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2017-01-24 第2期 |
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区块链开发技术综述 |
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| 关注区块链技术长达几个月，可能也会跟我一样，对没完没了的原理介绍、前景描绘、行业探讨和链圈新闻产生了审美疲劳，但说到底它还是一个技术活。 点评：区块链这事有没有前（钱）途？有，那怎么干？！ |
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大数据行业图谱：为什么大数据应用公司这么贵？ |
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从全球市场来看，大数据应用占据整个产业的半壁江山。2016年全球大数据市场规模为452.6亿美金。目前国内企业在大数据的投入还主要是硬件层和技术层，应用层投入相对较少，但应用层的潜力无疑是巨大的，未来在单个垂直行业都会是千亿级市场。 点评：贵怎么了，咱们贵得有价值。Hi，未来的土豪君在和你们招手呦。 |
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时隔半年，Docker 再发重大版本 1.1 |
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| Docker 1.13 在 2017 年 1 月 18 日发布了。从 2016 年 7 月 29 日发布 1.12 以来，已经过去 5 个多月了，对于活跃的 Docker 社区来说，已经很久了，让我们看看都 1.13 都新增了什么内容吧。 点评：我等的花儿都谢啦⋯⋯ |
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甲骨文裁员，中国云计算竞争者之幸？ |
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相比于陆奇加盟百度、乐视168亿救火等重磅新闻，甲骨文裁员一事似乎有些微不足道。但联想到甲骨文的云计算转型，以及可能牵涉出的“川普号召”，让整个事件变得更加扑朔迷离。尤其对国内的云计算竞争者来说，甲骨文或是退出中国市场，或是借云计算断臂求生，其中的不确定性是否是一件幸事呢？ 点评：幸运与否暂不可知，不过云计算市场这么火，搞得我也好想分一杯羹...... |
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埃森哲：2025年区块链技术或可为8大投行省120亿美元 |
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| 管理咨询服务公司埃森哲（Accenture）日前发布报告称，到2025年，区块链（Blockchain）技术每年可帮助全球8大投资银行节省80亿美元至120亿美元的基础设施成本。 点评：区块链是“作秀”还是真有能耐，今年应该能见分晓。 |
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开源分布式搜索平台ELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)入门学习资源索引 |
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| Github, Soundcloud, FogCreek, Stackoverflow, Foursquare，等公司通过elasticsearch提供搜索或大规模日志分析可视化等服务。作者近4个月搜索数以百计的内容，甄选了以下有用的中英文slides以及blogs或相关的学习网站分享出来, 内容包括分布式索引与搜索服务Elasticsearch, logstash,数据可视化服务Kibana的学习资源，可以极大减少入门ELK的时间成本。 点评：一文在手，ELK我有！ |
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饿了么推荐系统：从0到1 |
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个性化推荐系统通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，发现用户的兴趣点，从而引导用户发现自己的信息需求。本文介绍饿了么如何从0到1构建一个可快速迭代的推荐系统，包括推荐模型与特征工程、日志处理与效果评估，以及更深层次的场景选择和意图识别。 点评：好的推荐系统能让用户产生浓浓的依赖感。所以，吃得好很重要...... |
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Openstack基础之python WSGI,paste,Routes,webob |
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| 在阅读OpenStack各个组件源码的过程中，发现所有的模块如nova,neutron等，都通过wsgi的方式对外提供restful API。而且在使用wsgi的过程中，还涉及paste,routes,webob这些Python第三方库的使用。因此如果想理解好OpenStack对外提供restful API的代码，必须要先学好python WSGI,以及理解paste,routes,webob这些库所发挥的作用。在网上也看了许多人写的这方面的相关文章，发现大部分是零星介绍其中某一方面概念的，很少有全面介绍清楚的，因此决定写一篇这种文档分享出来，方便大家阅读理解OpenStack的源码。 点评：看完这篇文章之后，小编默默的关掉了十几篇介绍此类内容的网页。 |
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“聊天的秘密”之HMM读心术 |
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| 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。本文用风趣的例子解释如何实现这种算法。 点评：从男女聊天能引申到隐马尔可夫模型，小编也是醉了。 |
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Data & Cloud周刊 |
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每周二发送的Data & Cloud周刊，汇集云计算及大数据领域的最新资讯、技术干货以及重点活动信息，精彩不容错过！ |
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