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Twitter Moments 很大?

看到「How big is Twitter Moments?」這篇,在談 Twitter Moments。 依照推算,Twitter Moments 的使用量應該比全世界任何一個媒體都大,但你會發現實際上沒有音量。沒有人談論他,沒有人引用他... 但估算起來他應該是超級大的產品? 有種「到底怎麼樣才算是一個成功的產品」的反思。

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在 F5 設備上使用 Let's Encrypt 憑證

找資料的時候翻到 F5 官方有給一篇導引,介紹如何自動化 Let's Encrypt 的憑證:「Lightboard Lessons: Automating SSL on BIG-IP with Let's Encrypt!」。 在 F5 的 GitHub 上也有一包「f5devcentral/lets-encrypt-python」可以看看。 還沒仔細看 & 測試,但大概有些輪廓了。看起來要考慮到裡面用的 letsencrypt.sh 已經改名成 dehydrated,另外就是實際測試了... 其實憑證貴的不是費用,是跑採購流程的成本... 單 domain 的如果可以用 Let's Encrypt 解決的話會可以省下不少功夫。

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Amazon Rekognition:圖片辨識 API

從 Google 的 Vision API,到 Microsoft 的 Computer Vision API (參考「微軟也推出圖片辨識的 API 了」),AWS 也推出類似的服務了:「Amazon Rekognition – Image Detection and Recognition Powered by Deep Learning」。 與其他兩家都是類似的方式,丟圖進去然後用系統已經 train 好的資料給你分析結果... 然後依照次數算錢。 有種算是補產品線的感覺啦...

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透過 Deep Learning 辨識人臉馬賽克的技術

在某些新聞報導透漏出了受害者的某些背景身份,於是你手上有了這兩個資料: 符合這些背景身份的四十個人的照片。 人臉被馬賽克後的新聞照片。 現在的問題是,要怎麼判斷出新聞照片裡是哪個人:「Defeating Image Obfuscation with Deep Learning」。 類似這樣的實驗,從 40 個人中找出正確的人,有 50% 的正確率: 也許 50% 不算到能用的程度,但這代表老大哥的技術已經在發展了...

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電子書在美國的販售管道與作者的獲利

在美國,五大出版商在電子書拆分上對作者佔的比例不斷的下滑,這也代表話語權不斷的下降,而且愈來愈不需要這些「大」出版商了:「Independent authors are starting to outsell the Big Five」。 這邊所提到的 Big Five 可以在「The Big Five Trade Book Publishers」這邊查到,分別是: Hachette Book Group HarperCollins Macmillan Publishers Penguin Random House Simon and Schuster 另外也可以把 Amazon 當作是電子書產業的大公司。可以看到獨立發行的比率愈來愈高: AuthorEarnings.com has published a report on this … Continue reading

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Humble Bundle 對抗信用卡盜刷的方法

Humble Bundle 說明他們如何對抗信用卡盜刷的方法,主要是不斷的降低風險,然後讓人介入的機會降低 (因為人事成本很高):「How Humble Bundle stops online fraud」。 其中第一點是特別想提的: Our first line of defense is a machine-learning-based anti-abuse startup called Sift Science, which we’ve been training for years across 55,000,000 transactions. Given how many orders we process, Sift Science … Continue reading

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Amazon EBS 推出新磁碟種類

Amazon EBS 推出了新的磁碟種類,都是比現在更經濟 (白話文:更便宜) 的方案:「Amazon EBS Update – New Cold Storage and Throughput Options」。 第一種是 Amazon EBS Throughput Optimized HDD,代號是 st1;第二種是 Amazon EBS Cold HDD,代號是 sc1,兩種都是傳統磁頭硬碟。 第一種 st1 重視 sequential 的 throughput: Starts at 250 MB/s for a 1 terabyte … Continue reading

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Amazon S3 與 HDFS 的速度差異

作者繼續以 A Billion Taxi Rides 的資料測試各種差異,這次測了 Amazon S3 與 HDFS 的速度差異:「A Billion Taxi Rides: AWS S3 versus HDFS」。 前半部都在說明測試的環境設定,重點在文章的最後面 (也就是「Benchmarking HDFS」這段),裡面有各種 query 的速度。HDFS 的速度大約是 Amazon S3 的 1.25 到 1.75 倍,作者給的結論是: Though the speed improvements using HDFS are considerable, S3 … Continue reading

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拍照後讓程式自動人肉搜索 Social Network 上的照片...

在 social network 上掃了一堆照片後,路上隨便拍照讓程式自動人肉搜索找出可能的對象:「Russian photographer matches random people with social network photos」。 這個計畫叫做「YOUR FACE IS BIG DATA」,作者的照片來源是來自俄羅斯最大的社交網站 VKontakte,而計畫的網站在「Конец анонимности: Идентификация случайных попутчиков」這邊,可以連進去看他自動找出來的圖。 演算法本身並不難,有種老大哥計畫的感覺... 可以想像 Facebook、Instagram 或是 VKontakte 如果自己做了之後拿給政府單位用的情況?

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A Billion Taxi Rides 資料分析系列

Mark Litwintschik 最近在連載 A Billion Taxi Rides 的資料分析系列作品: A Billion Taxi Rides in Redshift A Billion Taxi Rides in Hive & Presto A Billion Taxi Rides on Amazon EMR running Presto A Billion Taxi Rides on Amazon EMR running Spark … Continue reading

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