数据湖技术在大数据领域炙手可热,随着在云上的广泛部署和应用,其业务价值逐渐获得业界共识。传统的大数据平台如何基于数据湖架构进行平台升级,享受新一轮的技术发展红利?郑老师着重跟大家分享了数据湖架构和应用在存储上面临的主要挑战,以及方案选型和最佳实践。
阿里云数据库ClickHouse二级索引功能近日已正式发布上线,主要弥补了ClickHouse在海量数据分析场景下,多维度点查能力不足的短板。在以往服务用户的过程中,作者发现绝大部分用户对ClickHouse单表查询性能优化问题感到无从下手,借此机会,本文会先为大家展开介绍ClickHouse在单表分析查询性能优化上的几个方法,基本涵盖了OLAP领域存储层扫描加速的所有常用手段。在解决过各种各样业务场景下的性能优化问题后,作者发现目前ClickHouse在解决多维搜索问题上确实能力不足,一条点查常常浪费巨大的IO、CPU资源,于是云数据库ClickHouse自研了二级索引功能来彻底解决问题,本文会详细介绍二级索引的DDL语法、几个典型适用场景和特色功能。希望可以通过本文让大家对ClickHouse在OLAP场景下的能力有更深的理解,同时阐述清楚二级索引适用的搜索场景。
计算机信息系统可信计算基对外部主体能够直接或间接访问的所有资源(例如: .主体、存储客体和输入输出资源)实施强制访问控制。为这些主体及客体指定敏感标记,这些标记是等级分类和非等级类别的组合,它们是实施强制访问控制的依据。计算机信息系统可信计算基支持两种或两种以上成分组成的安全级。计算机信息系统可信计算基外部的所有主体对客体的直接或间接的访问应满足:仅当主体安全级中的等级分类高于或等于客体安全级中的等级分类,且主体安全级中的非等级类别包含了客体安全级中的全部非等级类别,主体才能读客体。
TPP(阿里个性化平台)是阿里巴巴集团的大规模 Serverless 平台和搜索推荐业务大中台,核心价值是支持业务快速迭代,让用户只关注自己的业务逻辑,除服务搜索推荐外同时涵盖优酷 / 菜鸟 / 盒马 / 饿了吗 / 阿里健康等 62+BU,2018 年双 11 峰值达到 270w+QPS。TPP 以 Serverless 架构为基础构建搜索推荐业务大中台,提供 Faas(函数计算),SpringBoot,全图化等多种开发方式,24 小时自动弹性和流量调度让千级别推荐场景自动伸缩,实现资源利用率更大化,让开发同学从运维中解放。图化算子化方案让用户更快构建标准流程和扩展,让用户进一步专注于业务逻辑,性能和效率得到大幅提升
AI大生产时代来临,AI已经成为世界创新新动能、增长新驱动和竞争新焦点,百度将继续发挥领头雁角色,助力我国AI产业崛起,给世界AI产业贡献中国力量。
通过数据平台和BI应用建设,金融集团将搭建统-的大数据共享和分析平台,对各类业务进行前瞻性预测及分析,为集团各层次用户提供统一-的决策分析支持 ,提升数据共享与流转能力。
数据中台的概念如今在国内风靡一时,而人们渐渐开始有这样的疑问:中国的数据中台市场如此火热,而国外的数据中台却没有什么声音。事实并不是这样,硅谷的公司其实已经早于中国建设了所谓的”数据中台“。只不过,在国外,并没有数据中台这个称谓,而是统一以数据平台的名称命名,但是这个数据平台已经具备我们所说的数据中台的全部功能。那么,作为全球技术风向标的硅谷企业的“数据中台“到底什么样,他们的“数据中台”是如何建设的?想必很多人对此多充满着好奇和疑问
对于AI ISP这其实是个关键的问题.其实这个问题不光是AI ISP,对于传统ISP中选择需要优化的功能时也有同样的问题.在芯片设计时芯片面积,功耗是有限制,算力也是有限制的. 哪些功能在AI ISP中需要资源加重投入需要详细评估,毕竟大家都不是地主家的傻儿子.不过针对不同市场往往这并没有一个一致的答案.毕竟不同的产品上同一个功能的重要性并不一样.
没有账户,需要注册
2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
贫困生挖掘:结合宿舍门禁、出入口管理、点名管理等系统,经过大数据分析学生的家庭背景、在校消费时间、消费频次、消费金额、生活学习情况等,智能评估学生的经济实力,实现对于学生的精准扶持。
DSMM和围绕DSMM的数据安全治理体系获得全国广泛认同,已有超过200家DSMM测评案例,覆盖全国11个省及8个行业,越来越多的企业和机构正在加入到这个生态中来,更多细分行业的标准和实践正在开展中;数据安全官系列(CDSO/CDSE)也广受欢迎,发展迅猛。
对外开放稳步推进,制度框架也逐步完善。中国债券市场已成为全球第二大债券市场。 债券市场的重要性日渐凸显。党的二十大报告提出,要健全资本市场功能,提高直接融资比重。2023年中央金融工作会议指出,要促进债券市场高质量发展。党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》提出,加快多层次债券市场发展。“十五五”规划建议提出,积极发展股权、债券等直接融资,稳步发展期货、衍生品和资产证券化。
2025年行业整体业绩高增,估值与业绩不匹配 2025年初至11月28日,证券I(申万)指数累计涨幅为5.6%,跑输沪深300:香港中资券商指数累计涨幅42.7%,跑赢恒生指数10.9pct.AH股行情出现分化,A股券商板块行情较弱或由24年涨幅较高仍需消化估值、券商内部业绩有分化双重因素所致,券商H股行情强势或主要由AH溢价收敛等因素所致。 2025年前三季度,42家上市券商合计营收/净利润同比大增43%/62%,年化ROE同比增加2.5pct至7.3%,行业经营业绩大幅提升,各业务条线全面增长。 2025年行业趋势演进:并购重组、国际化与科技赋能重塑券商业务生态,市值管理重要性同步提升
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