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  • 腾讯内容平台系统的架构实践

    千次阅读 2018-10-23 19:37:45
    孙子荀(腾讯/SNG内容平台部/平台产品中心/算法平台组和后台一组组长)11 年在百度从事MPI算法方面的工作。12 年加入腾讯,15 年开始负责QQ 公众号平台和内容中心后台,并带领团队从无到有一起搭建了QQ的内容平台。...

     

     

    转摘:http://www.sohu.com/a/257876751_355140

    作者介绍

    孙子荀(腾讯/SNG内容平台部/平台产品中心/算法平台组和后台一组组长)11 年在百度从事MPI算法方面的工作。12 年加入腾讯,15 年开始负责QQ 公众号平台和内容中心后台,并带领团队从无到有一起搭建了QQ的内容平台。16 年开始投入内容处理能力的算法研究和落地工作。

    作者 | 孙子荀(授权)

    编辑 | 小智

    随着云结合微服务架构切实的提高了生产效率;深度学习不断深入内容处理的各个领域促进生产力的发展。 在消息系统,数据仓库,计算框架,存储系统等基础架构层建设逐步提升的基础上,大型互联网公司进一步提出了业务基础设施的需求。在基础架构和上层业务之间急需一个中台系统来承载。中台系统把业务层同性的算法能力,服务能力,业务能力高度集成,有效组织 ,动态规划。更好的帮助上层业务。

    工程篇

    前身

    在 15 年的时候,内容平台(承载腾讯包括手 Q 等内容业务等的内容中台)最初来源于 QQ 公众号系统(公众号系统承载了包括 QQ 服务号,订阅号的关注关系,红包等大型活动的推送,订阅号消息下发,素材内容管理等)。当时公众号系统有几个子系统:资料子系统,消息子系统,关系链子系统 和 素材子系统。一个号主如果需要把自己的内容给粉丝,需要经过这 4 个子系统。

    (蓝色部分)

    (子系统就是有独立的存储 逻辑 数据流 接口体系。概念来自 Systems Analysis & Design 的 DFD sub-system)

    在最简单的粉丝发送的场景,首先使用素材系统管理群发任务的内容,然后用关系链子系统拉取粉丝数据,通过消息子系统创建群发任务进行消息发送,过程中需要和资料子系统交互获得各自参数。

    在 15 年下半年,内容战略升级,除了来自平台的号主发送内容,我们还有大量来自其他外部合作平台。他们通过公司其他平台对接进来,当时我们复用这套基于消息发送的场景,让对方创建群发任务,内容进入素材库进行处理,然后就可以触达粉丝了。

    但是后来整个业务形态从订阅变成了 Feeds 流,原来的粉丝关系变成了推荐,随着内容处理服务的越来越多,内容量的不断增加,老的这套系统就无法承载了。于是我们需要改造老的系统。

    我们希望是有一套统一的多源内容库,在良好的扩展性框架下,各类型服务通过实现预定义接口,完成对内容的加工处理,人机结合,输出给订阅方。

    内容的处理服务包括了内容安全质量(质量评价,暴力色情,低俗,标题党,错别字等),内容建模特征(分类,主题,标签等),内容理解生成(封面图,摘要,结构化,剪辑等)。

    (内容平台顶层图)

    文本介绍一下其中主要的架构部分工作。

    存储

    物理存储

    原来存号主发送内容的素材系统就变成了内容平台的最早雏形,素材还是通过 MySql 来存储用户发送的内容,所有的文本和 html 生成的页面样式也存储在一张表中,单表不堪重负,进行了 partition Sql 执行优化等工作,但是无济于事。在进入内容时代我们需要有一个性能更高的存储系统来支持。 当时的技术选项的考虑基于过去素材系统的痛点和未来需要支持的规模。

    1. 我们需要我们的存储系统能支持任意的字段扩展 ,Schema Free。便于扩展根据列的定位效率需要在 O(1)
    2. 存储系统一定要支持永久存储,同时能满足基础的并发读,虽然不要求像 Redis 一样上万 /s ,至少也要是千级别。
    3. 需要支持多机 水平扩展。
    4. 公司有团队成熟运维。

    当时考虑过 Mongodb 和 Hbase ,Cassandra 以及其他 KV 存储。

    Mongodb 的好处很多 。但是他的高效率访问带来的是内存资源的极大开销。冷热不均的分配,不可控的并发写入和副本存储都使得他无法承载未来几年更大的发展。

    其他的就是 Hbase ,当初能预料到的是如果我们需要把 Hbase 当作 KV 对在线服务,是无法承受的,但是我们可以在其之上增加一个 KV 的 cache 解决这个问题,剩下的事情就是我们去打造一个中间层支持 Hbase 和内存 KV 的数据同步。

    Hbase 的 row key + column family + column qualifier + timestamp + value 是 HFile 中数据排列依据。HFile 据此,对数据的索引到 data block 级别,而不是行级别。

    另外当初还考虑过一个方案就是基于 LevelDB 的全新内容中间件方案,这样能做到内存 KV 和永久存储合二为一,可是在那个时候的环境下,我们就算之前做过初级版本,也无法快速开发来,但是 Hbase 的好处是他可以支撑一段时间的 KV 访问,未来扛不住再优化上增加 Cache,事实上后来我们也是这样走的。

    关于存储这里的工作我们后面还会提到,我们怎么进化到存储中间件 RCS。存储有了接下来就是如何设计存储层的数据模型。

    数据建模

    在设计存储模型的时候,在 16 年的时候 ,确认的事情有几个:

    1. 内容处理的肯定会有大量的模块并行的需要对内容进行处理加工;
    2. 这些模块有共性的属性获取,也有特化的属性获取需求。
    3. 模块自身彼此会产生输出给其他模块用。

    我们的目标:

    在架构上,打造统一存储来托管所有模块需要读写存储的场景,这样每个模块的同学统一存储。无论是业务同学的业务逻辑字段。还是算法同学的模型业务输出 or 模型特征输出。开发人员需要更加关注于策略本身,存储上的事情统一收拢提供 API 就行。

    在表结构上:

    如果第 1 点做到了,那么我们未来可以基于这个宽表进行天然的单表检索,单表基础内容特征挖掘。甚至是算法实验字段都可以统一在一张宽表里。

    于是我们做了几个重要的设计:

    1、推广新的唯一 ID 体系,废除公众号的自增 articleID,ID 能支持以下特征:

    ID 体系 = 预留字段 + 时间 + 自增 ID + 内容类型 + 业务来源

    于是有了 rowkey,拿到任意一个 rowkey 我们至少能第一眼知道来源大概的时间和类型,便于路由。

    2、规范列名,所有列名分为【状态类】和【内容特征类】,前者用于标记状态,处理情况。后者用于保存内容的基础元信息,模块处理过程中产生的结果信息,中间信息。当时列的结构约定的格式是:

    列名 = 列属性(状态类 or 业务类 or 模型类) + 字段属主 + 字段描述

    状态类

    模型类

    当时所不能预估的事情,现在思考有几点:

    1. 业务字段可能会根据不同的业务场景产生「多态」,这个在语言中很好解决的问题,落到存储层会有不少问题。 业务场景之间,多个业务之间对同一个内容的标题和封面图都可能有自己的子类,需要增加场景概念。
    2. 当初假设的是执行是树或者图这样的深度遍历 DAG,不会产生回路重遍历,事实上居然真的出现了这种场景。
    3. 随着字段的成倍扩张字段,列名一直没有很好的规划收拢分配,造成开发人员组织架构复杂之后不可控,需要有个合理的收拢分配方式。

