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  • 使用 Web 标准开发动态化 Flutter 应用

    Kraken 是由淘系技术部前端架构团队开发的一个基于 Flutter 的动态化框架，本文将带大家了解和认识 Kraken，分享 Kraken 的一些设计思想以及 Flutter 和 Web 技术对接的实践。

    Xebcnor
    Web， 标准， 开发， 动态， Flutter， 应用

  • 消息队列 Kafka 工作原理及知识点。

    Kakfa 广泛应用于国内外大厂，例如 BAT、字节跳动、美团、Netflix、Airbnb、Twitter 等等。今天我们通过这篇文章深入了解 Kafka 的

    黑派客
    消息队列， Kafka， 工作， 原理， 知识点

  • 数据仓库、数据湖、流批一体应用场景

    首先我们来看一个典型的实时业务场景，这个场景也是绝大部分实时计算用户的业务场景，整个链路也是一个典型的流计算架构：把用户的行为数据或者数据库同步的Binlog，写入至kafka，再通过Flink做同步任务，订阅kafka消费的实时数据。

    黑派客
    数据仓库， 数据湖， 流批一体， 应用， 场景

  • Elasticsearch数字类型（numeric）数据的处理与搜索原理

    Elasticsearch诞生的本意是为了解决文本搜索太慢的问题，ES会默认将所有的输入内容当作字符串来理解，对于字段类型是keyword或者text的数据比较友好。但是如果输入的类型是数字，ES还会把数字当作字符串吗？排序问题还有范围查询问题怎么解决呢？这篇文章就简单介绍了ES对于数字类型（numeric）数据的处理，能让你大涨姿势

    黑派客
    Elasticsearch， 数字， 类型， numeric， 搜索， 原理

  • 实时数据处理架构

    随着互联网的发展进入下半场，数据的时效性对企业的精细化运营越来越重要， 商场如战场，在每天产生的海量数据中，如何能实时有效的挖掘出有价值的信息， 对企业的决策运营策略调整有很大帮助。此外，随着 5G 技术的成熟、广泛应用， 对于工业互联网、物联网等数据时效性要求非常高的行业，企业就更需要一套完整成熟的实时数据体系来提高自身的行业竞争力。

    欢马劈雪
    实时， 数据， 架构

  • 微服务化生产机器学习变得更容易。

    在许多软件工程学科中，生产用例是相当标准化的。以 Web 开发为例：要在 Web 应用中实现身份验证，你无需发明数据库，编写自己的哈希函数，或者设计一个新的身份验证策略。你可以使用某个定义好的方法，并利用标准工具就能在 Web 应用中实现身份验证。然而，在机器学习中，这种标准化并不存在。为了构建从模型训练到部署的管道，团队不得不构建自己的解决方案，主要的问题是从头开始开始构建解决方案。

    欢马劈雪
    微服务化， 生产， 机器学习， 容易。

  • 使用物联网平台构建高性能共享服务。

    ​以共享快递柜业务场景为例，讲讲构建高性能共享服务。当我们的设备和物联网平台建立mqtt连接通道后，会根据业务需求传输不同的数据。本次以共享快递柜业务场景讲解topic和payload的设计。

    欢马劈雪
    物联网， 共享

  • 超越 BERT 模型的 ELECTRA 代码解读

    在 2019 年 11 月份，NLP 大神 Manning 联合谷歌做的 ELECTRA 一经发布，迅速火爆整个 NLP 圈，其中 ELECTRA-small 模型参数量仅为 BERT-base 模型的 1/10，性能却依然能与 BERT、RoBERTa 等模型相媲美，得益于 ELECTRA 模型的巧妙构思 LOSS,在 2020 年 3 月份 Google 对代码做了开源，下面针对 Google 放出的 ELECTRA 做代码做解读，希望通过此文章大家能在自己文本数据、行为序列数据训练一个较好的预训练模型，在业务上提升价值。

    欢马劈雪
    BERT， 模型， ELECTRA， 代码， 解读

  • 蜂窝网络是如何为物联网服务的？

    蜂窝网络为我们所了解和喜爱的许多事物提供了骨干，使我们能够访问互联网、乘车、与朋友联系、购物、观看视频等等。除了众所周知的个人应用外，蜂窝网络在许多物联网应用中也起着至关重要的作用，并且在不断发展。

    欢马劈雪
    蜂窝， 网络， 物联网， 服务

  • 弹幕避开人脸，人脸识别 AI 跟随弹幕技术详解。

    在 AI 算法的加持下，弹幕的呈现形式也花样翻新。优酷的很多剧都上线了基于 AI 人脸识别的跟随弹幕，与剧情更贴合，可玩性也更高。这类弹幕是如何实现的？有哪些核心技术？

