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数据中心的架构与规划

界面展示层:门户网站。提供用户界面,人机输入输出接口,收集用户信息,并显示后台处理结果(在用户浏览器中展示)业务逻辑层:应用服务器(中间件)。根据具体业务逻辑,按照编制的程序,实现具体的业务流程。容易产生瓶颈。

  • 2021-06-26
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数据中心成功案例-GCN

施耐德帮助客户完成所有电气设计,为客户提供完整能源管理方案,从机柜到机柜行,到数据中心,到整个大楼。

  • 2021-06-26
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史上最详尽的 MySQL 分库分表文章

o 3.1 水平拆分,垂直拆分都是什么? o 3.2 为什么分表? o 2.3 为什么分库? o 3.4 分布式事务? o 3.5 小结 o 3.6 如何自己实现分库分表?

  • 2021-06-26
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基于Flink商品实时推荐系统(附源码)

之前一直给大家推荐的是关于 Flink 的介绍和知识点,可以在历史文章搜索了解。总的来说,现在还挺缺这种真正实战的项目分享出来,尤其是把源代码分享出来的,近期我在 GitHub 观察到一个不错的 Flink 项目,然后也和作者交流了下,于是在这里做一个分享。所以,那些平时问我有没有 Flink 项目的可以看过来了。地址在 :https://github.com/CheckChe0803/flink-recommandSystem-demo 下面介绍下这个项目。

  • 2021-06-26
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Redis 大数据量(百亿级)Key存储需求及解决方案

该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签、移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id、ip等数据。在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询。由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步mapping的数据才能命中DMP的人口标签,无法通过预热来获取较高的命中,这就跟缓存存储带来了极大的挑战。经过实际测试,对于上述数据,常规存储超过五十亿的kv记录就需要1T多的内存,如果需要做高可用多副本那带来的消耗是巨大的,另外kv的长短不齐也会带来很多内存碎片,这就需要超大规模的存储方案来解决上述问题。

  • 2021-06-26
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Python程序设计常用数据结构

Python提供了常用的数字类型:整数、浮点数以及与之相关的语法和操作,允许使用八进制、十六进制常量提供了复数类型.

  • 2021-06-26
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Java中关于内存泄漏分析和解决方案

最近正在熟悉Java内存泄漏的相关知识,上网查阅了一些资料,在此做个整理算是对收获的一些总结,希望能对各位有所帮助,有问题可以文末留言探讨、补充。

  • 2021-06-25
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52条SQL语句,性能优化

1, 对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在where及orderby 涉及的列上建立索引。 2,应尽量避免在where子句中对字段进行 null 值判断,创建表时NULL是默认值,但大多数时候应该使用NOT NULL,或者使用一个特殊的值,如0,-1作为默 认值。 3,应尽量避免在where子句中使用!=或<>操作符, MySQL只有对以下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE。

  • 2021-06-25
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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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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