随着社交网络的发展和积累，内容的产生、传播、消费等已经根深蒂固地融入在人们的生活里。随之内容分析的工作也就走进了人们的视野。...热点发现通过对海量数据（本文集中在文本数据方面）进行分析，挖掘相关人群重点关注的内容。 在我们的业务场景中，快速高效地从海量社交短文本中发现出实时的话题，可以帮助产品、运营、公关等同学更好地吸引用户。...然而，直接从海量文本中生成语法正确、意思明确的话题，是一件不容易的事情。本文主要介绍在话题生成上运用的一个较为简单高效的方法。 所谓话题 目前很多内容平台的话题收集有相关的产品策略或者运营同事支持。...在一些文本场景中，没有这些条件支持，而需要我们直接从海量的用户社交文本中提取热点话题，或者说热点事件。本文的目的即是自动从海量社交短文本中，自动发现热点事件或热点话题。...大盘影响：白天和凌晨、双休日和工作日、节假日和平常日子，社交消息的整体数量都会有一个较大的波动。 词间影响：也许语料中某个段子突然非常火，会导致一些平时关系不大的词语，一下子全部成为热词。
2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪？为何谷歌能做到的, 我们却做不到？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。 而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。 为什么谷歌能做得到？
小X是国内最早进入网络社交领域的用户。...所以说我对社交软件研究得比较多，也好奇减少微信使用对生活的影响有什么影响，为什么大家都离不开微信呢？当然，参与活动的初衷还是想减少无效社交，更专注在生活和学习上。”...——喜欢社交就去社交，不必刻意减少 小X的在英国的好朋友就为了和她保持联络被迫新下载了QQ。...但是冷静下来，小X收获的最大感悟就是：不喜欢社交也不用强迫他社交，喜欢社交就去社交，也不用刻意去减少。...小X解释道：“有的人会觉得自己特别不擅长社交，或者是很烦这么多社交，其实社交这个事情的多和少与你的个人发展可能没关系，因为我有朋友就是那种一天可能就看一次手机的人，你永远找不到这个人，但也没有人缘不好或者引起其他问题
Json海量数据解析 前言 在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。
AI入侵社交 如今，随着AI技术的发展，社交网络把每个人连接成一个整体的同时，也在越来越智能化，AI已经渗透到社交的各个方面，我们在网络上的每一次社交行为背后可能都有着AI的影子。...这就造成社交行业几乎被腾讯、陌陌等社交软件巨头分割的垄断局面，目前“AI+社交”的市场门槛太高，尚且只有社交软件的巨头们玩得起。 2.缺乏合理变现模式。...但是，AI技术应用于社交软件却不是如此。 社交软件不同于其他实物产品，社交软件无法通过销售产品本身来达到变现的目的。...在笔者看来，“AI+社交”的核心依然是社交，导致ZAO热度迅速下降的原因除了法律因素外，最主要原因还是以AI为主导的社交软件玩法单一，并且缺少生态支撑的社交软件，更像一个简单的工具，让人很难产生持续的社交欲望...通过上述的优劣势分析，“AI+社交”的模式已经渗透到社交的方方面面，智能化社交让我们降低交际成本的同时，也使社交更加便捷化。然而只有处理随之产生的问题，才能使智能社交朝着更加多元化的方向去发展。
在网络爬虫和Web开发中，处理HTTP头部信息是非常重要的一环。HTTP头部包含了请求和响应的重要信息，如内容类型、编码方式、服务器控制等，用于数据的传输和解析...
