2024年度中國天眼FAST自由觀測項目申請通道6日0時向全球開放

2024年度中國天眼FAST自由觀測項目申請通道6日0時向全球開放

據央視新聞,從中國天眼FAST瞭解到,FAST2024年度觀測季自由觀測項目申請通道將於4月6日0時,向全球開放。4月6日0時,中國天眼FAST將面向全球公開徵集2024年8月至2025年7月之間的自由觀測項目,相關申請可以通過中國天眼官網提交。FAST測量與控制工程師孫純表示,全球的科學家可以通過這個通道進行他們2024年度的觀測申請,運行以來我們已經接收到了來自15個國家的申請。

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張雪峰直播講福耀科技大學,存在3點隱患,網友:和當年馬雲一樣

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張雪峰雖然是一名生意人,但在對待學生院校報考上,以敢說真話,幫助普通人家打破信息壁壘走紅。

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王樹國卸任西安交大校長之後,被福耀科技大學聘請成爲第三任校長,給福耀科技大學,再次吹響了一次號角。

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大家對福耀科技大學的期待,更高了一些。也因此,想看看張雪峰對學校的看法,未來,福耀科技大學,是不是真的有機會,成爲超過清北的存在。

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張雪峰向來什麼話都敢說,面對風頭正盛的福耀科技大學也是如此。我們跟着張雪峰的視角看看,在他眼中,福耀科技大學,存在的隱患。

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張雪峰直播講福耀科技大學,存在3點隱患,網友:和當年馬雲一樣

福耀科技的大學,定位培養的是適合當下社會就業的稀缺人才。曹先生的目標很遠大,希望未來能夠比肩清北,之後完成超越。

張雪峰老師對於這個,有屬於自己的看法。是不是能夠超過清北,還是後話,就目前來看,福耀科技大學,存在3點隱患。

最直觀的第1個隱患,是學校的師資力量不能得到保障。雖然學校校長很牛氣,王校長先後成爲2所C9高校校長,但畢竟不能代表全部師資力量。

一所學校想要有優秀的師資,並且滿足學校目前給自己的定位。原本投資的100億,其實是不夠的。

100個億對於我們來講,是個天文數字,但對於大學來說,並沒有多出彩。清北每年的經費撥款,都超過百億,不錯的一本,也能達到30幾億的預算。

福耀科技大學,目前給自己的定位是國內前五名。這個預算,其實就顯得有些不夠了,所以,師資力量上,是存疑。

師資力量不足,帶來的第2個隱患就出現了。沒有優質的老師,就很難有優質的生源。福耀科技大學的錄取分數線,定位在國內前五名。

國內前五名的院校,錄取分數線在680+左右。能夠達到這個分數線的學生,普遍會選擇清北復交,浙大等院校。

這些老牌名校,出路和教學質量,科研成果都有保證。福耀科技大學,作爲一所新院校,這些都是未知數,想要吸引這批學生,有些困難。

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師資力量和生源,都有隱患的情況下,學校在教學上的發展,必然受到影響,也就形成了第3個隱患,保研不會很順利。

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福耀科技大學,在保研上是沒有優勢的。在就業上的優勢,是背後的福耀集團,可以提供的崗位,但對於一所學校來說,出路並不寬。

這3點隱患,是福耀科技大學目前可能面對的,最接地氣,也是最直觀的問題。這些問題得不到解決的話,學校的出路,就可能走網友說的,馬雲先生的老路。

馬雲先生的湖畔大學,曾經也風靡一時,大家期待一個商業科技的孵化基地,就此誕生,但後來也發展平平,後來還被換了名字和方向。

福耀科技大學,網友們欣賞曹先生的情懷,喜歡王校長的能力和氣度,希望福耀科技大學能夠更好地發展,不要走湖畔大學的老路。

因此,在張雪峰提出來3點隱患的時候,還呼籲學校把張雪峰聘請過去,給學校做一些接地氣的謀劃。

筆者寄語:

