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Linux下的一些资源限制

在我们写程序的时候往往都没有注意到一些系统资源的临界值,然而这些临界值在有的时候会把我们害的很惨,比如一个忘掉关闭的文件描述符,比如malloc竟然会返回错误,又或者是爆栈,我们该如何解决或者说预防这些问题呢?

  • 2022-01-12
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Linux环境变量配置的6种方法

可以自定义一个环境变量文件,比如在某个项目下定义 uusama.profile,在这个文件中使用 export 定义一系列变量,然后在 ~/.profile 文件后面加上:sourc uusama.profile,这样你每次登陆都可以在 Shell 脚本中使用自己定义的一系列变量。 也可以使用 alias 命令定义一些命令的别名,比如 alias rm="rm -i"(双引号必须),并把这个代码加入到 ~/.profile 中,这样你每次使用 rm 命令的时候,都相当于使用 rm -i 命令,非常方便。

  • 2022-01-12
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Linux常用监控指标总结

做运维,不怕出问题,怕的是出了问题,抓不到现场,两眼摸黑。所以,依靠强大的监控系统,收集尽可能多的指标,意义重大。但哪些指标才是有意义的呢,本着从实践中来的思想,各位工程师在长期摸爬滚打中总结出来的经验最有价值。

  • 2022-01-12
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线程、进程、多线程、多进程和多任务一锅端

线程是CPU调度的最小单位(程序执行流的最小单元),它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单元。一条线程是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。

  • 2022-01-12
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接入型光传送网(OTN)设备DCN网络的设计与应用分析

目前国内三大运营商都有部署第三方接入型 OTN 设备(CPE设备)的需求,在接入层实现末端 OTN 设备解耦以降低客户接入成本,但大规模部署 CPE 设备时,对CPE设备的DCN网络部署的考虑较少。通过分析CPE设备DCN网络互通的原理,结合现网部署可能遇到的问题,提出不同方案进行分析比较,为CPE设备泛在工程化提供一些经验。

  • 2022-01-11
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通信网络底层知识扫盲贴

从原理上讲,并行通信拥有更多数据线,理应拥有更高的信息传输能力。但现实并非如此,因为并行传输的前提是各路信号同一时序传播且同一时序接收,时钟频率过高时各路信号难以合拍,布线稍有差异就会引起错误。另外,并行线路占用了更多空间,消耗更多成本。因此近几年串行通信技术回归主流,典型代表无疑就是USB。

  • 2022-01-11
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蓝绿激光水下通信技术综述

水下通信,主要依赖手段是低频声波,受水声信道的随机变换性制约,水声通信延迟较大,在浅水区域存在复杂的时变和空变特征,带宽很难超过50kHz,利用多载波调制技术,能达到1~20kbit/s,然而多数情况下通信速率在1kbit/s附近。难以满足包括潜水员、AUV(Autonomous Underwater V ehicle)等水下活动单位间的信息交换,以及水下监测节点、传感网络与水面及陆上中转平台的数据交换需求。

  • 2022-01-10
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全局、区域、微观多维创新构建新型智慧交通

车联网是运用大数据、云计算、人工智能等信息通信技术,通过车内网、车际网和车载移动互联网,进行车-车、车-路、车-人、车-平台等的全方位连接和数据交互,实现动态信息服务、车辆智能化控制和智能交通管理的一体化网络[1-2]。车联网主要是利用先进的传感技术以及互联网技术等对道路状况进行提前预知和感受,保证车辆的行程安全和人们的出行安全,提高出行效率。

  • 2022-01-10
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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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