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2月6日，继浙江之后，湖北、湖南、贵州、河南、天津、江苏、河北等28个省、自治区、直辖市已陆续与阿里巴巴合作，搭建“数字防疫系统”。该系统分为居民、社区街道、医疗疾控、政务管理等四大模块，有20多种功能。各地居民及疫情防控机构可以应用疫情信息采集、主动申报与疫情线索提供、医学观察服务与管理、疫情实时动态、在线智能问诊、同行程人员查询等功能，开展数字化疫情防控。 据了解，面对疫情，阿里钉钉快速响应，联动阿里云、支付宝、达摩院、政务钉钉、宜搭等团队，一天内紧急搭建出浙江省新型肺炎公共服务与管理平台，于1月27日上线，并输出一整套完整的“数字防疫系统”，免费提供给全国各地政府和社区，助力疫情防控。 在该系统中可以看到，居民通过钉钉加入健康咨询群、医学观察服务群，可以与群内定点网格医生进行实时交流互动，随时进行每日健康打卡，与医生开展视频问诊，随时在线沟通协同，医生和居民之前沟通高效、健康、安全。 “常见的一些问题，通过互联网医院或者我们的专家团队进行咨询之后，先了解一些问题，（居民）放心了之后也不用跑到医院去。”浙江省卫健委规划发展和信息化处副处长黄凤表示，居民可通过平台在线问诊，获得浙江全省400多个医疗和疾控专家团队的线上回复。 除了在线问诊，该系统为居民提供智能、快捷的疫情防控通道。打开主动申报与疫情线索提供版块，用户可以主动申报身边有疑似症状的案例，申报成功后，将有专人联系跟踪落实。通过疫情实时动态和同行程人员查询版块，居民可以了解关于疫情的最新情况，也可以查询新型肺炎确诊患者乘坐交通工具的信息。 此外，依托组织在线能力，钉钉还为各地政府搭建“线上疫情防控作战指挥室”，从省市县乡村卫健机构、疾控中心到社区医院网格员、家庭医生对疫情联防联控，实现物资、疫情等数据层层上报，快速响应和协调物资供给和疫情反馈，对疑似人群做网格化重点监测，对疑似病人做快速隔离和转诊处理。 湖北省随州市疫情防控指挥部相关人士表示，该系统将为随州市居民参与疫情防控提供便捷、贴心、高效的服务，助力打赢疫情防控阻击战。 为了让更多政府、企业快速生产类似应用服务，阿里云表示向全社会免费开放宜搭应用搭建平台，直至疫情解除。宜搭通过可视化拖拽的方式，让不会代码的人员也能迅速搭建应用，对抗疫情。 本文来源：新华网

2月6日，继浙江之后，湖北、湖南、贵州、河南、天津、江苏、河北等28个省、自治区、直辖市已陆续与阿里巴巴合作，搭建“数字防疫系统”。 该系统分为居民、社区街道、医疗疾控、政务管理等四大模块，20多种功能。各地居民及疫情防控机构可以应用疫情信息采集、主动申报与疫情线索提供、医学观察服务与管理、疫情实时动态、在线智能问诊、同行程人员查询等功能，开展数字化疫情防控。 据了解，面对疫情，阿里钉钉快速响应，联动阿里云、支付宝、达摩院、政务钉钉、宜搭等团队，一天内紧急搭建出浙江省新型肺炎公共服务与管理平台，于1月27日上线，并输出一整套完整的“数字防疫系统”，免费提供给全国各地政府和社区，助力疫情防控。 （图：央视新闻联播报道浙江省新型肺炎公共服务与管理平台） 在该系统中可以看到，居民通过钉钉加入健康咨询群、医学观察服务群，可以与群内定点网格医生进行实时交流互动，随时进行每日健康打卡，与医生开展视频问诊，随时在线沟通协同，医生和居民之前沟通高效、健康、安全。 “常见的一些问题，通过互联网医院或者我们的专家团队进行咨询之后，先了解一些问题，（居民）放心了之后也不用跑到医院去。”浙江省卫健委规划发展和信息化处副处长黄凤表示，居民可通过平台在线问诊，获得浙江全省400多个医疗和疾控专家团队的线上回复。 除了在线问诊，该系统为居民提供智能、快捷的疫情防控通道。打开主动申报与疫情线索提供版块，用户可以主动申报身边有疑似症状的案例，申报成功后，将有专人联系跟踪落实。通过疫情实时动态和同行程人员查询版块，居民可以了解关于疫情的最新情况，也可以查询新型肺炎确诊患者乘坐交通工具的信息。 此外，依托组织在线能力，钉钉还为各地政府搭建“线上疫情防控作战指挥室”，从省市县乡村卫健机构、疾控中心到社区医院网格员、家庭医生对疫情联防联控，实现物资、疫情等数据层层上报，快速响应和协调物资供给和疫情反馈，对疑似人群做网格化重点监测，对疑似病人做快速隔离和转诊处理。 湖北省随州市疫情防控指挥部相关人士表示，该系统将为随州市居民参与疫情防控提供便捷、贴心、高效的服务，助力打赢疫情防控阻击战。 为了让更多政府、企业快速生产类似应用服务，阿里云表示向全社会免费开放宜搭应用搭建平台，直至疫情解除。宜搭通过可视化拖拽的方式，让不会代码的人员也能迅速搭建应用，对抗疫情。 点击申请试用宜搭>>https://www.aliwork.com/