從網友的態度上來看,能看出來大家對福耀科技大學的喜歡。張老師看到的問題,相信王校長和曹先生,也能察覺的到,有所考量。福耀科技大學就快要招生了,我們一起期待一下,學校未來的變化和發展吧。

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或低1099元 金屬版紅米月底發佈

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【IT168 資訊】最近金屬版紅米新機被炒得火熱,甚至網絡上還曝光了所謂的金屬後蓋諜照,這也使得該機何時發佈成爲了關注的焦點。日前,有消息人士在微博上爆料稱,金屬版紅米手機可能會在11月24日正式登場,至於手機的價格可以參考樂視1S和魅藍Metal,也許比1099元還要更低一些。

傳11月24日發佈

對於最近頻繁曝光的金屬版紅米新機的發佈時間,此前傳出的消息有可能在“雙十一”前發佈,這樣便可以趕上“雙十一”千元機大戰,以便獲得更不錯的銷售成績。不過,根據消息人士在微博上最新的爆料稱,這款紅米新機有可能會在11月24日纔會推出,與此前的傳聞存在較大的出入。

儘管消息的真實性尚未得到證實,但從小米最近的動作來看,似乎並沒有開始新機發布前的宣傳預熱工作,所以此次爆料的真實性看起來還是具有一定的可信度。不過,按照爆料人@Upleaks披露的消息稱,小米在雙十一將有重磅新品首發,但並未披露更具體的信息,但不排除是傳說中的紅米2S的可能。

諜照並非紅米新機

值得一提的是,最近在網絡上曝光的金屬背蓋的諜照或許並不是紅米新機,因爲早在今年9月份的時候,該諜照便已經出現,甚至還被稱爲是小米5手機。同時也有網友表示,這其實是小米放棄的方案,所以未來的金屬版紅米新機並不是這個樣子。

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此外,針對該機被稱爲紅米Note 2 Pro的說法,從現在得到的信息來看,應該不會以這樣的名稱登場,當然也不是所謂的紅米Metal,但據稱已經知曉該機名字的@Upleaks在表示:“聽到消息的時候還以爲是錯的”,所以也似乎預示未來的金屬版紅米手機在正式發佈時,將會以不同尋常的名字登場。

價格看齊魅藍 Metal

至於大家最關心的價格方面,根據消息人士披露的消息稱,金屬版紅米新機的價格可以參考樂視1S和魅藍Metal,甚至還可也低於1099元這個定價。儘管消息的真實性尚未得到證實,但如果結合金屬版紅米新機會有低配和高配兩種版本推出的說法,不排除低配版售價低於1099元,而高配版則與魅藍Metal價格持平的可能。

而在此前,出現在國家質量認證中心公佈的3C認證名單中的小米2015617和2015611兩個型號,被認爲很有可能爲紅米Note 2的後續版本,也就是紅米 Note 2金屬版的低配和高配版本,據稱前者僅爲全金屬機身,後者則爲全金屬機身,並增加了指紋識別功能。此外,還有消息稱該機將會配備驍龍808處理器,並具備全網通功能。

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又漲回來啦!明日起國內汽、柴油各調漲0.5元及0.6元

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臺灣中油公司自明(3)日凌晨零時起汽、柴油各調漲0.5元及0.6元,參考零售價格分別爲92無鉛汽油每公升28.9元、95無鉛汽油每公升30.4元、98無鉛汽油每公升32.4元、超級柴油每公升27.7元。 圖/摘自臺灣中油

臺灣中油公司宣佈,自明(3)日凌晨零時起汽、柴油各調漲0.5元及0.6元,參考零售價格分別爲92無鉛汽油每公升28.9元、95無鉛汽油每公升30.4元、98無鉛汽油每公升32.4元、超級柴油每公升27.7元。本週因平穩措施啓動,汽、柴油各吸收0.2元。

