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5.徐帅宋辛童-细粒度资源管理及调度

01流批一体的资源管理 Resource Management for StreamingandBatch Processing 02流批一体的任务调度 Task Scheduling for StreamingandBatch Processing a如何“完美”地调度流批作业? How to schedule batchandstreaming job perfectly? b基于Concurrent-Group的调度 Scheduling based on concurrent group 测试效果与未来发展

  • 2021-06-29
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大数据计算理论基础201405陈国良

大数据是当前IT信息技术研究和应用的热点。但是,目前的研究多集中于系统和应用层面,理论基础方面的探讨相对较少。本文从计算机科学讲起,以计算复杂性理论为基础,着重研究大数据的计算复杂性(Computational Complexity)和大数据本身的复杂性(Data Complexity) :前者包括大数据统一化抽象表示;大数据划分技术;大数据NC类计算理论;大数据计算模式等。后者包括大数据复杂性表示;大数据复杂性度量;大数据复杂性模型等。最后,根据大数据的4V特性,提出大数据处理应对策略和变革思维方法研究大数据。

  • 2021-06-24
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一种与认证器进行通信的方法及系统

本发明提供一种与认证器进行通信的方法及系统,属于通信技术领域。该方法包括:客户端生成第一客户端标识、第一认证器标识和第一会话密钥,根据预设间隔时长广播包括所述第一客户端标识的数据;认证器扫描广播数据,获取第三密钥对第一客户端标识进行验证,验证成功则生成第二认证器标识和第二会话密钥,通知验证成功,停止扫描并广播包括第二认证器标识的广播数据;客户端停止广播并扫描认证器发送的广播数据,获取并验证广播数据中的第二认证器标识,验证成功则与认证器建立蓝牙连接;客户端与认证器进行握手、加密通信操作。本发明能够确保传输过程中数据不被窃取,提高了传输过程中的数据安全性,从而保证了用户的利益。

  • 2021-06-24
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基于大数据平台的公安实战应用技术交流

从图像信息中提取一系列嫌疑目标的活动线索(视频、音频片段、图像等等),按照时间顺序,还原嫌疑目标的作案过程;按照空间顺序,在地图上还原嫌疑目标的作案轨迹。

  • 2021-06-23
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机械安全防护装置固定式和活动式防护装置的设计与制造一般要求

本标准规定了用于保护人员免受机械危险伤害的防护装置的设计,制造和选择的一般要求。本标准给出了影响防护装置设计和制造的其他危险。 本标准适用于在其发布之后生产的机械用防护装置。本标准适用于固定式和活动式防护装置。 本标准不适用于联锁装置,联锁装置的要求由ISO 14119予以规定。 本标准没有规定具体涉及机动车辆专用系统﹐如ROPS(滚翻保护结构),FOPS(落物保护结构)和TOPS(倾翻保护结构),以及涉及起重机械专用系统的要求。

  • 2021-05-17
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详解:大型分布式电商系统架构

本文是学习大型分布式网站架构的技术总结。对架构一个高性能、高可用、可伸缩及可扩展的分布式网站进行了概要性描述,并给出一个架构参考。文中一部分为读书笔记,一部分是个人经验总结,对大型分布式网站架构有较好的参考价值。

  • 2021-05-07
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SpringCloudStream-方剑(洛夜)

2019 年,O'Reilly 对 1500 名 IT 专业人员的调查中,有 40% 的受访者在采用 Serverless 架构的组织中工作。2020 年DataDog 调查显示,现在有超过 50% 的 AWS 用户正在使用 Serverless 架构的 AWS Lambda。 Serverless 正在成为主流,于是就诞生了下面这幅图,从单体应用的管理到微服务应用的管理再到函数的管理。

  • 2021-05-06
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(雷卷)从架构到代码

InfoQ 发布了软件架构与设计的趋势报告。InfoQ 在技术趋势报告中将软件架构分为了 4 类,如下图所示,从左到右依次是创新者(Innovators)、早期采用者(Early Adopters)、早期大众(Early Majority)和晚期大众(Late Majority)。在报告中可以看出,很多技术如微服务(Microservice)、领域驱动设计(Domain-driven Design)等已经非常流行,并成为如今软件开发行业的主流了。对于早期大众和晚期大众部分的架构设计而言,很多部分与领域驱动设计相关,比如微服务、CQRS、事件驱动等。

  • 2021-05-06
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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