大数据(Big Data),是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。...(more)
来自主题:招聘
Lancer 互联网  擅长领域:大数据, MySQL, 中间件
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一、岗位IT规划岗(一)岗位职责:根据我行业务发展规划、监管部门和行内管理制度的要求,并结合技术发展趋势制定全行信息科技战略规划。负责构建与设计全行信息系统架构体系与执行管控机制,包括应用架构、数据架构、基础架构等。负责在信息系统建设过程中把控架构的合理性和可实...(more)
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来自主题:Hadoop
匿名用户
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来自主题:人工智能
总有刁民想害朕 ansteel  擅长领域:Kubernetes, Swarm, docker
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1项目概述本项目需解决的问题本项目通过利用P2P平台LendingClub的贷款数据,进行机器学习,构建贷款违约预测模型,对新增贷款申请人进行预测是否会违约,从而决定是否放款。建模思路以下是本次项目机器学习工作流程,实际操作中,其实每个步骤都是反复迭代的过程。2场景解析(算法选择...(more)
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来自主题:容器云平台
liufengyi 某互联网银行  擅长领域:容器云, Kubernetes, 容器
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这个问题和是否在容器没有任何的关系,不在容器里面也应该考虑这些问题吧
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来自主题:存储
黄呆毛 上海汽车  擅长领域:大数据, 存储, 开源软件
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在大数据领域,健康医疗行业是大家雄心勃勃想做出一番事业的热门目标行业。近期德勤进行的一项新调查显示,医疗界人士正在聚焦大数据分析,357名受访者中有84%认为大数据分析对他们的长期竞争成功来说“非常”或“非常重要”。负责运维国家健康医疗大数据中心的杰若创一直对大...(more)
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来自主题:hdfs
该来的总会来 华润  擅长领域:网络安全, 云计算, 大数据
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根据德勤的估算,非结构化数据在全球携带信息的内容中的占比高达80%-90%。从结构化数据中获取信息是企业数字化转型所必备的技能。而由于访问和处理非结构化数据既昂贵又困难,目前大多数企业对非结构化数据价值的开发还远远不够。IDC预测,到2020年,相比做不到分析结构化数据和...(more)
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来自主题:人工智能
James_Liu AXA  擅长领域:Linux, 知识图谱, 容器云
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【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分,其强大的语义处理和互联组织能力,为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述,涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱...(more)
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来自主题:分布式存储
aigoppb 某金融单位  擅长领域:私有云, OpenStack, 云计算
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来自主题:分布式数据库
顾黄亮 苏宁消费金融有限公司  擅长领域:Redis, 分布式数据库, 数据一致性
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来自主题:spark
时东南 外资银行  擅长领域:人工智能, 知识图谱, 深度学习
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1概述2015年以来,随着股市的持续火爆,中国证监会、证券业协会先后发布相关文件,要求对证券公司外部信息系统接入风险加强行业监管和自律。其中要求证券公司应当建立投资者证券、资金账户风险监测模型,动态监测账户交易行为特征、客户交易终端定位信息、账户资金进出等情况,及...(more)
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来自主题:应用场景
rein07 某证券  擅长领域:深度学习, 大数据, 人工智能
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数据采集是做大数据分析的第一环,也是非常重要的一环,为上层应用不断地提供数据养料。做大数据分析常用的数据来源包括以下几种:1) 日志文件2) 数据库3) 网页4) APP不同的数据源使用的采集技术和工具是不同的:1) 日志文件日志文件常用的采集工具有Flume、Logstash、FileBeat...(more)
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来自主题:Db2
Lancer 互联网  擅长领域:大数据, MySQL, 中间件
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1、技术顾问岗工作职责1.驱动制定全行应用系统架构规划、设计方案,并对开发实施方案进行评估审核,对重要平台选型、技术选型和方案策略进行评估和审定;2.制定科技开发技术规范、技术平台标准以及发展战略,并结合相关规范进行评审、评估,针对技术、质量风险组织排查和相关整改...(more)
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来自主题:Redis
windix 蚂蚁金服  擅长领域:大数据, spark, 大数据组件
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一、券商实施个性化推荐项目的必要性1.1个性化推荐技术发展背景目前,随着用户接收到的信息量爆炸般增长,传统的推荐以及服务方式的边际收益正在不断减少,用户个性化的需求变得越来越多。大数据实时个性化服务,主要基于大数据用户画像、产品画像建设成果,结合实时流计算框架,以...(more)
专栏: 最佳实践
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来自主题:招聘
Lancer 互联网  擅长领域:大数据, MySQL, 中间件
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科技类-AI-高级1.作为技术专家,进行统计分析、机器学习、人工智能建模,支持人事领域的智能化应用落地。2.完成自然语言理解的模型开发、智能对话(问答)系统搭建、知识图谱相关算法模型开发。3.根据产品用户需求设计出有效的算法,并进行深度优化,设计、指导和监督各种AI建模数据...(more)
