技术专栏

TECHNICAL COLUMN

企业纷纷效仿阿里建中台,到底是盲目跟风还是不做会死?

在 ArchSummit 全球架构师峰会(深圳站), InfoQ 有幸采访到了阿里云中间件架构总监谢纯良,听他分享关于阿里巴巴中台建设的实践与思考。

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日均处理万亿数据!Flink在快手的应用实践与技术演进之路

本文将从 Flink 在快手的应用场景以及目前规模、Flink 在落地过程的技术演进过程、未来计划这三个方面详细介绍 Flink 在快手的应用与实践。

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中科院提出人群密度检测算法DSNet,准确率提升30%

在这篇论文中,中科院计算技术研究所提出了一种简单而有效的群体数量统计网络:DSNet。本文是 AI 前线第 84 篇论文导读。

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一个30年老程序员的修炼之道

本文作者 Julio Biason 从 1990 年开始从事软件开发工作,以下是他从过去 30 年软件开发生涯总结出来的一系列冷笑话式的经验之谈。

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“AI新贵”图神经网络算法及平台在阿里的大规模实践

AI 前线有幸采访到了阿里巴巴大规模图神经网络平台 AliGraph项目的作者之一、阿里达摩院智能计算实验室的杨红霞博士,看他们是怎么“实践”的?

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被“围攻”的Hadoop没有对手

Hadoop 的竞争对手到底是谁?...... 为了回答一系列Hadoop相关问题,我们和星环科技研发总监刘汪根进行了长达一小时的对话。

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“看一看”推荐模型揭秘!微信团队提出实时Look-alike算法,解决推荐系统多样性问题

本文在微信看一看的推荐场景下对传统 look-alike 进行了改造,使之更适合高时效性的资讯推荐系统。

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Cloudera独家回应:Hadoop到底怎么了?

Hadoop 太老了,很多人担心它会不会到了明天就已经过时了。

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超越TensorFlow!未来我们需要基于图的全新计算模式

为了更好地了解图神经网络在实际业务落地中可能遇到的挑战和解决方案,InfoQ 采访了极验 Geetest 的算法负责人刘忠雨,我们一起看未来是怎样?

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Hadoop不再权威,开源大数据的未来何去何从?

从 2016 年开始,国内外就开始出现唱衰 Hadoop 的声音,那么,以 Hadoop 为代表的开源大数据的未来应该何去何从?

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我不喜欢Go语言的十个理由

Lawrence 是一名具有Go 语言三年使用经验的开发者,但他却在一篇博客文章中列出了他不再喜欢 Go 语言的十大理由,Go语言还好吗?

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Hadoop 气数已尽!逃离复杂性,拥抱云计算

老牌 Hadoop 供应商押注在错误的目标用户上,瞄准了数据中心的专职架构师。然而,市场却转向了在云计算环境中寻求自由的个体开发人员。

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下一代AI系统基石:知识图谱将何去何从?

近期,北京智源人工智能研究院在清华大学开展了以「知识与认知图谱」为主题的讲座,让我们一起寻找知识图谱的未来!

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DataOps崛起:数据治理需要重建!

机器学习时代,以往的数据治理模式已经摇摇欲坠。我们应该重建数据治理,将其发展为一套工程规范来实现数量级的效率提升。

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阿里首次将Transformer用于淘宝电商推荐!效果超越深度兴趣网络DIN和谷歌WDL

使用强大的 Transformer 模型捕获用户行为序列的序列信号,阿里巴巴为电子商务场景的推荐系统,做出深刻研究。本文是 AI 前线第 79 篇论文导读。

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为什么说Swift会是深度学习的下一个大热门?

深度学习“三巨头”之一 Yann LeCun 曾言,深度学习可能需要一种新的编程语言。研究人员 Max Pechyonkin 日前撰文认为, Swift 会是下一个大热门。

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MIT逆天研究!只听6秒语音,就知道你长啥样

据最新报道,MIT 建立了一种名为 Speech2Face 的神经网络,利用短短 6 秒的语音片段,就可以推测出说话者的种族、性别、年龄甚至长相。

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选择Pulsar而不是Kafka的7大理由

构建消息基础设施的第一步是选择合适的消息中间件技术。在这方面,我们最后并没有选择 Kafka,而是选择了 Pulsar。

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快手万亿级别Kafka集群应用实践与技术演进之路

本文整理自快手高级架构师、大数据架构团队负责人赵健博在 QCon 北京2019 上的演讲,他介绍了 Kafka 系统在快手上的相关应用实践和技术演变。

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华为发布业界首款AI-Native数据库,挑动了谁的神经?

