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数据库，一个让人熟悉又陌生的名字。陌生在于大多数人的不明所以，但它在日常生活中却是司空见惯。 每当你在社交媒体上的点赞评论，当你在电商平台上下单心仪的货物，疑惑当你工作时收发的电子邮件、网上每一次资料搜索……这种种操作的背后，其实都有数据库在支撑。甚至可以说，数据库在我们的数字化生活中已经无处不在，

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随着数据爆炸式增长，如何高效处理和分析海量数据已经成为关键挑战，结合传统数仓与数据湖优势的湖仓一体（Lakehouse）架构崭露头角，成为大数据领域势不可挡的趋势。 StarRocks 通过极速的湖仓分析性能，结合物化视图、存算分离等业界领先的关键特性，帮助用户简化湖仓分析 Pipeline，构建极

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Fast-Causal-Inference是腾讯微信实验科学团队研发，采用SQL交互的，基于分布式向量化的统计分析、因果推断计算库。解决已有统计模型库(R/Python)在大数据下的性能瓶颈, 提供百亿级数据秒级执行的Causal inference能力。同时通过SQL语言降低统计模型使用门槛，易用

作为数据库领域的“风向标”，SIGMOD会议拥有40年发展历史，每年为数据库领域提供大量高质量的研究论文和研究成果。 可以说，SIGMOD代表行业最高水平，具有重要的学术价值和行业引导意义。那么，SIGMOD2023展示了数据库领域的哪些新进展、新方向？腾讯云数据库近期举办了《2023 SIGMOD

当前，云原生数据库Serverless化已成为云数据库的重要演进方向。9月7日，在2023腾讯全球数字生态大会云原生数据库技术演进与实践专场上，腾讯云分享了在该领域的多项前沿探索和核心技术解析，并重磅发布云原生数据库TDSQL- C Serverless 2.0版本，为广大企业运用云原生数据库提升业

导语｜本文将重点介绍 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述 ChatGPT 如何助力数据分析，帮助读者更好地理解并掌握这一领域的创新实践。 本文作者：krryguo，腾讯 IEG前端开发工程师 在如今 AI 爆炸的时代，涌现出各种 AIGC 能力，可能我们已是司空见惯了。 之前分

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作者：zhenfei 阅读帮助 第一部分为看清：大模型的训练及推理过程是如何的，以及内部逻辑 第二部分为理解：大模型的训练及推理和算力的关系 第三部分为推演：用简单的公式量化大模型算力的需求 第四部分为优化：我们如何提高算力利用率 一、看清 1.1 大模型训练 我们以投篮训练为例，来尝试理解大模型的

引言 数据技术是大数据时代的核心驱动力，也是推动各行各业数字化转型和智能化升级的关键因素。随着云计算、人工智能、区块链等新兴技术的不断发展和融合，数据技术也呈现出多模态、混合处理、自动化管理等新的趋势和特点。 8 月 19 日（周六），第八届 Techo TVP 开发者峰会暨 NPCon 新程序员大

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2022年，搜狐智能媒体完成了迁移腾讯云的弹性计算项目，其中大数据业务整体都迁移了腾讯云，上云之后的整体服务性能、成本控制、运维效率等方面都取得了不错的效果，达到了预期的降本增效目标。 本文主要介绍搜狐智能媒体的大数据业务，在迁移腾讯云大数据EMR的过程中，基础系统、历史数据、业务系统等迁移的相关工