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大数据中心建设功能要求技术规范

数据服务中心是整个智慧旅游大数据项目核心组成部分,在规划建设过程中,坚持以数据资源为核心,面向数据应用与服务、信息数据资源标准化与管理,实现数据资源横向集成、纵向贯通、全局共享的运转模式。数据服务中心数据流转图和逻辑架构如下图。

  • 2021-06-28
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万字长文带你了解ETL和数据建模

ETL是数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load )的简写,它是将OLTP系统中的数据经过抽取,并将不同数据源的数据进行转换、整合,得出一致性的数据,然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程

  • 2021-06-28
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React 性能优化 :包括原理、技巧、Demo、工具使用

本文分为三部分,首先介绍 React 的工作流,让读者对 React 组件更新流程有宏观的认识。然后列出笔者总结的一系列优化技巧,并为稍复杂的优化技巧准备了 CodeSandbox 源码,以便读者实操体验。最后分享笔者使用 React Profiler 的一点心得,帮助读者更快定位性能瓶颈。

  • 2021-08-09
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什么是元数据,它有啥用?

元数据(MetaData)通常被定义为:关于数据的数据(Metadata),或者描述数据的数据(data about data),对数据及信息资源的描述性信息。元数据是所有数据中最重要的数据,也是整个银行业数据和计算机软件的基础。

  • 2021-07-05
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IaaS私有云数据中心系统设计

当前云计算产业正在如火如茶的发展,大型互联网运营商如阿里、百度等都已经提供了公有云业务,专门服务于中小型企业,为其提供基础IT建设与维护服务。而对部分大型企业和安全性有较高要求的用户来说,私有云则成为其自身IT建设的首选。

  • 2021-06-24
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京东金融大数据平台架构(附82页PPT)

本文介绍一下京东金融大数据平台的架构

  • 2021-07-05
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军长-Flink Python API入门及实践

? 1.读写外部存储。从kafka读取乘车原始数据并写到kafka。 ? 2.数据过滤。筛选特定的打车记录。 ? 3.数据统计。统计纽约市每个区域的乘车记录数。 ? 4.数据关联。对乘车开始记录和终止记录进行关联,并计算乘车时长。 ? 5.Python UDF编写和使用。用Python UDF实现4中计算时长的逻辑

  • 2021-07-08
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大数据与人力资源管理

大数据不光是一大堆数据的存在,更重要的是大数据还是一种思维方式和管理、治理路径。因此,应该引起充分的重视。我认为,对于我们人才管理领域来说,大数据的出现,乃是一个可以大幅度提升管理水平的良好契机。

  • 2021-06-24
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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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