目前在国外，互联网巨头如Google、Facebook、Amazon、LinkedIn、Netflix、Airbnb，传统软件公司如Adobe、IBM、Microsoft、SAP等，亦或是网络业务非核心企业如苹果、沃尔玛、索尼影视娱乐、星巴克等都在采用DevOps或提供相关支持产品。
那么DevOps究竟是怎样一回事？在Puppet、RightScale分别DevOps出版的调查报告基础上，整理本文，以期为读者理清思路。
另外，中国正在开展了一份自己的调查问卷，由南京大学发起，欢迎大家投票参与。
DevOps一词的来自于Developmen

著名的Netflix智能推荐百万美金大奖赛使用是数据集.因为竞赛关闭,Netflix官网上已无法下载.Netflixprovidedatrainingdatasetof100,480,507ratingsthat480,189usersgaveto17,770movies.Eachtrainingratingisaquadrupletoftheform.TheuserandmoviefieldsareintegerIDs,whilegradesarefrom1to5(integral)stars.[3]Thequalifyingdatasetcontainsover2,817,131tripletsoftheform,withgradesknownonlytothejury.Aparticipatingteam'salgorithmmustpredictgradesontheentirequalifyingset,buttheyareonlyinformedofthescoreforhalfofthedata,thequizsetof1,408,342ratings.Theotherhalfisthetestsetof1,408,789,andperformanceonthisisusedbythejurytodeterminepotentialprizewinners.Onlythejudgesknowwhichratingsareinthequizset,andwhichareinthetestset—thisarrangementisintendedtomakeitdifficulttohillclimbonthetestset.Submittedpredictionsarescoredagainstthetruegradesintermsofrootmeansquarederror(RMSE),andthegoalistoreducethiserrorasmuchaspossible.Notethatwhiletheactualgradesareintegersintherange1to5,submittedpredictionsneednotbe.Netflixalsoidentifiedaprobesubsetof1,408,395ratingswithinthetrainingdataset.Theprobe,quiz,andtestdatasetswerechosentohavesimilarstatisticalproperties.Insummary,thedatausedintheNetflixPrizelooksasfollows:Trainingset(99,072,112ratingsnotincludingtheprobeset,100,480,507includingtheprobeset)Probeset(1,408,395ratings)Qualifyingset(2,817,131ratings)consistingof:Testset(1,408,789ratings),usedtodeterminewinnersQuizset(1,408,342ratings),usedtocalculateleaderboardscoresForeachmovie,titleandyearofreleaseareprovidedinaseparatedataset.Noinformationatallisprovidedaboutusers.Inordertoprotecttheprivacyofcustomers,"someoftheratingdataforsomecustomersinthetrainingandqualifyin

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目录：仅1年GitHubStar数翻倍，ApacheFlink做了什么？4Lyft基于ApacheFlink的大规模准实时数据分析平台15日均处理万亿数据！ApacheFlink在快手的应用实践与技术演进之路26bilibili实时平台的架构与实践47美团点评基于ApacheFlink的实时数仓平台实践70小米流式平台架构演进与实践90Netflix：EvolvingKeystonetoanOpenCollaborativeReal-timeETLPlatform108OPPO基于ApacheFlink的实时数仓实践115

REST电子商务微服务架构在具有SpringBoot，Cloud和多个模块的电子商务中实现REST微服务。
（作者：卡米尔·莱斯尼亚科夫斯基PL）目录项目架构工具与技术Java8SpringBoot-版本2.1.5发行SpringWebMVC-版本5.1.7发行SpringSESSION-版本2.1.6发行SpringCloud-OpenFeign-版本2.1.1发行NetflixZuul-版本1.3.1NetflixEurekaClient/Server-版本2.1.1NetflixRibbon-版本2.3.0Redis客户端：JEDIS-版本2.9.3SpringDataREDIS-版本2.1.8发行SpringDataJPA-版本2.1.8发行Hibernate-版本5.0.4结局SQL数据库引擎：MicrosoftSQL2016NOSQL数据库引擎：Redis3.2.100Maven产品特点管理员：用户管理产品管理订单管理建议管理用户名：注册购物车（访客或登录用户

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NetflixPrize上的奇异矩阵分解算法，在数据稀疏的时候可以较好的实现算法稳定性。
http://gustavonarea.net/blog/posts/korens-svd-python-implementation/内含使用说明。

PracticalGraphAnalyticswithApacheGiraphhelpsyoubuilddataminingandmachinelearningapplicationsusingtheApacheFoundation'sGiraphframeworkforgraphprocessing.ThisisthesameframeworkasusedbyFacebook,Google,andothersocialmediaanalyticsoperationstoderivebusinessvaluefromvastamountsofinterconnecteddatapoints.Graphsariseinawealthofdatascenariosanddescribetheconnectionsthatarenaturallyformedinbothdigitalandrealworlds.ExamplesofsuchconnectionsaboundinonlinesocialnetworkssuchasFacebookandTwitter,amonguserswhoratemoviesfromserviceslikeNetflixandAmazonPrime,andareusefuleveninthecontextofbiologicalnetworksforscientificresearch.Whetherinthecontextofbusinessorscience,viewingdataasconnectedaddsvaluebyincreasingtheamountofinformationavailabletobedrawnfromthatdataandputtouseingeneratingnewrevenueorscientificopportunities.ApacheGiraphoffersasimpleyetflexibleprogrammingmodeltargetedtographalgorithmsanddesignedtoscaleeasilytoaccommodatemassiveamountsofdata.OriginallydevelopedatYahoo!,Giraphisnowatoptop-levelprojectattheApacheFoundation,anditenlistscontributorsfromcompaniessuchasFacebook,LinkedIn,andTwitter.

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。