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金融行业数字化转型最佳实践合集

金融行业数字化转型最佳实践合集,从分析评估、技术选型到实践落地,容器云、微服务、云管理落地经验全分享。

  • 2021-12-24
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实验报告C语言数据结构全国交通模拟咨询

处于对不同目的的旅客对交通工具有不同的要求。例如,因公出差的旅客希望在旅途中的时间尽可能短,出门旅游的游客则希望旅费尽可能省,而老年旅客则要求中转次数最少。编制一个全国城市间的交通咨询程序,为旅客提供两种或三种最优决策的交通咨询。

  • 2021-06-29
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智能网联汽车信息安全白皮书2016

国内外智能网联汽车产业现状和发展趋势 1.1 智能网联汽车信息安全发展态势 1.2 国内外车企信息安全现状 1.3 国内外汽车信息安全标准规范现状 二、智能网联汽车面临的信息安全威胁和挑战 2.1 车载终端节点层安全威胁分析 2.1.1 终端节点层安全威胁 2.1.2 车内网络传输安全威胁 2.1.3 车载终端架构安全威胁 2.2 网络传输安全威胁 2.3 云平台安全威胁 2.4 外部互联生态安全威胁 2.4.1 移动App安全威胁 2.4.2 充电桩信息安全威胁 2.5 智能网联汽车信息安全威胁总结分析 三、智能网联汽车信息安全方法论 四、智能网联汽车安全保障体系 五、智能网联汽车关键安全防护技术 5.1 车辆安全防护技术 5.1.1 可信操作系统安全 5.1.2 固件安全 5.1.3 数据安全 5.1.4 密钥安全

  • 2021-06-25
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浅谈二手车交易市场的网络营销

分属不同细分市场的消费者对同一产品的需要与欲望存在着明显差别。市场细分不是对产品进行分类,而是对同种产品需求各异的消费者进行分类,是识别具有不同要求或需要的购买者或用户群的活动。

  • 2021-04-28
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F反压剖析

反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率。

  • 2021-04-17
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Iceberg在腾讯内部的实践

随着大数据存储和处理需求越来越多样化,如何构建一个统一的数据湖存储,并在其上进行多种形式的数据分析,成了企业构建大数据生态的一个重要方向。如何快速、一致、原子性地在数据湖存储上构建起 Data Pipeline,成了亟待解决的问题。为此,Uber 开源了 Apache Hudi,Databricks 提出了 Delta Lake,而 Netflix 则发起了 Apache Iceberg 项目,一时间这种具备 ACID 能力的表格式中间件成为了大数据、数据湖领域炙手可热的方向

  • 2021-04-17
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面向5G的D2D簇内信息共享机制

5C是4G移动通信技术的延伸,4G是5G网络的基础,资源利用率将提高10倍以上,系统吞吐率提高25倍,频率资源扩展4信左右。为了达到这个目标,5G采用了多项关键技术,包括高频段传输新型多天线传输、同时同额全双工、密集组网技术和超密集组网、D2D (device toderice)和新型网络架构”其中,D2D是5G网络的一项重要技术,增加了蜂窝通信系统频谐效率,降低了终端发射功率,在- 定程度上解决了无线通信系统颖谱资源匮乏的问题。

  • 2021-04-17
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数据湖在网易的实践

今天主要和大家交流的是网易在数据湖 Iceberg 的一些思考与实践。从网易在数据仓库建设中遇到的痛点出发,介绍对数据湖 Iceberg 的探索以及实践之路。

  • 2021-04-16
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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