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云计算技能大赛 -- openstack私有云环境 第一部分

云计算技能大赛 私有云环境 第一部分

  • 2023-04-28
  • 阅读239

记一次在OrangePiZero2(香橙派zero 2)上部署Redroid(云手机)的过程

一句废话这次换一种写作风格,尝试一下轻松的行文方式。起因很久以前看见有群友讨论关于docker部署Android系统,拿来挂机玩游戏一类的。当时听了感觉很有意思,后面粗浅地在zero2上部署了一下,容器虽然是跑起来了,但是scrcpy连接总是黑屏,后来我试着帮助一个群友部署,也部署失败了。最近又想起来这回事,所以决定再试一试。下面就说说我的尝试过程。Step 0: 我不想读那么多废话,只想能跑起来,怎么办?这里我把编译好的内核和模块放上来,你将它安装进系统,然后直接pull android11的

  • 2023-04-28
  • 阅读237

Web3.0到底是什么?

与此同时,Web3.0也将成为支持区块链技术的一个基础设施,为加密货币、分布式应用程序和智能合约等新兴技术的发展提供强大的支持。去中心化的应用程序:Web3.0 可以让去中心化的应用程序成为现实,这些应用程序不再依赖中央服务器来存储数据,而是通过分布式网络来存储和管理数据,从而确保数据的安全性和隐私性。它可以实现自动化的权利和义务,使得各方之间的协议更加公平、透明和可靠。总而言之,Web3.0 的出现将带来互联网的一次重大的变革,它将改变我们与互联网互动的方式,同时也将带来新的商业机会和经济模式。

  • 2023-04-28
  • 阅读215

关于 “SAP S4 OP和Cloud的几个区别” 学习的记录和思考

首先认识SAP S4 OP和CloudSAP S/4 HANA On-Premise是基于SAP HANA 内存数据库的ERP业务套件。通过在客户方私有云部署或者公有云部署,客户可以管理所有内容,包括HANA数据库、应用程序、数据中心、操作系统、中间件、服务器、虚拟化和网络。SAP S/4 HANA Cloud是S/4 HANA的SaaS版本。SaaS部署意味着用户可以充分利用本地S/4 HANA的大部分功能,而无需内部部署版本所需的硬件,数据库或IT人员(这里主要是指机房、服务器及网络管理人员,SA

  • 2023-04-28
  • 阅读229

【云原生 | 从零开始学Kubernetes】七、资源清单与Namespace

k8s重要的资源清单与命名空间

  • 2023-04-28
  • 阅读205

vdi转vmdk VirtualBox与VMware硬盘格式转换及使用方法

一、介绍了vdi转vmdk的详细方法二、介绍了vmdk在Workstation里的详细打开方式

  • 2023-04-28
  • 阅读215

云计算与大数据-虚拟化与容器技术题库

VMX模式包括根操作(VMX Root Operation)模式和非根操作(VMX Non-Root Operation)模式,由于这两种模式中都存在Ring0到Ring3的特权级,所以在描述某个应用程序时,除了描述它属于哪个特权级,还要指明它处于根操作模式还是非根操作模式。同样的硬件环境,容器运行的镜像数远多于虚拟机数量,系统的利用率非常高。假设某用户在观看视频时,此时提供该视频服务的服务器发生故障,但对于用户而言,没有影响,服务不会中断,用户继续流畅的观看视频,请分析可能是什么原因。...

  • 2023-04-28
  • 阅读209

OSI七层参考模型介绍

1 OSI的七层模型分布 OSI模型总共有七层,分别是物理层,数据链路层,网络层,传输层,会话层,表示层以及应用层。2 OSI每层模型的作用2.1物理层物理层用于建立维护断开物理连接,主要是网线,中继器,调制解调器等。2.2数据链路层数据链路层的主要功能就是合成数据块,封装成帧 与其他计算机进行通信的APP应用程序,支持APP应用程序的通信服务,同时通过端口与端口之间连接,进行物理寻址。寻找MAC地址。数据链路层主要设备是交换机。2.3网络层 网络层是OSI参考模...

  • 2023-04-28
  • 阅读232
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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