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IoT物联网技术助力家庭光伏储能变革之战

能源是国家经济发展的动力源泉。当前,能源消费结构正在发生深刻变革,光伏、风电快速进入历史舞台,世界各大国也均提出了碳排放目标,向“碳中和”发展。更关键的是,全球范围内可再生能源目标的占比被不断上调和提前。

  • 2021-05-06
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深入浅出Kubernetes

当我们尝试去理解 K8S 集群工作原理的时候,控制器肯定是一个难点。这是因为控制器有很多,具体实现大相径庭;且控制器的实现用到了一些较为晦涩的机制,不易理解。但是,我们又不能绕过控制器,因为它是集群的“大脑”。今天这篇文章,我们通过分析一个简易冰箱的设计过程,来深入理解集群控制器的产生,功能以及实现方法。

  • 2021-05-06
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托管式服务网格:多种类型计算服务统一管理的基础设施-王夕宁

基于位置实现流量路由请求 相比于Kubernetes默认提供的轮询方式进行负载均衡, 服务网格技术提供的基于位置的路由能力,可以将流量路由到最靠近的容器。这样可以确保服务调用的低延迟,并能尽量保持在同一区域内降低流量费用。

  • 2021-05-06
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微服务在云原生时代的演进

随着技术进一步发展,到云原生时代,到底什么不同了?云原生希望能够把像微服务、DevOps 这些架构和理念,能够和云所提供的服务、能力、平台更好地进行融合、进行协同和协作。我们希望云不光光是提供弹性物理资源,比如说存储、计算、网络等资源,而是能够为微服务提供更好的一个运行环境和平台

  • 2021-05-06
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?物联网边缘的智能视频分析技术

使用节点分析和对数成像器可改进物联网(IoT)中的视频分析应用。视频分析应用试图利用日常世界中丰富的信息资源,出于几个原因考量。包括日常监控的人脸识别,但大部分原因集中在预测分析和行为分析上。这些应用中收集到的信息可通过云计算进行更高端的广泛处理。然而,深度处理有其局限性,并且可以通过往组合中增加节点分析和对数成像器在很多方面加以改进。

  • 2021-05-06
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一种基于硬多租的大数据serverless解决方案-胡子千庄清惠

随着 Kubernetes 的不断成熟,大数据向 Kubernetes 迁移已经成为了一种趋势。由于大数据应用本身的复杂性,目前大数据 on Kubenetes 通常采用 operator + crd 的方式,以独占集群的视角来管理计算任务。独占集群的任务管理模式使得在构建 Saas 服务时,大数据应用对 Kubenetes 集群的隔离要求与 Kubenetes 集群的利用率成为了难以调和的矛盾。

  • 2021-05-06
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云服务器ECS内存增强型实例re6

? 内存型数据如SAP HANA数据库 ? 其他内存型数据库,如Redis a. 单线程类对主频要求高,关闭超线程可以获得接近1:32超大内存容量,同时CPU计算能力更强 b. 内存内计算,对内存容量要求大

  • 2021-05-06
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车联网关键技术未来发展趋势深度解析

车联网作为一项跨越了汽车、交通运输、信息技术、通讯、消费电子、工业电子、媒体娱乐等多个行业的新兴技术,在经历了前几年的概念炒作热潮后,正从概念阶段逐步转向市场化,并开始在市场占据一定的份额。据全球著名研究机构Strategy Analytics专家日前在“2017 中国网联汽车及无人驾驶国际峰会”上发布的数据显示,到2021年,中国搭载有嵌入式车联网解决方案的乘用车将占据年度总销量的77%,拥有驾驶员辅助系统和可进行部分自动驾驶的乘用车配售率也将达到50%以上。

  • 2021-05-06
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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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