数据科学有一个很大的优点是，数据科学家使用的许多最先进的工具都是免费的。事实上，业内免费工具的数量已经非常之大，有时甚至会让人头疼，不知该如何选择。为了帮助大家确定自己该选择哪些工具，这里列出了用于数据处理的五个值得了解的免费软件工具。

有许多办法可以获得Linux系统上所安装内存的信息，并查看其中有多少内存正在使用中。有的命令会展示大量的细节，而有的命令则提供了简洁(但不一定容易理解)的结果。在这篇文章中将介绍一些更有用的工具，帮助你检查内存及其使用情况。

饿了么作为一家以线上交易与线下履约为核心的本地生活平台，催生了大量的线上线下融合场景中的图像检测需求。面对五花八门的业务需求，各类图像识别技术也在千变万化，如何建立一个灵活统一而快速有效的图像检测框架，通过对深度学习模型与GPU算力进行整合，在极短的时间内快速响应业务需求达到提效降本的目的，成为线上线下融合场景中值得深究的话题。本次讲座将从场景驱动的角度来探讨如何建立一个灵活快速又可落地生效的图像检测框架。

近几年，中国数据库的发展迎来了一波小高潮，不仅传统数据库厂商在投入力量，以技术为驱动的互联网企业也在积极投入。在第七届TOP100全球软件案例研究峰会上，笔者发现了一个新面孔——来自饿了么的分布式实时分析内存数据库eSight。

云数据仓库一直是热度很高的领域，Amazon Redshift和Google BigQuery作为最受欢迎的数据仓库一直是企业选型的重点。为了更加有效的帮助大家选型，我们将在可用性、价格、可伸缩性和性能等多个方面进行了比较。

随着IT架构越来越复杂，系统往往需要连接各种不同的数据和服务，而实现这一功能的工具就是基于云的数据集成工具，通过云计算连接、管理和集成不同的数据源，并按需提供数据，为用户提供价值。

相比于其它技术，区块链似乎带有着一些“魔幻”色彩，2018年初，在几天之内就火遍整个创投圈，并且热度居高不下。相比于年初的狂热，2018年年末，区块链虽然热度未退，但是大家也更冷静了，区块链也从主打概念转变成为专攻落地。

本主题首先介绍京东数科的持续集成的进阶之路，从人工的蛮荒时代，到基本的工具集使用，最后到研发自己的研发协同平台。重点介绍分支开发策略模式下，从Dev到Ops的JCI研发协同平台落地实践攻略。

人工智能和机器学习的出现，让各大企业瞬间走上捷径，不管是运营效率还是生产利润都得到了显著的提升。但世界上是没有“免费午餐”的，企业面临的问题数组庞大，用于解决这些问题的ML模型种类相当广泛，每一种算法擅长的领域都不同，选择一种合适的算法模型成为企业棘手难题。

腾讯到底是怎么进行敏捷研发和极速产品交付的?

监控是每个公司基础架构中不可缺少的一部分，如何构建适用于公司不同阶段不同需求的监控系统需要技术团队不停的探索和尝试。本次分享主要以去哪儿网百万级监控报警设计与实现为核心，讨论去哪儿网Ops团队在建设监控系统期间遇到的问题和解决的方法。

深度学习是机器学习(人工智能机制)的一个特定子集。它的编程框架看起来非常复杂，但其实思路很好理解，无非就是“以人脑为模型实现计算机系统智能化。”

本文根据沈剑在2018年10月18日【第十届中国系统架构师大会（SACC2018）】现场演讲内容整理而成。沈剑分享了快狗打车数据库架构的一致性实践，在一致性实践的过程中，能够体现快狗打车数据库架构的演进历程。从单库到多库再到高可用等等，包括在研究的过程中，每个阶段可能会碰到不同的问题，快狗打车是采用一些什么样的技术手段去解决这些问题？以快狗打车的实践跟大家做一些分享。

　传统的数据库运维方式已经越来越难于满足业务方对数据库的稳定性、可用性、灵活性的要求。随着数据库规模急速扩大，各种NewSQL系统上线使用，运维跟不上业务发展的矛盾暴露的更加明显。在业务的驱动下，美团点评DBA团队经历了从人肉运维到工具化、产品化、自助化、自动化的转型之旅，也开始了智能运维在数据库领域的思考和实践。

对于技术人来说，Redis最成功的一点就是可以补充和扩展生态系统中的其他数据库。虽然使用新的后端数据库来替换旧的后端数据库，往往会被认为风险巨大、价格昂贵，但是原有的数据库可能很难进行线性扩展以满足用户需求。

并行复制存世已多年，但是在实际应用场景中的使用并不常见。这次很幸运，我们刚好遇到一个客户，主的写入工作量非常大，但是从难以跟上，在这种情况下，我建议它使用并行从属线程。

通常的缓存系统(典型如memcahed)普遍都将数据内存化，而不支持持久化。纵使后来的Redis解决了数据无法持久化的“硬伤”，但通常缓存系统的持久化功能是否启用也一直是一个让人很纠结的问题。

Oracle 18c推出自治数据库概念之后，将数据库智能化运维推向了一个新的热度。本文结合多年运维实践经验，接地气地谈谈数据库智能化运维常见的误区是什么?包含哪些基本要素?如何落地?

Tesla是面向企业级复杂业务系统的数据化驱动运维解决方案，解决方案包含一个统一运维门户(运维工单、运维垂直搜索)和四个运维基础平台(流程平台、配置平台、作业平台、数据平台)，集日常运维工单管理、自动化发布变更、统一配置管理、统一任务调度、智能监控告警管理、异常检测预测、故障自愈等。

MySQL因为高性能、可扩展性和可用性被广泛应用于Web应用程序，成为支持高流量社交媒体、电商应用程序以及快速成长企业的IT平台基础。在MySQL 5.7.17版本中，MySQL Group Replication可在Oracle Cloud上使用，并为MySQL数据库提供本机内置高可用性。