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【云原生系列】第一讲:什么是云计算

云计算(cloud computing):分布式:分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,合并&反馈:通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期:分布式计算:简单的分布式计算,解决任务分发,并进行计算结果的合并。因而,云计算又称为网格计算。通过分布式计算,可以在很短的时间内(几秒钟)完成对数以万计的数据的处理,从而达到强大的网络服务。现阶段:计算:分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、存储。

  • 2023-04-24
  • 阅读226

[ 云计算 | Azure ] Chapter 05 | 核心体系结构之管理组、订阅、资源和资源组以及层次关系

本文主要对如下内容进行讲解:Azure云计算的核心体系结构组件中的:资源、订阅和资源组,以及了解 Azure 资源管理器 (ARM) Azure 中的 “资源”(Resource)是指一种由 Azure 管理的计算资源、存储资源或服务。Azure 资源可以是虚拟机、数据库、存储帐户、应用服务、虚拟网络等等。每个资源都有一个唯一的标识符,并由 Azure 资源管理器 (Azure Resource Manager) 管理。当用户使用 Azure 时,你会购买的服务,比如数据库,或者web托管,或者VM等

  • 2023-04-24
  • 阅读188

阿里云物联网Iot设备上下线状态数据流转的设置

要想通过物联网平台实现远程监控设备,那么就要建立监控端设备(比如手机)和被监控端设备的数据交互,在阿里云物联网平台完成这个交互功能的方法就是建立两个设备之间的数据流转,对于设备要流转的物模型数据,阿里云网站上已经有详细的示例介绍,但是对于设备上下线状态的数据流转,网站没有进行详细说明,本人经过摸索,整理成此文,予以记录。...

  • 2023-04-24
  • 阅读183

边缘计算:一文理解云边端协同架构中的高性能云计算、边缘计算、云边协同

综上所诉,云边协同具体涉及到资源、管理和应用协同等多个层面。为了构建灵活、高效的云边协同计算环境,需要在不同层面实现云计算和边缘计算的协同,以优势互补的方式克服云计算和边缘计算中各自存在的缺点,放大云计算与边缘计算的价值。边缘计算至关重要,因为它为改进和创新理念铺平了道路,让企业在企业和工业层面以最大的运营效率、更高的安全性和更好的性能运营。边缘计算在每个垂直行业都是可行的,无论是银行、医疗保健、零售还是采矿。

  • 2023-04-24
  • 阅读215

Day1:环境搭建,访问命令行,简单命令

下载好Vmware15/16以及redhat8.x.ios镜像之后,部署Linux环境(以Vmware15为例)1、部署Linux环境打开下载好的Vmware文件--新建虚拟机选择Red Hat Enterprise Linux 8 64位,下一步命名虚拟机名称以及将虚拟机放到D盘一般设置为2GB虚拟机磁盘大小根据自己电脑情况而定,可以20GB也可以40GB找到自己下载好的redhat...

  • 2023-04-24
  • 阅读218

【云原生 | 从零开始学Kubernetes】十九、Kubernetes核心技术Service实战 下

service实战下篇

  • 2023-04-24
  • 阅读159

【人工智能】人工智能是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学

人工智能人工智能是20世纪50年代中期兴起的一门新兴边缘科学,它既是计算机科学分支,又是计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互参透而发展起来的综合性学科。人工智能又称智能模拟,是用计算机系统模仿人类的感知、思维、推理等思维活动。它研究和应用的领域包括模拟识别、自然语言理解与生成、专家系统、自动程序设计、定理证明、联想与思维的机理、数据智能检索等。例如,用计算机模拟人脑的部分功能进行学习、推理、联想和决策;模拟医生给病人诊病的医疗诊断专家系统;机械手与机器人的研

  • 2023-04-24
  • 阅读172

2023年程序员数据报告:全球有 2690 万程序员,近一半不到35岁,Rust是最受期待的编程语言

软件开发行业几乎是发展最快的行业,本报告为大家提供一份最新的程序员行业统计数据列表,帮助大家及时了解当前和未来的趋势,提供一个观察与展望全球程序员生态的交流平台。本报告国内部分根据程序员客栈的数据模型估算而得,全球数据根据Evans Data、GitHub、StackOverflow等网站的报告整理后得出。

  • 2023-04-24
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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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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。

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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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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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