查找:查询某个关键字是否在（数据元素集合）表中的过程。也称作检索。 主关键字:能够惟一区分各个不同数据元素的关键字. 次关键字:通常不能惟一区分各个不同数据元素的关键字.
顺序栈:有元素个数的限制和空间浪费的问题。 链栈:没有栈满的问题，只有当内存没有可用空间时才会出现栈满，但是每个元素都需要一个指针域，产生结构性开销。 当栈的使用过程中元素个数变化较大时或不清楚栈元素个数时，用链栈适宜；反之，应该采用顺序栈。
面向对象的程设计（OOP）方法与一般的设计方法不同，它使编程人员可以把精力集中在操作的对象而不是软件要完成的功能上。它将系统看作是对象的集合，通过对象之间的相互作用（消息传递）完成任务，通过类和对象把数据和处理数据的操作结合为一个整体。
栈和队列是在软件设计中常用的两种数据结构，它们的逻辑结构和线性表相同。其特点在于运算受到了限制:栈按“后进先出”的规则进行操作，队按“先进先出”的规则进行操作，故称运算受限制的线性表。
Apache Flink 是公认的新一代开源大数据计算引擎，其流水线运行系统既可以执行批处理程序也可以执行流处理程序。目前，Flink 已成为 Apache 基金会和 GitHub 社区最为活跃的项目之一。在 Flink Forward Asia 2019 上，阿里巴巴资深技术专家，实时计算负责人王峰 （ 莫问 ） 总结了 2019 年 Flink 在中国的发展和演进，阿里对 Flink 社区的贡献以及未来 Flink 的最新发展方向。
关于大数据分析，人们鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高，却鲜见其实际运用得法的模式和方法。造成这种窘境的原因主要有以下两点:一是对于大数据分析的价值逻辑尚缺乏足够深刻的洞察；其次便是大数据分析中的某些重大要件或技术还不成熟。
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
传统的信息安全方法采用严格的访问控制和数据加密策略来防护，但在复杂系统中，这些策略是不充分的。它们是系统安全不可缺的部分但不能完全保证系统的安全.
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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。
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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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