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1. 背景 先来看两个例子，下面两幅图展示了百度在趋势预测方面的应用案例，一个是世界杯期间的比赛输赢预测，另一个是北京各旅游景区的游客人数预测。 这两幅图代表了大数据环境下趋势预测的典型场景，即事件预测和时序预测，本文重点关注第二幅图中的场景，即与时间维度相关的时间序列预测。 2. 时间序列预测 时

前言 在TDBank的接入数据中，有86%的数据流向TDW集群，因此为了减少流量在IDC间穿越，TDBank的集群选择跟TDW部署在同一个IDC。但是，随着业务数据的大规模发展与接入，TDW所在IDC的机器资源已无法满足需求，因此需要迁移到其他IDC。除了因资源不足的迁移外，我们还对重点业务进行隔离

“如何在激烈的移动社交市场竞争中脱颖而出？”这是当前移动社交应用领域众多开发者们所面临的现实问题。在产品功能特性同质化越来越严重的形势下，动用最小的研发资源实现“附近的人”，进而将更多的团队资源投入到产品创新，是大家的深层诉求。 据了解腾讯云分析（mta.qq.com）近日推出的“社交LBS”SDK

2015年第一季度移动行业数据报告解析了移动设备，系统分布和网络状况等国内移动互联网现状。 123 文章来源于腾讯云开发者社区，点击查看原文

​ 文字，一种信息记录的图像符号，千年来承载了太多的人类文明印记。OCR，一种自动解读这种图像符号的技术，一直以来都备受关注。尤其在信息时代的今天，数字图像纷繁复杂，如何便捷高效的获取其中的文字信息，更有着重要的时代意义。作为模式识别领域最为经典的研究热点之一，OCR经历了长时间的发展变化，各种新技

​ 机器学习是一个大武林，这里面江湖人士颇多，“发明”出来的算法兵器也是五花八门，浩瀚如海，足够你数上三天两夜了。然而，这些兵器行走江湖能用的不多，真正无敌的更是屈指可数，或许只有屠龙刀倚天剑了。正如江湖传言：武林至尊，宝刀屠龙，号令天下，莫敢不从，倚天不出，谁与争锋? 机器学习中还真有这么一把屠龙

1以PigOnStorm直面实时应用开发面的挑战 在TRC（Tencent Realtime Computing）系统中TDProcess负责为各个应用提供实时计算的能力和服务，Storm是TDProcess的核心部件，虽然Storm已经成为开源流式计算领域的实际标准，但其生态系统远没有Hadoop

要问2015年什么最火，耐人寻味的股票走势？黄晓明baby领证？Apple Watch 销量会有多好？我无法准确回答你，每个人心中都有自己的答案。不过要问技术领域2015什么最火，那“Docker”一定是当仁不让，这一年Docker又是融资，又是收购，又是办大会。它被爱好者冠以云计算新星、下一代虚拟

00后赶上了互联网爆发的时代，成为网络原住民。已形成了一批不可忽视的用户群体。 文章来源于腾讯云开发者社区，点击查看原文

前言随着腾讯产品与技术的发展，几乎任何一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别，每日系统调用次数从亿到百亿，对海量数据的高效插入和快速读取变得越来越重要。而传统关系型数据库模式固定、强调参照完整性、数据的逻辑与物理形式相对独立等，比较适用于中小规模的数据，但对于数据的规模和并发读写方面进行大规模扩

(本文转自腾讯ISUX用户研究中心） . 文章来源于腾讯云开发者社区，点击查看原文

背景 随着游戏市场竞争的日趋激烈，越来越多的游戏运营服务选择借助大数据挖掘出更多更细的用户群来进行精细化，个性化运营，从而更好的抓住用户，获得更大的收益。在游戏运营中，无论是流失挽留，还是拉新，以及付费用户预测都是游戏运营的重要内容。 本文将着重介绍手游用户的流失预测。对于游戏运营者，如果能够尽早的

前言 随着大数据产品的日渐丰富以及数据应用场景需求的增加，TDBank作为腾讯大数据平台的数据接入环节的位置也越发显得重要（见下图）。截止目前为止TDBank日均接入数据已经超过2W亿条每天（约600TB/天），并且数据量还在持续不断上升。Tube 作为整个数据接入体系的存储层发挥着重要作用。Tub

​ 大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具。锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能