    欢马劈雪
    弹幕， 避开， 人脸， 人脸识别， AI， 跟随

  • 腾讯Elasticsearch海量规模背后的内核优化剖析

    Elasticsearch 在腾讯内部广泛应用于日志实时分析、结构化数据分析、全文检索等场景，目前单集群规模达到千级节点、万亿级吞吐，同时腾讯联合 Elastic 公司在腾讯云上提供了内核增强版 ES 云服务。海量规模、丰富的应用场景推动着腾讯对原生 ES 进行持续的高可用、高性能、低成本等全方位优化。本次分享主要剖析腾讯对 Elasticsearch 海量规模下的内核优化与实践，希望能和广大 ES 爱好者共同探讨推动 ES 技术的发展。

    黑派客
    腾讯， Elasticsearch， 海量， 内核， 优化

  • 实现Set接口的HashSet、LinkedHashSet、TreeSet类比较。

    实现Set接口的HashSet、LinkedHashSet、TreeSet类比较。Set不允许包含相同的元素，如果试图把两个相同元素加入同一个集合中，add方法返回false。

    欢马劈雪
    Set， 接口， HashSet， LinkedHashSet， TreeSet

  • IT专业常用术语名词中英对照及解释。

    IT专业常用术语名词中英对照及解释。操作系统（Operating System，OS）：是管理计算机硬件与软件资源的系统软件，同时也是计算机系统的内核与基石。操作系统需要处理管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。

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    IT， 专业， 术语， 名词， 中英， 解释

  • 召回算法实践总结

    以移动腾讯网新闻推荐系统为例，在整个推荐系统中召回具有奠基性，桥接性，决定性。召回系统，本质上是个信息漏斗，负责快速从海量信息中筛选出有价值的信息，缩小排序算法的搜素范围（解决了信息过载的问题）；也负责将多路召回的数据，进行融合（相当于一个信息融合器，解决了单路召回特征单一，信息量小，多样性差的问题），得到一个精简的候选集。

    黑派客
    召回， 算法， 实践， 总结

  • Java class/jar 反编译工具 JD-GUI 下载和使用指南。

    Java class/jar 反编译工具 jd-gui 使用指南。eclipse 里也可以直接使用 jd-gui，jd-gui eclipse 插件版下载。

    欢马劈雪
    Java， class， jar， 反编译， 工具， jd-gui， 使用， 指南

  • Java 判断文件是否为文本文件及获取文件编码格式的两个方法。

    Java 判断文件是否为文本文件及文本文件编码格式。我们经常会遇到读取文件内容的情况，就需要判断文件是否为文本文件，及文件编码格式，防止乱码出现。

    欢马劈雪
    Java， 判断， 文件， 文本， 编码， 格式， 方法

  • 再谈 Java 的垃圾回收及回收算法。

    垃圾回收（Garbage Collection，GC），顾名思义就是释放垃圾占用的空间，防止内存泄露。有效的使用可以使用的内存，对内存堆中已经死亡的或者长时间没有使用的对象进行清除和回收。

    Xebcnor
    Java， 垃圾回收， 算法

  • 谈谈Java 的垃圾回收

    垃圾回收（Garbage Collection，GC），顾名思义就是释放垃圾占用的空间，防止内存泄露。有效的使用可以使用的内存，对内存堆中已经死亡的或者长时间没有使用的对象进行清除和回收。

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    Java， 垃圾回收

  • 从架构角度解读区块链技术

    区块链不是一种技术实现，而是一个系统的架构设计，使用一系列的技术组合用于完成去中心化的数据存储。比特币在区块链之上融入了金融学，货币学，博弈学，甚至一定程度的哲学思想，用于电子货币的发行，运行和交易。在学习区块链之前有一些基础知识需要提前掌握好，后面将不再对具体技术展开描述，而是从这个技术解决了什么问题，为什么要用这个技术这个角度去描述。

    Xebcnor
    架构， 解读， 区块链， 技术

  • 深度学习在知识图谱构建中的应用

    DeepDive系统在数据处理阶段很大程度上依赖于NLP工具，如果NLP的过程中存在错误，这些错误将会在后续的标注和学习步骤中被不断传播放大，影响最终的关系抽取效果。为了避免这种传播和影响，近年来深度学习技术开始越来越多地在关系抽取任务中得到重视和应用。本章主要介绍一种远程监督标注与基于卷积神经网络的模型相结合的关系抽取方法以及该方法的一些改进技术。

    Xebcnor
    深度学习， 知识图谱
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