Dynamo中Merkle哈希树的叶子节点是存储数据所对应的哈希值,父节点是其所有子节点的哈希值,简言之,EC2就是一部具有无限采集能力的虚拟计算机,用户能够用来执行一些处理任务。
数据挖掘是20世纪80年代后期发展起来的一种新兴技术。它是商业、企业竞争和技术发展的需求的结果,数据挖掘技术是多种学科的交叉的产物.
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。
链接克隆:一组虚拟机共享一个系统盘,系统数据保存在系统盘,用户数据保存在差分盘 Personal vDisk:一组虚拟机不仅共享一个系统盘,同时专有个人虚拟磁盘,用于存放系统数据,用户数据存储在差分盘
云计算技术是硬件技术和网络技术发展到一定阶段而出现的一种新的技术模型,通常技术人员在绘制系统结构图时用一朵云的符号来表示网络,云计算这个奇怪的名字就是因此而得名的。云计算并不是对某一项独立技术的称呼,而是对实现云计算模式所需要的所有技术的总称。
将云计算比喻为从单台发电机供电模式转向电厂集中供电的模式,云计算就是提供各种计算机硬件、软件和网络服务的“公用电厂”。它意味着计算能力也可以作为一种公用服务进行流通,将像水、电和煤气一样,随时随地随需取用和服务,费用低廉,可靠性高,最大的不同在于,它是通过网络进行传输的。
大数据:指系统间共享数据(例如,客户、供应商、物资和组织部门相关数据),与记录业务活动,波动较大的交易数据相比,大数据(也称基准数据)变化缓慢要点:唯一性、共享属性、运营属性、管理流程、变更流程、质量检查、数据清理。
数据(Data) :是客观事物的符号表示。在计算机科学中指的是所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。数据元素(Data Element) :是数据的基本单位,在程序中通常作为一个整体来进行考虑和处理。
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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
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。
当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,
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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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