随着模型训练技术进入规模化应用阶段，提升训练效率与降低算力成本已成为全球AI竞赛的关键突破口。本文将系统性解析B站在大规模模型训练场景中构建的存储体系升级方案与工程实践经验。

我第一份实习是在一家咨询公司，我以为我们能够给我们的客户提供极具商业价值的战略指导，但其实开始干活了之后，发现我们就是PPT和调研报告的搬运工。后来我去了一家互联网大厂，我以为我的身边全都是逻辑超强的

随着公司业务的不断扩展，进入大数据平台的业务数据日益增多，数据之间的产出与使用关系变得愈发复杂，元数据血缘的建设是理清这些复杂数据关系的最佳途径。

本篇作为神策埋点 SDK 曝光系列的开篇，主要大概介绍下神策曝光的功能以及支持的场景，使用曝光可以解决哪些问题

随着 Apache Doris 用户群体日益壮大，许多用户反馈在学习和掌握 Doris 的过程中缺乏系统性的指导。无论是初次接触 Doris 的新手，还是希望在特定场景下深度应用的用户，都渴望一套从

DolphinScheduler（海豚调度器）是一款开源的分布式调度系统，旨在解决大数据场景下复杂的任务调度和流程编排问题。

在AB实验和非AB实验因果推断中，我们得到的结论往往是单一的变量X对变量Y的影响，而我们往往想知道X是通过何种路径对Y造成影响的。此时就需要通过中介效应分析来得出因果关系之中的变量影响路径。

译自 | Linux Foundation Research 随着生成式 AI 技术飞速发展，开源模式正在成为推动经济转型的重要驱动力。Linux Foundation Research 发布的

当前在货拉拉进行的诸多 AB实验中，部分实验中实验单元少，简单随机分流会导致实验与对照的实验前偏差大。本文档调研了业界先进的实验前偏差应对技术，在最优随机分组的基础上，进一步提出了离线分流。

这次实验又不显著? 样本量太少指标波动剧烈? 通常增加样本量是对以上问题最简单直接的解法。但若因客观条件限制导致无法增加样本量呢? 本文介绍的方差缩减技术也许能帮到你。

在进行AB实验时，我们常遇到这样的问题: 实验样本量是否足够? 如果不够还需要多少样本? 两个组的差异能否证明干预是有效的?

货拉拉数据科学团队在订单分发、产品功能迭代等各项业务的支持上，都会遇到实验科的挑战。因此了解行业最新进展和动向，指导数据科学组更快、更好地解决各类业务挑战，是大势所趋。

1. 在DolphinScheduler中假如遇到创建租户时，报错，错误日志显示权限不足： 可以使用下面的语句去开启权限： ``` hdfs dfs -chmod 777 / ``` 2.

BestBuy爬虫的核心竞争力，在于精准绕过反爬机制与合规采集数据的平衡。结合自动化工具与人工审查，让爬虫成为业务增长的助推器而非法律风险源。

本文旨在明确适用于公司当前普遍业务场景的实验方式以及对应的理论说明。这将有助于我们在双边市场环境中有效地设计实验，评估收益，推动业务策略的持续优化。

在货拉拉的 AB实验场景中，分流单元和分析单元往往不一定相同。当两者不一致时，常用的方法会出现犯第一类错误概率过高的问题。

当无法进行AB实验或者AB实验不够有效 (如存在不依从现象) 时，正确评估因果效应就需要排除混淆变量的干扰，而排除混淆变量干扰最常用的方法之一就是倾向性得分匹配。

Apache Doris 2.0.11 版本已于 2024 年 6 月 5 日正式与大家见面，该版本提交了 123 个改进项以及问题修复，进一步提升了系统的性能及稳定性，欢迎大家下载体验。

网易云音乐基于 Apache Doris 替换了早期架构中 Kylin、Druid、Clickhouse、Elasticsearch、HBase 等引擎，统一了实时分析架构。