本书从案例出发，不仅详细地介绍了 Elastic Stack 的各个功能组件的具体用法， 还提供了不少来自一线的宝贵实践案例分享，不管是对于刚接触或是想要了解 Elasticsearch 更多知识的同学，本书都具有很好的参考价值。
云资源/中间件的使用与应用生命周期不统一 ？ 流程割裂，云资源的生命周期游离在应用管理模式之外。 ？ 角色协作困难，没有统一标准引入的大量人工操作需要不同职责角色的介入。 ？ 不可复用，复杂的操作每次都要重复一遍，且不同的云平台模式不同。
消息队列 RocketMQ 版是阿里云基于 Apache RocketMQ 构建的低延迟、高 并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。消息队列 RocketMQ 版既可为分布式 应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆 积、高吞吐、可靠重试等特性。
MES 全称 Manufacturing Execution System 制造执行系统，它的核心功能与流程卡类似，即通过流水号控制生产工序。MES 通过创建产品的序列号来取代流程卡号，生产过程中的任何一个工序通过序列号访问数据 库，得到所有相关的控制信息。
MES是位于企业上层生产计划和底层工业控制之间，面向车间层的生产管理技术与实时信息系统。MES是位于企业上层生产计划和底层工业控制之间，面向车间层的生产管理技术与实时信息系统。
流程工业&MES技术，流程工业&MES技术，流程工业&MES技术，流程工业&MES技术，流程工业&MES技术，流程工业&MES技术
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随着前端领域边界的不断拓展，前端工程师的日常工作内容 已经与几年前有着巨大的不同。Serverless、微前端、智能化 等新兴技术使得前端的技术闭环越来越完整而又错综复杂，前端 交付的也早已不再只是简单的 HTML 页面，前端已经参与到业 务的核心逻辑和关键链路。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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