    我们在这里的数据模型使用了宽表格式,相比复杂的 EVA 存储,我们觉得宽表更加利于数据汇总统计。后续 RCS 部分会再次介绍。

    宽表事务性更好。HBase 对一行的写入(Put)是有事务原子性的,一行的所有列要么全部写入成功,要么全部没有写入。但是多行的更新之间没有事务性保证。

    线上当前真实的情况是,单文章表已经有超过 500 多稀疏 column ,并且随和业务场景增加不断增加。测试数据验证并不会随着 column 增加而影响查找开销。

    https://stackoverflow.com/questions/16447903/table-design-wide-table-vs-columns-as-properties

    过程建模

    主要介绍服务的设计区分,这里的服务包括业务能力服务,比如转码,业务逻辑处理,也包括模型算法相的服务。还有数据流的架构方法。

    服务分层架构

    我们把任何一个服务分层L0-L2三层,0层就是原子化的,不适合业务场景的无状态基础能力,如果在 NLP 的应用上,类似下图:

    类似 kernel 支持 IO_DIRECT ,VFS 提供直接访问操作块设备层。我们的模型服务也可以支持直接越过业务逻辑访问底层基础能力。

    (具体 linux io 相关参考 http://km.oa.com/group/17746/articles/show/208771)

    从开发任何一个服务的时候,我们先梳理好层次关系。[对外的协议和接口]这里可以统一代码框架,由纯工程人员提供,包括并行化云化容灾过载保护熔断等。

    业务测的算法团队使用其他公共库的 L0 or L1 层的能力,进行 L1-L2层的业务开发,工程人员也可以一起进行 L2 层的开发。

    (服务模块内分层示意图)

    我们根据以下几个维度可以来区分一个服务,下面提到的调度中心根据这些维度进行不同的处理策略。

    是否需要全局的信息:

    指的是针对一个内容的处理,是否需要历史上所有已经处理的内容的输出。比如去重,或者同质化内容控制,一定需要和历史上已经积累的内容处理状态做逻辑。增量 + 全量同步。

    是否强业务逻辑

    所谓强的业务逻辑 就是说这个服务是否和业务逻辑没有强关联,可以独立于业务场景。如封面图抽取。

    不一样的有如:同质化的内容控制,这个和业务策略强相关,不同的业务场景 ,策略有存在特化的可能性,类似文件系统的实现有 ext4 xfs。同样标签抽取服务,也会对不同的垂类有不同的业务策略。

    是否可以服务化

    一般来说服务本身的业务逻辑越弱,又不依赖于其他业务全局信息的,可以提供对第三方的统一服务,比如图片标签抽取, 标题党。

    这类服务可以充分输出服务自身的信息提供给上层业务方进行使用。

    是否可以异步处理

    是否能异步取决于,服务处理的时间效率,如果处理时间能保证实时返回那异步的需求不大,有的服务在特定业务场景下是严格依赖的,比如封面图,一定是需要处理完成才能继续。有的服务是可以在内容上线之后在执行并且更新,例如同质化控制,可以先曝光再下架。

    是否有前置依赖性

    如果有前置依赖的服务,一定需要在前置的若干服务处理完成之后才能进行本服务。

    比如视频拍重,一定依赖之前的视频抽 frame,音频指纹服务都完成之后,才能继续进行。该服务需要任务图中依赖前置服务父节点都完成之后启动。

    我们认为当开发一个服务之前,必须搞清楚这里的几个维度。比如我们现在需要引入 xLab 的标签能力,我们综合看这几个维度,

    过去我们有几个思路,服务是否需要深入业务场景,那这里的问题就是,如果和模型能力强相关的业务逻辑,是需要放在服务自身实现的,因为这样可以更加有利于业务逻辑和算法输出相互配合,形成整体,对于开发人员来说,理解业务的需求,是业务部门的算法人员必须关注的,比如标签,去重, 模块内部算法特征使用和业务逻辑高度内聚。

    流程处理

    Brendan(也是 Kubernetes 的作者,现在微软,之前在谷歌 Cloud)在 18 年的新书 Designing Distribution System 中提到了我们从 15 年开始尝试的几个路径, 几乎做了类似的模式和事情和经验总结,感慨的是这本书 18 年才出版。 (道路自信 理论自信 文化自信 ☺)

    Brendan 称这种多阶段多模块协作的处理方式为 Batch Computational Patterns . 包括 Work Queue Systems ,Event-Driven Batch Processing, Coordinated Batch Processing。

    (Event-Driven Batch Processing workflow 示意图)

    (内容中心简化版的视频处理 workflow 示意图)

    我们的处理框架经历了几个阶段。

    批处理模式(2016):

    开始时完全的去中心化的思路。当时背景是时间紧,需要构建的模块多。在 16 年,团队不到十人的情况下,基情满满的开发了接近一百多个模块,出入库,图文的去重,封面图,外部能力对接,一些早期质量模型,视频视频转码,爬虫等,同时还在兼顾老的公众号系统的开发工作。

    内部: 这个时候所有的事情都需要快速往前,模块与模块之间通过存储的状态变更进行交互,开发同学高度自治负责模型能力和业务场景,每个服务功能单元内高内聚低耦合。 依赖扫描存储的状态字段监听状态,生产变更。

    外部: 16 年中旬,因为下游业务的增多,彼此交互需要松耦合,单模块可分配的处理时间不断压缩, 具备基础的多生产,多消费模式。我们引入消息队列机制来对接多个下游业务方 CMS ,推荐等。通知内容的出入库,状态变更。

    事件驱动批处理模式(2017):

    在 16 年那个时候有任务调度和 讨论所有模块以后都预留管理接口,能接受紧急情况下的调度。也考虑过直接改造增加消息队列的方式。到了 17 年初热点内容对内容处理提出了很高的时效性,我们当时几位同学反复讨论是否需要有中心化的调度服务来进行触发和扭转。产生了以下几种方案:

    方案 1.1 的优势是:

    全局无中心模块。任何模块都可以在故障情况下进行自我处理。

    模块之间松耦合通过消息队列彼此通信。

    (1.1 模型)

    当时我们在 1.1 和 2.0 两套方案中有过很大的讨论。

    目标是支持事件驱动,但是到底继续延续无主的消息队列方式(拓扑配置可以通过配置中心管理)还是把服务的触发逻辑收拢到调度中心来控制,其实是一个技术导向和业务导向的问题。最终我们选择了业务。

    我们对调度中心的定位:

    调度中心 = 事件驱动器(拓扑管理)+ 流量控制 + 容灾 + 监控(性能,调用链跟踪)

    方案 2.0 的优势是:

    1. 业务模块之间没有处理的时序依赖。
    2. 调度中心可以根据结合容量模型,动态调整模块并发处理请求的数目。
    3. 调度中心可根据来源维持多个拓扑,起到配置服务器的作用。

    (2.0 的调度中心 右下角)

    我们选择了 2.0 一个良好的调度框架,可以和存储层结合,服务自我注册。

    通用的框架

    我们可以抽象和定义了一批操作子,使得调度服务可以在这些操作,并且和底层的 RCS 存储结合起来。上层界面可以直接拖拽 各种服务,并且确定操作子,可视化的构建 workflow。

