流量聚拢、营销下沉,移动广告行业2020盘点与2021预测

2021-04-06
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2.5k
TalkingData重磅发布《流量聚拢 营销下沉——疫情下的2020移动广告行业报告》,基于TalkingData数据中心数据,对2020移动广告行业数据进行盘点,并基于行业调研数据,对2021移动广告行业趋势进行预测,为广告主和广告营销从业者提供洞察与参考。
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ClickHouse核心引擎MergeTree解读

2021-04-01
阅读 6 分钟
2k
ClickHouse 是俄罗斯最大的搜索引擎Yandex在2016年开源的数据库管理系统(DBMS),主要用于联机分析处理(OLAP)。其采用了面向列的存储方式,性能远超传统面向行的DBMS,近几年受到广泛关注。
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机器学习实战 | 性别预测模型的构建与优化

2020-05-26
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基于用户画像进行广告投放,是优化投放效果、实现精准营销的基础;而人口属性中的性别、年龄等标签,又是用户画像中的基础信息。那该如何尽量准确的为数据打上这些标签?

iOS SpringBoard tweak插件,双击图标快速启动debugserver

2020-04-10
阅读 4 分钟
13.1k
debugserver+lldb很好用,但启动起来太麻烦?我们开发了一款iOS SpringBoard tweak小插件,简化debugserver启动过程。老铁,请双击!

程序员,你喜欢远程办公吗?

2020-03-05
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3k
新型冠状病毒爆发后,为响应复工所需,远程办公成了很多企业的第一选择,对员工的身心健康形成了有力的保障。不仅仅是应对疫情,从长远来看,远程办公也有着一定的益处,今天,我们就以开发者为例,看看远程办公的三大优势。

基于区块链究竟可以做什么?

2019-11-07
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这几天,随着中央政治局内部学习的讲话内容公布,区块链再一次成为了公众的焦点,不仅迅速登上了各大媒体的头版头条,带动一直低迷的比特币大涨了40%,同时也连带拉动A股区块链相关概念股的行情。一夜间,区块链仿佛又站在了最强风口上。

数据偏移、分区陷阱……我们这样避开DynamoDB的5个坑

2019-10-15
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4.8k
DynamoDB 是 Amazon 基于《 Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store 》实现的 NoSQL 数据库服务。它可以满足数据库无缝的扩展,可以保证数据的持久性以及高可用性。开发人员不必费心关注 DynamoDB 的维护、扩展、性能等一系列问题,它由 Amazon 完全托管,开发人员可以将更多的精力放到架构和业务层面上。

ZooKeeper集群与Leader选举

2019-09-20
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2.4k
ZooKeeper是一个开源分布式协调服务、分布式数据一致性解决方案。可基于ZooKeeper实现命名服务、集群管理、Master选举、分布式锁等功能。

Flink Kafka Connector与Exactly Once剖析

2019-09-18
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Flink Kafa Connector是Flink内置的Kafka连接器,它包含了从Kafka Topic读入数据的Flink Kafka Consumer以及向Kafka Topic写出数据的Flink Kafka Producer,除此之外Flink Kafa Connector基于Flink Checkpoint机制提供了完善的容错能力。本文从Flink Kafka Connector的基本使用到Kafka在Flink中端到端的容错原理展开讨论。

两年Flink迁移之路:从standalone到on yarn,处理能力提升五倍

2019-08-28
阅读 11 分钟
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在2017年上半年以前,TalkingData的App Analytics和Game Analytics两个产品,流式框架使用的是自研的td-etl-framework。该框架降低了开发流式任务的复杂度,对于不同的任务只需要实现一个changer链即可,并且支持水平扩展,性能尚可,曾经可以满足业务需求。

Flink Window基本概念与实现原理

2019-08-19
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6.3k
Window意为窗口。在流处理系统中数据源源不断流入到系统,我们可以逐条处理流入的数据,也可以按一定规则一次处理流中的多条数据。当处理数据时程序需要知道什么时候开始处理、处理哪些数据。窗口提供了这样一种依据,决定了数据何时开始处理。

论机器学习模型的可解释性

2019-08-15
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3.8k
在2019年2月,波兰政府增加了一项银行法修正案,该修正案赋予了客户在遇到负面信用决策时可获得解释的权利。这是GDPR在欧盟实施的直接影响之一。这意味着如果决策过程是自动的,银行需要能够解释为什么不批准贷款。

技术债务,到底应该怎么还?

2019-08-13
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2.4k
几乎所有的技术团队,都会经历或多或少的技术债务。技术债务虽然是实现快速收益的一种捷径,但是为了修复那些为了快速收益而不得不为之的技术问题,企业往往需要花费大量的金钱、人力等。那么如何有效地避免技术债务,使得开发人员能把更多的精力投入在有效的工作,从而产生额外价值、提高企业的产品竞争力呢?