欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 简介:李海翔,网名"那海蓝蓝",腾讯金融云数据库技术专家.中国人民大学信息学院工程硕士企业导师.著有<数据库事务处理的艺术:事务管理和并发访问控制>.<数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化>,广受好评. 2018年5月11日,腾讯TDSQL团队为中国数据库技术大会DTCC带来了腾讯最新的数据库核心技术:TDSQL原创的全态数据的概念和基于历史态数据的可见性判断算法. 腾讯专家工程师李海翔在D…

本文为分布式Redis深度历险系列的第三篇,主要内容为Redis的Cluster,也就是Redis集群功能. Redis集群是Redis官方提供的分布式方案,整个集群通过将所有数据分成16384个槽来进行数据共享. 集群基础实现 一个集群由多个Redis节点组成,不同的节点通过CLUSTER MEET命令进行连接: CLUSTER MEET <ip> <port> 收到命令的节点会与命令中指定的目标节点进行握手,握手成功后目标节点会加入到集群中,看个例子,图片来自于Redis的设计…

Redis深度历险分为两个部分,单机Redis和分布式Redis. 本文为分布式Redis深度历险系列的第一篇,主要内容为Redis的复制功能. Redis的复制功能的作用和大多数分布式存储系统一样,就是为了支持主从设计,主从设计的好处有以下几点: 读写分离,提高读写性能 数据备份,减少数据丢失的风险 高可用,避免单点故障 旧版复制实现 Redis的复制主要分为同步和命令传播两个步骤: 同步可以理解为全量,是将主服务器某一时刻的所有数据全部同步到从服务器. 命令传播可以理解为增量,当主服务器数据…

分享嘉宾:何杰 阿里妈妈 高级算法专家 编辑整理:孙锴 内容来源:DataFun AI Talk 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处 导读:阿里妈妈是阿里巴巴集团旗下数字营销的大中台,2018年广告营收超过1500亿,近乎占据中国广告市场收入的半壁江山.如何驱动这艘商业航母不断前行,阿里妈妈技术团队始终坚持技术创新驱动业务增长的战略,而 TDM 正是在这一战略指导下,由阿里妈妈精准定向广告算法团队自主研究.设计.应用从而创造巨大商业价值的创新算法典型代表. 今天的主要内容分为…

转自:编译哈工大语言技术平台云LTP(C++)源码及LTP4J(Java)源码 JDK:java version “1.8.0_31”Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_31-b13)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.31-b07, mixed mode)OS:win7 64bitcmake:V2.8.12/V3.2.2LTP:V3.2.0LTP4J:V1.0Microsoft VS C+…

详解DPI与网络回溯分析技术 随着网络通讯技术进步与发展,网络通讯已跨入大数据时代,如何监控各类业务系统的通讯数据在大数据流量中传输质量,以及针对海量的网络通讯数据的范畴中存在少量的恶意流量的检测,避免恶意通讯对主机.网络设备的root权限的安全威胁,和通讯内容的窃取.是网络管理必须面对的一个难题. 有攻击的矛,自有防御的盾,这是自然发展的规律.针对大数据的来临,传统的实时检测与防御已不能胜任对海量数据中存在细微异常的甄别.为此,对原始通讯数据的实时备份逐渐彰显出其必要性,而基于时间窗口的回溯分…

移动互联网时代,信息的分享传播无疑是 App 引流增长的关键,与其花费大量精力和成本找渠道.硬推广,不如从细节下手,用最快最简便的方法实现 Deeplink(深度链接)技术,打破信息孤岛.缩短分享路径.优化用户体验,最终提高流量转化率和留存率. 什么是 DeepLink(深度链接)技术 如果把 App 看成网站,那么 DeepLink 就是网站中的深入页面,比如商品购物页面.活动促销页面.简单理解,就是当用户点击手机中的某个链接时,可以帮他跳转到 App 内部中的目标页面,直接实现场景还原,而不…

英特尔与 Facebook 曾联手合作,在多卡训练工作负载中验证了 BFloat16 (BF16) 的优势:在不修改训练超参数的情况下,BFloat16 与单精度 32 位浮点数 (FP32) 得到了相同的准确率.现在,英特尔发布了第三代英特尔 至强 可扩展处理器(代号 Cooper Lake),该处理器集成了支持 BF16 的英特尔 深度学习加速技术(英特尔 DL Boost),可大幅提升训练和推理能力,并且也支持去年推出的英特尔 深度学习 INT8 加速技术. 英特尔和 Facebook 不…

深度学习Dropout技术分析 什么是Dropout? dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络.dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器,但对于其为何有效,却众说纷纭.在下读到两篇代表性的论文,代表两种不同的观点,特此分享给大家. 从神经网络的难题出发,一步一步引出dropout为何有效的解释.大规模的神经网络有两个缺点:…

深度学习框架集成平台C++ Guide指南 这个指南详细地介绍了神经网络C++的API,并介绍了许多不同的方法来处理模型. 提示 所有框架运行时接口都是相同的,因此本指南适用于所有受支持框架(包括TensorFlow.PyTorch.Keras和TorchScript)中的模型. 导入神经网络 最简单的导入方法如下: #include "neuropod/neuropod.hh" Neuropod neuropod(PATH_TO_MY_MODEL); 其中PATH_TO_MY_MOD…