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Impala 在网易大数据的优化和实践

网易大数据平台的底层数据查询引擎,选用了 Impala 作为 OLAP 查询引擎,不但支撑了网易大数据的交互式查询与自助分析,还为外部客户提供了商业化的产品与服务。今天将为大家分享下 Impala 在网易大数据的优化和实践。

  • 2023-04-28
  • 阅读202

直达CSDN——创作者创收

帮助创作者创收

  • 2023-04-28
  • 阅读235

Linux中快速搭建RabbitMQ

RabbitMQ是一个开源的AMQP实现,服务端用Erlang语言编写,支持多种客户端。用于在分布式系统存储转发消息,在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。RabbitMQ会绑定一些端口,安装完后,需要将这些端口添加至防火墙。4369:Erlang的端口/节点名称映射程序,用来跟踪节点名称监听地址,在集群中起到一个类似DNS的作用。:AMQP 0-9-1和1.0客户端端口,没有使用SSL和使用SSL的端口。15672。

  • 2023-04-28
  • 阅读191

springboot 集成 Swagger2 配置以及常用注解的说明和使用 ( 超详细)

一、注解的使用 和 说明结构化说明如下:@Api:用在请求的类上,表示对类的说明 tags="说明该类的作用,可以在UI界面上看到的注解" (也就是给类取别名) value="该参数没什么意义,在UI界面上也看到,所以不需要配置" @ApiOperation:用在请求的方法上,说明方法的用途、作用 value="说明方法的用途、作用" notes="方法的备注说明" @ApiImplicitParams:用在请求的方法上,表示一组参数说明 @Ap

  • 2023-04-28
  • 阅读192

Kafka 基础配置,从启动到验证使用!

一、kafka配置:注意1:在配置使用kafka前提必须确保zookeeper已经安装配置好了!

  • 2023-04-28
  • 阅读224

虚拟机扩容Ubuntu20.04教程

虚拟机内存不足、磁盘空间过小导致蓝屏问题

  • 2023-04-28
  • 阅读210

RabbitMQ与MQTT区别

RabbitMQ与MQTT区别

  • 2023-04-28
  • 阅读193

一觉醒后ChatGPT 被淘汰了

近日,AI 界貌似出现了一种新的趋势:自主人工智能。这不是空穴来风,最近一个名为 AutoGPT 的研究开始走进大众视野。特斯拉前 AI 总监、刚刚回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy 也为其大力宣传,并在推特赞扬:「AutoGPT 是 prompt 工程的下一个前沿。」

  • 2023-04-28
  • 阅读220
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竞争对手分析

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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5G+大模型智慧工业园区解决方案

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IT运维项目ITSS运维方案实施汇报

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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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