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臺灣中油表示,本週受伊拉克北部油田中斷對土耳其輸送原油及俄國宣佈將在白俄部署核武等因素影響,導致國際油價上漲。本週浮動油價調整原則之調價指標7D3B周均價上漲3.43美元,新臺幣兌美元匯率升值0.056元,國內油價依公式計算漲幅爲3.56%。按浮動油價機制調整原則,汽、柴油每公升應各調漲0.7元及0.8元,仍低於亞洲鄰近國家(日、韓、港、星);計算後95無鉛汽油超出30元,進一步啓動油價平穩措施,第一階段吸收25%調幅後四捨五入,汽、柴油每公升各再吸收0.2元。汽、柴油各共吸收0.2元,國內汽、柴油實際價格每公升各調漲0.5元及0.6元。

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臺灣中油公司宣佈,自明(3)天凌晨零時起汽、柴油各調漲0.5元及0.6元,參考零售價格分別爲92無鉛汽油每公升28.9元、95無鉛汽油每公升30.4元、98無鉛汽油每公升32.4元、超級柴油每公升27.7元。傍晚時候大臺北地區部分加油站就出現排隊等候的車隊,即使是連假期間,駕駛們也希望能省點荷包錢。 記者鄭超文╱攝影

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美國科技企業成“AI軍火商” 揭秘美軍AI部署新動態

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(原標題:美國科技企業成“AI軍火商” 揭秘美軍AI部署新動態)

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美國科技企業成“AI軍火商”(來源:視頻綜合)

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超級獨角獸 Databricks 的崛起之路

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文 | 鄭博

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隨着互聯網數據的爆炸性增長,數據已經成爲企業的新型資源,猶如石油般重要。越來越多的企業希望利用各種結構化和非結構化數據來發揮自己的優勢。

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然而,他們面臨着複雜的遺留基礎設施、數據孤島的解決以及高延遲的管理等挑戰。因此,數據湖的需求逐漸增長。數據湖是一種存儲庫,能夠以本機格式攝取大量原始數據,使企業能夠在需要時輕鬆地訪問它們。

Databricks 是目前一級市場中的超級獨角獸公司。其幫助企業準備用於分析的數據,支持採用機器學習和數據驅動的決策。它還使數據科學能夠與數據工程和其他業務部門協作來構建數據產品。今天,它已經擴展成爲一個更廣泛的湖倉一體的 Databricks Marketplace。

Databricks 團隊由七位計算機科學博士組成,他們一直致力於開發用於數據處理的 Spark 引擎。該項目在 2014 年創造了數據排序速度的世界紀錄。

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爲了讓更多用戶使用 Spark,他們選擇將其開源,並在 2013 年創立了 Databricks 公司。同年,該公司完成了 A 輪融資,由 A16z 領投。2016 年 1 月,Databricks 更換了新的 CEO。一年後,該公司完成了第一筆百萬美元的交易。

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總體而言,Databricks 團隊是 Apache Spark 的核心開發者,具有絕對的影響力和理解力,因此作爲 Spark 的商業化公司,Databricks 名正言順。

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Databricks 最初專注於 Spark,用於查詢存儲在數據湖中的大型非結構化數據集。此後,爲迎合市場,Databricks 升級爲湖倉一體平臺,其基於 Spark 構建,提供爲數據湖提供 ACID 事務和數據版本控制的 Delta Lake;用於管理機器學習工作流程的開源平臺 MLflow;以及基於 SQL 的數據分析協作工具 Redash。

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總體來看,Databricks 湖倉一體平臺結合了數據湖和數據倉庫的元素。它具有數據湖的靈活性、成本效益和規模,同時還提供數據倉庫的數據管理和 ACID 事務。用戶可以在所有數據上啓用商業智能和機器學習。

Databricks 產品在 AWS、Azure、GCP 等主要雲服務上提供,其平臺爲數據、分析和機器學習工作提供了一個統一的環境。可視化可以成爲這些不同活動的組成部分。

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Databricks 相信企業正在擺脫孤立的系統來存儲數據,而是選擇集中式的數據存儲。這種方法幫助企業通過商業智能和預測分析深入瞭解過去和未來的趨勢。

數據湖技術正是基於此,其允許將所有數據類型和來源存儲在一起。數據表明,數據湖市場將由 2019 年的 79 億$增長到 2024 年的 201 億$。

此外,Databricks 的客戶橫跨大中小企業,以及各個行業。截至 2023 年 03 月,其全球已有超過 9000 家企業用戶。包括 AT&T、殼牌、巴寶莉、豐田、Adobe、康泰納仕和再生元製藥等。

