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大数据技术沙龙会议报告F在滴滴的应用实践-刘雨飞

滴滴基于 Apache F 做了大量的优化,也增加了更多的功能,比如扩展 DDL、内置消息格式解析、扩展 UDX 等,使得 F 能够在滴滴的业务场景中发挥更大的作用。本文中,滴滴出行实时计算负责人、高级技术专家梁李印分享了 Apache F 在滴滴的应用与实践。

  • 2021-04-17
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Iceberg在腾讯内部的实践

随着大数据存储和处理需求越来越多样化,如何构建一个统一的数据湖存储,并在其上进行多种形式的数据分析,成了企业构建大数据生态的一个重要方向。如何快速、一致、原子性地在数据湖存储上构建起 Data Pipeline,成了亟待解决的问题。为此,Uber 开源了 Apache Hudi,Databricks 提出了 Delta Lake,而 Netflix 则发起了 Apache Iceberg 项目,一时间这种具备 ACID 能力的表格式中间件成为了大数据、数据湖领域炙手可热的方向

  • 2021-04-17
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模拟信号的数字化处理..

通常是在等间隔T上抽样 理论上,抽样过程=周期性单位冲激脉冲x模拟信号实际上,抽样过程=周期性单位窄脉冲 抽样定理:若一个连续模拟信号s(的最高频率小于fyp则以 间隔时间为Ts 1/ 2f的周期性冲激脉冲对其抽样时,s( 司将被这些抽样值所完全确定.

  • 2021-04-17
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基于贝叶斯算法的岸边集装箱起重机有限元模型修正

依据贝叶斯统计方法结合马尔科夫蒙特卡洛模拟(MCMC),提出了一种高效的基于贝叶斯概率分布的智能有限元模型修正方法,主要针对存在不确定性因素的模型修正。结合马尔科夫蒙特卡洛抽样中的 MH 算法解决了贝叶斯模型修正计算效率低下的问题。建立了 HIT101 号岸边集装箱起重机有限元模型,将岸边集装箱起重机结构的约束考虑为大车与轨道支座的刚度系数及码头弹性系数,结合现场实际运行模态测试响应结果对模型的弹性模量、各部件密度、码头弹性系数、轨道处扭转弹簧刚度进行了贝叶斯修正,提高了有限元模型的精度,验证了基于贝叶斯模型修正方法在大型复杂结构上应用的有效性。

  • 2021-04-17
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居民小区数字安防监控系统设计方案

广州莱安智能化系统开发有限公司成立于是2002年,专业从事数字网络视频监控系统、智能视频分析、机房动力环境监控、机房建设、雷达测速、闯红灯电子警察抓拍、电子治安卡口、智能控制等智能化系统开发的大型综合型企业,欢迎来电洽谈业务!

  • 2021-04-17
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旅游城镇路网多目标优化模型及算法设计

为缓解旅游城镇的交通拥堵问题,提出将宏观交通仿真软件与启发式算法相融合进行路网优化设计.基于旅游城镇的交通流特点,将旅游城镇路网优化问题抽象为多目标优化模型进行研究.以路网中各条路段饱和度系统最优及投资成本最低为目标,建立多目标优化模型,寻求交通拥堵治理与道路资源投入博弈中的最优平衡点.运用TransCAD仿真软件,采用用户均衡模型对初始路网进行流量分配,基于遗传算法进行模型算法设计,编写Matlab算法程序求解模型.通过多次算法实验并对比分析实验结果,确定目标函数的最佳权重.算例分析结果表明,路网中所有路段饱和度的总和由16.70下降至11.12,平均值由0.93下降至0.62,且各优化后的路段饱和度稳定在0.5~0.8的合理范围内,路网整体饱和度明显降低且更加均衡,投资成本合理.研究结果对新型旅游城镇的路网规划具有一定指导意义.

  • 2021-04-17
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影响油井检泵周期的因素分析与改进对策

井的检泵是指因油井管、杆、泵及某些地层问题导致油井产量下降而必须采取的一项作业措施。影响油田开发的效果。因此,必须经常不断地分析影响油井检泵周期的因素,并采取对策予以消除,最大限度地延长油井的免修期,以提高油井的利用率和采油时率,降低采油成本,提高油田开发的经济效益。

  • 2021-04-17
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OA实施步骤

OA办公自动化软件是对企业进行全面管理的计算机软件系统,涵盖企业管理全部业务流程,包括企业资金流、物流、信息流的全面一体化管理。由于企业管理模式千差万别,实施过程一方面要求企业适应软件提供的规范管理模式,另一方面也要根据用户的特殊业务处理需求对软件进行客户化改造。 产品实施是一个系统工程,涉及到的可变因素以及不可控因素都很多。因此,我们应该有一个科学的方法作指导,来严格规范我们的实施过程,规避不可控因素造成的影响,以期达到最好的结果。在进行产品实施时可以根据不同的情况进行借鉴,分别对待。

  • 2021-04-17
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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