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来自主题:数据治理
zuoshouaixchina citics
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1立治理为本源,引价值为核心1.1前言为引导银行业金融机构加强数据治理,充分发挥数据价值,全面向高质量发展转变,银监会起草了《银行业金融机构数据治理指引(征求意见稿)》(以下简称《指引》)。《指引》遵循监管引领和问题导向,包括七章五十五条,于2018年3月16日起向社会公开征求意...(more)
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来自主题:分布式存储
fanyqing 厦门银行  擅长领域:swift, ceph, 分布式存储
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摘要:随着数字化转型的深入,海量数据对存储提出了新的要求。传统存储虽然有技术成熟、性能良好、可用性高等优点,但面对海量数据,其缺点也越来越明显:如扩展性差、成本高等。为了克服上述缺点,满足海量数据的存储需求,市场上出现了分布式存储技术。分布式存储系统,通常包括主控服...(more)
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来自主题:Hadoop
时东南 外资银行  擅长领域:人工智能, 知识图谱, 深度学习
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来自主题:大数据
VOLVO 农信社  擅长领域:大数据, 知识图谱, 银行知识图谱
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摘要在银行日常经营中,无论是风险防控还是客户营销,都有较多的关联关系数据分析场景,如担保圈、洗钱模型、资金链追踪等。因传统关系型数据库的数据建模和数据储存结构原因,其在关联关系分析的应用方案弊端较多。本文介绍了某省农信社将图数据库和图算法等知识图谱理论的相关...(more)
专栏: 最佳实践
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来自主题:Zabbix
李承轩 某某公司  擅长领域:Zabbix, 监控, 存储监控
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开源的优点就是开放, 二次开发, 接口丰富, 监控方式全面; 缺点也很明显, 图形展示功能较为单一(可以暂时借助grafana); 目前无法做到秒级监控(据说3.4会改善); 补充一点, 监控系统其实要求操作人员的技术水平很丰富且全面, 需要熟悉被监控对象, 已经具备一定的开发能力....(more)
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来自主题:应用场景
lxue 某互联网公司  擅长领域:数据库, Redis, MongoDB
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摘要:人脸识别是近几年人工智能技术的热点之一,人脸识别的准确率在实验室已经远超人类眼睛的识别率了,当然实验室的数据与实际应用场景还是有一定距离的,人脸识别受到很多因素的影响。那么,人脸识别在金融领域到底是否能进入实用阶段,是否可以大规模的使用,有哪些风险和限制因素...(more)
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来自主题:大数据
yeliye 某农信  擅长领域:数据库, 高可用, 数据中心
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Integerprogramming,整数规划是指规划中的变量(全部或部分)限制为整数;如果所有决策变量均要求为整数,则是纯整数规划pureintegerprogramming;如果部分决策变量要求为整数,则是混合整数规划,mixedintegerprogramming.一、业务问题描述:这是一个仓库选址和配送的问题,具体要求如下:...(more)
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来自主题:人工智能
  • 时间:2017-09-29
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    来自主题:大数据
    匿名用户
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    来自主题:大数据
    时东南 外资银行  擅长领域:人工智能, 知识图谱, 深度学习
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    来自主题:数据库
    Lancer 互联网  擅长领域:大数据, MySQL, 中间件
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    总行行员一分布式数据库管理岗职责描述:核心业务开放平台分布式架构设计.负责分布式数据库核心模块设计、开发、测试及管理,如:分布式存储引擎、计算引擎,分布式事务引擎,以及列存储、索引等.负责分布式数据库系统相关的关键技术跟踪、规划、设计和新功能的原型开发.负责提升...(more)
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    来自主题:MySQL
  • 时间:2017-01-12
  • 地点: 线上活动
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    来自主题:云计算
    Lancer 互联网  擅长领域:大数据, MySQL, 中间件
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    一、信息科技部直属架构管理部1、架构管理部部门经理(1名)岗位职责:(1)负责全行信息科技总体应用架构管理,统筹全行技术架构、数据架构管理;(2)参与核心系统、信贷系统、互联网渠道类系统、大数据类系统及基础设施架构设计及管理,推动整体架构的持续优化;(3)主导部门重大项目的业务分...(more)
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    来自主题:分布式存储
    Garyy 某保险  擅长领域:容器, docker, Kubernetes
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    前言:物联网(IoT)的蓬勃发展推动了结构化/非结构化数据的空前增长,不仅给企业带来了发掘新客户、创造新收入来源的巨大机会。也给企业传统存储架构带来了很大的挑战,具体表现:1)弹性扩展能力差,扩容成本高2)运维管理复杂,对运维人员技术能力要求高3)多种异构存储之间易形成资源孤...(more)
    专栏: 活动总结
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    来自主题:Hadoop
    windix 蚂蚁金服  擅长领域:大数据, spark, 大数据组件
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    一、前言近年来互联网的新业形态快速涌现,互联网金融和金融大数据快速发展,对经济提质增效的促进作用不断凸显。阿里巴巴、腾讯、百度等数据研发应用企业开始引领数据产业的发展。同时政府和科研机构也高度关注大数据。2012年:广东省启动了《广东省实施大数据战略工作方案》...(more)