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如果我們用 Databricks 2022 年 Q2 末的 ARR 10億$除以它 2022 年 Q2 末 7000+的客戶數量,我們可以粗略估算 Databricks 的 ACV(平均合同價值)約爲 14.3 萬美元,相比 Snowflake 的 30.1 萬$ (2023.Q3 估算),仍有提升空間。

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2012 年,前 Oracle 架構師創立的Snowflake 是 Databricks 不可忽視的對手。最初,Snowflake 將自己定位爲提供數倉和分析計算工作負載的雲數據平臺,主要面向業務分析師和數據工程師等用戶。同期,Databricks 則一直受數據科學家和機器學習工程師的青睞。

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但現在二者的界限在模糊,比如 Snowflak 發佈了 Snowpark for Data Science、事務數據庫以及 Python 支持功能,希望以此吸引數據科學家。而 Databricks 則推出了 Databricks SQL、Delta Lake 功能和 Unity 目錄等產品,以滿足數據存儲和注重安全的客戶。

從模式來看,Snowflake 是閉源生態,而 Databricks 是開源的。Databricks 的主要產品線都可以免費使用,當客戶需要獲得更高級的功能和支持時,可以選擇 Databricks 的企業產品。Snowflake 提供現成的解決方案,使公司能夠快速開展基本分析,而 Databricks 提供更好的定製和配置,讓客戶能夠完全控制他們的設置。

2022 年底,Snowflake 的年收入 21 億$,而 Databricks 預計年收入 14億$。預計兩家的競爭會愈發激烈。

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第二類競爭對手是雲廠商。Databricks 與雲廠商的專有產品存在競爭。比如在大數據處理方面,AWS 有 Amazon EMR,Azure 有 Azure HDInsight,GCP 有 Dataproc。在業務分析解決方案層面, Amazon QuickSight、Azure的 Power BI Embedded 以及 GCP 的Looker 等,都與 Databricks 存在競爭。

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最後,Databricks 與特定的數據管理和科學領域解決方案公司也存在競爭。比如 Databricks 的調度程序類似 Apache Airflow,MLflow 產品與 DataRobot 和 Alteryx 競爭。

Databricks 本身是開源軟件,其會通過提供附加功能收費。Databricks 會爲企業提供其開源軟件的完全託管版本,以及其他輔助工具,如用於編寫查詢的 SaaS 工具和用於連接數據源的連接器等。

付費模式方面,Databricks 根據客戶每秒消耗的計算資源量收費。爲此,其使用了一種自己獨創的 DBU 作爲其標準化單位,工作負載消耗的 DBU 數量取決於多個指標,包括使用的計算資源、處理的數據量、區域、所處的分級定價層以及正在使用的服務類型等。

此外,爲了吸引用戶,與其他開源公司類似,Databricks 也爲用戶提供了 14 天免費試用期。

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財務方面,Databricks 也實現了跨越式的增長。2019.Q3 結束時其 ARR 爲 2 億$,2020 全年收入 4.25 億$,2021 年 ARR 超 8 億$。截至 2022 年 08 月,Databricks 的 ARR 已經超 10 億$,並且年增長超過 70%。

截至 2021 年 08 月 Databricks 的估值 380 億$,總共在資本市場籌集了 35 億$,其投資者也星光璀璨,包括 A16z、Tiger Global、Amazon Web Services、Microsoft、Coatue 等。

當然也有消息透露,2022 年 10 月 Databricks 降低了內部股價,使其估值下調至 310 億$,比 2021 年同期下降約 7%。但無論如何,Databricks 仍然是一級市場中的超級獨角獸。

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隨着雲存儲成本下降和網速提升,企業越來越多地選擇將所有數據存儲在中央存儲庫,而不是將不同的數據類型單獨存儲。這種集中化趨勢幫助公司通過實時商業智能和預測分析更好地瞭解業務運營。同時,數據爆炸式增長也使公司維護多個大型數據存儲變得不切實際,從而導致數據湖和數據倉庫融合到一個平臺中。