    Filter:

    对于经过的内容进行强制过滤处理,一般用于基础安全过滤和内容高准确率下的去重,降低入库被攻击的风险。

    Copier:

    支持一份内容 fork 成多个场景内容,继承已有字段。这样可以对一个内容的处理后分拆成多份对等继续接下来的处理。在存储层就产生了多条具有同样外键指向的父记录的记录。

    Divider:

    多路划分,根据存储层已经产生的通用字段,对业务的处理进行分支分流的逻辑。比如当对于低于多少分质量分的号主发文。分高质量和低质量两路进行不同处理(是否灰度,是否审核等)。

    调度使用各个服务实现的模版模式操作服务接口,外部服务可以结合适配器模式保证接口统一。通过抽象这类操作让存储天然和调度和服务框架能互相结合。

    (workflow 和服务构建的示意图)

    扩展

    在 workflow 的设计中有 2 个主要阵营,管弦编排方式 Orchestration 和 舞蹈编排方式 Choreography。

    参考:

    https://wso2.com/blogs/thesource/2016/03/orchestration-and-choreography-when-to-use-an-esb-vs-a-workflow-engine/

    前者注重中心化的调度服务,便于统一控制所有业务逻辑,便于监控及时干预。坏处是,耦合度过高,变得臃肿,而各个服务退化为单纯能力模型,容易失去自身价值。

    后者纯事件驱动各个监听改事件的服务,会主动获取事件处理,并可以按需发布自己的消息。优点是低耦合高内聚,技术人员充分自主。坏处是,业务流程是通过订阅的方式来体现的,需要增加额外的调用链跟踪框架做监控,且可能有服务掉链子 Process interruption 还是需要额外介入。

    我们的 2.0 模式吸收两者优点,调度中心起到事件发生器的作用,在规定的操作原语的场景下进行流程逻辑编排,同时各个服务自身保留了 L2 层的业务逻辑,避免出现 coordinates 业务复杂化。

    关于调度

    每次我们同学在过公司技术评审的时候都会遇到一个问题,你们为什么不用 storm。这里其实是这样,Storm 本身其实是一套实时数据流式的调度框架,并不包含业务逻辑,类似 Torque 这样的作业调度。用户需要在 Topology 中编写自己的调度逻辑。 Spout 和 bolt 单元需要用户在固定的框架下面进行数据流的交互。

    这基本局限了我们的自主空间:

    1. 增加修改 blot 要重启 topology,不能热更新。
    2. 适合数据的实时统计,而不是多维度业务对象的算法逻辑处理,不适用自定义事物原语的场景。
    3. 系统运维相比自研框架会更加曲折,后者对算法模型的同学仅需要规范协议,且 storm 语言主要还是支持 Java。
    4. 对于上面提到的异步返回的服务没有天然的支持。

    内容数据流

    说完 Workflow, 我们再来看看 Dataflow。在剑桥 Martin Kleppmann(分布式系统专家,也是另外一本 Stream Processing 书的作者)的神作:Designing Data-Intensive Application 一书中,Martin 提到数据流系统把数据(我们这里指内容数据)从一个服务发送到另外一个服务有几种方式:

    (原书截图)

    在软件工程里所有的数据流动都要设计好数据流图(Data Flow Diagram)

    内容订阅

    我们内部服务之间的早期数据流通共享,就是 Model_1 基于 Databases ,我们通过字段的 column 区分,严格时序,保证数据的一致性。

    后期随着 Workflow 2.0 改造,我们对于宽表的模型字段和业务字段分开访问。在调度中心和服务之间之间对于宽表的业务字段,统一通过 Model_2 接口传递的方式。

    在系统与系统之间 (下图虚线框),我们通过 Model_3 的消息队列总线的方式。对外统一通过消息队列总线的方式进行同步,数据包括增量和全量,采用多状态的版本控制,不同的处理状态使用不同的版本号。同时随着业务一致性等场景要求,外部也可以通过我们提供的数据中间件服务 RCS 读写业务数据即 Model_3。

    (内容平台 Dataflow 示意图)

    内容中间件

    到了 17 年下半年,我们发现随着需要数据同步的业务场景逐渐变多,多个业务场景之间的内容数据出现了不一致。同时多个业务会有直接访问底层数据库的需求。于是将一套存储搭配多业务场景副本,变成了一套存储,统一支持多业务场景访问,同时合并了之前对外同步的 Model_2 消息传递方式,打包进一个组件,也就是上图的 RCS。

    存储的数据中间件,同样分为 L0,L1,L2 三层,

    L0:Cproxy 专注于对底层存储的访问数据层异地容灾。

    L1:Sproxy 用于存储介质访问路由,OR-Mapping 对外统一场景字段,比如一个 cover 可能根据策略的不同,mapping 到不同模型实验组的 cover column,对外屏蔽的。

    L2 最上层 Eproxy 用于整个业务层的逻辑控制。

    (RCS 组件,三层 proxy 对应 L0,L1,L2)

    (HBase 本身的 replication 会拖慢主库的写入速度,数据又是我们的核心资产,我们在 17 年开始增加了 proxy 写入异地冷备,并且定期和架平进行切换演习)

    关于 RCS 的细节我们后续再另起展开,有几点需要提一下为什么,他能称之为存储中间件。

    收拢所有对存储层的操作行为。

    支持任意字段的直接访问,并且加了权限控制 。

    支持通过内置的 MQ 对接外部实时数据统计服务,通知流水,更新数据操作。

    比 Hbase 的 replication 更好的副本机制。

    类似的工作: 小米在 2018 年 9 月发布了他们的开源组件 Pegasus 1.11.0。

    内容检索

    我们做了一个工作让 RCS 的数据能实时同步到 ES,通过 ELK 进行多维度检索,趋势巡检。同步到 Hive 进行全量的内容挖掘等。有了宽表,我们很容易执行如下命令:

    稀缺度实验 B 挖掘出来的某个时间段内封面图评分>8 分并且标签数少于 3 个的视频总数。

    (基于 ELK 的监控视图)

    写在最后

    感谢过去曾为这套系统付出的工程开发同学 alexcxu carrickliu ericxjiang guangyupeng jianxunzou jamescxchen mamoyang maplechang marcopeng taoyang tedqian xiaoccwang yuliangshen 以及能力模型同学 chenchwang lshzhang haodeye leafxin louislwang loopingwang jordanyu tiantianfan yaoyaoyu yurunshen vincentqliu 还有 AI 特征工程师 dongdong 和勇哥。中台系统把业务层同性的算法能力,服务能力,业务能力高度集成,有效组织,动态规划,更好的服务于上层业务。此外,数据中台也可以为企业解决不同时期不同团队开发参考不同标准生产的各自数据差异,为以后数据挖掘决策分析提供有效支持。

    在 QCon 上海 2018,孙子荀会担任《数据与内容中台》的出品人,与腾讯、轻芒的技术大咖分享中台系统的搭建。点击「 阅读原文 」或识别二维码查看大会完整日程。大会报名倒计时中,团购可享受更多优惠。有任何问题欢迎咨询票务经理 Ring,电话:010-84782011,微信:qcon-0410

