多年来，Netflix 一直是全球最出色的在线订阅制视频流媒体服务，其流量占全球互联网带宽容量的 15％以上。截至 2019 年，Netflix 已拥有 1.67 亿订阅用户，每个季度新增 500 万订户，服务覆盖全球 200 多个国家 / 地区。Netflix 用户每天在 4000 多部电影和 47000 集电视剧上花费超过 1.65 亿小时的时间。从工程角度看，这些令人印象深刻的统计数据向我们展示了 Netflix 的技术团队设计出了多么优秀的视频流系统；这套系统具有很高的可用性和可扩展性，能为全球客户提供服务。
默认情况下，在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区，当导入数据的时候，所有的HBase客户端都向这一个region写数据，直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions，这样当数据写入HBase时，会按照region分区情况，在集群内做数据的负载均衡。
配置优化 zookeeper.session.timeout 默认值：3分钟（180000ms） 说明：RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间。当超时时间到后，ReigonServer会被Zookeeper从RS集群清单中移除，HMaster收到移除通知后，会对这台server负责的regions重新balance，让其他存活的RegionServer接管. 调优： 这个timeout决定了RegionServer是否能够及时的failover。设置成1分钟或更低，可以减少因等待超时而被延长的failover时间。 不过需要注意的是，对于一些Online应用，RegionServer从宕机到恢复时间本身就很短的（网络闪断，crash等故障，运维可快速介入），如果调低timeout时间，反而会得不偿失。因为当ReigonServer被正式从RS集群中移除时，HMaster就开始做balance了 （让其他RS根据故障机器记录的WAL日志进行恢复）。当故障的RS在人工介入恢复后，这个balance动作是毫无意义的，反而会使负载不均匀，给RS 带来更多负担。特别是那些固定分配regions的场景。 hbase.regionserver.handler.count 默认值：10 说明：RegionServer的请求处理IO线程数。
基于视觉和语言的跨媒体问答与推理是人工智能领域的研究热点之一,其目的是基于给定的视觉内容和相关问题,模型能够返回正确的答案.随着深度学习的飞速发展及其在计算机视觉和自然语言处理领域的广泛应用,基于视觉和语言的跨媒体问答与推理也取得了较快的发展.
工业测量是在工业生产和科研各环节中，为产品的设计、模拟、测量、放样、仿制、仿真、产品质量控制、产品运动状态，提供测量技术支撑的一门学科。测量内容以产品的几何量为主，也涉及色彩、温度、速度与加速度及其他物理量。
双内核处理器因为具有两个完整的内核，所以同时可以进行两个整数或者两个浮点运算，这样极大的提高了系统的利用效率，从而推动了系统性能的提升。
数据的逻辑结构是从解决问题的需要出发，为实现必要的功能所建立起来的数据关系，是面向问题的，它的结构形式与存储形式无关。
RAID是将同一阵列中的多个磁盘视为单一的虚拟磁盘，数据是以分段的方式顺序存放于磁盘阵列中。将数据按照一定大小分成多个数据块，这些数据块可以被分别存放在不同的物理盘上.
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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