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HBase中面向多源异构时序数据的高效能存储策略研究

随着物联网、5G 和人工智能等技术的发展,在类似于网络安全态势感知、智能制造、智慧城市这样的综合性信息应用系统中,对不同来源的异构时序性日志数据的需求呈现爆炸式增长。传统数据库系统无法应对这些海量异构数据的统一存储要求,HBase 作为一种分布式列族数据库,因其具有良好的可扩展性,可以解决该类应用场景中的海量数据存储问题。目前 HBase 所采用的分区存储机制以及相关负载均衡策略,能让各 RegionServer 上 Region 数目大致相同,但各 Region上数据访问请求不均等,容易引发数据负载倾斜问题,从而极大地影响其读写性能,无法有效的应用到上述应用场景中。

  • 2021-07-01
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W公司生产部员工绩效考核体系改进研究

近年来,四川省所拥有的航空研发与智能制造的产业链在整个国内通航产业普遍发展乏力的困境中,体现出强大的产业集群效应。在此行业背景下,涌现出一大批优秀的军民融合民营企业,W 公司作为其中的典型代表企业,不仅积极展开外部战略布局,而且也在不断探索提升内部科学管理水平的方式。绩效考核体系作为现代企业管理和人力资源管理体系的核心组成部分,对企业科学管理水平的提升有着非常重要的意义。面对企业当前的飞速发展,W 公司高层管理者一致认为建立一套符合公司实际情况的员工绩效考核体系刻不容缓。

  • 2021-07-01
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机器人曲面加工的视觉引导与运动控制方法研究

机器人的工业应用在先进制造业领域有着重要的地位,自动化生产的装备已经成为了现今的主要需求。自由曲面加工还存在不少的技术难题,造成了任何的加工方式都不能够完全地满足高精度零件生产的需求,所以复杂曲面在完成初步加工后,都需要再附加平滑加工、研磨和抛光等精加工工序。然而表面的人工精加工耗费时间,且无法确保加工质量,急需机器人作业。在精密装配、抛光打磨、修刮清洗等作业中,会发生机器人和环境的交互作用,交互力的大小会对加工作业的精度和质量产生显著的影响,因此实现主动柔顺控制具有重要意义。本课题以自由曲面精加工机器人为主要研究对象,搭建了高端制造机器人自动化作业生产线,并进行了柔顺研究与试验验证。

  • 2021-07-01
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第2章 智能感知

自动驾驶车辆上,至少安装了三套传感器系统:摄像头、雷达和激光雷达,传感器数量多达上千个,这样才能采集到车辆行驶过程中周遭的环境信息,完成智能行驶。

  • 2021-07-08
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基于SLAM技术的无人驾驶小型纯电动扫路机器人技术方案_李晓东

无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶无人驾驶

  • 2021-07-08
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未来网络架构的安全研究

标题 未来网络架构的安全研究 作者 陆以勤 华南理工大学 标签 教育 安全防御 网络架构 安全研究 简介 大纲 ?未来网络及其特点 ?未来网络的安全性 ?基于未来网络的安全防御体系 援引 http://chinac3.com/ 提示 本站仅做资料的整理和索引,转载引用请注明出处

  • 2021-07-08
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《安天365安全研究》.2017.05

第 1 部分拟研究技术专题 1.1《黑客攻防实战——web 漏洞挖掘与利用》图书 1.2 安天实战课题研究 2017 年第二期内网渗透技术题目 1.3 关于安天 365 线下和线下交流 1.4 已出版图书 第 2 部分技术研究文章 2.1 最新勒索软件 WannaCrypt 病毒感染前清除处理及加固 2.1.1 最重要的事情 2.1.2 病毒原始文件分析 2.1.3 杀毒方法 2.1.4 安全加固 2.1.5 安全提示 2.2Joomla!3.7.0 Core com_fields 组件 SQL 注入漏洞 2.2.1 漏洞简介 2.2.2 漏洞流程图 2.2.3 漏洞分析 2.2.4 补丁分析 2.2.5 总结 2.2.6 参考 2.3 从 mysql 注

  • 2021-07-08
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基于领域本体的信息安全漏洞知识库构建

我国信息技术产品生态体系虽已初步成型,信息技术产品可满足部分关键领域和重要信息系统最基本的应用需求,基本具备替代Wintel体系的能力.但是Windows 等主流操作系统已形成较高的生态壁垒,国产操作系统产业生态链发展难度较大,生态碎片化严重等问题亟待解决.从生态建设的角度出发,对国产操作系统生态发展现状和存在的问题进行分析,并结合我国发展实际,提出推进操作系统生态建设的措施建议。

  • 2021-07-12
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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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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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