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  • OTT影视APP、内容平台对比

    千次阅读 2018-06-25 15:30:27
    国广东方CIBN是七大互联网电视牌照商中,目前发展最强势的一个,旗下有不少强势内容平台加入,比如优酷、乐视、搜狐、PPTV聚力、优朋普乐、泰捷视频及微视听(内容来自腾讯视频)等。不过CIBN旗下几大实力选手多为借...
    国广东方CIBN七大互联网电视牌照商中,目前发展最强势的一个,旗下有不少强势内容平台加入,比如优酷、乐视、搜狐、PPTV聚力、优朋普乐、泰捷视频及微视听(内容来自腾讯视频)等。不过CIBN旗下几大实力选手多为借牌,彼此之间还有竞争关系,各方内容还无法彼此完全打通。目前CIBN也有自营的通用OTT视频APP:“CIBN高清影视”,接入了CIBN自有内容,这个APP同时也直接集成在国广东方CIBN自家的互联网电视品牌“看尚”(CAN TV)的硬件产品中。   

      银河互联GITV,由央广、江苏卫视、爱奇艺、鹏博士合资运营,由于和爱奇艺的深度整合,使得GITV的内容数量丰富的同时质量也很高。这次盘点中,使用GITV牌照的小米盒子、银河奇异果和微鲸WUI等内容平台都是实力选手。GITV自营的OTT视频APP,2014年就已经停止更新,目前无法使用。由于爱奇艺的内容优势,2016年越来越多的OTT硬件设备内置了GITV牌照,市场占有率一直在升高。

      百视通BesTV在这次评测中,旗下虽然有2个内容平台,但都是绑定在设备上的,并没有通用影视APP,目前部分电视APP市场中能够下载到的BesTV APP已经有一年多没有更新,实测无法播放视频。百视通BesTV阵营里有自营内容的队友是风行网,其也有自营的互联网电视品牌:风行TV,但是风行近年发展不太顺利,风行TV的通用APP也一直没能顺利挂上牌照,目前测试也无法使用。百事通和联想集团合作,运营了一个视云影院,内置在联想的17tv上使用。曾经三星电视也使用的是百事通牌照,但是在14年双方闹掰后,三星转投了芒果TV。

      华数TV和芒果TV,目前都有自营的通用APP,任何安卓盒子用户都可以自行安装。
      华数TV,已经被阿里入股,其牌照,被一些外资品牌的互联网电视如飞利浦、索尼、LG等厂家内置在他们的许多产品中,另外,在阿里的天猫魔盒和一众小厂电视盒子中集成的都是YUNOS系统和华数牌照,从而造成华数牌照的市场占有率很高,但是华数的内容并没有太大优势,比如天猫魔盒等YUNOS设备中的内容来源,就更多的是倚靠优酷土豆。

      芒果TV则在积极运营内容的同时,倚靠湖南卫视独家内容,在市场上有着自己的一片天地,包括和诸多OTT盒子厂商有合作产品,外资三星电视最近一两年也主要使用芒果TV牌照和内容。2016年末,阿里正式牵手芒果TV,据悉,双方将不仅仅进行牌照使用和内容互联的合作,还将把会员体系和广告体系都打通,形成一个新的更大体量的选手。

      南方新媒体SNM, 主营IPTV等产品,有腾讯入股,在OTT领域旗下有1个实力选手:依托腾讯视频的云视听·极光,原本旗下另一款产品云视听·泰捷,目前已转投CIBN旗下。

      央视牌照的未来电视(ICNTV),在七大牌照方中,ICNTV是在OTT行业发展最慢的一个,曾经的几个合作方如小米、华为荣耀盒子,都因为ICNTV内容不足,转投了其他牌照方。其实最新的小米盒子(3Pro、3S)分类页面中依然集成了其改名后的新品牌的APP:“Newtv 中国互联网电视”,不过据高清范评测君实测,目前无法使用,表现为获取不了节目。2016年使用ICNTV央视牌照的OTT盒子、互联网电视产品也曝光率也比较低。但是在部分传统电视老厂商的一些智能电视产品中,ICNTV还是以和腾讯TV搭配存在的形式,继续存在着,包括外资品牌如松下、东芝、飞利浦等,也包括国产品牌如TCL长虹、创维(酷开)、康佳KKTV、现代)等。

    2016年末,主流视频内容商盘点

      这次盘点中的18个OTT影视APP及内容平台,内容来源主要来自于几个大的视频内容商。由于各家进行的联合、互通,有相当的内容重叠。

      爱奇艺,资本上背靠中国互联网三巨头之一的百度,在2015年开始发力超越优酷土豆成为了市场第一,由于在影视剧内容的积极运营和版权购买,爱奇艺的内容资源无论是热门还是总数,以及用户使用数据,都是目前行业领先者。在OTT行业中,爱奇艺自家的爱奇艺TV(银河奇异果,还有个马甲叫爱奇艺荔枝TV),市场占有率很高,也有非常多的硬件厂家直接集成爱奇艺TV APP或者深度整合爱奇艺视频内容。

      腾讯视频,BAT之一的腾讯直接出马,无论是资本上还是流量上,实力都很强大,不仅仅在影视剧方面,在体育和版权直播内容上,腾讯视频亦有相当深入的涉及。腾讯TV端的扩展面非常大,仅牌照方合作方就有好几个,包括:南方传媒SMC、CIBN、ICNTV。无论在OTT 通用APP,还是在智能电视和盒子硬件设备中,合作方都非常多。这次盘点的18个OTT影视APP中,有三个通用APP(自营的云视听极光和收编的CIBN微视听、泰捷视频)的内容都接自腾讯视频,而且充值的会员账号可以通用,再加上合作的多家OTT盒子及互联网电视系统中也可以通用一个会员账号,构成了一个规模不小的“生态”,腾讯的“超级影视VIP”账号在个生态中的APP和设备里都可以通用,适用范围广,大大增加了性价比。

      优酷土豆,在合并之后,于2015年10月被BAT之一的阿里巴巴全资收购,优酷土豆的传统优势在于UGC用户贡献内容,但是不像YouTube在国外仅凭UGC内容就可以抓住用户,国内用户对UGC内容的粘性较低,UGC内容质量也良莠不齐。在国内用户更关注的的影视剧内容版权运营购买上,优酷土豆近年由于控制成本,放慢了脚步,先后被爱奇艺和腾讯视频超过。目前在OTT领域,优酷土豆有自营的OTT通用APP(CIBN环球影视),另外,优酷土豆的内容以华数的牌照,集成在阿里YUNOS中,由于YUNOS超高的市场占有率,优酷土豆依然不可小觑。另外优酷也有发行自由的的OTT视频盒子。

      乐视视频,得益于早年眼光独到,提前收购了大量版权内容进行了布局,近年也非常积极的进行内容运营,在体育、版权直播内容上也有独特的竞争力。在OTT领域,乐视的内容主要集成在自家的电视和OTT盒子产品中,过去,乐视曾经有一个通用的OTT影视APP,但是由于没有牌照,已经停止更新实测无法使用,2016年末,乐视和CIBN达成合作使用CIBN牌照后,发布的新款乐视盒子中内置了新的“CIBN超级影视”APP,这个APP和之前的乐视网TV版APP安装包签名相同,但是目前限定在只有乐视自家硬件上才能运行,不知未来是否会重发通用版APP。可以说,乐视视频并不是内容最多的一个平台,但是在内容和组织形式上却是比较好的一家。另外乐视曾经是一个闭环的生态系统,最近也在提开放生态,期待能够增加更多内容。

