谓词逻辑:是命题逻辑的推广，命题逻辑是谓词逻辑的特殊情况。因为任何一个命题都可以通过引入具有相应含义的谓词（个体词视为常量）来表示，或认为命题是没有个体变元的零元谓词。
人工智能（Artificial Intelligence ）:缩写为AI，是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括交互机器人、自然语言处理、语音识别、计算机视觉（图像识别）、知识表示、专家系统等。
首先说一下从零开始自己去搭一个fastdfs有多不顺，搭起来步骤繁琐,很麻烦，后来看到有人把做好的docker镜像传出来了，那搭建起来就很容易了 有服务器的可以自己在服务器上玩玩,没有的可以新建一个centos7.5虚拟机玩玩，遇到虚拟机不能上网和换阿里云的源的问题可以参考：
大多数互联网应用场景都是读多写少，业务逻辑更多分布在写上。对读的要求大概就是要快。那么都有什么原因会导致我们完成一次出色的慢查询呢？
咱们的主要流程主要是基于and或者or的关系。 如果有一个不匹配的话，其实咱们后续的流程是不用执行的，就是需要具备一个短路的功能。 对于目前的现状来说，我如果在原有的基础上来改，只要稍微注意一下解决需求不是很大的问题，但是说后面可维护性非常差。
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由实施 / 用户 将别的系统的数据填入我们系统中的 Excel 模板，应用将文件内容读取、校对、转换之后产生欠费数据、票据、票据详情并存储到数据库中。 在我接手之前可能由于之前导入的数据量并不多没有对效率有过高的追求。但是到了 4.0 版本，我预估导入时Excel 行数会是 10w+ 级别，而往数据库插入的数据量是大于 3n 的，也就是说 10w 行的 Excel，则至少向数据库插入 30w 行数据。因此优化原来的导入代码是势在必行的。我逐步分析和优化了导入的代码，使之在百秒内完成（最终性能瓶颈在数据库的处理速度上，测试服务器 4g 不仅放了数据库，还放了很多微服务应用。处理能力不太行）。具体的过程如下，每一步都有列出影响性能的问题和解决的办法。 内存
zheng项目不仅仅是一个开发架构，而是努力打造一套从 前端模板 - 基础框架 - 分布式架构 - 开源项目 - 持续集成 - 自动化部署 - 系统监测 - 无缝升级 的全方位J2EE企业级开发解决方案。
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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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当今全球数字化进程加速，金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面，移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展，业务场景日新月异，海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据，还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素，对金融业务具有战略价值。
土地、土壤和水资源是农业生产和全球粮食安全的基石。到2050年，全球人口预计将达到97亿，农业需要比2012年多生产约50%的粮食、饲料和纤维。这一新增需求将进一步加剧本已不堪重负的资源压力:超过60%的人为土地退化发生在农业用地(包括农田和牧场)，农业用水占全球淡水取用总量的70%以上。全球95%的粮食产自陆地，土地退化、水资源短缺和极端天气的叠加威胁，给农业粮食体系、民生福祉和生物多样性带来严峻挑战。
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