相控阵雷达为何如此先进

雷达探测目标距离的原理：雷达波从发射到从目标返回的总时间，乘上光速，等于目标距离的两倍。传统雷达依靠360度旋转来扫描目标，而相控阵雷达与它的区别是，绝大多数相控阵雷达都是不动的，既然不动，那它又是如何扫描不同方向的呢？答案是，相控阵雷达不是“一个雷达”，本质上，它是很多个“传统雷达”的共同体。

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中国保险科技报告：大数据、人工智能、区块链的行业落地

正如人们所见，当大数据、人工智能、区块链技术渗透到保险之后，整个行业发生了变化。虽然这些技术无法在一夜之间颠覆保险业，但是新产品与新服务的出现方便了人们。一些新兴技术服务公司也在2015年左右出现，并且获得资本的肯定。虽然由于法规要求，相较传统保险公司，在保险产品的生产方面互联网保险公司与保险技术服务类公司不具备优势。但它们凭借自己的技术能力打通保险公司与用户之间的隔阂，寻找自己的生存之道。同时，传统保险公司和互联网保险公司也加大对于科技的投入。亿欧智库希望通过本次研究来探究保险行业的发展过往、业态特点，以及前沿科技中大数据、人工智能、区块链三项技术在保险行业的具体落地情况，并且对未来行业的发展做出展望。

2021-06-29
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2-金浩-3-FFA2019分论坛开源大数据-金浩

流处理的基准测试存在的问题 1测试集不能反映真实的应用场景 1集群测试的负载不够大到度量指标只适用少部分计算场景测试集基于代码的方式，用户学习成本较高 TPC-DS:作为大数据批处理领域最流行基准测试之一，模拟了数据仓库，反应真实的应用场景

2021-06-29
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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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1李锐&王刚-Apache Flink与Apache Hive的集成

统一的Catalog接口 Unified Catalog API 提供基于内存的和可持久和的Catalog实现 Provide both in- memoryandpersistent catalog implementations 支持与Hive的互操作: Inter opera bility with Hive: 访问Hive元数据 Access to Hive metadata 读写Hive表 Re ad/write Hive ta bles 支持Flink作为Hive的引擎（长期目标） Add Flink as a Hive execution engine （long- term plan）

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2王金海-3-.pptx趣头条基于Flink+ClickHouse构建实时数据平台

业务场景与现状分析 Flink-to-Hive小时级场景 Flink-to- ClickHouse秒级场景未来发展与思考

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3袁尤军-3-FFA2019分论坛开源大数据-袁尤军291020_对外终稿

1,处理时间，事件事件，Watermark Process ingTime, EventTime, Watermark 2,固定\滑动\会话窗口，Row\Range Over Tumble, Hop, Ses sion, Row\Range Over Windows 3,支持File, MQTT, Kafka数据源和目的地 Support File, MOTT, Kafka as sourceandsink 4,检查点、故障恢复. Checkpointingandrecovering

2021-06-29
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4申毅杰-基于Pulsar和Flink进行批流一一体的弹性数据处理

●云原生架构的兼容性 Companble wih cbud nate ardiciue ●多租户管理 Mus-senant managemant ●扩展性 Salsbay ●数据存储组织的复杂度 Compleityina mus-aysem acherecure ●多系统存储维护开销 Maimenance晶Wd 2 pronsioning ●数据可见性问题 sbilty of danta

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