      PPTV聚力视频,老牌视频内容商,由过去PPLive改名而来,目前由苏宁文化投资控股,优势在于体育独家内容和体育直播内容丰富,运营有OTT通用版APP:“CIBN聚精彩”和体育类OTT通用版APP:“CIBN聚体育”。并有PPTV品牌的OTT电视、OTT盒子、手机等产品。

      优朋普乐,具备IPTV(交互式专网网络电视)、DVB(双向数字电视)、OTT(互联网电视),在OTT方面着墨不多,有自营OTT通用版APP:“CIBN好友”。

      风行网,老牌视频内容商,但是一直屈居二线,曾被牌照商百视通控股,2015年下半年又被数码设备生产商兆驰股份控股。旗下有风行电视等OTT硬件产品,但是目前没有合规可用的OTT通用TV版视频APP。

      暴风影音,老牌视频播放器,后来业务扩展至在线视频网站,目前已上市,旗下有暴风TV等OTT硬件产品,使用的是GITV的牌照,内容上接入了爱奇艺内容和自营内容。另外,暴风影音目前没有合规可用的OTT通用TV版视频APP。

      视云影院,由百视通和联想合资的一个内容平台,没有网页和移动端平台,只有TV端平台,而且没有通用APP。视云影院主要集成在联想的17tv智能电视产品中。另外夏普的部分高端产品包括一个8k分辨率的电视产品中,也内置了联想的三明治界面和视云影院。

    2016年末,通用OTT视频应用盘点

      云视听极光:腾讯自家OTT视频APP,使用南方新媒体SMC牌照,内容来自腾讯视频。
      CIBN微视听:原vst全聚合,2016年上半年规范化后改名CIBN微视听。会员系统和云视听极光相同,为(腾讯)超级影视VIP,可以通用。
      泰捷视频:原泰捷视频聚合软件,目前规范化后使用了CIBN牌照。会员系统和云视听极光相同,为(腾讯)超级影视VIP,可以通用。
      CIBN环球影视:原优酷TV,规范化后使用了CIBN牌照,内容来自优酷土豆
      CIBN悦厅:原搜狐视频,规范化后使用了CIBN牌照,内容来自搜狐视频,会员可以与搜狐视频网站端、APP端通用,是这次评测的选手中唯一一家。
      CIBN高清影视:由CIBN官方自营的通用OTT视频APP,曾用名CIBN中华云TV,目前集成在国广东方自家的看尚TV中。
      CIBN聚精彩:原PPTV聚力视频,规范化后使用了CIBN牌照,内容来自PPTV。另有一款CIBN聚体育,主打体育直播和内容。
      CIBN好友:内容来自优朋普乐,没有网站视频端。
      银河奇异果:爱奇艺官方OTT视频APP,荔枝TV是其马甲,内容完全一样。使用GITV牌照。
      芒果TV: 湖南台独家内容,自有牌照,有自营视频网站。
      华数TV:有自营视频网站,但是会员账号和OTT视频APP账号互不通用,也是这次评测的选手中唯一一家。

    2016年末,四家主流设备厂商盘点

      阿里天猫魔盒:其YUNOS系统是目前国内市场占有率最高的OTT设备系统。同时其内容和会员系统,代表了一大批同样使用YUNOS设备的第三方厂商产品。目前使用华数TV牌照,内容主要来自优酷土豆。2016年末阿里和芒果TV达成战略合作, 未来两家内容和会员会被打通。
      小米盒子:小米自家盒子,使用GITV牌照,聚合了4大牌照方(GITV、CIBN、华数、芒果TV)5大视频内容网站(爱奇艺,搜狐视频,腾讯视频,华数TV,PPTV)的海量内容,并且在2016年末发布了PatchWall拼图墙系统,以瀑布流的形式人工智能推荐内容,能够让用户更轻松的找到更多感兴趣的内容。
      乐视电视/盒子:国内互联网电视行业的开创者之一,目前使用CIBN牌照,内容来自乐视闭环生态中的乐视视频。一向以内容补贴硬件为口号,以低价高配的硬件占领市场,有着丰富且高质量的内容资源,同时也拥有体验良好的系统和UI界面。具有乐视体育的版权体育内容,包括直播。
      微鲸电视/投影:由上海文广系统的牛人黎瑞刚和李怀宇创立的一个新品牌,时间虽短但是发展很快,同时获得阿里和腾讯两家的投资和资源。系统使用阿里YUNOS,但UI深度重构为WUI,聚合了腾讯视频和爱奇艺两大优势平台的高质量内容,会员系统也是微鲸独立运营。目前没有广告,使用非常清爽。

    UI新功能:传统电视体验和人工智能

    VIP哪家强? 2017 OTT影视APP、内容平台对比大盘点

      2016年末,高清范评测君注意到,许多OTT行业的选手们纷纷开始在UI界面和内容组织形式上下功夫。评测君体验过后,认为其中两项最近流行起来的功能:瀑布流和轮播(也有厂家叫做Live /联播/电视功能)确实能够改善用户使用体验。

      瀑布流简单来说就是用更加合理的分类组织形式,智能推荐大量内容,让用户能够以更低成本快速获得自己感兴趣的内容。通常都是以影片内容的标签大数据辅以用户画像数据,再加上人工分类推荐来实现的。

      轮播/ Live/联播/电视功能,则是在目前法规禁止OTT行业播出电视直播内容的情况下,厂商以点播内容,模拟过去直播电视的使用感受的产品。这种轮播/ Live/联播/电视功能功能,大大缩小了OTT产品和传统电视使用感受的差距,为刚从传统有线电视过度到OTT产品的用户提供了更好的选择。

    此次横向盘点的选手,对于这这两项热门功能的支持情况,高清范评测君整理如下:

    VIP哪家强? 2017 OTT影视APP、内容平台对比大盘点

      高清范评测君目测这两项功能未来应该会成为OTT产品的标准配置,至于各家厂商这两项功能的详细差别、优劣,请关注高清范评测君随后关于这两项功能的详细评测文章。

    OTT影视APP会员权益、价格大盘点

      既然是付费会员,会员价格和所代表的的权益也是必须横向比较的。高清范评测君手工采集了这次测试中18位选手的会员名称、官方宣传的会员权益、可以使用的范围、会员价格(包括月、季、半年、年等计费方式),以及部分免费获取方法及充值活动。数据采集自2016年12月最后一周。
      注:之所以把硬件绑定的内容平台和通用APP放在一起测试,是因为他们彼此是互通的。有些通用APP就代表了一个品牌的硬件中的内容,比如CIBN高清影视代表了CAN看尚电视,泰捷视频代表了泰捷盒子,华数TV、芒果TV代表了一众外资品牌智能电视等。为了让范友能更直观的感受到他们之间的差异,高清范评测君把他们放在一起比较,并把关注度比较高的4个硬件内容平台:天猫魔盒、小米盒子、微鲸、乐视放在表格顶部。整个表格的排名先后主要是依据不同APP之间的联系,比如,同家牌照方、会员通用的逻辑来整理的,表格顺序不代表成绩排名。