SpringBoot错误信息处理机制及原理 ★在一个web项目中，总需要对一些错误进行界面或者json数据返回，以实现更好的用户体验，SpringBoot中提供了对于错误处理的自动配置 ” ErrorMvcAutoConfiguration
我们Mixlab不就是一个巨大的“社交”可能性的研究宝库吗，不过确实需要人来理一理社区目前的“社交”模式与发展机会。...@PM 熊叔 @shadow 人为什么而社交？ 社交-获得认可-产生共鸣 社群如何发挥自身的影响力？...互联网平台类的社交组织，搭建社交平台并取得收获体现在沟通信息-提供信息工具-传播信息-吸纳同伴的循环过程中。社群可以设置竞争-分级（等级）制度来促进成员的持续投入与成长。...有目标&无意识社交 传统的社交是功利有意识目的，如具体的场景与具体的社交目标——篝火旁讲故事。...而现代的社交可能出现更多无意识社交的形式，如语音房间、各类短视频、讲座直播等等，参与者或许只是没有缘由感兴趣点击进入，获取的信息也是无意识的但可能是有触动性的。
一、AI Agent：智能信息处理的领航员 在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，信息呈爆炸式增长，如何从海量资讯中迅速捕捉关键内容，并转化为简洁明了的报告，成为个人、企业乃至科研领域亟待解决的难题。...这些要素协同发力，让 AI Agent 在信息处理时展现出无与伦比的优势。与传统信息处理方式相比，它摆脱了人工手动搜索、筛选的低效与局限，速度呈指数级提升。...面对海量且结构混乱的数据，能迅速梳理脉络、提取精华，精准度更高；还能根据任务动态调整策略，灵活性远超固定程序，已然成为复杂信息处理任务的不二之选。...若探究新能源汽车技术突破，学术数据库与专业科技媒体双管齐下；若关注消费趋势，社交媒体与市场调研报告相得益彰。...Aladdin 融合前沿 AI 与海量大数据技术，每日从新闻媒体、社交媒体、企业财报等多元渠道，收集数以万计的信息碎片。
社交赛道硝烟滚滚，不断有新的社交产品进入市场，试图讲出新故事。...虚拟社交时代：社交元宇宙成劲敌 社交赛道总有新玩法，随着扎克伯格将Facebook集团名字换成“Meta”，再次将社交元宇宙推上新高度。而国内也早已涉及社交元宇宙。...比如主打灵魂社交的Soul、百度推出的希壤等社交元宇宙玩法正在重塑社交赛道的话语权，这无疑会冲击老牌社交平台。 其实，社交元宇宙最大的优势就是虚拟化。...每个用户在社交中都有一个虚拟身份，不用顾虑现实社交中存在的种种问题，将现实生活与社交元宇宙分割开来。...纵观社交赛道的形态变化，经历了从基础社交到内容社交再到精神社交的演变。这表明，用户需求并不局限于已有的社会性社交，而是转向具有新意的“下一代社交”。
一、AI Agent：智能信息处理的核心引擎 在当今数字化时代，信息如汹涌浪潮般扑面而来，我们置身于信息爆炸的中心。...据统计，全球每天产生的数据量高达数十亿 GB，社交媒体、新闻资讯、学术文献等各类信息源持续输出海量内容。面对如此庞杂的信息洪流，如何高效收集、精准提炼并生成有价值的报告，成为亟待解决的难题。...（二）多 Agent 协作：携手共进 面对错综复杂、规模宏大的信息处理工程，单枪匹马的 AI Agent 有时难免力不从心，多 Agent 协作模式应运而生，开启了高效信息处理的新篇章。...通过自然语言处理技术剖析海量消费者评论，精准提炼出消费者对现有产品的口感反馈，如 “甜度偏高”“口感不够醇厚” 等；从社交媒体捕捉到年轻消费者对简约、环保包装的追捧趋势；利用数据分析算法对比竞品价格策略与促销活动成效...如竞品推出的新社交互动功能引发用户热议，该公司依据 AI Agent 分析结果，迅速优化自身产品社交模块，上线后用户活跃度显著提高 15%，成功稳住市场地位。
高德地图为我们提供了一个高性能的控件，可以绘制海量数据点。就是今天要说的MultiPointOverlay。...海量 多大的数量才叫海量呢，至少白酒一斤半吧，呸...官方的意思是10~10万，建议不要超过10万，不过基本上也不可能超过10万。这个功能从SDK5.1.0版本开始提供。
“我想写学术社交这个主题已经非常久了，一直没有动手。...一是社交这件事其实带有很强的个人属性，有人喜欢，有人不喜欢；二是良好的社交一般会有一定的私密性，有些东西也不方便公开；三是学术界的社交给我一种功利性、目的性很强的感觉，交流容易，交心难。...什么是学术社交？ 学术社交是指在学术圈内，通过参加会议、研讨会等线上或线下的活动，与同行科学家、研究人员、学生建立并维持专业关系的过程。...通过社交网络，如公众号、推特等，可能获得更多的职业机会等。 有效的学术社交该怎么做？ 接下来我将根据自己的经验介绍如何进行有效的学术社交。...一松一弛之间，学术社交的魅力大概就是这样，而你要做的就是享受其中。
