在Autosar官网（autosar.org）上，目前CLASSIC PLATFORM 更新到4.4版本，ADAPTIVE PLATFORM更新到19.03版本，期盼已久的Adaptive Autosar终于有了基本构架。Adaptive Autosar 不是针对Classic Autosar的升级替换，它的出现主要面对汽车更复杂的需求，包括自动驾驶、车联网以及域控制等，而传统的ECU依然采用Classic Autosar进行开发，同时他们共存在未来智能汽车中，他们可以通过以太网进行交互。本文主要针对当前Adaptive 的信息进行汇总说明。
两大定律与两种结构 既是要回顾计算机的发展，那必然绕不开著名的摩尔定律。当然摩尔定律想必已是闻名天下，但除此之外在体系结构领域内，还有一个定律叫Dennard Scaling，相对而言不是那么有名。 此外还有一个绝对绕不开的，那就是著名的冯诺伊曼结构。比较巧合的是，体系结构领域内也有一个与之对应、却不太出名的，叫哈佛结构。 摩尔定律 相同面积的集成电路里，晶体管数目每18-24个月会增加一倍【1】 值得注意的是，摩尔定律只是一个经验定律，只具有统计学上的意义，而不是一个绝对的法则。目前摩尔定律已经失效了，即晶体管数量的增长已经放缓了。若把18-24个月翻一倍换算成每年的增长速度，则是大约每年翻1.4倍到1.5倍，则增长速度的变化大致如下。 1977年到1997年，平均每年翻1.46倍 1997年到2017年，平均每年翻1.34倍 而在2012年到2017年，每年仅翻1.1倍，摩尔定律已不复存在
华为6月2日正式发布的鸿蒙系统无疑占据了最近热点话题的C位，虽然不全是赞美的声音，但这种努力打破美国垄断，挑战谷歌、苹果在移动操作系统上垄断地位的尝试必将成为中国科技史上的里程碑事件。 本期的智能内参，我们推荐兴业证券的报告《华为鸿蒙深度研究》， 从鸿蒙系统的产生背景、开源技术细节和产业链生态圈全面解析鸿蒙系统。
交通工具作为日常生活的必需品之一，人们对它一直保持着很高的关注度与依赖度，而人们每天在交通工具上度过的时间也是以小时计算，尤其是在大城市中，这点尤为明显，相信身处北上广深等一线城市的人深有体会。正所谓“时间就是金钱”，有数以亿计的人每天能花这么多时间在交通工具上，就意味着这里面蕴含着庞大的市场机会。这也是车联网之所以成为市场上的“香饽饽”根本原因。
首先说一下从零开始自己去搭一个fastdfs有多不顺，搭起来步骤繁琐,很麻烦，后来看到有人把做好的docker镜像传出来了，那搭建起来就很容易了 有服务器的可以自己在服务器上玩玩,没有的可以新建一个centos7.5虚拟机玩玩，遇到虚拟机不能上网和换阿里云的源的问题可以参考：
我们主要大致介绍了什么是JVM， 并且详细介绍了class文件的格式。 对于深入理解Java， 或者深入理解运行于JVM上的其他语言， 深入理解class文件格式都是必须的。 如果读者对class文件的格式不是很熟悉， 在阅读本博客下面的文章之前， 建议先读一下前面的12篇博客， 或者参考其他资料， 熟悉class文件的格式。
背景下班后愉快的坐在在回家的地铁上，心里想着周末的生活怎么安排。突然电话响了起来，一看是我们的一个开发同学，顿时紧张了起来，本周的版本已经发布过了，这时候打电话一般来说是线上出问题了。果然，沟通的情况是线上的一个查询数据的接口被疯狂的失去理智般的调用，这个操作直接导致线上的MySql集群被拖慢了。好吧，这问题算是严重了，下了地铁匆匆赶到家，开电脑，跟同事把Pinpoint上的慢查询日志捞出来。看到一个很奇怪的查询，
前些日子小组内安排值班，轮流看顾我们的服务，主要做一些报警邮件处理、Bug 排查、运营 issue 处理的事。工作日还好，无论干什么都要上班的，若是轮到周末，那这一天算是毁了。
没有账户，需要注册
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)
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。
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。
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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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