    VIP哪家强? 2017 OTT影视APP、内容平台对比大盘点

      综合来看,会员价格最贵的选手为:
      1、乐视超级影视会员,单月49,全年490,综合来说是最贵的,不过考虑到乐视买会员送硬件的政策,乐视还是比较有性价比的。
      2、小米电视会员和银河奇异果VIP会员,这两家价格一样,内容本质也大致一样,但不能互相通用。单月50的费用比较贵,但是年度360的费用,只能算平均水平,考虑到爱奇艺内容的数量和品质,性价比还是比较高的。
      3、暴风TV VIP影视会员 和风行金卡会员,小平台,价格定得比较高,如果没有充值活动降低价格,非常不划算,其中风行金卡会员官网显示已售罄,其实是暂停销售了。

      综合来看,会员价格最便宜的选手为:
    CIBN悦厅会员,也就是搜狐视频会员,全年148,当之无愧的最低价,而且CIBN悦厅的TV端会员,和搜狐视频网页端会员是一样的,名称一样,价格也一样,互相通用。网页端会员可以在电视端使用的,只有CIBN悦厅(搜狐视频)这一家。其他同时具有TV端和网页端的选手,会员定价上,都是TV端会员比网页端贵,而且网页端会员无法在TV端登陆,或是无法享受TV端会员权益。

      会员可使用范围最广的选手为:
      腾讯超级影视VIP,不但可以在自家云视听极光APP上用,也可以用在CIBN微视听、泰捷视频APP上,另外还有一众的互联网电视、盒子上也内置了腾讯TV。一个腾讯超级影视VIP账户,在这些设备中都能登录。

    OTT影视APP非会员免广告情况盘点

      按照我们一般的理解,免广告都是收费会员的特权,不过这次测试中,高清范评测君也看到一些选手在非会员用户使用时,也是不显示广告的,有的厂商比如微鲸,是非会员全部免广告,有的厂商/APP则是只有电影、电视剧显示广告,其他内容非会员一样免广告。评测君分析,这种情况一方面可能是因为这些选手的平台体量目前还比较小,广告收益不明显,另一方面可能也是为了改善用户体验,以求增大用户量。评测君特意把非会员也免广告的情况做了一个统计。

    VIP哪家强? 2017 OTT影视APP、内容平台对比大盘点

    会员多端共享情况盘点

      部分选手同时具有网页端、移动端平台,高清范评测君把这些多平台的选手相关的信息进行了一个统计,包括以下信息:
      TV端会员是否可以在其他端多端通用?(有的选手买TV会员送其他端会员的,评测君君也统计为通用)
      TV端会员价格和其他端会员价格对比等。

    VIP哪家强? 2017 OTT影视APP、内容平台对比大盘点

      可以看到,正如前面提到的,搜狐视频网站端的会员,与TV端的CIBN悦厅会员价格相同,而且可以互相登录,是所有选手中唯一的。
      另外需要提一下华数TV,华数TV的TV端会员和网页端会员互不通用,这也是所有选手中唯一的。

      其他具有多平台的选手,情况大都是买TV端会员可以在网页、移动端使用或者会送网页移动端会员。

      注:优酷比较特殊,网页端会员可以在TV端,包括阿里天猫魔盒等YUNOS上登录,不能享用VIP资源,但是可以免除部分内容的广告。

    各家内容分版、数量盘点

      比较各位选手的性价比,不能仅仅从价格来衡量,也要从内容的丰富程度以及质量上进行统计比较。

      这次高清范评测君在2016年12月末,用了几天时间手工统计了各大平台的内容情况,为大家作横向比较,主要的统计信息有:
      内容版块有哪些?各版块分别有多少内容?
      VIP付费会员独享的内容有多少?

      影片数量数据是以APP或者UI中筛选列表中显示的资源数量数字来统计的。部分厂家产品不支持显示资源总数,高清范评测君则只在表中标明其具有的内容板块。
      部分板块如电影、电视剧中的数字仅供参考,因为部分厂家可能采取一些“手法”来吧数字做大,比如把电影、电视剧的预告片、片花、影评专辑和正片放在一起计数,这些因素评测君控制不了,只能一并统计给大家参考。

      由于各家内容平台及APP的分类板块很多很繁杂,统计表格特别大,高清范评测君将内容分块和数量拆成了几个表来显示。

      下图表格18位选手在电影、电视剧、综艺、纪录片、少儿、动漫这6个最常见的的内容分块中影片数量的对比统计。

    VIP哪家强? 2017 OTT影视APP、内容平台对比大盘点

      下图是18位选手在杜比、4K、3D专区,女人,游戏/电竞,生活,公开课,母婴,教育几个频道的内容对比统计:

    VIP哪家强? 2017 OTT影视APP、内容平台对比大盘点

      下图是18位选手在戏曲,广场舞,音乐,VR,新闻/资讯,体育,时尚,电视购物几个频道的内容对比统计:

    VIP哪家强? 2017 OTT影视APP、内容平台对比大盘点

      下图是18位选手在健康,旅游,汽车,娱乐,搞笑,片花,军事,财经等几个频道的内容对比统计:

    VIP哪家强? 2017 OTT影视APP、内容平台对比大盘点

      下图是18位选手付费VIP用户内容(部分包括单独付费内容)的对比统计:

    VIP哪家强? 2017 OTT影视APP、内容平台对比大盘点

      这次统计对比,主要是在数量上进行了一个比较,在内容质量上各家的对比统计,高清范评测君会在随后评测中不断更新,请大家继续关注。

      在评测过程中,评测君的主观感受是:在通用版OTT影视APP的队伍里,从内容数量、质量上来说,内容来自爱奇艺的银河奇异果,以及内容来自腾讯视频的云视听极光、CIBN微视听、泰捷视频三个APP,明显属于竞争中的第一梯队。
      四大设备平台中的内容对比,小米盒子、微鲸WUI、乐视超级影视平台占优,天猫魔盒相对落后。不过随着阿里和芒果TV战略合作的达成,评测君相信不久实力对比会再次发生改变。


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  • 1月7日,阿里云官网正式推出“云栖号”(https://yqh.aliyun.com/),旨在为大家提供第一手的上云资讯,云产品快速入门,来自不同行业精选的企业上云案例...下面带大家详细了解一下这6大版块内容。 一、热点资讯:...

    1月7日,阿里云官网正式推出“云栖号”(https://yqh.aliyun.com/ ),旨在为大家提供第一手的上云资讯,云产品快速入门,来自不同行业精选的企业上云案例,基于众多成功案例萃取而成的最佳实践,助力你进行上云决策,0门槛更轻松的上云。

    目前,云栖号分为6大版块,分别为热点上云资讯、快速入门、热门案例及最佳实践、热门活动,直播。下面带大家详细了解一下这6大版块内容。

    一、热点资讯:一站式第一手的上云资讯,时刻了解行业信息

    资讯爆炸的时代,想了解上云计算资讯,需要去各个科技媒体去查看?

    云栖号-热点资讯版块,让你一站式了解热点上云资讯。热点资讯,主要的内容为上云科技资讯,“云栖号头条快讯”和其他资讯会收录当下热点的上云资源,包括但不局限于云计算,AI,大数据,物联网,云安全,企业应用类资讯。让你一站式快速了解行业热点。

    二、快速入门:快速了解阿里云,云产品,常用上云场景入门

    不了解云产品是什么?

    云栖号-快速入门版块精选最适合新手的阿里云入门,云产品入门,场景入门,助力你快速学习!

