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美团动态线程池实践思路及代码

背景 使用线程池 ThreadPoolExecutor 过程中你是否有以下痛点呢? 1.代码中创建了一个 ThreadPoolExecutor,但是不知道那几个核心参数设置多少比较合适 2.凭经验设置参数值,上线后发现需要调整,改代码重启服务,非常麻烦 3.线程池相对开发人员来说是个黑盒,运行情况不能及时感知到,直到出现问题

  • 2023-02-06
  • 阅读289

数据治理领域最容易混淆的16组术语概念辨析

近期拜访了不少客户,发现不同的客户对数据治理的相关概念理解都不一样,甚至完全是错误的,有些厂商为了追求时髦和新颖,一味追求新的概念,甚至有些概念的完全是张冠李戴,给市场制造了居多混乱和困扰,给客户带来误导。这也是我写这篇文章缘由,希望该篇文章能正本清源,能给广大读者起到一定指导作用。

  • 2023-02-06
  • 阅读279

浅议设备“5+4”管理之全寿命周期管理

随着企业生产经营所用的主、辅机设备逐步向大型化、高速化、自动化、智能化的方向发展,设备管理的要求日益提高,设备全寿命周期管理(PLCM)已经成为新时代设备管理现代化的客观要求。

  • 2023-02-06
  • 阅读243

不同生命周期的润滑油检测要求

从润滑油生产供应商的角度,新油是调和生产完成并满足相关标准的油品。新油分关注的是符合性,即通过分析判断油品的质量是否符合标准的要求。

  • 2023-02-06
  • 阅读232

图文并茂,轴承的安装方式,以及错误安装示范

装轴承应尽量在干燥、无尘的区域进行,并应远离会产生金属碎屑和灰尘的设备。当必须在复杂的环境下安装时,应当把污染降到最低。安装轴承时,应当根据类型和尺寸,选择机械,加热或液压等方法进行。

  • 2023-02-06
  • 阅读241

数据治理之数字画像

随着全网步入大数据时代,企业的目光日益聚焦在利用大数据服务精细化营销、精细化运营上,各类客户画像、员工画像理论如雨后春笋般兴起,而数据应用的底层——数据治理,却鲜有整体的理论体系。如何避免治理工作自身“无的放矢”,如何量化数据基础建设的贡献,我们需要为数据治理工作描绘一张“数字画像”。这个命题的内涵外延非常丰富,在此我们选取用户体验、架构质量两个角度进行讨论。

  • 2023-02-03
  • 阅读329

一文弄懂AI绘图背后的核心技术DiffusionModel

最近 AI 绘图非常的火,其背后用到的核心技术之一就是 Diffusion Model(扩散模型),虽然想要完全弄懂 Diffusion Model 和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识,但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。

  • 2023-02-03
  • 阅读304

ChatGPT会成为下一代搜索引擎吗?

作为智能对话系统,ChatGPT最近两天爆火,都火出技术圈了,网上到处都在转ChatGPT相关的内容和测试例子,效果确实很震撼。我记得上一次能引起如此轰动的AI技术,NLP领域是GPT 3发布,那都是两年半前的事了,当时人工智能如日中天如火如荼的红火日子,今天看来恍如隔世;多模态领域则是以DaLL E2、Stable Diffusion为代表的Diffusion Model,这是最近大半年火起来的AIGC模型;而今天,AI的星火传递到了ChatGPT手上,它毫无疑问也属于AIGC范畴。所以说,在AI泡沫破裂后处于低谷期的今天,AIGC确实是给AI续命的良药,当然我们更期待估计很快会发布的GPT 4,愿OpenAI能继续撑起局面,给行业带来一丝暖意。

  • 2023-02-03
  • 阅读340
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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从零上手OpenClaw科研智能体-厦大团队

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