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从MongoDB IPO谈谈企业级数据库市场
作者:巨杉数据库联合创始人&CTO王涛10月20日,NoSQL数据库MongoDB在NASDAQ正式IPO,当日收于32.07美元。截至10月27日,MongoDB报收30.89美元,公司市值保持在15亿美元左右,可以说是分布式数据库的“第一股”。作为同样数据库行业的一员,也是分布式数据库产品厂商,巨杉一直关注MongoDB的发展。基于十多年的行业经验以及我们公司6年以来的一些实际经验,我也来谈谈我们对于MongoDBIPO的一些看法。数据库市场潜力仍然巨大MongoDB成功IPO,并且市值维持在较高水平。这一消息对业界各个数据库厂商都是一剂强心针。此前,数据库商业化市场一直被Oracle这样
人工智能大数据服务平台「龙猫数据」获 3370 万元A 轮融资
AI数据服务平台「龙猫数据」宣布完成3370万人民币A轮融资,本轮由金沙江创投领投,九合创投、不惑创投(原真顺基金)继续跟投。本轮融资主要用于:加大研发投入,适应更多数据类型的采集标注,健全数据生产机制;提高服务能力和服务范围,比如医疗数据标注、小众人群采集、国外语音图像采集等。龙猫数据上线于2016年初,其核心业务是为AI及大数据领域公司提供数据采集、标注等定制化数据解决方案,服务领域涵盖图像、语音、文本、视频四个方面。End.转载请注明来自36大数据(36dsj.com):36大数据»人工智能大数据服务平台「龙猫数据」获3370万元A轮融资 除非特别注明,本站所有文章均不代表本站观点。报道
将订阅数据进行商业分析,ChartMogul完成220万美元A轮融资
当你想创办一家SaaS创企,却感觉现在什么都已经开发好了的时候,你会做什么?答案是,打造一款服务SaaS创企的产品。ChartMogul就是这样做的。ChartMogul是一个订阅分析平台,刚刚完成220万美元融资,AlvenCapital领投,原投资人PointNineCapital和几位天使投资人参投。许多公司都提供订阅服务。其中一些是电商订阅,另外一些则通过订阅提供某种服务。订阅模式之所以受到欢迎是有原因的,因为它有预测性,也可以更好地培养忠实用户。不过,分析一大堆的订阅数据相当令人头疼。ChartMogul可以获取你的数据,创建一个操作系统,显示所有的重要指标。比方说你可以关注自己的月
23 个热门深度学习库的排名
作者:Michael基于Github和StackOverflow上的活跃度以及Google搜索结果,TheDataIncubator最近制作了一个23个热门深度学习库的排名。下表显示了标准化后的分数,其中值1表示高于平均值的一个标准偏差(平均值为0)。例如,Caffe在Github中的活动是一个高于平均水准的标准差,而deeplearning4j接近平均水平。见末尾的方法。结果和讨论该排名基于三个同等重要的部分:Github(star和fork),StackOverflow(标签和问题)和Google搜索结果(总和以及季度增长率)。这 3部分是通过可用的API获得的。想弄一个全面的深入学习工具
闲谈大数据和算法
GITHUB文章推荐:http://dantezhao.com/readme个人主页:http://dantezhao.com本篇总结一下自己对大数据算法认知的过程。正文包含两部分:自己对算法的认知过程和对大数据算法的理解。写这篇博客的原因有很多,总的来讲有下面几点:自己在算法的路上一直懵懵懂懂,现在刚刚有了一点点头绪,赶快做个记录。梳理清楚自己的思路,后续会有一个算法学习的一到两年的计划,这算是个引子。谈起算法大家都只会想到经典算法和机器算法,除此之外还有很多有意思的算法,特别是为了解决大数据量问题的算法,这些很容易被忽略掉,但是我认为这才算是大数据算法。0x01认知过程1.算法没什么用刚入
商机 | 大数据/政务云采购清单 招标7起,最高招标价为503.9万(11.4-11.7)
文|36大数据奥兰多一、政府、企事业单位大数据/政务云中标成交清单,一共7起,最高成交价为1760万二、政府、企事业单位大数据/政务云招标清单 一共7起,最高招标价为503.9万【招标】【7.65万】潜山县全域旅游大数据中心建设项目监理采购单位:潜山县旅游局联系人:汪先生联系方式:15922336628项目预算:7.65万招标文件截止时间:2017年11月13日17:30获取招标文件地址:安庆市公共资源交易服务网 【招标】【503.9万】复旦大学大数据工场异构计算集群采购采购单位:复旦大学联系人:项文联系方式:021-65642437-107项目预算:503.9万招标文件截止时间:2017年1
数据驱动的新时代,在线旅游企业都是怎么玩的?