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ChatGPT 一直是各行業的熱點。Databricks 也迎接了這一浪潮,其湖倉一體平臺允許數據團隊存儲和保護數據、生成分析和見解,並推動機器學習工具的開發。此外,Databricks 還提供與 TensorFlow、PyTorch 等流行人工智能框架的集成,使構建和部署機器學習模型變得容易。

Databricks 依靠 AWS、Azure 和 GCP 這類雲基礎設施供應商來提供服務。回望過去,與微軟的合作是 Databricks 的里程碑,這幫助其收入從 2017 年初的不到 100 萬$增長到 2018 年的超過 1 億$。如果與主要雲廠商關係發生變化,將影響 Databricks 的服務能力。

綜上所述,我們有理由相信雖然面臨挑戰,但在這個數據擴張以及 AI 興起的時代,Databricks 爲企業提供的單一的數據存儲和分析平臺是有價值的,其很有機會和能力抓住這一浪潮。

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文 | 鄭博

隨着互聯網數據的爆炸性增長,數據已經成爲企業的新型資源,猶如石油般重要。越來越多的企業希望利用各種結構化和非結構化數據來發揮自己的優勢。

然而,他們面臨着複雜的遺留基礎設施、數據孤島的解決以及高延遲的管理等挑戰。因此,數據湖的需求逐漸增長。數據湖是一種存儲庫,能夠以本機格式攝取大量原始數據,使企業能夠在需要時輕鬆地訪問它們。

Databricks 是目前一級市場中的超級獨角獸公司。其幫助企業準備用於分析的數據,支持採用機器學習和數據驅動的決策。它還使數據科學能夠與數據工程和其他業務部門協作來構建數據產品。今天,它已經擴展成爲一個更廣泛的湖倉一體的 Databricks Marketplace。

Databricks 團隊由七位計算機科學博士組成,他們一直致力於開發用於數據處理的 Spark 引擎。該項目在 2014 年創造了數據排序速度的世界紀錄。

爲了讓更多用戶使用 Spark,他們選擇將其開源,並在 2013 年創立了 Databricks 公司。同年,該公司完成了 A 輪融資,由 A16z 領投。2016 年 1 月,Databricks 更換了新的 CEO。一年後,該公司完成了第一筆百萬美元的交易。

總體而言,Databricks 團隊是 Apache Spark 的核心開發者,具有絕對的影響力和理解力,因此作爲 Spark 的商業化公司,Databricks 名正言順。

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Databricks 最初專注於 Spark,用於查詢存儲在數據湖中的大型非結構化數據集。此後,爲迎合市場,Databricks 升級爲湖倉一體平臺,其基於 Spark 構建,提供爲數據湖提供 ACID 事務和數據版本控制的 Delta Lake;用於管理機器學習工作流程的開源平臺 MLflow;以及基於 SQL 的數據分析協作工具 Redash。

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總體來看,Databricks 湖倉一體平臺結合了數據湖和數據倉庫的元素。它具有數據湖的靈活性、成本效益和規模,同時還提供數據倉庫的數據管理和 ACID 事務。用戶可以在所有數據上啓用商業智能和機器學習。

Databricks 產品在 AWS、Azure、GCP 等主要雲服務上提供,其平臺爲數據、分析和機器學習工作提供了一個統一的環境。可視化可以成爲這些不同活動的組成部分。

Databricks 相信企業正在擺脫孤立的系統來存儲數據,而是選擇集中式的數據存儲。這種方法幫助企業通過商業智能和預測分析深入瞭解過去和未來的趨勢。

數據湖技術正是基於此,其允許將所有數據類型和來源存儲在一起。數據表明,數據湖市場將由 2019 年的 79 億$增長到 2024 年的 201 億$。

此外,Databricks 的客戶橫跨大中小企業,以及各個行業。截至 2023 年 03 月,其全球已有超過 9000 家企業用戶。包括 AT&T、殼牌、巴寶莉、豐田、Adobe、康泰納仕和再生元製藥等。

