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基于Zookeeper+MHA的mysql高可用架构设计

事件驱动架构(EDA)是一种架构风格,它将系统定义为根据精确和预定义的契约交换消息的组件的集合。随着云计算和微服务的兴起,事件驱动架构在构建软件中越来越受欢迎。

  • 2022-02-11
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打造全方位的数据库自动化、自助化平台

软件开发服务的未来取决于在竞争激烈的市场中吸引和留住人才。这对于那些没有能力为员工提供全包式福利待遇,而愿意让员工在自己最快乐的地方工作的小企业来说非常重要。

  • 2022-02-11
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前进的路上,VR有哪些绕不开的坑-郁树达

根据GitHub的Octoverse报告,虽然在远程办公流行前,有41%的受访者是在办公室办公,但只有10.7%的人选择在疫情结束后仍留在工作场所。这相当于疫情发生后让在办公室内工作的人的

  • 2022-02-11
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VR沉浸式视频在移动平台的优化技术分析-李晨光

随着疫情期间开发人员远程工作的增加,毫无疑问,远程办公的发展速度更快了。远程工作的兴起为个人提供了更多的自由和灵活性,也为那些员工在多地理区域办公的公司减少了管理费用。反

  • 2022-02-11
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京东VRAR实验室在电商VR中的实践-京东赵刚

在过去,开发环境是部署在办公室的本地物理主机上的。但是,随着开发人员远程工作越来越普及,以及企业希望通过将基础设施迁移上云来降低成本,本地化的开发环境已经不再可行了。

  • 2022-02-11
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利用Docker构建自动化运维平台

提供支撑贯穿从aPaaS层、SaaS层服务的标准化服务体系,丰富产品矩阵快速敏捷响应客户不同层次的数字转型需求。新经济浪潮下,深耕细分领域的领跑者正成为未来经济增长的主要驱动力。

  • 2022-02-11
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互联网行业财务系统架构探讨-喻继鹏

为代表的一批国家高新科技企业,正凭借其独有的核心技术、颠覆性的商业模式、丰富的落地应用,引领新经济的发展方向,助推数字化进程,为未来创造更多可能。随着企业纷纷转向数字化的模式和服务,开发团队承受的压力也在加大。

  • 2022-02-11
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深度学习在自然语言中的应用-李成华

以AI决策为主,应用矩阵已服务众多行业头部企业,积累了大量的复杂决策经验和实践,通过对业务的深度理解,以及与服务企业的合作共创,沉淀并形成可针对不同行业业务场景的产品框架,

  • 2022-02-11
  • 阅读796
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

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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华为数字化转型之道

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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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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