衡数据的场景也出现在互联网应用的方方面面，如搜索引擎的点击预测（点击的网页往往占据很小的比例），电子商务领域的商品推荐（推荐的商品被购买的比例很低），信用卡欺诈检测，网络攻击识别等等。 问题定义

描述了一个架构样式的网络系统，比如 web 应用程序。它首次出现在 2000 年 Roy Fielding 的博士论文中，他是 HTTP 规范的主要编写者之一。REST 指的是一组架构约束条件和原则。满足这些约束条件和原则的应用程序或设计就是

g access）文件系统中的数据。 2、 Hadoop发展历史 · 2004年，Google发表论文，向全世界介绍了MapReduce。 · 2005年初，为了支持Nutch搜索引擎项目，Nutch

浅析海量图片的分布式存储及负载均衡研究 时间： 2010-12-17 来源： 论文联盟 编者语: 　　 针对海量图片给网站带来的访问速度下降、性能压力增大和I/O瓶颈等问题,提出一种海量图片的分布式

户群体也能推动热门榜单与UGC的发展，进入良性循环。 大型推荐系统的技术方案 我们知道，电子商务的公司需要定制化界面。否则手机那么小的界面，根本没有办法呈现用户所需的信息，用户很容易流失。所以

丁多到让所有人都看不懂。一个系统不断补丁的结果就是灾难，国内某号称技术实力最强的公司，就是这么做电子商务平台，最后发现自己的系统，已经没人看得懂，没人能维护了，最后花大价钱从 Sun 挖来工程师把这个问题解决了。

g access）文件系统中的数据。 2、 Hadoop发展历史 · 2004年，Google发表论文，向全世界介绍了MapReduce。 · 2005年初，为了支持Nutch搜索引擎项目，Nutch

并且具有重复性，在应用的过程中能够给出算法的评价，能形成闭环，不断地改进优化。例如搜索排序算法、电子商务推荐算法，有自己数据的闭环；如科大讯飞的语音识别，也是由科大讯飞语音输入法收集识别错误的数据，形成一个闭环。

是基于协同过滤推荐的两个最基本的算法，User CF 是很早以前就提出来了，Item CF 是从 Amazon 的论文和专利发表之后（2001 年左右）开始流行，大家都觉得 Item CF 从性能和复杂度上比 User

不同，这群人能混入牛逼的大学，整天打网游还能写出像样的毕业论文， 拿到学位，进外企，考 CPA，做咨询、做证券分析，研究高分子材料，做电子商务，做云计算。。。一级一级的上升，直到有一天，发现身边的人里，已经没有一个不是

预言之后，不妨一起回顾下马云历年预言： 1999 年：阿里巴巴未来要成为服务中国中小企业的一家电子商务公司，我们要建成世界上最大的电子商务公司，要进入全球网站排名前十位，并且做一家生存 102 年的企业。 （创业出发点）

社交媒体、物联网和电子商务的兴起，正在促使企业审视数据战略，希望从大数据分析中挖掘更多的商业价值。 3月11日日本大地震发生后仅9分钟，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）就发布了详细的海啸预警。

中国最健康的支付平台”。 “一辈子属于电子商务，没想过要离开阿里巴巴。” “昨天有香港记者问马云就快要退休了，你要去哪儿？我都没想过，我觉得电子商务跟互联网现在放弃的话，那是对很多人不负责任，也是有罪的。我们

Ascent），SGA类似于SGD，仅目标函数存在min和max的区别。 3.2发展方向 Bengio在论文的Feature Work部分提出了神经网络语言模型的可能改进方向，在后续研究者（包括他本人）的工作中多有所体现。

辛顿目前一方面是谷歌的工程研究员，一方面担任多伦多大学计算机科学系教授。早在 1992 年，他就曾发表论文，讨论使用人工神经网络去模拟人类对信息的处理方式。辛顿最初从事心理学学习，随后获得了人工智能领域的

Networking），从而实现了快速创新能力。 谷歌今天公布了 四篇论文 ，详细叙述了该公司网络构架的各个方面。由于谷歌往往先于其他公司触及传统硬件和软件构架的极限，所以类似论文常常在谷歌之外的公司引发新一轮创新活动。

统，这是一个同时支持事务和多数据中心一致性的系统，该系统为这一领域打开了新的局面。Spanner的论文给大家带来了启发，但是一直都没有人对其进行实现。直到CockroachDB团队开启了他们的开源项目

GraphX原型论文 GraphX 是 Spark中用于图(e.g., Web-Graphs and Social Networks)和图并行计算(e.g., PageRank and Collaborative

机器学习只是众多帮助解决复杂问题的技能之一，因为它是一个在萌芽中的领域，机器学习通常出现在学术期刊论文，和研究生的课本中。这使得大众认为它是高大上，坚无不摧，无所不能。思维需要转变，从高端技术到实用具

提供个性化的服务。 最近使用神经网络来进行声纹识别的论文已经改进了传统的i-vector 方法（参考 Interspeech 教程的原始论文或者幻灯片）。i-vector 方法认为说话内容可以被分