转转每一台‘官方验’的设备，都会经过质检站点对其进行全方面的检测。在检测流水线中，质检工程师对每台设备进行检测作业；这过程中除了产生对应的检测结果外，检测过程的动作、硬件参数、耗时等数据目前没有系统性的利用起来。

随着数据存储规模的增长和查询环境的复杂化，数仓面临着查询性能与稳定性的挑战。为了实现查询加速，哔哩哔哩在 Iceberg 基础上进行了功能拓展，包括多维排序、多种索引和预计算等。然而，现有优化手段对用户的技术门槛较高，需要手动配置或组织培训提供指导，限制了优化技术的推广使用。

合规域在电商平台中扮演着重要的角色，它相当于电商体系中的“免疫系统”，通过识别恶意的商品、商家以及UGC内容，确保电商生态的健康、有序和可持续发展。

服务端质量保障是确保服务器端应用程序在开发、部署和运行过程中达到预期性能和可靠性的关键步骤。一个全面的服务端测试策略不仅能提高系统的稳定性和安全性，还能提升用户体验和满意度。

视频场景分类算法是计算机视觉领域研究的热门内容，并作为复杂任务系统的前置算法，能够应用于我们多媒体实验室多项业务，如内容自适应转码、画质智能修复和视频质量评估（VQA）中。

在2024中国国际大数据产业博览会上，第三届828 B2B企业节正式开幕。华为常务董事、华为云CEO张平安发表致辞表示，数字世界的话语权最终是由生态的繁荣决定的，华为云携手上万家伙伴，整合“技术+生态”能力，共

8月27日，在2024中国国际大数据产业博览会上，第三届828 B2B企业节正式开幕，旨在融通数智供需，加速企业智改数转，助推中国数智产业实力再升级。

2024年8月26日，IBM中国系统中心（CSL）的彻底裁撤消息如同一枚重磅炸弹，在中国科技界和跨国企业管理层中引发了强烈反响。这一事件不仅标志着IBM在中国市场的一次重大战略调整，也深刻反映了全球科技巨头在面对市场变化时的应对策略与无奈选择。

数据中心即服务先驱ECL宣布，在其位于加州山景城的MV1设施中，交付了世界上第一个使用氢气作为主要电源的数据中心。该公司还宣布，由Hyperwise Ventures领投的额外1000万美元资金将用于加速研发，扩大公司的全球足迹。

在携程旅游度假的线路类商品系统中，由于商品结构复杂，涉及底层数据表上千张，在日常供应商以及业务维护过程中，每日产生6亿+的数据变动记录。这些数据的变动留痕，不但可供录入方查看，也对日常产研的排障起着至关重要的作用，同时也可以提供给BI做数据进一步分析。本文将介绍线路商品日志系统的演进过程以及在其中遇到的问题。

先进智能数据库的发展趋势如何，又有哪些关键技术及产业应用？2024年8月22-24日，备受瞩目的第15届中国数据库技术大会（DTCC2024）在北京隆重召开。本届大会特别邀请了清华大学信息国家研究中心研究员、清华科蓝先进智能数据库研究院院长邢春晓，为我们带来了主题为《先进智能数据库发展趋势，关键技术及产业应用》的分享。

金融数据库在自主可控的道路上会遇到哪些困难？金融用户在选择数据库产品时要考虑哪些关键因素？我们如何帮助金融数据库进行信创国产化改造升级？中国品牌数据库SUNDB给出了答案。

货拉拉作为货运交易平台，需要对司机行为进行规范，提升服务质量。所以我们会对取消单进行事后判责找出取消的责任方，从而给出对应的补偿或者教育措施。

在当今互联网时代，高效的用户服务是提升用户体验的关键。转转自研的客服IM系统作为用户与客服沟通的桥梁，承担着传递信息、解决问题的关键角色。然而，消息数据的流转并非一帆风顺，本文将深入探讨IM系统在消息传递过程中遇到的问题和挑战，以及相应的技术解决方案。

随着大数据技术的不断发展，数据治理和自治能力的提升变得尤为重要。本次分享题目为“天穹数仓自治能力新实践”。

近日，联想凌拓在北京举办了“智见未来 破局而上”CEO媒体见面会。会上，联想凌拓首席执行官杨旭与联想凌拓产品管理与营销高级总监林佑声深入分享了公司在数据管理与技术创新方面的战略布局与前瞻性见解，全面展示了联想凌拓如何助力企业在这一全新发展阶段中取得成功与突破。

在降本增效的大背景下，为满足业务对更高性能的需求，流式计算团队对 FlinkSQL 进行了深度优化。本文将聚焦这一实践，详解主要优化思路。

本文从如何节省多业务场景部署大模型的成本入手，逐步介绍了Lora的概念、如何对大模型进行Lora微调，以及微调后如何合并Lora参数以部署大模型。接着，我们提出了一个问题：在多个业务场景的部署中，如何降低大模型的部署成本。

8月19日下午，网易云音乐发布微博称，因基础设施故障，导致网易云音乐各端无法正常使用，正在加紧修复。

首先，我们来探讨排序公式在推荐系统中的重要地位。对于眼界广阔的算法工程师来说，他们在各种大公司中的工作可能看起来像是在进行数据分析，或者进行开发，或者策略制定，但实际上他们所做的一切都是为了一件事——服务于最终的排序。这是因为，推荐系统的最终输出就是排序结果。