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常用正则表达式最强整理(速查手册)

1. 数字:^[0-9]*$ 2. n位的数字:^\d{n}$ 3. 至少n位的数字:^\d{n,}$ 4. m-n位的数字:^\d{m,n}$ 5. 零和非零开头的数字:^(0|[1-9][0-9]*)$ 6. 非零开头的最多带两位小数的数字:^([1-9][0-9]*)+(.[0-9]{1,2})?$ 7. 带1-2位小数的正数或负数:^(\-)?\d+(\.\d{1,2})?$ 8. 正数、负数、和小数:^(\-|\+)?\d+(\.\d+)?$

  • 2021-06-30
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一文搞懂 DNS 基础知识

DNS(Domain Name System), 也叫网域名称系统,是互联网的一项服务。它实质上是一个 域名 和 IP 相互映射的分布式数据库,有了它,我们就可以通过域名更方便的访问互联网。

  • 2021-06-30
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微服务场景下的数据一致性解决方案

数据一致性是构建业务系统需要考虑的重要问题 , 以往我们是依靠数据库来保证数据的一致性。但是在微服务架构以及分布式环境下实现数据一致性是一个很有挑战的的问题。ServiceComb作为开源的微服务框架致力解决微服务开发过程中的问题。我们最近发起的ServiceComb-Saga项目来解决分布式环境下的数据最终一致性问题。本文将向大家介绍为什么数据一致性如此重要?Saga又是什么?

  • 2021-06-30
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3-全国视频会联通反欺诈产品介绍

联通大数据有限公司成立后,与 BATJSD等国内知名互联网公司展开全面数 据合作。2018年1月,大数据公司与腾讯 签署战略协议,约定在金融反欺诈等领域 开展深入合作。

  • 2021-06-30
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广东大数据产品介绍-刘彦杰

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-30
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服务器和存储基础教程_计算机软件及应用_it计算机_专业资料

服务器内存插槽要远多于PC机,一般在8根以上,PC机往往不到4根,服务器采用ECC、Registered、Chipkill、热备、镜像等技术来保证数据的可靠性,PC机基本没有.

  • 2021-06-30
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SVN服务器操作指南.ppt

版本控制(Revision control)是维护工程蓝图的标准作法,能追踪工程蓝图从诞生一直到定案的过程。此外,版本控制也是一种软件工程技巧,借此能在软件开发的过程中,确保由不同人所编辑的同一程式档案都得到同步。

  • 2021-06-30
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基于VI服务器与队列的程序架构

Labview是一种图形化编程语言,比文本编程语言开发时间短。在当今降低成本要求越来越高的时代,尽量将测试项目集成到一个程序已是大势所趋。

  • 2021-06-30
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竞争对手分析

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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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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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。

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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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2024-2025年中国新消费趋势洞察报告

艾艾媒咨询iiMedia Research 全球领先的新经济产业第三方数据挖掘与分析机构 用数据说活 2024-2025年中国新消费趋势洞察报告 Insights into new consumption trends in China from 2024 to 2025 (演讲版 艾媒咨询集团CE0兼首席分析师 张毅博士

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2025年,全球再度经历深刻变革。科技飞速迭代、气候挑战日益严峻,地缘政治格局风云变幻,正在重构全球商业生态。在中国,高质量发展与创新并重,为经济增长和转型升级创造了独特的机遇。 面对这一系列变革,我们以“重塑”为内核引领增长,通过优化业务架构、提升运营效率、聚焦关键战略领域,构建面向未来的组织能力。在推进可持续发展的进程中,我们正以务实的行动赋能人才成长、加强环境管理、促进社会和谐,并驱动数字化创新。

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