ITPub博客

截止今年 5 月，知乎已拥有 1.6 亿注册用户，近几年在问答，专栏文章之外，社区衍生出了一些新的产品线和产品形态。因此「悟空」对接的业务形态也得到了扩展，从最初重点控制的内容类 Spam ，扩展到行为类 Spam，交易风险等等。目前「悟空」已经覆盖了知乎 10 个业务线，近 100 个功能点。

相比于根基深厚的大型企业，创业公司往往更急于做市场和PR，这也不难理解，大型企业已经具备成熟的商业模式，具备较高的盈利能力，而创业公司刚刚起步，只能自己卖力吆喝客户。但是，也有一些创业公司喜欢在产品打磨相对成熟之后再对外发声，每次看到这类公司，笔者都会惊讶于其不短的创业时长和低调的过往。

转到2018年，Kotlin的热度似乎不及当初被谷歌官宣时那么高。除了单纯与Java的较量，我们也看到了国内很多互联网公司在Kotlin方面的实践（比如，美团《Kotlin代码检查在美团的探索与实践》），除了媒体一贯喜欢的炒作造势，调研数据似乎更足以说清楚目前Kotlin的地位以及与Java编程语言的关系。

前面的八篇学习笔记，基本上都是围绕着深度神经网络（DNN）和全连接网络（FCN）在学习。从本篇开始，笔者将跟着大家一起学习和研究深度学习的另一个主题——卷积神经网络（Convolutional Neural Network），也就是我们平常眼熟的 CNN。卷积神经网络作为当前计算机视觉领域的核心技术，发展到如今已是枝繁叶茂。笔者对于这一块的初步打算是从卷积网络的基本原理讲起，将卷积网络的前向传播和反向传播过程讲清楚，以及如何使用 numpy 和 tensorflow 实现卷积网络。然后会从深度卷积网络的发展历程出发，对主要的经典深度网络进行深度剖析，对计算机视觉的三大核心任务：图像分别、目标检测和图像分割等技术算法进行详细学习和讲解。

缓存存储，也是数据的冗余。数据库访问数据，磁盘IO，慢；缓存里访问数据，存操作，快；数据库里的热数据，可在缓存冗余一份；先访问缓存，如果命中，能大大的提升访问速度，降低数据库压力；这些，是缓存的核心读加速原理。但是，一旦没有命中缓存，或者一旦涉及写操作，流程会比没有缓存更加复杂，这些是今天要分享的话题。

CarbonData在数据查询的性能表现比Parquet好很多，在写一次读多次的场景下非常适合使用；社区比较活跃，响应也很及时。目前官网发布版本1.3.0与最新的spark稳定版Spark2.2.1集成，增加了支持标准的Hive分区，支持流数据准实时入库等新特性，相信会有越来越多的项目会使用到。?

此时可对DDM实例逻辑库进行平滑扩容，通过增加RDS实例来提高数据存储能力与并发支持能力。在不中断应用服务的情况下，通过新增RDS实例，扩展数据库存储空间。扩容除了解决数据存储容量瓶颈，还能通过增加并发计算能力间接提升数据库性能。通过DDM管理控制台操作即可完成扩容，应用无需改造，扩容进度支持可视化跟踪。

如果你问企业“ETL工具重要吗？”我想答案一定是肯定的；如果你问企业“一定要选用商用ETL工具吗？”，这个结果就不见得那么统一了。ETL供应商足以应对不断变化的数据环境而更好得生存吗？ETL起源于数据仓库，虽然开发人员的学习曲线很高，但它提供了许多好处，比如分布式处理、可维护性、基于UI而不是脚本等。

Kotlin有着诸多的特性，比如空指针安全、方法扩展、支持函数式编程、丰富的语法糖等。这些特性使得Kotlin的代码比Java简洁优雅许多，提高了代码的可读性和可维护性，节省了开发时间，提高了开发效率。这也是我们团队转向Kotlin的原因，但是在实际的使用过程中，我们发现看似写法简单的Kotlin代码，可能隐藏着不容忽视的额外开销。本文剖析了Kotlin的隐藏开销，并就如何避免开销进行了探索和实践。

