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解读架构师的核心工作内容

很多做软件开发同学的梦想都是成为一名架构师,而架构师的核心工作就是做好软件设计。软件设计是软件开发过程中的一个重要环节,那么如何进行软件设计,其输出标准又是什么呢?软件设计过程中,如何和各个相关方沟通,使软件设计能同时满足用户的功能需求和非功能需求,并降低公司的开发成本?

  • 2021-08-09
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Adaptive Autosar 整体架构理解

在Autosar官网(autosar.org)上,目前CLASSIC PLATFORM 更新到4.4版本,ADAPTIVE PLATFORM更新到19.03版本,期盼已久的Adaptive Autosar终于有了基本构架。Adaptive Autosar 不是针对Classic Autosar的升级替换,它的出现主要面对汽车更复杂的需求,包括自动驾驶、车联网以及域控制等,而传统的ECU依然采用Classic Autosar进行开发,同时他们共存在未来智能汽车中,他们可以通过以太网进行交互。本文主要针对当前Adaptive 的信息进行汇总说明。

  • 2021-08-09
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计算机体系结构.计算机发展历史

两大定律与两种结构 既是要回顾计算机的发展,那必然绕不开著名的摩尔定律。当然摩尔定律想必已是闻名天下,但除此之外在体系结构领域内,还有一个定律叫Dennard Scaling,相对而言不是那么有名。 此外还有一个绝对绕不开的,那就是著名的冯诺伊曼结构。比较巧合的是,体系结构领域内也有一个与之对应、却不太出名的,叫哈佛结构。 摩尔定律 相同面积的集成电路里,晶体管数目每18-24个月会增加一倍【1】 值得注意的是,摩尔定律只是一个经验定律,只具有统计学上的意义,而不是一个绝对的法则。目前摩尔定律已经失效了,即晶体管数量的增长已经放缓了。若把18-24个月翻一倍换算成每年的增长速度,则是大约每年翻1.4倍到1.5倍,则增长速度的变化大致如下。 1977年到1997年,平均每年翻1.46倍 1997年到2017年,平均每年翻1.34倍 而在2012年到2017年,每年仅翻1.1倍,摩尔定律已不复存在

  • 2021-08-02
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鸿蒙系统全面解析,诞生背景、技术细节生态圈一文看懂

华为6月2日正式发布的鸿蒙系统无疑占据了最近热点话题的C位,虽然不全是赞美的声音,但这种努力打破美国垄断,挑战谷歌、苹果在移动操作系统上垄断地位的尝试必将成为中国科技史上的里程碑事件。 本期的智能内参,我们推荐兴业证券的报告《华为鸿蒙深度研究》, 从鸿蒙系统的产生背景、开源技术细节和产业链生态圈全面解析鸿蒙系统。

  • 2021-07-28
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中服DTU-RTU产品规格书

工业级设计,7*24h稳定运行,支持断线重连,保持永久在线; 网关采集接口为RS485/Ethernet,联网方式为Ethernet,满足不同需求;

  • 2021-07-08
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国产数据库新生力:GBase8t技术白皮书

过去的国内数据库市场可谓是一片贫瘠,国外几个狠角色长期霸占,国产数据库只能默默陪跑。今年的情况则大不同,在互联网和大数据应用的冲击下,还有棱镜门事件后发出关于安全的声音“自主可控”都在推进着国产数据库的发展。

  • 2021-07-08
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车联网需要哪些关键技术?

交通工具作为日常生活的必需品之一,人们对它一直保持着很高的关注度与依赖度,而人们每天在交通工具上度过的时间也是以小时计算,尤其是在大城市中,这点尤为明显,相信身处北上广深等一线城市的人深有体会。正所谓“时间就是金钱”,有数以亿计的人每天能花这么多时间在交通工具上,就意味着这里面蕴含着庞大的市场机会。这也是车联网之所以成为市场上的“香饽饽”根本原因。

  • 2021-07-05
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卫生年报数据管理系统

引入了流动人口数据,扩充了系统数据处理功能。加入了数据类别选取操作,即指定选取“常住人口”还是“流动人口”数据其中有某一类别的数据文件均可生成另一类别的数据文件。

  • 2021-07-01
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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