（初学者强烈推荐）Ubuntu 配置hadoop 超详细教程（全过程）

本文的教程仅为个人的操作经验所写，每个人下载的版本不一样，所以会出现不同的情况异常等，如有问题可询问博主或百度查找解决方法。

2023-05-05
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马云回国，首谈ChatGPT

总之，今年复苏和发展经济将是主旋律，而马云作为中国民营经济的代表作，也是中国平台经济企业家的代表，这个时候回来相当于给很多人吃了一颗定心丸，有积极的示范作用。作为中国最具代表性的企业家之一，马云在过去的二十多年里，带领阿里巴巴从一个小小的创业公司，发展成为全球最大的电商平台之一，同时也推动了中国互联网行业的发展。因此，中国在这方面的研发还需要更多的时间和努力。在他的创业历程中，马云一直强调“创业不易，守业更难”，他认为企业家需要具备坚韧不拔的精神和创新能力，才能在激烈的市场竞争中生存和发展。

2023-05-05
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【SQL开发实战技巧】系列（二十八）：数仓报表场景？人员分布问题以及不同组(分区)同时聚集如何实现

本篇文章讲解的主要内容是：***通过行转列实现人员空间分布问题(工作显示为一列,每位员工显示一行)、连续行转列应该注意的问题、通过执行计划看对不同组、分区同时实现聚集需求：要求在员工表的明细数据里列出员工所在部门及职位的人数！！***【SQL开发实战技巧】这一系列博主当作复习旧知识来进行写作，毕竟SQL开发在数据分析场景非常重要且基础，面试也会经常问SQL开发和调优经验，相信当我写完这一系列文章，也能再有所收获，未来面对SQL面试也能游刃有余~。

2023-05-05
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RabbitMQ延时队列的详细介绍以及Java代码实现

本篇文章将详细介绍RabbitMQ的延时队列以及其详细代码实现，感兴趣的大佬可以一起学习喔~

2023-05-05
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Impala：大数据交互查询工具

Impala是由Cloudera公司开发的一款开源的大数据交互查询工具，能够对存储在HDFS、HBase上的数据进行快速的交互式SQL查询。Impala可以实现对PB级别的数据的实时分析，其查询速度比基于MapReduce的Hive高出3到90倍。Impala使用了类似于传统的MPP数据库技术，避免了MapReduce引擎的启动开销和中间结果落盘开销，实现了流式数据传输和内存计算。

2023-05-05
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python 常用的8种经典数据结构

python原生数据结构：元组Tuple()，列表List[]，集合Set{}，字典Dictionary{A:B}；NumPy包中的数据结构：数组Ndarray(带多种操作)，矩阵Matrix(多种线性代数计算)；Pandas包中的数据结构：序列Series(索引+1列数据)，数据框DataFrame(索引+多列数据表)。......

2023-05-05
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大数据分析工具Power BI（六）：DAX表达式简单运用

在弹出的界面中输入：总营业额 = SUM('门店信息'[月营业额]) ，以上公式就是DAX公式，编写完成后回车或者点击前面的"√"完成编辑，可以在字段中对应的"门店信息"表中看到新增的"总营业额"指标，该字段不会在表中展示，只是一个虚拟的指标列。可以看到，如果有非常多的列要一次性添加，每次都需要"新建列"操作，如果我们还要基于源字段来创建更多的列，例如："季度"、"星期"，为了方便我们可以直接通过ADDCOLUMNS函数来一次性创建多个列的日期表。

2023-05-05
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汽车电子行业的“AUTOSAR”到底是什么？

AUTOSAR (AUTomotive Open System ARchitecture) 是一种开放的软件架构标准，用于汽车电子系统的开发和管理。该标准旨在通过统一的硬件和软件接口，实现汽车电子系统的互操作性和可重用性，并促进不同的汽车制造商和零部件供应商之间的合作和交流。本文将介绍AUTOSAR标准的起源、结构和应用，并讨论它对于汽车行业的影响和前景。

2023-05-05
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。