的问题“找出一个大文本中的Top3的字符串”。没有做过这方面的研究，答的不好。
该杂志引用经济合作与发展组织（Organization for Economic Cooperation and Development)的统计数据表明，中国对于科技研发的投入从1991年到2006年期间增长了...30倍，2009年中国的研发支出开始超过日本。...科学数据库网站的统计数据表明，2007年-2017年中国的英文论文发表数量和文章被引用数量位居世界第二；而美国国家科学基金会的统计数据显示，中国在国际期刊发表的科学和工程论文数量位居世界首位，已经超越美国...根据科学数据库网站的数据显示，美国平均每篇文章被引用17.47次，中国仅为9.4次，而且相比于欧美、日本等发达国家，中国的平均引用次数的排名靠后。...该杂志认为，中国正在积极研发各种新型的人工智能芯片，完全可以在芯片领域迎头赶上，并且中国拥有大量实际场景的数据可以用来训练算法，这些可以使中国在优化芯片设计方面占据优势，一个成功的芯片产业将会是中国经济竞争力和独立性更强
近日，「德睿智药」与帝国理工学院联合发布了基于AI大语言模型的光响应分子生成技术框架UVGPT，验证了将AI大语言模型应用于智能药物递送领域的可行性，有望加速新型光响应分子设计与研究应用。...在本研究中，论文团队通过自研大语言模型UVGPT和含时密度泛函理论TDDFT量子化学计算验证，成功设计出更有效的紫外光响应给药分子。本研究为药物递送领域提出了新的大模型赋能的计算化学解决方案。...紫外光响应分子生成工作流程 如图1所示，研究团队采用了PubChem数据集中的化合物信息对基于GPT-2框架大语言模型进行预训练，旨在生成具有高类药性和合成可及性的分子。...以此为基础使用紫外光分子数据集进行微调，使模型具备生成具有紫外光吸收特性的分子的能力。基于生成的紫外光分子数据集，研究团队进一步构建了筛选模型。...该框架证明大语言模型在包括但不限于药物递送的更多新药研发领域有应用潜力，或将加速新药发现与药物设计的发展 论文链接： https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details
携程大住宿研发效能提升的指导思想就是基于做正确的事展开，并以“持续快速，高质量的交付有效价值”作为研发效能改进的核心目标。通过持续不断的改进探索，让团队思考更加有效，工作更加高效。...度量困难，缺少客观衡量数据：大住宿的敏捷转型试点，从一块物理白板，一堆便签，几只油性笔开始。缺少电子信息的沉淀，需要完成度量的费力度和成本非常的高。...并通过采集流水线数据，可视化项目流水线执行概况、近期质量趋势，帮助团队用数据思考，利用数据，持续提升效率。...四大措施持续改进，最终达到研发效能提升的目的：持续快速，高质量地向用户交付产品。 六、如何衡量研发效能得到了提升？ 管理大师彼得·德鲁克还说没有度量就没有管理。...数字化时代的到来，很多企业已具备自动采集效能数据以实现度量所需的各种实时数据报表。大住宿在去年接入公司统一产品研发管理平台IDEV后，不仅提高了产品研发过程的透明性，也率先实现了需求数字化管理。
痛点2 研发测试过程缓慢 管理者总是希望研发过程快一点，更快一点，希望尽快的交付业务价值。而研发团队此时便需要思考时间究竟要如何分配？哪部分花掉的时间是可以节省下来的？...痛点5 研发过程改进缺乏抓手 研发过程如何改进，是 CIO 和研发负责人永远关注的问题之一。软件行业经过多年的发展，其本身的复杂性和工程管理的的复杂性已经得到大家普遍认可。...通过搭建工具链，让研发过程中的各种产出物数据（流水线、代码、制品、测试文件等）沉淀下来；而 DevOps 平台的建设，更是能在此基础上，将过程数据沉淀下来的同时，将沉积在各个工具中的数据整合、呈现出来，...让“数据驱动研发过程改进”成为可能。...解决方案 通过落地 DevOps 平台及解决方案，一方面可以将规范内嵌的系统和团队的日常工作中，另一方面还可以通过平台对研发过程和工具链过程数据的收集整合，将真实、清晰、有效的数据反馈给研发团队和组织管理者
本人有幸于2020年5月30日在 QCon 2021 前端新趋势专场进行了技术分享，总结了此次分享《基于 Serverless 的腾讯在线教育大前端研发模式升级》的演讲内容跟大家一起交流一下。...通过开发工程师打通的一条条数据管道，在已经搭建好的基础设施上穿针引线，此时的基础设施跟过去十年的基础设施已经有了非常大的变化。...业务挑战非常大，又那么让人充满期待。行业今天已经没有银弹的产品了，这是基本的共识！...首先，将成本进行拆分，通过效率 + 性能 + 质量这一个纬度去衡量；其次，基于这三个大的目标，拆分了三个方向：研发框架、开发工具、业务治理的第二维，从而找到落地的基准；再次，基于可落地的第二维度，拆分了...从服务的主调和被调、到接口的时延和返回码；从数据库的慢查询，到 Redis 的大 Key 读写，以及 kafaka 的队列长。
dropwatch:摘自Linux内核精髓
他提到，“互联网最大的价值，其实是为AI积累了二十多年的数据。”杨植麟指出，多模态技术和数据瓶颈的突破是AGI发展的关键，需要通过生成数据来经营和扩展数据集。...杨植麟称，大模型和互联网的开发方式完全不一样。互联网像“在一个地方种树”，是一种规划式的发展，很少遇到技术瓶颈；而大模型却类似“直接把整片森林包下来”，要去更多关注一些基础能力，然后让模型去涌现。...而对于创业，杨植麟坦言，希望把更多的精力、优先级放在“爬楼梯”上，而不仅仅只是去“看风景”，以此回应创业过程中对技术研发和商业变现之间的平衡取舍。...第二个比较重要的条件，我觉得是我们看到AI其实是有非常大的机会，就是所谓第一性原理。...第二层就是怎么能够通过生成数据去经营。打破数据瓶颈能够让越来越多的数据加入训练，规模化定律才能持续往下去发展。第三层可能就是一些更加具体的技术问题。
提升研发效率的方法思路，可以尝试用于解决功能数据链路长，难以快速定位问题，耗费人力的问题。...可作用于搜索、机器人对话、智能推荐等链路复杂的领域，不管是业务体验、功能测试、bug定位、badcase定位，都可以通过平台统一流程化提升研发效率。...四、举个实例 以AI对话为例，本小节分享在AI对话如何通过统一平台提升研发过程问题定位解决效率。...（2）数据请求：在页面输入对话信息，点击发送后，通过后台请求数据结果，同时拉取该请求在后台模块中处理的逻辑信息。...，有效解决传统测试流程中发现问题与定位问题环节隔离，定位效率及解决效率低，投入人力大的问题，进而提升研发效率。
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