    快速入门版块主要是帮助新手、想要学习某一领域知识的人群,在这分为阿里云入门、云产品入门及场景入门,除基础的如何注册阿里云、申请免费试用,选购学生机,企业认证之外,云栖号为大家整理一系列不同基础云产品的使用,并提供一个基础类云产品的学习路径,让刚入门学习的人群可以快速了解云产品,最重要的是场景入门,对最常用的上云场景提供入门教程,用户可以根据自己需要的场景去做操作、学习。

    三、热门案例:不同行业精选案例及最佳实践,助力你上云决策

    公司的业务需要上云吗,哪些业务场景可以上云?

    云栖号-热门案例版块通过查看你所属行业的其他公司不同场景的上云案例,来指导助力你的上云方案。

    云栖号根据不同行业的中小微企业上云案例去做分类,在案例里详细的记录着每家公司上云之前所面临到的业务痛点,并在解决方案里记录上云后阿里云帮助他们解决哪些问题,及企业使用阿里云的哪些相关云产品,当然也可以在案例中看到每家企业在上云后业务上巨大改变。

    四、最佳实践:基于众多客户上云的成功案例萃取而成的最优化企业上云指导

    公司的业务怎么上云,如何操作?

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    每个最佳实践包括使用场景、多产品部署架构及部署手册。帮助客户更好地理解阿里云的产品和解决方案,降低企业上云门槛的同时满足客户自服务的需求。当前的最佳实践包含业务上云,网络组网,安全合规,数据库,数据分析,容器&微服务,DevOps,高性能计算,AnyStack on 阿里云,机器学习&人工智能,媒体服务,视频监控,数据迁移,备份&容灾,物联网设备上云,无服务计算,小程序,云上运维,影视娱乐,生命科学。

    五、热门活动:云计算领域的峰会,沙龙,大赛,和上云专家面对面

    可以和阿里云上云专家面对面交流吗?

    云栖号-热门活动给大家带云计算,大数据领域的行业峰会,技术沙龙,大数据大赛,和国内顶级的云计算专家面对面交流。

    云栖大会,阿里云城市峰会,云产品全国的城市技术沙龙,提供大家一个平台去面对面的相互交流分享。

    天池大数据大赛致力于打造国际高端算法竞赛,提供一个竞技的平台,让选手用算法解决社会或业务问题。

    六、直播:新品发布,云产品视频学习,尽在阿里云直播

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    云栖号的上线,将让中小微企业和个人上云更容易,更简单,帮助你了解企业为什么要上云,又该如何上云,你的同行都是怎么做的。我们希望能成为你上云的助手,助力你快速轻松的上云!


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  • 学习的方法和渠道有千百种,这一次主要介绍国内外的优质论坛媒体,创作平台,问答社区,谈谈如何从众人的智慧中获取第一手资料进行学习。 1 贴吧论坛reddit等新闻资讯平台 https://www.reddit.com/r/Machin...

    正所谓三人行必有我师,学习不可能闭门造车,我们需要经常与外面的人交流,通过公开的学术论文,论坛等获取知识,讨论心得。

    作者&编辑 | 言有三

    学习的方法和渠道有千百种,这一次主要介绍国内外的优质论坛媒体,创作平台,问答社区,谈谈如何从众人的智慧中获取第一手资料进行学习。

     

    1 贴吧论坛reddit等新闻资讯平台

    https://www.reddit.com/r/MachineLearning/

    Reddit是一个社交新闻站点,类似于国内的贴吧,大佬频繁出没,想必大家已经不陌生了,很多的新闻都是第一时间从上面爆出。Reddit在美国可是流量仅次于Google、YouTube、Facebook、Amazon,排行第五的网站。

    它最大的特点就是通过用户对各种主题的帖子进行分类,然后所有的Reddit用户对其投票,好的内容自然会被顶上去,这就是质量的保证。

    reddit里面的内容按照看板来分类,所谓看板,即“A Reddit”,就是同样主题的内容了,我订阅了machinelearning和iphone这两个看板,所以首页出现的是这两块内容。

    下面我们来看看machinelearning看板的内容:

    下面有news,discussion,research,project等主题分类。

    可以点击进相应的主题看看。

    如果你想自己发表呢?就点击右侧的create post然后排版写作即可

    没有复杂的编辑页面,这里本来就是一个讨论社区,不需要过于花哨,好的内容自然会被推荐上去的。

    reddit更多玩法就需要自己探索了,我也是刚开始玩。

    除了reddit这样的社区之外,其实还有很多的官方媒体也会经常发布内容,我经常看的是Google相关的新闻

    是谁站在人工智能/深度学习的最前沿,当然是Google,从Google的官方获取最新的资讯绝对是没毛病的。

    Google News:https://news.google.com/news/section?q=Machine%20Learning

    这些年看过的DeepMind团队的文章少说也有50篇以上,没有哪个团队比它们更值得被关注。

    DeepMind:https://deepmind.com/blog/

    国外相关的还有deeplearning.ai,openai,fastml等等。

    deeplearning.ai: https://www.deeplearning.ai/

    openai: https://openai.com/

    fastml: http://fastml.com/

    其实我觉得一般人不会有精力关注的,不如等国内媒体报导,国内有很好的移动端优质资讯媒体,微信公众平台/今日头条等。

    关于一些AI方向的公众号,之前已经推荐过,大家可以点击或者扫码阅读。

    【杂谈】天下苦公众号久矣,如何利用这几类公众号进行深度学习?

     

    2 内容创作平台Medium

    https://medium.com/

    Reddit是一个大杂烩,什么都有,读最新的消息当然首选Reddit,但是如果要读好文章,就得来Medium,收费订阅制,这一点我很喜欢,尊重优质创作者。

    Medium是由Blogger和Twitter联合创始人埃文·威廉姆斯(Ev Williams)创办的内容创作平台,如果读者足够细心,就会发现机器之心等平台的大量翻译文章都来自于这里

    许多企业都采用Medium作为全公司或其中一个项目的博客发布平台,包括Airbnb,Facebook,Kickstarter,Udacity,Block.one,Square,Towards Data Science等等,Towards Data Science也是国内的一众自媒体平台经常翻译博客的地方。

    Medium是一个基于主题(topic)的创造平台,这也是它最大的特色,其实跟reddit或者说所有的内容平台都是一样的,注册的时候选择好感兴趣的主题,后面机器学习算法就会给你推荐,我选择了science,technology,programming等主题。

    在Medium,是先有主题然后才有文章,而不是先有文章然后再添加主题,也就是说大家来到一个主题下面写文章,而不是写完了给它打标签,主题被放在collection中,如下。

    创建主题的权限只开放给少数人,创作者的个人属性被弱化,内容非常集中地围绕着主题而生产,带来的好处就是更高的质量,总之这是一个更注重内容而非人的群体协作型平台,与维基百科很像嘛。

    怎么保证质量呢,用户通过阅读,可以给予好文章投票,当分数达到一定分值,就会被往更靠前的位置推荐,在这里,与reddit的一个不同之处在于,就算不是热门内容,只要质量高,也会被顶上去。

    正是依靠这样的推荐系统刷掉了劣质文章,从而维持较高的质量。

    前面说过很多的企业都使用Medium作为博客系统,我们常常从Towards Data Science公司阅读一些内容,下面是它的机器学习的板块。

    https://towardsdatascience.com/machine-learning/home

    有最新文章,一周精选,各类主题(deep learning/self driving)等。

    在medium,你可以收获优质的内容,同时依靠自己的创作获得收入,推荐有时间的朋友可以多关注。

    国内类似的内容创作平台那就多了去了,免费的有csdn,简书等,付费的有gitchat,极客时间等,不过美国人都做不好的付费阅读,国人的希望还真的不大,好在技术是个硬通货,我是真心希望微信公众号能把付费阅读做好的,这样我会更有动力创作好的内容。

