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数据中台-数据统一采集接入平台

数据统一采集接入平台,是面向用户大数据场景下,实时和离线数据采集、集成、管理的诉求,提供快速连接、高时效融合各种数据、灵活进行ETL数据开发的能力,帮助企业打破数据孤岛,大幅激活企业业务潜能,使数据成为生产力。

  • 2024-02-14
  • 阅读235

数据中台产品核心功能

数据中台是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径;数据中台把数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。

  • 2024-02-10
  • 阅读238

数据中台建设-数据体系和规范建设

从集团数据管控角度出发,结合数据中台系统的建设,规划数据标准体系,建立科学合理且符合集团实际情况的数据体系和标准规范。数据体系包括数据指标体系和数据分析体系,标准规范包括数据开发规范、数据代码规范、数据建模规范、数据治理规范、数据质量标准、数据授权规范、数据安全标准、元数据标准。

  • 2024-02-14
  • 阅读245

数据中台-数据标准管理介绍

数据治理,标准先行,数据治理标准是数据标准体系建设中的重要一环,对数据集成和数据资源共享具有重要意义。数据标准建设可以规范系统建设时对业务的统一理解,增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性,减少数据转换,提升数据质量,促进数据的集成和共享。可以防止数据用语的混乱使用,保障数据的正确性和准确性。数据标准管理支持模型标准管理、标准字典管理、标准文档管理等功能。

  • 2024-02-14
  • 阅读503

Jenkins详细安装配置部署

一.安装jdkjenkins的安装需要依赖于jdk。1.新的服务器需要支持文件上传和下载,安装rz(上传)sz(下载)yum install lrzsz -y2.使用命令rz上传linux下的jdk安装包到服务器,输入rz后会弹出一个选项框,选择对应的jdk安装包3.解压jdk安装包文件tar -zxvf jdk*.tar.gz4.到/usr/local目录下创建存放jkd的目录java:cd /usr/localmkdir java5.目录切到/usr/l

  • 2023-04-28
  • 阅读212

GIT回退到指定版本的两种方法(reset/revert)

实现多人合作程序开发的过程中,我们有时会出现错误提交的情况,此时我们希望能撤销提交操作,让程序回到提交前的样子,本文总结了两种解决方法:reset、revert

  • 2023-04-28
  • 阅读196

使用stable diffusion webui时,安装gfpgan失败的解决方案(windows下的操作)

初次使用stable diffusion,无法安装gfpgan等模块的解决方法

  • 2023-04-28
  • 阅读202

Failed to connect to github.com port 443: Connection refused问题解决

问题描述当进行仓库pull或者push时,报错如下:Failed to connect to github.com port 443: Connection refused解决方法如下:方法一:关闭代理一开始查找解决方法以为是开梯子或者其他代理工具等原因,然后就试了重置代理或者取消代理的方式git config --global --unset http.proxygit config --global --unset https.proxy添加全局代理:git confi

  • 2023-04-28
  • 阅读173
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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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