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软件设计师教程第5版

软件设计师教程第5版

  • 2021-06-08
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谭彰:5G智造融通,supOS赋能数字工业

“5G+工业互联网在工业现场的融合部署,受工业场景约束较多。实际上,从一开始5G跟工业的融合就遇到了来自工业方面的许多挑战,包括现场当中需要进行防爆,需要对环境进行适应,它的各种防干扰、防尘、防腐蚀,包括在整个工厂当中从点到面推广的过程中,尤其关注5G成本的问题。总结来说,如何能在5G的大带宽、低时延基础上实现全场景推广成本最小化,是我们下一步5G+工业互联网推广的一个非常重要亟需解决的问题。”

  • 2021-06-07
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拉链表

在拉链表中,每一条数据都有一个生效日期(sdate) 和 失效日期(edate)。假设在一个用户表中,在 2019年10月8日 新增了两个用户,则这两条记录的生效时间为当天,由于到 2019年10月8日 为止,这两条记录还没有被修改过,所以失效时间为无穷大,这里设置为数据库中的最大值(2999-12-31),

  • 2021-06-07
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阿里大数据建设OneData体系架构

阿里大数据建设OneData体系架构

  • 2021-06-07
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58同城实时数仓计算平台架构与实践

58同城作为覆盖生活全领域的服务平台,业务覆盖招聘、房产、汽车、金融、二手及本地服务等各个方面。丰富的业务线和庞大的用户数每天产生海量用户数据需要实时化的计算分析,实时计算平台定位于为集团海量数据提供高效、稳定、分布式实时计算的基础服务。本文主要介绍58同城基于Flink打造的一站式实时计算平台Wstream。

  • 2021-06-07
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美团MySQL实时同步到数据仓库架构与实践

在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。 如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把文件Load到Hive表中。这种方案的优点是实现简单,但是随着业务的发展,缺点也逐渐暴露出来

  • 2021-06-07
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美团数据质量平台设计与实践

数据,已经成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。数据质量的好坏直接关系到信息的精准度,也影响到企业的生存和竞争力。Michael Hammer(《Reengineering the Corporation》一书的作者)曾说过,看起来不起眼的数据质量问题,实际上是拆散业务流程的重要标志。数据质量管理是测度、提高和验证质量,以及整合组织数据的方法等一套处理准则,而体量大、速度快和多样性的特点,决定了大数据质量所需的处理,有别于传统信息治理计划的质量管理方式。 本文基于美团点评大数据平台,通过对数据流转过程中各阶段数据质量检测结果的采集分析、规则引擎、评估反馈和再监测的闭环管理过程出发,从面临挑战、建设思路、技术方案、呈现效果及总结等方面,介绍美团平台酒旅事业群(以下简称美旅)数据质量监管平台DataMan的搭建思路和建设实践

  • 2021-06-07
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蚂蚁金服技术中台架构实践

本文整理自,阿里高级技术专家-许文奇在2019阿里云峰会上的分享《技术中台-分布式架构在蚂蚁金服的实践》,结合技术领导力社区架构专家的点评和解读,全面解析阿里技术中台的架构实践。

  • 2021-06-07
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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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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026年从供给焦虑到需求韧性—大变局下的中国能源安全与战略重构白皮书

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