     

    3 问答社区Quora与知乎

    https://www.quora.com/

    quora就是美版知乎,知乎就是国产quora,不过知乎的功能还是要更多一些,不过问答仍然是最核心的功能

    由于网络,语言等问题,我觉得大家也不用上quora了,用好知乎就对了。在这里没必要去介绍知乎是什么了吧,说说它的最重要的一些功能吧。

    3.1 提问与回答

    这是它的初心,也是最重要的功能,大家可以去提问,会被推荐给合适的人。个人可以在创作者中心看到一系列问题了,这是我的后台,快有1500个问题没有答了,精力有限只能选择很有意义并且自己会的答。

    另外,如果你想勾搭大佬,还可以进行付费提问,毕竟大佬的时间更加宝贵嘛。下面就是我的一个付费回答,付出劳动获得知识的尊重,对创作者来说是很好的。

    3.2、专栏

    知乎专栏大概是除了教材之外整理知识最系统的几个地方之一了,至少大部分人创建专栏的初衷都是针对某一方面的内容进行持续创作。

    而且专栏相对于微信公众号的一个好处就是可以修改更新,别的不多说了,给大家推荐一些专栏吧。筛选从文章的质量,文章的原创性,文章的数量,文章的可读性等4个方向进行筛选。

    (1) 质量要求是紧随研究前沿,有一定的理论水平。

    (2) 原创性要求文章多为自己原创而不是第三方投稿。

    (3) 文章数量要求专栏有能力持续输出,覆盖较广的范围。

    (4) 文章需要有条理有连续性,不是想到什么就写什么。

    机器之心:https://zhuanlan.zhihu.com/jiqizhixin

    paperweekly:https://zhuanlan.zhihu.com/paperweekly

    SIGAI人工智能讲堂:https://zhuanlan.zhihu.com/c_201634018

    深度学习大讲堂:https://zhuanlan.zhihu.com/dlclass

    超智能体:https://zhuanlan.zhihu.com/YJango

    阿里机器智能:https://zhuanlan.zhihu.com/c_179394357

    等等,太多了,不做一一介绍。

    也献上我们的专栏吧。

    有三AI学院:https://zhuanlan.zhihu.com/c_151876233

    还有一系列子专栏,可以自取。

    3.3、知乎live

    就是直播了,虽然直播平台很多,知乎的相对来说会更加有保障一些吧,毕竟创建live有一定的门槛。

    除了上面说的贴吧论坛,创作平台,问答社区,还有很多其他的学习渠道,包括arxiv等论文平台,github等技术社区,kaggle等比赛社区。

    【杂谈】如何学会看arxiv.org才能不错过自己研究领域的最新论文?

    【杂谈】从GitHub上星星最多的男人开始发GitHub综述资料

    作为技术人员,多读多写,总会受益无穷的。以上就是我关于贴吧论坛,创作平台,问答社区的一些看法,希望能够帮助大家。

    2019年有三AI春季度培养计划已经过去一个多月,正在深度学习篇学习中,有需要的可以点击图片了解信息,添加微信咨询。我的初衷很简单,系统性带出少数几个学生,成为有三AI的种子。

    网易云课堂《有三说深度学习》已经更新了10课,作为公众号图文内容的辅助,会有更多细节的讲述,感兴趣的同学可以点击图片获取。

    有三AI知识星球组建了,会在里面随时分享更多好用,好玩的知识噢,已经先后有国内各大互联网公司的大咖加入,还有很多优秀的自媒体个人,相信大家都认识的就不做过多介绍了。

    感谢各位看官的耐心阅读,不足之处希望多多指教。后续内容将会不定期奉上,欢迎大家关注有三公众号 有三AI

     

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  • 在steam上经常会出现:您所在的国家/地区不允许看到此内容 这是因为这款游戏或者软件内容不适合在国内进行分发。 但是如何办呢,很多人会有这个想法,绕过这个不该出现的问题。 其实这里有很多方法, 方法1 打开...
  • 如何用一个内容管理系统管理多个网站及多个微博微信公众账号,实现的技术是什么,和微博微信的对接可以实现到什么程度
  • 随着企业内容管理(ECM)技术和市场环境的不断地发展,越来越多的企业开始考虑选择适当的产品。美国Interwoven公司通过长期的实践,总结出企业在选择ECM系统时应该关注以下几点:是否具有良好的操作性及弹性?对于企业...
  • 内容运营平台的技术实践,6大版块为你解析,技术如何助力用户增长和内容智能!电子书免费下载,快收藏先!点击免费下载《为业务量身打造——阿里文娱用户及内容运营平台技术实践》你也可以复制链接到浏览器下载...
  • OpenJWeb快速开发平台-内容管理系统(CMS)栏目标签库的设计与实现 2010-1-19王保政(QQ:29803446)Msn:baozhengw999@hotmail.com 一、 标签库的设计 为了尽可能减少在JSP页面中直接编写代码,OpenJWeb中新增了栏目...
  • 移动VR搞内容分发平台的思维源自于移动互联网时代,App Store成就了iPhone和苹果;安卓端谷歌应用商店称霸全球,唯独进不了中国,于是国内涌现了一大批移动分发平台,91无线、豌豆荚、安卓应用商店、机锋、安智、小米...
  • TRS内容管理平台用户注册逻辑漏洞

    千次阅读 2012-07-04 12:04:34
    首先 site:gov.cn inurl:WCM TRS 的内容管理系统是国内政府网站使用最多的系统之一 如上面所说:外交部 http://wcm.fmprc.gov.cn/wcm/ 网址加上:wcm/console/auth/reg_newuser.jsp http://l
  • 很多时候我们的应用在使用微信分享内容之后,希望其他用户点击该分享内容能够跳转到我们的App,以实现闭环,这样的分享才是最有价值的。这种需求涉及到不同应用之间的交互,虽然微信提供了分享SDK,但仍然有不少限制...
  • 部标JT/T809平台的必测内容

    千次阅读 2013-10-31 09:45:57
    809的测试相对比较困难,因为你在开发的时候,没有一个可以供你对接的测试平台,而是你开发好后,在文件申报批准后,找到交通部信息中心的技术人员,一上来就是正式的测试,这个就头大了。可以说809平台送检时我压力...
  • 2019年12月30日,百度大脑智能创作平台上线全新版本,带来更多新功能,助力用户解决创作痛点,提升创作效率。 百度大脑智能创作平台发布于19年4月2日,集合了百度领先的自然语言处理和知识图谱技术,旨在成为更...
  • Gartner近日发布了2018年《内容协作平台魔力象限》报告,一共有14家公司入围今年的魔力象限,其中新入围的公司有三家,来自中国的爱数公司(EISOO)成为本次入围魔...
  • 最近,朋友要建站让我帮着推荐个好的CMS(内容管理...这里为需要建站但又徘徊的朋友介绍10个免费PHP+MySql平台下的CMS内容管理系统,可能会对你的选择有指导作用。1. Joomla!一套在国外相当知名的内容管理系统,2007年
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空空如也

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