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卡尔曼滤波的原理

说起Kalman滤波器的历史,最早要追溯到17世纪,Roger Cotes开始研究最小均方问题。但由于缺少实际案例的支撑(那个时候哪来那么多雷达啊啥的这些信号啊),Cotes的研究让人看着显得很模糊,因此在估计理论的发展中影响很小。17世纪中叶,最小均方估计(Least squares Estimation)理论逐步完善,Tobias Mayer在1750年将其用于月球运动的估计,Leonard Euler在1749年、Pierre Laplace在1787分别用于木星和土星的运动估计。Roger Boscovich在1755用最小均方估计地球的大小。

  • 2022-01-12
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Linux下的一些资源限制

在我们写程序的时候往往都没有注意到一些系统资源的临界值,然而这些临界值在有的时候会把我们害的很惨,比如一个忘掉关闭的文件描述符,比如malloc竟然会返回错误,又或者是爆栈,我们该如何解决或者说预防这些问题呢?

  • 2022-01-12
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Linux系统安全强化指南

最常用的MAC措施是SELinux和AppArmor。SELinux比AppArmor更安全,因为它的粒度更细。例如,它是基于inode而不是基于路径的,允许强制执行明显更严格的限制,可以过滤内核ioctl等。不幸的是,这是以难以使用和难以学习为代价的,因此某些人可能会首选AppArmor。

  • 2022-01-11
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Linux环境变量配置的6种方法

可以自定义一个环境变量文件,比如在某个项目下定义 uusama.profile,在这个文件中使用 export 定义一系列变量,然后在 ~/.profile 文件后面加上:sourc uusama.profile,这样你每次登陆都可以在 Shell 脚本中使用自己定义的一系列变量。 也可以使用 alias 命令定义一些命令的别名,比如 alias rm="rm -i"(双引号必须),并把这个代码加入到 ~/.profile 中,这样你每次使用 rm 命令的时候,都相当于使用 rm -i 命令,非常方便。

  • 2022-01-12
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Kubernetes网络和云厂商实践浅析

Kubernetes 是一个可移植的、可扩展的开源平台,用于管理容器化的工作负载和服务,可促进声明式配置和自动化。Kubernetes 源于希腊语,意为 "舵手" 或 "飞行员",Google 在 2014 年开源了 Kubernetes 项目,Kubernetes 建立在 Google 在大规模运行生产工作负载方面拥有十几年的经验的基础上(Brog系统),结合了社区中最好的想法和实践。

  • 2022-01-11
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Linux常用监控指标总结

做运维,不怕出问题,怕的是出了问题,抓不到现场,两眼摸黑。所以,依靠强大的监控系统,收集尽可能多的指标,意义重大。但哪些指标才是有意义的呢,本着从实践中来的思想,各位工程师在长期摸爬滚打中总结出来的经验最有价值。

  • 2022-01-12
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Kubernetes集群网络从懵圈到熟悉

一个Linux容器的网络栈是被隔离在它自己的Network Namespace中,Network Namespace包括了:网卡(Network Interface),回环设备(Lookback Device),路由表(Routing Table)和iptables规则,对于服务进程来讲这些就构建了它发起请求和相应的基本环境。

  • 2022-01-11
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线程、进程、多线程、多进程和多任务一锅端

线程是CPU调度的最小单位(程序执行流的最小单元),它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单元。一条线程是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。

  • 2022-01-12
  • 阅读89
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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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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