近日，来自剑桥大学的Deniz等人在PNAS上发文，主要讲述了DMN网络对个体自动信息处理的控制。个体在一系列复杂的心理过程中，会有一系列的自动化决策和行动控制，从而为个体提供对环境的高效适应性响应。...总的来说，这些发现暗示了DMN参与了个体的自动信息处理过程。
然后遍历全部用户，通过list.contains()来进行判断(这可能就是一直没有接触过海量数据造成的)，那么效果就不用说了，挺低的。
# 海量数据TopK问题 在大规模数据处理中，经常会遇到这类问题：在海量数据中找到出现频率/数值最大的前K个数 本文主要提供这类问题的基本解决方法 假设这样一个场景，一个问题阅读量越高，说明这个问题越有价值
海量数据处理是基于海量数据上的存储、处理、操作。 所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。...面对海量数据，我们想到的最简单方法即是分治法，即分开处理，大而化小，小而治之。我们也可以想到集群分布式处理。...它主要缺点： 1) 对于半结构化、非结构化的海量数据存储效果不理想。像电子邮件、 超文本、标签（Tag）以及图片、音视频等各种非结构化的海量数据。...3）在海量规模下， 传统数据库一个致命弱点， 就是其可扩展性差。...主要特性： ● 分布式 ● 基于column的结构化 ● 高伸展性 2 海量数据处理 海量数据处理就是如何快速地从这些海量数据中抽取出关键的信息，然后提供给用户
在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！...image.png 1、什么是海量数据，什么是大数据 所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，现实中也确实如此。...2、海量数据与大数据的关系 海量数据与大数据的关系其实是相互的，海量数据可以包含在大数据里面，同样大数据也可以包含在海量数据里面。...海量数据需要找合适的数据来进行计算时，大数据也可以将海量数据分解并帮助其计算完成。所以海量数据与大数据的关系是相互的，在对方有困难的时候都会伸出手来帮助，海量数据与大数据的关系一定是不错的。...海量数据与大数据通俗的说就是，海量数据有时候不能一个人完成的事情会找帮手一起完成，而大数据则是喜欢把一个大任务分解成多个小任务再逐一完成。
最近，语音社交软件 Clubhouse 借助埃隆·马斯克（Elon Musk）的分享火爆全球。一时间，大批的听众蜂拥而至，直接让 Clubhouse 成为全球最受关注的社交软件之一。...从互联网诞生之起，社交产品就一直热情不减，越来越多的人加入社交产品这场持久战。本文不讨论 Clubhouse ，想尝试从发展的角度聊聊社交的进化。 ?...一、人类社会对社交需求的演变 人类社会对社交需求的演变经历了从最基本的物质和生存需求，到精神层面的需求，再到信息需求的过程。 ?...这其实就是社交的起源。在当时没有语言体系的互动与交互下，人类通过社交帮助自己更好的生存，此时人类对社交的需求也仅仅是满足最基本的物质和生存需求。 随着进化，人类逐渐“获得”智能。...所以我们可以知道，社交的演变是从人类之间的互动开始的，并且依托于彼此之间的社会关系，产生了基于物质的需求以及精神的需求。直到如今，随着移动网络时代的不断深化，人们产生了对社交的第三个需求：信息需求。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 1 社交现状与痛点 保持距离、经营人设、礼貌分寸，我们努力维系与迎合，去成为在社交关系中受欢迎的角色。...主流社交APP，在产品早期主要聚焦于强关系链。但随着用户数量的持续大量增长，私密性和封闭性逐步被打破。原本只承载强社交关系的圈子，变成了一个充满看客的强弱社交关系混合的广场。...为尝试解决现有的社交困境，DOV定位于“强关系”这一明确的关系链，清晰分隔混合的社交环境，聚焦于核心的密友社交场景，探索搭建合适的APP，为用户提供新的社交帮助。...面对不同的社交圈层，我们往往要扮演不同的社交形象，选择性的交流或分享。 年轻一代往往希望更纯粹的社交，让沟通分享脱离功利，回归纯粹的友谊。...或许将来的社交潮流，是更多的是小社交，每个人都有自己的小圈子，既有独立性，也有合作性，而且各有各自的规则，私密和公开相结合，去正式化，去平台化。社交模式创新的尝试，路阻且长。
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