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详解分布式数据库系统

当前存在为各种专门场景设计的数据库系统,在实践中可以依据具体应用的规模、复杂性和功能需求来选择合适的数据库。这与早期信息化解决方案中“用一套Oracle数据库解决所有问题”形成鲜明的对比。数据库有增、查、改、删四大操作,简称CRUD(Create、Read、Update、Delete)操作。不同的数据库技术设计的本质都是对这四种操作的性能进行优化和平衡。

  • 2022-08-23
  • 阅读638

数据血缘落地实施

数据血缘是在数据的加工、流转过程产生的数据与数据之间的关系。 提供一种探查数据关系的手段,用于跟踪数据流经路径。

  • 2022-08-23
  • 阅读765

微服务的简介和技术栈

这些年软件的设计规模越来越庞大,业务需求也越来越复杂,针对系统的性能、高吞吐率、高稳定性、高扩展等特性提出了更高的要求。可以说业务需求是软件架构能力的第一推动力,由于这些因素导致了软件架构思想和相关技术也在发生着巨变。这些变化反应在软件架构行业里,就是我们开始越来越多的听到了很多新的词汇,比如:“分布式”、“SOA”、“微服务”、“中台”等概念。 今天我就把我学习微服务的过程记录下来,包括所有技术的实现细节和个人的理解。俗话说:好记性,不如烂笔头,以防自己忘记,以后可以查询。当然,这些东西有很多东西都是自己的理解,里面的插图也是自己画的,可能会有一些有失偏颇的地方,当然希望有高手可以指正,不灵赐教,大家共同进步。

  • 2022-08-19
  • 阅读709

Api接口优化的几个技巧

当越来越多对性能的吐槽反馈到我们这里的时候,我们意识到,接口性能的问题的优先级必须提高了。然后我们就跟踪了1周的接口性能监控,这个时候我们的心情是这样的:

  • 2022-08-18
  • 阅读736

数控机床数据采集与MES集成案例

为充分提高机加工车间的设备利用率、准确分析机床使用瓶颈因素、科学量化进给、转速、功率、倍率等加工参数,实时采集设备的运行数据及健康状态、保障生产的正常运行,计划对42台数控机床进行数据集成;

  • 2022-08-18
  • 阅读1019

11种常见的多变量分析方法

在社会科学研究中,主要的多变量分析方法包括多变量方差分析(Multivariate analysis of variance,MANOVA)、主成分分析(Principal component analysis)、因子分析(Factor analysis)、典型相关(Canonical correlation analysis)、聚类分析(Cluster analysis)、判别分析(Discriminant analysis)、多维量表分析(Multidimensional scaling),以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型(LISREL)与逻辑斯蒂回归分析等,以下简单说明这些方法的观念和适用时机。

  • 2022-08-14
  • 阅读723

MSET(多变量状态估计)算法

MSET(Multivariate State Estimation Technique)是由Singer等提出的一种非线性的多元预测诊断技术,是一种通过分析对比实际监测参数与设备正常运行时的健康数据为基础,对正常运行时的各个参数进行运算并做出估计,以这种正常的状态估计作为标准。当得到实际的运行数据时,同样以健康数据为基础,并找到实际数据与健康数据的关联程度,以此对实际运行状态做出估计,这种"程度"是通过权值向量来决定的,用于衡量实际状态与正常状态的相似性。最终对健康状态与实际运行状态的估计结果进行对比分折,并引入残差的概念,最终进行诊断。目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用。

  • 2022-08-14
  • 阅读1528

工业大数据平台技术架构方案

工业大数据平台技术架构方案(ppt) 工业大数据平台技术架构方案(ppt)

  • 2022-08-15
  • 阅读700
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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具身智能训练场研究报告(2026年)

本研究报告自2026年4月启动编制,分为前期研究、框架设计、文稿起草、征求意见和修改完善五个阶段,面向具身智能训练场软硬件技术提供方、基础支撑技术提供方、建设方、运营方、场景合作方、服务应用方开展了深度访谈和问卷调查等工作。本报告由中国信息通信研究院人工智能研究所联合人形机器人(上海)有限公司、具身智能测试实验室牵头撰写。

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