上一篇：一文带你了解Java其他基础类库 | 带你学《Java语言高级特性》之十九 在前几节我们学习了Java基础类库，而在开发过程中难免会碰到数值运算相关的需求。Java为开发者提供了数值操作相关的类，用来支持简单的数学运算，让我们一起来了解一下吧。 【本节目标】通过阅读本节内容，你将接触到Math类和Random类，了解其各个内部方法的功能，熟悉其调用方法，并能够自己定制一些有特殊功能的数学方法，满足现实开发中的特定需求。 程序就是一个数学的处理过程，所以在Java语言本身也提供有相应的数字处理的类库支持。 Math数学计算类 Math类的主要功能是进行数学计算的操作类，提供有基础的计算公式，这个类的构造方法被私有化了，而且该类之中提供的所有方法都是static型的方法，即：这些方法都可以通过类名称直接调用。 public class JavaAPIDemo { public static void main(String[] args) throws Exception {

对话管理模型背景 从人工智能研究的初期开始，人们就致力于开发高度智能化的人机对话系统。艾伦·图灵（Alan Turing）在1950年提出图灵测试[1]，认为如果人类无法区分和他对话交谈的是机器还是人类，那么就可以说机器通过了图灵测试，拥有高度的智能。第一代对话系统主要是基于规则的对话系统，例如1966年MIT开发的ELIZA系统[2]是一个利用模版匹配方法的心理医疗聊天机器人，再如1970年代开始流行的基于流程图的对话系统，采用有限状态自动机模型建模对话流中的状态转移。它们的优点是内部逻辑透明，易于分析调试，但是高度依赖专家的人工干预，灵活性和可拓展性很差。 随着大数据技术的兴起，出现了基于统计学方法的数据驱动的第二代对话系统（以下简称统计对话系统）。在这个阶段，增强学习也开始被广泛研究运用，其中最具代表性的是剑桥大学Steve Young教授于2005年提出的基于部分可见马尔可夫决策过程(Partially Observable Markov Decision Process , POMDP)的统计对话系统[3]。该系统在鲁棒性上显著地优于基于规则的对话系统，它通过对观测到的语音识别结果进行贝叶斯推断，维护每轮对话状态，再根据对话状态进行对话策略的选择，从而生成自然语言回复。POMDP-based 对话系统采用了增强学习的框架，通过不断和用户模拟器或者真实用户进行交互试错，得到奖励得分来优化对话策略。统计对话系统是一个模块化系统，它避免了对专家的高度依赖，但是缺点是模型难以维护，可拓展性也比较受限。 近些年，伴随着深度学习在图像、语音及文本领域的重大突破，出现了以运用深度学习为主要方法的第三代对话系统，该系统依然延续了统计对话系统的框架，但各个模块都采用了神经网络模型。由于神经网络模型表征能力强，语言分类或生成的能力大幅提高，因此一个重要的变化趋势是自然语言理解的模型从之前的产生式模型（如贝叶斯网络）演变成为深度鉴别式模型（如CNN、DNN、RNN）[5]，对话状态的获取不再是利用贝叶斯后验判决得到，而是直接计算最大条件概率。在对话策略的优化上大家也开始采用深度增强学习模型[6]。另一方面，由于端到端序列到序列技术在机器翻译任务上的成功，使得设计端到端对话系统成为可能，Facebook研究者提出了基于记忆网络的任务对话系统[4]，为研究第三代对话系统中的端到端任务导向型对话系统提出了新的方向。总的来说，第三代对话系统效果优于第二代系统，但是需要大量带标注数据才能进行有效训练，因此提升模型的跨领域的迁移拓展能力成为热门的研究方向。 常见的对话系统可分为三类： 聊天型，任务导向型和问答型。 聊天型对话 的目标是要产生有趣且富有信息量的自然回复使得人机对话可以持续进行下去[7]。问答型对话 多指一问一答，用户提出一个问题，系统通过对问题进行解析和知识库查找以返回正确答案[8]。任务导向型对话 （以下简称任务型对话）则是指由任务驱动的多轮对话，机器需要通过理解、主动询问、澄清等方式来确定用户的目标，调用相应的API查询后，返回正确结果，完成用户需求。通常，任务型对话可以被理解为一个序列决策过程，机器需要在对话过程中，通过理解用户语句更新维护内部的对话状态，再根据当前的对话状态选择下一步的最优动作（例如确认需求，询问限制条件，提供结果等等），从而完成任务。 任务型对话系统从结构上可分成两类，一类是

