本文探讨了图谱Embedding在业务安全与反作弊等关键业务场景中的应用，特别是在异常检测方面。传统的统计方法在面对复杂多变的攻击场景时显得力不从心，因此本文介绍了一种基于One-Hot编码的图谱Embedding算法GEE，通过标签传播实现结点特征的表达。作者还通过两篇论文的代码验证，发现稀疏矩阵改进版算法在测试数据集上性能不佳，并进一步优化了算法，使其在计算效率上有所提升。本文对于利用图谱数据进行异常检测的研究和实践具有一定的指导意义。
随着技术架构的发展，微服务系统的复杂性不断增加，对运维提出了更高的要求。为了应对这一挑战，一种AI驱动的微服务治理方案被提出。该方案采用多智能体架构，将运维专家经验整合，并通过自然语言交互和智能推理，简化了灰度发布和配置限流熔断等操作。利用大型语言模型（LLM）的推理能力，方案能够进行深入的故障诊断和处理，实现运维经验的自动化。每个智能体都能承担特定角色，高效完成复杂任务，并通过持续的数据训练和SOP提炼，不断优化功能，满足用户需求。在数字时代，AI为微服务治理开辟了新的可能性。
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本文介绍了优化大数据计算中多维度用户数统计的方法，通过数据打标的方式避免数据膨胀，提高性能并减少计算成本。首先分析了大数据计算中遇到的多维度数据统计问题，然后提出了利用数据打标进行处理的解决方案，详细阐述了优化方案的实施步骤和效果。通过对比实验结果，验证了优化方案在提升性能和降低成本方面的显著效果。最后，总结了优化方案的优势和适用场景。
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百度MEG上一代大数据产品存在平台分散、质量不均和易用性差等问题，导致开发效率低下、学习成本高，业务需求响应迟缓。为了解决这些问题，百度MEG内部开发了图灵3.0生态系统，包括Turing Data Engine(TDE)计算引擎、Turing Data Studio(TDS)数据开发治理平台和Turing Data Analysis(TDA)可视化BI产品。依托图灵3.0生态，我们进而形成了一套新的开发范式——"OneData+开发范式"，其关键在于可视化分析与数据集的构建。 TDE-ClickHouse作为图灵3.0生态中重要的基础引擎之一，专注于为业务提供海量数据下的自助秒级分析能力。通过高性能的数据查询能力与高效的数据导入通路，支持业务更及时、敏捷地对海量数据进行分析；通过稳定可靠的分布式架构，在减少资源和运维成本的同时，严控引擎侧的数据质量。