美团金融的业务在过去的一段时间里发展非常快速。在业务增长的同时，我们也注意到，很多用户的支付环境，其实是在弱网环境中的。大家知道，前端能够服务用户的前提是 JavaScript 和 CSS 等静态资源能够正确加载。如果网络环境恶劣，那么我们的静态资源尺寸越大，用户下载失败的概率就越高。

?在各色数据库系统百花齐放的今天，能让大家铭记的，往往是一个数据库所能带给大家的差异化能力。正如梁宁老师的产品思维课程中所讲到的，这是一个数据库系统所能带给产品使用者的"确定性"。

目前小编的Python学习是按照两个路径在一路往下推，希望借此改变过去大半年的Python一直在入门的状态。一个路径就是从纯编程语言的角度来学习Python的，包括Python编程基础、编写函数、Python高级特性、函数式编程、面向对象编程、多进程和多线程、常用内建模块和第三方库等等，旨在学习和锻炼编程思维，提高小编自身的coding能力。另一个路径是按照数据科学的角度来学习Python，这条路径是想将R语言的数据处理和分析能力搬到Python上，主要是学习一些可用于数据分析的Python库，包括NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Seaborn和scikit-learn等等。

对于大多数朋友而言，爬虫绝对是学习python的最好的起手和入门方式。因为爬虫思维模式固定，编程模式也相对简单，一般在细节处理上积累一些经验都可以成功入门。本文想针对某一网页对python基础爬虫的两大解析库（BeautifulSoup和lxml）和几种信息提取实现方法进行分析，以开python爬虫之初见。

AI(人工智能)技术已经广泛应用于美团的众多业务，从美团App到大众点评App，从外卖到打车出行，从旅游到婚庆亲子，美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域，帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验，帮大家吃得更好，生活更好。

美团外卖2013年11月开始起步，随后高速发展，不断刷新多项行业记录。截止至2018年5月19日，日订单量峰值已超过2000万，是全球规模最大的外卖平台。业务的快速发展对技术支撑提出了更高的要求：为线上用户提供高稳定的服务体验，保障全链路业务和系统高可用运行的同时，要提升多入口业务的研发速度，推进App系统架构的合理演化，进一步提升跨部门跨地域团队之间的协作效率。

人工智能的大浪轰轰烈烈得拍过来，有的企业学会了乘风破浪，有的则被冲击得遍体鳞伤。谈到智能语音，不少人会略显兴奋，毕竟，这算得上是最早让用户感受到AI成果的一大应用了。当智能语音进入电销和客服领域，企业的态度是什么?用户的使用体验如何?智能语音是否又会带来一波失业浪潮?在智能语音的大框架下，云讯科技所做得事情又有什么不同呢?

近日，2018软博会首场全球软件产业发展高峰论坛在北展高峰论坛场馆举办。在新的时代背景下，我们应该如何理解软件的定义呢?华为、百度、用友、字节跳动等企业高层对新时代下的软件有着怎样的理解呢?未来，软件将为世界带来哪些改变呢?

聊天机器人发布平台是用户访问和使用聊天机器人的媒介，现在流行的一些聊天机器人发布平台有FB Messenger、Kik、Slack、Telegram以及WeChat。而聊天机器人开发平台是可以创建聊天机器人的工具，常见的聊天机器人开发平台有Chatfuel、 WotNot、 Botsify等。聊天机器人平台可以通过创建流、提供机器学习功能和API集成等方式，帮助你向机器人添加更多功能。下面将介绍顶尖的七大聊天机器人平台。

一个好的服务注册发现中间件，应该是能完整地满足服务开发和治理的基础功能，然后才是性能和高可用。如果没有想清楚前面的功能，再高的可用性和性能都是浮云。最后，安全也同样重要。下面将从 服务注册、服务发现、容灾和高可用三个大方面来回答这些问题的主流做法。

在2018云栖大会上海峰会中，来自阿里巴巴数据库的高级技术专家王林平为现场的听众带来了题为《互联网架构转型中的数据库实践》的精彩分享。在本次分享中，他重点介绍了互联网发展经历的痛点，数据传输DTS，阿里巴巴数据管理，混合云数据库管理，数据库备份，基于HDM、DBS、DTS的容灾解决方案等。