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cassandra宽表数据库实战指南

Cassandra没有对其它系统和组件的过多依赖,只需要UNIX主机和Java运行环境,这样的话其实对容器化和云原生的部 署其实非常有利。另外Cassandra提供了一种对开发者非常友好的类SQL语言:CQL。通常仅需花上半天时间就可以快 速上手。

  • 2022-01-10
  • 阅读303
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dts数据传输服务控制台一本通

DTS 全称为数据传输服务 DTS,它最常见的用途是把本地数据库的数据迁移、 同步到阿里云,或者把阿里云的数据迁移、同步到本地。它更多的是一个数据迁移产 品,它最终做的事情就是把数据从源端抽取 ( 复制源端数据,源端数据依然还在 ) 然 后写入到目标端。

  • 2022-01-10
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面向下一代互联网Web3.0可信数字身份基础设施白皮书

2024年1月31日,习近平在中共中央政治局第十一次集体学习时强调“高质量发展需要新的生产力理论来指导”“新质生产力是创新起主导作用,摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径,具有高科技、高效能、高质量特征,符合新发展理念的先进生产力质态”

  • 2024-12-10
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“揭榜挂帅”制中的知识产权问题探究

习近平总书记多次强调:“可以探索搞‘揭榜挂帅’,把需要的关键核心技术项目张出榜来,英雄不论出处,谁有本事谁就揭榜。”李克强总理在2020年政府工作报告中也提出,提高科技创新支撑能力,“实行重点项目攻关‘揭榜挂帅’,谁能干就让谁干”。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》已明确指出“改革重大科技项目立项和组织管理方式”,“实行‘揭榜挂帅’、‘赛马’等制度”。

  • 2023-02-22
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埃森哲发布《技术展望2019》:新数字化时代的五大新兴技术趋势

数字技术能够帮助企业愈加深入、细致地了解客户,为其开辟更多接触消费者的渠道,同时使其与新的潜在合作伙伴共同扩展生态系统。如今,数字技术已不再是差异化竞争优势,而是企业制胜未来的必备要素。报告调查显示,全球超过6672名企业和IT高管,近五分之四(79%)的受访者认为数字技术——特别是社交、移动、数据分析和云技术——已经跨过应用“孤岛”的阶段,成为企业核心技术基础中的重要组成部分。

  • 2023-03-23
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王海龙-孩子王中台架构演进之路-IAS2019演讲

业务场景更复杂 ,不仅有线上业务,还要兼顾线下门店业务,中台系统要考虑如何兼顾支持线上以及线下不同业务场景。

  • 2021-12-31
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拜登政府科技创新政策的总体立场及施政重点

拜登政府科技政策的整体导向与其总体执政导向相吻合,即着眼于国内焦点问题,化解发展顽疾,维护和确保美国的全球领导地位。拜登深刻认识到,数十年来,美国得以占据并长期维持科技领导地位的核心关键不在于一味的打压和遏制,而是在于发展自身强大的科研创新能力、友好的成果转化环境,以及等对人才等科技创新要素的高度吸引力。

  • 2023-03-26
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java开发者面试百宝书

本文将从 JavaSE 开源现状、OpenJDK 版本生态到 OpenJDK 技术趋势三 个方面讲述当前基础 Java 技术的现状,进一步讨论在云原生、AI、多语言生态领域支 撑 Java 应用的基石——Java Virtual Machine (JVM) 技术,面向未来的演进趋势。

  • 2022-01-10
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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

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。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

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”。

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中服云多模态工业物联网平台介绍

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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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。

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城市低空经济创新发展白皮书

当今世界,低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表,低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命,更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模,其广阔前景吸引全球目光。然而,产业爆发式增长的背后,空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战,正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。

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