作者:Smiletalker由大数据带来的旅游业变革正在给游客提供全新体验。比如:大数据可以为游客提供天气、位置以及人流信息,也可以帮助景区进行重新规划,让一成不变的景色加入更多人文色彩。可以说,借助大数据技术,人类已经进入智慧旅游时代。在本文中,纽约时报介绍了几家具有代表性的在线旅游企业的业务模式和商业模式,这些先行者正在改变旅行计划和预订的方式。与大型非个人化的网络代理机构不同,最好的旅行社对客户和旅行选择都有很大的了解。现在有几家新的旅游公司正在创建数据驱动的自动化代理商,这些代理商考虑用户的个人喜好,更好的制定旅行计划。无论使用人类知识还是人工智能(或两者兼有),这些下一代旅行社都会帮
微博技术大V老师木:软件平台是深度学习计算力突破的关键
陈思在知乎上,“老师木的机器学习水平怎么样”的问题,被浏览了3.7万次。虽然关注者众,却不少评论他线下实际“为人低调”。同时有人称他是“微博大V老师木“,没错,作为一个技术人,他的微博粉丝有5.8万。老师木说这个影响力“还太小”。有人关心他为什么做得好好的要从微软亚洲研究院离职,更有人关心老师木为啥要创业。老师木,真名袁进辉。读书时成绩一直优异,本科后保送清华大学直博生,师从人工智能领域张钹院士。期间多篇论文在国际顶级会议上发表,在竞争激烈的国际技术评测(TRECVID)中连续多年名列第一。博士后出站后,于2011年入职网易有道。2012年作为早期成员加入360搜索创业团队,一年之后,产品上线
Docker的10个用法
作者:ParthMudgalDocker是开发人员和系统管理员构建,发布和运行分布式应用程序的开放平台,可以在笔记本电脑、数据中心、虚拟机还有云服务器上运行。下面将介绍使用Docker工具来提高生产率的10种方法。本地依赖你需要在本地系统上快速试用magento吗?或者在项目中使用Mysql?或者大多数的开源项目,那么请使用Docker。你将在上述用例中节省30-60分钟不等的时间。构建环境没有合适的环境编译一些源代码?可以使用Docker导入源码并用docker来编译。典型的例子是DockerGolang编译器。微服务你在使用微服务吗?将每个服务打包成一个docker镜像并使用docker组
数据库高可用方案PK:选择Oracle还是MySQL?
