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大数据与云计算

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。

  • 2021-09-22
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深度介绍分布式系统原理与设计

? 1 概念 1.1 模型 1.2 副本 1.3 衡量分布式系统的指标 ? 2 分布式系统原理 2.1 数据分布方式 2.2 基本副本协议 2.3 Lease 机制 2.4 Quorum 机制 2.5 日志技术 2.6 两阶段提交协议 2.7 MVCC 2.8 Paxos协议 2.9 CAP

  • 2021-09-27
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攻击大数据

随着国内互联网的快速发展,现已进入信息化大数据时代。在给我们的生活带来各种便利的同时,也带来各种网络安全威胁,特别是数据泄露、DDoS攻击以及感染物联网设备僵尸网络等网络攻击事件日益严峻,传统的安全防护手段已经很难应对。因此,在信息化大数据时代,我们要以大数据技术对抗大数据时代的网络安全威胁。

  • 2021-10-08
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海尔大数据

创立海尔品牌第一个企业级用户数据平台:SCRM社交化客户关系管理数据平台,运营海尔用户数据超过1.2亿。创新开发海尔首批大数据产品:海尔营销宝、海尔交互宝,支持海尔大规模开展精准营销、交互创新。

  • 2021-10-08
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人工智能30页

人工智能自1956年诞生并得到一个完美的展现后,得到了一个长足的发展;发展成了一门交叉科学,并且融入了各个领域,涉及到了各行各业。悄然改变着我们的生活方式和我们的生活习惯。我们今天的生活便利,如果你深入了解过,你会发现。他们的改变,离不开人工智能。

  • 2021-10-08
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微服务架构设计总结实践

微服务架构(MicroserviceArchitecture)是一种架构概念,旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。你可以将其看作是在架构层次而非获取服务的

  • 2021-10-05
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“新冠疫情”对中国SaaS的深远影响

“新冠疫情”爆发前,我正巧在美国加州,初期以为时间不会拖太久,也不认为会对国内企业信息化及中国SaaS的发展有什么影响。 随着情况变化,3周后我紧急退掉了次日返程的机票;同时,随着这一个月与圈内专家、投资人及几家我任常年顾问的SaaS企业深度沟通,我的想法有了180°的转变。 这次疫情对中国SaaS的影响是深入并长远的。我也由近及远地做做分析,看看SaaS公司从短期、中期到长期,应该如何应对环境的变化。

  • 2021-10-05
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万字解析美国SaaS行业

云服务通常将其提供的服务自下而上分成三层:基础设施(infrastructure)、平台(platform)和软件(software)。 SaaS是Software-as-a-service(软件在线服务)的简称,是随着互联网技术的发展和应用软件的成熟,而在21世纪开始兴起的一种创新的软件应用模式。它与“on-demand software”(按需软件),the application service provider(ASP,应用服务提供商),hosted software(托管软件)所具有相似的含义。 它是一种通过Internet提供软件的模式,厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上,客户可以根据自己实际需求,通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务,按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用,并通过互联网获得厂商提供的服务。

  • 2021-10-05
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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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