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如果我們用 Databricks 2022 年 Q2 末的 ARR 10億$除以它 2022 年 Q2 末 7000+的客戶數量,我們可以粗略估算 Databricks 的 ACV(平均合同價值)約爲 14.3 萬美元,相比 Snowflake 的 30.1 萬$ (2023.Q3 估算),仍有提升空間。

2012 年,前 Oracle 架構師創立的Snowflake 是 Databricks 不可忽視的對手。最初,Snowflake 將自己定位爲提供數倉和分析計算工作負載的雲數據平臺,主要面向業務分析師和數據工程師等用戶。同期,Databricks 則一直受數據科學家和機器學習工程師的青睞。

但現在二者的界限在模糊,比如 Snowflak 發佈了 Snowpark for Data Science、事務數據庫以及 Python 支持功能,希望以此吸引數據科學家。而 Databricks 則推出了 Databricks SQL、Delta Lake 功能和 Unity 目錄等產品,以滿足數據存儲和注重安全的客戶。

從模式來看,Snowflake 是閉源生態,而 Databricks 是開源的。Databricks 的主要產品線都可以免費使用,當客戶需要獲得更高級的功能和支持時,可以選擇 Databricks 的企業產品。Snowflake 提供現成的解決方案,使公司能夠快速開展基本分析,而 Databricks 提供更好的定製和配置,讓客戶能夠完全控制他們的設置。

2022 年底,Snowflake 的年收入 21 億$,而 Databricks 預計年收入 14億$。預計兩家的競爭會愈發激烈。

第二類競爭對手是雲廠商。Databricks 與雲廠商的專有產品存在競爭。比如在大數據處理方面,AWS 有 Amazon EMR,Azure 有 Azure HDInsight,GCP 有 Dataproc。在業務分析解決方案層面, Amazon QuickSight、Azure的 Power BI Embedded 以及 GCP 的Looker 等,都與 Databricks 存在競爭。

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最後,Databricks 與特定的數據管理和科學領域解決方案公司也存在競爭。比如 Databricks 的調度程序類似 Apache Airflow,MLflow 產品與 DataRobot 和 Alteryx 競爭。

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Databricks 本身是開源軟件,其會通過提供附加功能收費。Databricks 會爲企業提供其開源軟件的完全託管版本,以及其他輔助工具,如用於編寫查詢的 SaaS 工具和用於連接數據源的連接器等。

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付費模式方面,Databricks 根據客戶每秒消耗的計算資源量收費。爲此,其使用了一種自己獨創的 DBU 作爲其標準化單位,工作負載消耗的 DBU 數量取決於多個指標,包括使用的計算資源、處理的數據量、區域、所處的分級定價層以及正在使用的服務類型等。

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此外,爲了吸引用戶,與其他開源公司類似,Databricks 也爲用戶提供了 14 天免費試用期。

財務方面,Databricks 也實現了跨越式的增長。2019.Q3 結束時其 ARR 爲 2 億$,2020 全年收入 4.25 億$,2021 年 ARR 超 8 億$。截至 2022 年 08 月,Databricks 的 ARR 已經超 10 億$,並且年增長超過 70%。

截至 2021 年 08 月 Databricks 的估值 380 億$,總共在資本市場籌集了 35 億$,其投資者也星光璀璨,包括 A16z、Tiger Global、Amazon Web Services、Microsoft、Coatue 等。

當然也有消息透露,2022 年 10 月 Databricks 降低了內部股價,使其估值下調至 310 億$,比 2021 年同期下降約 7%。但無論如何,Databricks 仍然是一級市場中的超級獨角獸。

隨着雲存儲成本下降和網速提升,企業越來越多地選擇將所有數據存儲在中央存儲庫,而不是將不同的數據類型單獨存儲。這種集中化趨勢幫助公司通過實時商業智能和預測分析更好地瞭解業務運營。同時,數據爆炸式增長也使公司維護多個大型數據存儲變得不切實際,從而導致數據湖和數據倉庫融合到一個平臺中。