作者:杨建荣关于Oracle和MySQL的高可用方案,其实一直想要总结了,今天分为几个系列简单说说。通过这样的对比,会对两种数据库架构设计上的细节差异有一个基本的认识。高可用方案概览Oracle有一套很成熟的高可用解决方案MAA。用我在OOW上的ppt来看,这个方案自9i开始,到今年已经有16个年头了。当然,MAA方案虽好,成本还是有的、复杂度还是有的,所以放眼国内的使用情况,RAC不一定是100%有,电信、证券、寿险、银行如果用,基本都是全套方案,有些相对保守,RAC也有使用active-passive模式的,互联网行业如果用,清一色都是单实例和DG结合。而MySQL因为开源的特点,官方和社
采用大数据促进法医分析现代化
相信有很多人看过刑事犯罪的电影或电视剧,他们为此对法医技术在刑事司法系统中的作用有了一些了解。进入这个领域的人正在发现一种正在改变执法未来的新技术:大数据。大数据被用于刑事司法系统中的许多类型的应用程序中,从分析罪犯到定位数据,并在审判中向陪审员提供基于证据的论点。BJS和科技记者预测,它将以多种方式改变执法的未来。如果人们对加入最热门的职业感兴趣,犯罪分析师是很好的选择。它在几乎所有行业都很有用,而且大数据分析的通用性和强大功能令人难以置信。如今,大多数大公司都在进行数据科学的投资,而且开放的数量正在迅速增长。事实上,许多重要的大数据岗位都缺少人才。然而,进入企业界并不是成为大数据热潮的唯一
大数据的未来:人们应该意识到的10个预测
作者:HERO到了2020年,世界上每个人每秒将创造7MB的数据。在过去的几年里,我们已经创造了比人类历史上更多的数据。大数据席卷全球,并且没有放缓的迹象。人们可能会想,“大数据产业从哪里开始?”以下有10个大数据预测可以回答这个有趣的问题。1.机器学习将成为大数据应用的下一件大事当今最热门的技术趋势之一就是机器学习,它也将在未来的大数据中发挥重要作用。根据调研机构Ovum的预测,机器学习将在大数据革命的最前沿。它将帮助企业准备数据并进行预测分析,从而使企业能够轻松克服未来的挑战。2.隐私将成为最大的挑战无论是物联网还是大数据,新兴技术面临的最大挑战是数据的安全性和隐私性。人们现在正在创建的数
文科生如何七周内入门数据分析?
作者:软件定义世界引言本文是TalkingData某项目组成员在项目过程中由于项目需求被逼学习数据分析的资料分享,作者是一个文科生,七周之内掌握基本的数据分析知识,希望能帮助想要入行的文科同学。目标人群:适合之前工作不需要自己上手做分析、或者对付大量数据的少数群体。学习预期:七周下来之后只能是会,但不是掌握,工作当中常用的问题可以熟练应用。学习时间:每周5-10个小时。材料来源:这个学习计划以一位小米的游戏分析师版本为基础,根据零售的特点和需求以及自己使用下来的经验做了调整。学习原则:分析只是方法,思维、逻辑、业务影响更为重要。我们是菜鸟,时间有限,不走fancy路线,工作用什么我们先学什么。
大数据早报:Lendingkart获2500万美元融资 卡巴斯基承认从用户电脑拷贝过和病毒无关文件(11.7)
数据早知道,上36dsj看早报!来源36大数据,作者:奥兰多『融资』专注为中小企业提供贷款服务,金融科技公司Lendingkart获2500万美元融资日前,总部位于印度的金融科技公司Lendingkart对外宣布,公司继今年6月获得770万美元债权融资之后,又于近日完成了新一轮的2500万美元融资,投资方为IFMRCapital,CapitalFirst,TataCapitalFinancialServices(TCFSl)以及ManappuramFinance。资料显示,Lendingkart成立于2014年,是一家在线金融机构,专门从事为中小企业进行贷款业务,主要以数据为导向,通过数据算法
ArangoDB 入门指南
概述这个新手指南会让你熟悉ArangoDB。我们将介绍,安装并运行一个本地ArangoDB服务器使用Web界面与之交互将示例数据存储在数据库中查询数据库以再次检索数据编辑和删除现有数据安装去 arangodb.com/download,选择您的操作系统并下载ArangoDB。如果有包管理器,你也可以参考说明如何通过包管理器进行安装。在Linux下如果您安装了二进制包,服务器会自动启动。在MacOSX下,如果你用包管理器 homebrew 安装ArangoDB,通过命令启动服务,/usr/local/sbin/arangod.在Windows下把ArangoDB安装为服务,它会自动启动。未安装为