    专栏: 最佳实践
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    来自主题:大数据
  • 时间:2018-10-19
  • 地点: 线上活动
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    来自主题:Flink
    哈杜普 百度  擅长领域:大数据, 大数据处理, spark
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    前言说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:SimpliedDataProcessingonLargeClusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索...(more)
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    来自主题:Hadoop
    时东南 外资银行  擅长领域:人工智能, 知识图谱, 深度学习
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    来自主题:招聘
    Lancer 互联网  擅长领域:大数据, MySQL, 中间件
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    一、适用于所有岗位的应聘要求·诚实守信、公道正派、敬业爱岗、勇于创新;·具有较强的工作责任心、良好的团队合作精神和组织协调沟通能力;·具备良好的英语听说读写能力,能熟练运用电脑办公软件。·特别优秀者,可适当放宽年龄、工作年限等基本应聘条件。二、报名方式登录我...(more)
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    来自主题:Redis
  • 时间:2017-05-02
  • 地点: 线上活动
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    来自主题:证券
    lxue 某互联网公司  擅长领域:数据库, Redis, MongoDB
    38 会员关注
    摘要:本文根据光大证券在金融文档智慧服务平台中的建设经验,阐述对于深度学习技术的研究认知及处理富格式文档的探索实践经验。该平台利用海量的数据信息,建立平台“数据标注-模型训练-模型评估”周期迭代方式,在模型自主学习改善复核效果的基础上,将人工审核与机器审核相结合...(more)
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    来自主题:大数据
    王作敬 银河证券  擅长领域:容器云, 微服务, 容器
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    作者:王作敬/汪照辉在大数据技术、人工智能、云计算等新技术的驱动下,证券公司的业务模式正在发生巨大的变化。证券公司未来的竞争,本质上是对客户的竞争,因此开发新客户、盘活老客户,深入洞察和了解客户,将合适的产品推荐给合适的客户,提高客户服务质量,实现公司与客户的双赢,是...(more)
    专栏: 趋势观点
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    来自主题:数据治理
    zhh321 中国人寿数据中心  擅长领域:CMDB, 数据治理
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    问题的提出CMDB似乎是运维中永恒的老话题。多年来也形成了许多方法论,比如场景消费、应用驱动等等,道理似乎都很对,一旦落地却发现理想与现实间巨大的差距:技术之外,建设者们经常要凭一己之力对抗整个组织或流程,一不小心还成了背锅侠。比如很多公司上了配置审计制度却发现难以...(more)
    专栏: 最佳实践
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    来自主题:银行
    wmenghz IT  擅长领域:数据备份, 备份, 非结构化数据存储
    42 会员关注
    1.对象存储在银行业的应用机会随着银行业IT技术的快速发展和业务的不断升级变革,业务应用系统产生的非结构化数据(包括文件、图片、音视频文件等)的规模也越来越大,银行业非结构化数据呈指数式爆发式增长。目前使用非结构化数据的主要系统包括内容管理平台、后督影像系统、身...(more)
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    来自主题:应用场景
    Cyrus72 某银行  擅长领域:大数据, 机器学习
    11 会员关注
    一、机器学习平台与大数据平台的关系澄清机器学习平台和大数据平台没有硬性的关系,比如很多同业在没有大数据平台之前就借助SAS、SPSS等建模工作进行建模,且在相关领域也取得了不错的成绩,比如评分卡等。在我们看来大数据平台和SAS等传统的建模平台有以下差别:但是由于近期银...(more)
    专栏: 趋势观点
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    来自主题:深度学习
  • 时间:2017-08-02
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    来自主题:分布式数据库
  • 时间:2019-09-16
  • 地点: 线上活动
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    来自主题:Redis
    yinxin 某金融机构  擅长领域:虚拟化, 云计算, 数据库系统
    808 会员关注
    概述Redis是一个开源的,基于内存的结构化数据存储媒介,可以作为数据库、缓存服务或消息服务使用。Redis支持多种数据结构,包括字符串、哈希表、链表、集合、有序集合、位图、Hyperloglogs等。Redis具备LRU淘汰、事务实现、以及不同级别的硬盘持久化等能力,并且支持副本集和通...(more)
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    来自主题:Zabbix
    zhangfan13cmbc 中国民生银行
    5 会员关注
    一、概述监控项数据采集是一个监控工具最基本的功能,监控数据采集的准确、实时、有效是Zabbix其它监控功能正常运转的前提。因此,Zabbix运维人员有必要了解监控项数据采集流程,并有针对性的设计巡检和问题处理流程,确保监控数据质量。Zabbix的监控采集类型很丰富,我最常用的是...(more)
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    来自主题:大数据
  • 时间:2018-01-31
  • 地点: 线上活动
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    来自主题:日志分析
    rein07 某证券  擅长领域:深度学习, 大数据, 人工智能
    338 会员关注
    当前,很多券商开始尝试利用大数据技术来实现业务创新、提高企业竞争力,例应用场景如客户画像、精准营销、智能投顾、运营优化等等,加强与客户全生命周期的互动。提升业务系统运营效率是目前券商运用大数据技术的主要切入点,遇到主要问题是如何建立统一采集、存储、计算和可视...(more)
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