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微服务架构下的静态数据通用缓存机制

在分布式系统中,特别是最近很火的微服务架构下,有没有或者能不能总结出一个业务静态数据的通用缓存处理机制或方案,这篇文章将结合一些实际的研发经验,尝试理清其中存在的关键问题以及探寻通用的解决之道。

  • 2021-06-28
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5Deep dive into Pyflink & integration with Zeppelin

01 Zeppelin对PyFlink的支持 Support of PyFink in Zeppelin 02 PyFlink社区 状态 The Community Status of PyFlink 03 PyFlink核心技术剖析 Analysis of PyFlink core technology 04 PyFlink经典 案例 The classic use case of PyFlink

  • 2021-06-29
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企业信息化建设讲义

企业信息化建设讲义

  • 2021-07-28
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微服务实战(四):服务发现的可行方案以及实践案例

这是关于使用微服务架构创建应用系列的第四篇文章。第一篇介绍了微服务架构的模式,讨论了使用微服务架构的优缺点。第二和第三篇描述了微服务架构内部的通讯机制。这篇文章中,我们将会探讨服务发现相关问题。

  • 2021-06-26
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毕马威智能人机交互

毕马威智慧之光(KPMG Lighthouse)是毕马威全球的大数据和人工智能创新中心,包含顶尖的技术人才和创新解决方案。毕马威智能人机交互解决方案(KPMG Intelligent Interaction Solution 以下简称“解决方案”)由毕马威业务专家结合专业的业务知识,在技术专家的技术支持下,根据客户提供的训练数据,为客户定制化打造。依托毕马威全球网络强大的专业服务能力,可以为客户提供高质量智能人机交互解决方案。

  • 2021-06-20
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工业互联网PaaS平台Predix技术介绍共41页

工业资产的逻辑模型是实现优化目标的关键。Asset Services 提供了独特的方法:存储、分类、成组合查询资产模型。经验、启发和物理模型,先进的数据驱动技术。

  • 2021-06-18
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服务机器人的室内定位技术

我们经常会在路上听到或看到有关导航和定位的信息,但什么是“室内定位”呢?在一些GPS无法工作的环境(如建筑物内部)中,你将用什么工具来寻找路线呢?如果遭受灾难袭击或者被困在某处时,救援人员如何发现你呢?家用机器人室内如何导航呢?

  • 2021-06-12
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Devops优化

拖垮研发?搞懵运维?气晕产品? 讲真,要把这三波人都拖下水 还真不容易 但我们相信,如果DevOps玩不好

  • 2021-05-31
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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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