基于Storm构建分布式实时处理应用初探
最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm。认真对比了一下hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算。对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理。两者的共同点都是分布式架构,而且都类似有主/从关系的概念。本文我不会具体阐述Storm集群和Zookeeper集群如何部署的问题,这里想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm完成实时分析处理数据。Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计算系统,它的前身是TwitterStorm。在Storm问世以前,处理海量的实时数据信息,大部分是类似于使用消
嫌弃Hadoop?可能是你的打开方式有问题
作者:AndrewBrust关于Hadoop所谓的消亡,以及它跌落神坛的报道数不胜数。有很多人放马后炮说,Hadoop从一开始就没有意义。还有人说“Hadoop对于小型,临时的工作来说很慢”、“Hadoop很难”、“Hadoop已经死了,Spark才是胜者”等等。那么事实真的如此吗?如今围绕着Hadoop缺陷的争论和当初对其的大肆追捧一样激烈。在这些喋喋不休的争论中,你可能已经得出结论,Hadoop已经死了。个人认为这个想法虽然可以理解,但却是错误的。TCP/IP你听过TCP/IP吗?如果没有,相信我这是很强大的技术。实际上,你很喜欢TCP/IP,你只是没有意识到。TCP/IP不仅能驱动互联网
高校借「刷脸」签到 掌握班级大数据
近日,有关大学校园再现“刷脸”签到的新闻,再次引起社会各界的关注。个别网民质疑,两年前就火过一阵的“刷脸”签到,如今再次出现,难道大学课堂已到了必上“枷锁”的地步?网民“颜其”认为,上课签到,目的无非就是保证出勤率,让学生都能来上课。但“刷脸”签到的技术应用,看起来带有强制性,治标不治本。有些课,学生是全勤的,甚至还有人旁听,这说明只要课堂内容深受学生喜欢,出勤率还是会高的。与其用高科技保证学生出勤,还不如想想怎么提高学生的学习兴趣。面对舆论场的争议,此次事件的主人公、中国传媒大学大数据挖掘与社会计算实验室主任沈浩在接受记者采访时表示,“刷脸”签到的意义,其目的不是死盯着学生签到,而是对于数据
大数据看「双宋」婚礼 热度不及公布婚讯
宋仲基与宋慧乔在韩国举行婚礼引发公众关注。据新浪微舆情大数据分析显示,在过去24小时内(10月31日09:30至11月1日09:30),“双宋”婚礼的网络传播热度指数达到了62.86,位列娱乐事件热度排行榜榜首。在该榜单排名前10的事件中,有5件事都和二人的婚礼有关。仅在婚礼当天的31日,24小时内与二人婚礼相关的信息量就高达47.5万条,微博为主要的信息来源。微博话题#宋仲基宋慧乔结婚#的阅读量达到了20.8亿次。在全网信息地域分布方面,广东、江苏、北京、浙江、山东位列前五位。从事件的关键词云中可以看到,“甜蜜”“幸福”“祝福”“爱情”等词成为事件核心词汇。此外,参加婚礼的嘉宾也成为公众关注
快消品图像识别丨无人店背后的商品识别技术
作者:ImageDT图匠数据人工智能一浪接一浪地席卷全球,AI的其中一个重要分支——计算机视觉,也如雨后春笋,不断涌现出新的想法和应用。人脸识别已经逐渐渗透我们的日常生活,机器能够认准人脸,想必大家都有所耳闻;而另一类计算机视觉的应用,是进行商品识别。当前新兴的一些无人零售店,背后就需要机器对商品进行自动识别,拍图购物、AR互动营销等场景,也运用了商品识别技术。人工智能商业公司ImageDT,则利用商品图像识别技术提供2B商业服务,包括基于互联网图片大数据的商业分析,以及基于门店货架识别的渠道数据洞察,帮助消费品企业提升业绩。今天,图酱就跟大家科普应用在无人店、新零售中的商品识别技术。数据逻辑
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