ChatGPT 一直是各行業的熱點。Databricks 也迎接了這一浪潮,其湖倉一體平臺允許數據團隊存儲和保護數據、生成分析和見解,並推動機器學習工具的開發。此外,Databricks 還提供與 TensorFlow、PyTorch 等流行人工智能框架的集成,使構建和部署機器學習模型變得容易。

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Databricks 依靠 AWS、Azure 和 GCP 這類雲基礎設施供應商來提供服務。回望過去,與微軟的合作是 Databricks 的里程碑,這幫助其收入從 2017 年初的不到 100 萬$增長到 2018 年的超過 1 億$。如果與主要雲廠商關係發生變化,將影響 Databricks 的服務能力。

綜上所述,我們有理由相信雖然面臨挑戰,但在這個數據擴張以及 AI 興起的時代,Databricks 爲企業提供的單一的數據存儲和分析平臺是有價值的,其很有機會和能力抓住這一浪潮。

三星:公司今年HBM產能將是去年的2.9倍 高於此前預期

三星:公司今年HBM產能將是去年的2.9倍 高於此前預期
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《科創板日報》28日訊,日前在全球芯片製造商聚會Memcon2024 上,三星公司執行副總裁兼DRAM產品和技術主管Hwang Sang-joong表示,預計該公司將增加HBM芯片產量,今年產量是去年的2.9倍。三星今年年初在CES 2024上給出的預測爲2.5倍。三星預計2026年HBM出貨量將是2023年產量的13.8倍;到2028年,HBM年產量將進一步增至2023年水平的23.1倍。

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三星电子预计今年HBM产能将是去年的2.9倍,高于此前预期

510匹的最強牛魔王? 傳Toyota Supra GRMN將搭載BMW M3 S58引擎!

510匹的最強牛魔王? 傳Toyota Supra GRMN將搭載BMW M3 S58引擎!

Toyota提供

日系傳奇跑車Toyota Supra牛魔王自2019年初於美國底特律車展發表後,外界便不斷猜測Toyota 豐田汽車團隊將會推出一款動力更兇猛的強化性能車型。2021年式改款Supra的動力確實有提升,但它並非傳聞已久的頂規作品。新年式Supra 3.0T的最大馬力雖已提升42匹,達到382匹,但外傳的Supra GRMN將擁有超過500匹的馬力。

日本bestcarweb網站在報導中自稱獲得了有關Toyota Supra GRMN的內幕消息,bestcarweb表示,全新Supra GRMN將植入BMW M3與M4的S58 3.0升雙輪增壓直6汽缸引擎。據說頂規性能版Supra GRMN的最大馬力將調至510匹,與新世代BMW M3或M4 Competition一樣猛。

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強勁的動力將透過7速DCT雙離合器變速箱傳遞到後輪上,而如果以上規格數據屬實的話,Supra GRMN將是性能最強的新世代牛魔王。bestcarweb的報導還表示,部份內幕消息是由Supra總工程師Tetsuya Tada先生所透露的,而德國BMW其實並沒有非常積極要提供正宗M版的動力系統。

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另一個傳聞指出,Toyota豐田汽車將於2023年以限量200臺的方式推出搭載正宗M引擎的Supra GRMN,如此稀少的數量將可確保Supra GRMN不會太過影響BMW Z4的銷量。

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最後一個有關Toyota Supra GRMN的傳聞就是該車款的價格。據說Supra GRMN的售價將達到1,200日幣(約336萬元新臺幣),當然截至目前爲止,許多有關Supra GRMN的訊息都還只是猜測與傳聞而已。bestcarweb網站也曾於今年初猜測擁有約400匹馬力的Supra GRMN將會於今年發表。

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日本bestcarweb網站在報導中自稱獲得了有關Toyota Supra GRMN的內幕消息,bestcarweb表示,全新Supra GRMN將植入BMW M3與M4的S58 3.0升雙輪增壓直6汽缸引擎。據說頂規性能版Supra GRMN的最大馬力將調至510匹,與新世代BMW M3或M4 Competition一樣猛。

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