浅谈人工智能芯片（一）-- 深度神经网络和NVidia GPU的崛起
随着人工智能浪潮的兴起，人工智能基础芯片作为主要的计算力推动引擎也越来越受到追捧和热议，这个系列连载会介绍人工智能芯片兴起的背景和现有主要玩家以及研究现状，主要包括NVidia GPU、Google的TPU、Intel的Nervana、IBM的TreueNorth、微软的DPU和BrainWave、百度的XPU、Xilinx的xDNN、寒武纪芯片、地平线以及深鉴科技的AI芯片等。
阿里封神-大数据处理技术漫谈
以前一篇博客，从宏观描述了云梯1当时整体生态，年底了，笔者再梳理下软件栈，主要以开源软件为主，闭源不谈。大数据发展至今，开源软件层出不穷，也去解决了不同的问题，笔者试图去弄清楚这些，分门别类，后面也可以参照下。由于笔者知识面有限，难免会出现一些偏颇，不全，不正确，还请指正。后面也会有很多新的软件出现
Flink 原理与实现：如何处理反压问题
流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。
目前主流的流处理系统 Storm/JStorm/Spark Streami
阿里中间件蒋江伟（小邪）谈RocketMQ开源：感恩社区
昨天，我们将分布式消息中间件RocketMQ捐赠给了开源软件基金会Apache。孵化成功后，RocketMQ或将成为国内首个互联网中间件在Apache上的顶级项目。今天，我们特别邀请到阿里巴巴中间件（Aliware）技术研究员蒋江伟（花名：小邪）跟大家分享一下RocketMQ开源的前世今生。
为什么说流处理即未来？
本文整理自 Flink 创始公司 Ververica 联合创始人兼 CTO - Stephan 在 Flink Forward China 2018 上的演讲《Stream Processing takes on Everything》。
Pick！闲鱼亿级商品库中的秒级实时选品
作者：闲鱼技术-剑辛
一、业务背景
在电商运营工作中，营销活动是非常重要的部分，对用户增长和GMV都有很大帮助。对电商运营来说，如何从庞大的商品库中筛选出卖家优质商品并推送给有需要的买家购买是每时每刻都要思索的问题，而且这个过程需要尽可能快和实时。
WebIDE 使用指南
背景
为了解决函数计算本地环境差异和配置繁琐的问题，在此背景下，就有了我们的 WebIDE 产品，WebIDE 能让函数的开发、测试和部署更加流畅，进一步降低了函数计算的学习成本和进一步缩短了函数的开发周期。
Apache Flink 的迁移之路，2 年处理效果提升 5 倍
在 2017 年上半年以前，TalkingData 的 App Analytics 和 Game Analytics 两个产品，流式框架使用的是自研的 td-etl-framework。该框架降低了开发流式任务的复杂度，对于不同的任务只需要实现一个 changer 链即可，并且支持水平扩展，性能尚可，曾经可以满足业务需求。