近期,华为北京的分布式数据库及存储新品发布会,重点发布了:业界首创的 AI Native 分布式数据库 GaussDB 和分布式存储产品 FusionStorage 8.0。

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Python3和Go成最大赢家?一张主流编程语言变迁图讲清程序员迁移模式

本文作者以自己作为程序员的角度出发,绘制了一个主流编程语言的变迁图,用以表示程序员在不同语言之间的切换路径。

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重磅!蚂蚁金服开源机器学习工具SQLFlow,技术架构独家解读

蚂蚁金服副 CTO 胡喜宣布开源机器学习工具 SQLFlow后,InfoQ 第一时间对蚂蚁金服 SQLFlow 项目负责人进行了采访,本文整理自采访问答。

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2019年,医疗AI的热潮将会退去

本文是医疗 AI 专题的政策和环境篇,将通过在医疗 AI 行业深耕数十年的翼展科技,对这一领域的政策和环境进行一次全面的了解。

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是时候放弃TensorFlow集群,拥抱Horovod了

本文作者在实践中发现,TensorFlow 集群存在诸多缺点,而 Horovod 则让深度学习变得更加美好。

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AutoML:机器学习的下一波浪潮

AutoML 使真正意义上的机器学习成为可能。本文介绍了一些流行的 AutoML 框架,这些框架的趋势是自动化部分或整个机器学习的管道。

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脑机接口重大突破!华裔科学家首次用AI直接从大脑合成语音

《自然》杂志上发表的一篇文章显示,来自加州大学旧金山分校的研究人员已经可以通过 AI,将实验对象的脑信号成功转换为语音并进行播放。

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微软重磅发布新语言Bosque,超越结构化编程

近期,微软正式发布了一种名为 Bosque 的全新编程语言。

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学不动也得学!谷歌、阿里等10大深度学习CTR模型最全演化图谱

本文是王喆在 AI 前线 开设的原创技术专栏“深度学习 CTR 预估模型实践”第四篇文章(以下“深度学习 CTR 预估模型实践”简称“深度 CTR 模型”)。

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Go会接替Java,成为下一个企业级编程语言吗?

本文概述了 Go 背后的一些设计原则和工程智慧,作者认为,Go 语言具备的所有这些优点,将会推动其成为接替 Java 的下一个企业级编程语言。

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IBM医疗AI死于难产:NLP搞不定医学问题!

蓝色巨头 IBM 在主要业务增长乏力,逐渐落后于谷歌、苹果等公司的困境下,想要抓住医疗 AI 这根救命稻草活命。

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完爆旧系统!Facebook开源图神经网络库PBG,无需GPU搞定数十亿节点图嵌入

最近,Facebook 开源了自己的图神经网络库 PyTorch-BigGraph(简称 PBG)。本文是 AI 前线第 75 篇论文导读。

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我是如何把5万行C++代码移植到Go的?

在作者就职公司里,一个团队成功地把一些基础设施代码从 Python 移植到了 Go,这也促使他们决定尝试用 Go 对复杂冗余的 C++ 服务端程序进行重构。

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调查9万名程序员后,我们发现了一堆不为人知的秘密

今年的Stack Overflow 的年度开发者调查有不少亮点,还有很多“万万没想到”。

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为什么说流处理即未来?

流处理解决所有问题?在这次演讲中,Stephan 简单说明了他对 Flink 功能的观点,然后深入介绍一个特定领域的应用和事件处理场景。

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阿里重磅发布大规模图神经网络平台AliGraph,技术架构和算法独家解读

本文是 AI 前线第 74 篇论文导读,我们将深入了解阿里图神经网络库 AliGraph 背后的系统架构细节和内部自研的 GNN 算法原理。

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替代机器学习平台,AI中台才是大势所趋

能否基于中台化思想对业务中 AI 研发工作进行专门支持,提供对智能需求的迅速实现和灵活试错功能,从而提升企业智能创新能力呢?

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再见,Yarn!滴滴机器学习平台架构演进

本文将对滴滴的机器学习平台进行全面解读,重点分享机器学习平台不同阶段所要解决的问题,以及解决问题的思路和技术方案。

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数据中台已成下一风口,它会颠覆数据工程师的工作吗?

InfoQ 在技术雷达峰会上采访了 ThoughtWorks 数据和智能总监史凯,谈谈他对于数据中台的看法。

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取代ZooKeeper!高并发下的分布式一致性开源组件StateSynchronizer

StateSynchronizer 特别适用于高并发 (>= 10000 clients) 的场景,并在此场景下可以作为替代 ZooKeeper 和 etcd 的解决方案。

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RNN已老,TCN崛起!李飞飞团队提出口语语音识别新方法

近日,李飞飞团队与斯坦福大学音乐与声学计算机研究中心联合提出了基于时间卷积网络 TCN 的句子编码新方法。本文将对这项研究进行概要介绍。

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碾压Python!为什么Julia速度这么快?

Julia 已然成为编程界新宠?它结合了 C 语言的速度、Ruby 的灵活、Python 的通用性,以及其他各种语言的优势于一身。所以它是因为什么那么快?

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再见,Python!你好,Go语言

GO语言诞生十年以来,已经涌出了很多基于 Go 的应用。就在不多久之前,知乎也舍弃了 Python,转 用 Go 重构推荐系统。

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Yarn已过时!Kubeflow实现机器学习调度平台才是未来

当已有的基于 Yarn 的调度平台已经无法满足大规模机器学习的计算需求,我们建设了基于 Kubeflow 和 Kubernetes 的分布式机器学习平台。

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自然语言处理的ImageNet时刻已经到来!

自然语言处理领域中挑战无处不在,正如 ImageNet 预训练模型正在计算机视觉中所造成影响一样。

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深度好文:2018年NLP应用和商业化调查报告

回首 2018 年,自然语言处理领域不乏进展和惊喜,然而,与年初一些专家做出的预测基本无异,这个领域进展缓慢的状况很大程度上并没有得到改善。

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