严格来讲没有明确的分布式数据库的概念，有的只是业务中心的概念，既然牵扯到业务中心，那么就需要对于整个的项目之中的RPC技术的规划。 如果按照传统的开发项目，肯定是要针对一个数据库实现的开发。 这种操作的最大特征在于：需要进行在一个服务器上实现所有的功能，假设你的项目之中有十个业务，可能有九个业务都是非常不繁忙，恨不得，三天才有一次操作。而另外一个业务非常繁忙。 如果说现在有十个业务，这十个业务都非常繁忙，那最终的情况就是整体的服务质量就会下降，就必须将这些业务的操作单独抽取出来，进行业务中心的搭建。 在使用RPC技术处理的时候就可以将业务端分离出来，而后通过WEB端实现业务的整合处理操作。 但是这个时候又会出现问题：你所有的业务可能均分到了十台主机和十台服务器上，这个时候只有一个WEB端，那就无法满足于当前的需求，所以在这样的状态下为了保证WEB端服务正常，就需要使用WEB集群。 在这样的设计下有可能依然无法满足于大规模的业务访问，这个时候就需要继续考虑某一个业务的集群访问。 这样一来，依然会出现一个严重的问题，多个数据库之中应该进行数据的同步处理，也有可能某一个数据库特别忙碌，需要将某一个数据进行继续拆分。 如果现在某一个数据库的访问量依然很大，那就必须考虑对数据库做水平的分库处理机制。让多台数据库实现同一类业务数据的存储操作。 同时，如果现在有一些访问频率很高的数据出现，也肯定不可能使用SQL数据库，应该使用缓存数据库来实现，而缓存数据库之中依然有可能继续进行集群的搭建处理。 这样的架构只适合进行传统的存在有逻辑关系数据库的存储操作，如果要进行数据采集处理，那么就无法使用此类设计，应该继续构建大数据分析系统，而后继续引用消息组件，进行缓冲操作。 更多专业知识，面试技巧就在面试一点通，持续更新中……感谢浏览～本内容来源于阿里云大学-Java面试技巧

一、背景描述及业务介绍 什么是58最核心的数据？ 58是一个信息平台，有很多垂直品类：招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等，每个品类又有很多子品类，不管哪个品类，最核心的数据都是“帖子信息”。 画外音：像不像一个大论坛？  各分类帖子的信息有什么特点？ 逛过58的朋友很容易了解到，这里的帖子信息： （1）各品类的属性千差万别，招聘帖子和二手帖子属性完全不同，二手手机和二手家电的属性又完全不同，目前恐怕有近万个属性； （2）数据量巨大，100亿级别； （3）每个属性上都有查询需求，各组合属性上都可能有组合查询需求，招聘要查职位/经验/薪酬范围，二手手机要查颜色/价格/型号，二手要查冰箱/洗衣机/空调； （4）吞吐量很大，每秒几10万吞吐；  如何解决100亿数据量，1万属性，多属性组合查询，10万并发查询的技术难题呢？一步步来。  二、最容易想到的方案 每个公司的发展都是一个从小到大的过程，撇开并发量和数据量不谈，先看看 （1）如何实现属性扩展性需求； （2）多属性组合查询需求； 画外音：公司初期并发量和数据量都不大，必须先解决业务问题。  如何满足业务的存储需求呢？ 最开始，业务只有一个招聘品类，那帖子表可能是这么设计的： tiezi(tid, uid,

什么是高并发？ 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关的常见指标有哪些？ 响应时间（Response Time） 吞吐量（Throughput） 每秒查询率QPS（Query Per Second） 并发用户数 什么是响应时间？系统对请求做出响应的时间。 例如：系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。什么是吞吐量？ 单位时间内处理的请求数量。 什么是QPS？ 每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。 什么是并发用户数？ 同时承载正常使用系统功能的用户数量。 例如：一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。  如何提升系统的并发能力？

