青云QingStor对象存储2.0:企业级存储与大数据解决方案详解

需积分: 10 20 下载量 127 浏览量 更新于2024-09-10 收藏 806KB DOCX 举报
青云QingStor对象存储2.0产品白皮书深入解析了青云的下一代对象存储解决方案,旨在为企业提供一个高效、可靠且可扩展的存储平台。该产品定位在应对海量非结构化数据的存储需求,特别适用于现代企业的多元化场景。 首先,QingStor对象存储通过其易用性,支持多种访问方式,如浏览器、RESTful API、NFS、FTP和S3接口,使得数据管理变得简单高效。无论是企业内部的网盘和文档管理,还是与办公自动化(OA)系统的协同工作,都能得到顺畅的处理,确保信息的高效流通和团队协作。 在Web和移动应用领域,QingStor凭借高可扩展性,能够应对互联网和移动互联网带来的大流量和数据爆发。它不仅兼容结构化数据的存储,还能轻松处理非结构化数据,确保应用的高性能运行,适应业务的快速增长。 对于大数据存储与分析,QingStor以其无限扩展的存储能力及通用的S3协议兼容性,无缝融入Hadoop、Hive、Spark等大数据生态系统,帮助企业灵活地存储和分析海量数据,驱动决策优化。 此外,产品的安全性得到了充分保障,拥有完备的安全机制,保护数据免受未经授权的访问。同时,作为一个开放的异步数据处理平台,它支持多样化的数据迁移策略,使得数据迁移过程更加便捷。管理门户的统一设计则提供了全生命周期的对象管理,简化了运维流程。 硬件配置方面,白皮书中详细列出了产品规格,包括但不限于存储容量、I/O性能、吞吐量等关键指标,确保用户可以根据实际需求选择合适的配置。整体而言,QingStor 2.0对象存储是企业数据存储和分析的理想选择,其全面的功能和卓越的性能能满足现代企业对数据存储的多样化需求。性能测试数据显示,该产品在处理大量并发请求和数据读写任务时表现出色,证明了其在实际环境中的高效表现。 总结来说,青云QingStor对象存储2.0是一款功能强大、易于使用且高度可扩展的企业级存储解决方案,为企业数据管理、应用运行和大数据分析提供了坚实的基石。
2020-02-21 上传
# 说明 该库是对目前市面上已有的开源中文聊天语料的搜集和系统化整理工作 该库搜集了包含 - chatterbot - 豆瓣多轮 - PTT八卦语料 - 青云语料 - 电视剧对白语料 - 贴吧论坛回帖语料 - 微博语料 - 小黄鸡语料 共8个公开闲聊常用语料和短信,白鹭时代问答等语料。 并对8个常见语料的数据进行了统一化规整和处理,达到直接可以粗略使用的目的。 **使用该项目,即可对所有的聊天语料进行一次性的处理和统一下载,不需要到处自己去搜集下载和分别处理各种不同的格式。* # 环境 python3 # 处理过程 将各个来源的语料按照其原格式进行提取,提取后进行繁体字转换,然后统一变成一轮一轮的对话。 # 使用方法 将解压后的raw_chat_corpus文件夹放到当前目录下 目录结构为 ``` raw_chat_corpus -- language -- process_pipelines -- raw_chat_corpus ---- chatterbot-1k ---- douban-multiturn-100w ---- .... -- main.py -- ... ``` 执行命令即可 ```bash python main.py ``` 或者 ```bash python3 main.py ``` # 生成结果 每个来源的语料分别生成一个独立的*.tsv文件,都放在新生成的clean_chat_corpus文件夹下。 生成结果格式为 tsv格式,每行是一个样本,先是query,再是answer ``` query \t answer ``` # 结果的使用 这个就根据每个人不同的情况自主使用即可 个人对于聊天机器人方向实践也不是很多,以下一篇之前写的知乎专栏供参考 **《从产品完整性的角度浅谈chatbot》** 文章粗略讲解了如下一些方面,介绍了聊天机器人在实际产品化过程中可能遇到的问题和解决办法。 1. chatbot自身人格的设置 1. 产品上线需要考虑的敏感词处理 1. 文本检索模型的使用 1. 文本生成模型的使用 1. 回答打分机制 1. 万能回答的使用策略 1. 多媒体消息的处理 1. 产品模型部署的问题 # 版权说明 本项目为非商业项目,为纯搜集和汇总资料,如有侵权,请在issue下留言。