新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动着每一个人的心。为了帮助加速新药和疫苗研发，阿里云做了一个决定： 向全球公共科研机构免费开放一切 AI 算力 疫情期间，任何针对本次新型冠状病毒分析、疫苗新药研发的公共科研机构、学校、医院，都可以通过邮件联系阿里云疫情公益小组。我们将在第一时间与相关机构取得联系。 目前，中国疾控中心已成功分离病毒，疫苗研发和药物筛选仍在争分夺秒地进行。新药和疫苗研发期间，需要进行大量的数据分析、大规模文献筛选和科学超算工作。阿里云可以提供强大的 AI 算力，支持病毒基因测序、新药研发、蛋白筛选等工作，帮助科研机构缩短研发周期。 此前，阿里云就曾与基因公司联合打破世界纪录：仅用 15 分钟，即可完成高精度的个人全基因组测序。而在过去，科学界普遍需要 120 个小时才能完成类似流程。 图为全球健康药物研发中心 GHDDI 全球健康药物研发中心 GHDDI 正与阿里云合作开发人工智能药物研发和大数据平台，针对 SARS/MERS 等冠状病毒的历史药物研发进行数据挖掘与集成，开放相关临床前和临床数据资源，计算靶点和药物分子性质，并跟进新型冠状病毒最新科研动态，实时向科学界和公众公布，为新型冠状病毒科学研究提供重要数据支撑。

在线研发协同的基础是高可见性及快速连接 为了应对互联网业务的复杂性和不确定性的特点，现代软件开发，逐步过渡到以客户导向，小团队（单兵）作战能力，快速链接生产要素，持续快速高质量地交付有效价值的方式。分工越来越细，整个软件生产的过程，就是分而治之地解决问题，然后持续地集成发布的过程。 这种软件开发方式，谁拥有更高的机动灵活响应能力，和更高的协同性，谁就能在竞争中抢占先机。 互联网技术让互联互通变得异常简单。通信技术的发展，对互联网应用起到了极大的促进作用。即时通信工具，也已经超越了聊天的功能，钉钉项目群、钉钉视频通话、钉钉视频会议，再到其平台演化出来各种OA应用，助力快速连接。 协同的基础之一就是连接，从人之间的连接，到人与物之间的连接，快速实现组织在线、沟通在线和协同在线。 生产工具的发展，显著提升了软件生产过程的可见性。研发过程的在线化，让软件工程的可见性到了前所未有的新高度。生产工具的进步，已经让生产过程没有任何秘密可言，隐性的工作逐渐显性化。而协同的基础，就是信息的共享，生产过程的可见性。为人们所熟知的Scrum开发框架中，将透明性（Transparency）列为三大支柱之首。 注：Scrum三大支柱分别是：透明（Transparency），检视（Inspection）和适应（Adaption）。 软件架构与部署方式的演进，有利于分工协同。根据康威定律：设计系统的架构受制于产生这些设计的组织的沟通结构。那么，反过来，系统设计的架构，也反作用于沟通结构及软件的集成方式。同时，在云开发、中间件、中台化策略的大环境下，业务层更多关注在业务创新上，分工变得越来越细。 部署架构的演进，也让系统中的局部，可以独立持续部署。小团队，或单兵的价值体现越来越大，而团队与团队之间，人与人之间的连接，也从传统树状的方式，逐渐往网状的方向演进。协同，就是在这样的网状环境里，能够清晰地识别出需要连接的生产要求，然后快速在线协同。 对于知识经济活动，高可见性，快速连接能力意味着灵活协作的可能，而在线化是这一切的基础，在线化让人们有机会在任何时候任何地方，快速集结、组织协作，让SOHO这样的远程办公方式成为可能。 在线化，是数字化协作的基础，为未来智能化的演进创造了可能的条件，这是现代化软件研发手段演进的趋势。 下面，我们将从“研发协同”， “代码协同”及“发布协同”三个方面，阐述如何在线协同，身处不同地域，不同时区的你我他，能够快速连接起来，真正进入到数字化研发时代。 在线项目协同 需求协作，从拉通和可视化端到端的价值流动开始 可见，是协作的基础。通过电子看板，以需求为流动单元，端到端可视化价值流，以流动效率为核心组织需求交付。可视化端到端价值流必须做到：价值驱动，即每一个流动单元体现的都是体现用户价值的业务需求；前后拉通，即可视化的目标是“端到端”的价值流，始于用户问题的提出，终于用户问题的解决。 我们可以通过以下三个标准来检验可视化的效果，即： 是否能反映端到端的交付过程是否能即时体现影响价值流动的瓶颈和问题是否能依据可视化的信息进行协作和做决定 同时，打通从项目协作到软件发布的全链路，代码提交和发布信息同样可以即时反映到需求卡片上，集中及时的工作状态同步，减少沟通基本靠吼的套路，使得项目管理的目标更关注在价值交付和问题解决上。 管理价值流动，构建价值反馈闭环，让交付更可控

第3章 大规模天线无线信道建模 3.4 坐标系模型 3.5 天线模型 为建模 3D 垂直维度波束赋形及大规模天线波束赋形传输过程中信号经历 的无线信道，统一规定 3D 信道中天线模型参数如下： ① 天线阵列呈 2D 平面排列，使用 N 表示天线列数，M 表示每一列中同一 极化方向天线的个数；