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3.将Apache Flink用作一体化的数据处理平台-崔星灿

Q1.如何对流数据采样? How to sample streaming data? Q2.如何提供类型信息(表模式) ? How to provide the type information (schema)? Q3.如何展示数据中错误? How to show errors in data? Q4.如何实时获取中间结果? How to fetch the intermediate results in real time? Q5.如何避免重复计算? How to avoid duplicated computation? Q6.如何反复提交作业? How to submit jobs iteratively?

  • 2021-06-29
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大数据与工业40概论(PPT27页)

大数据(big data),指无法在可承受的时间范围内,用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

  • 2021-06-24
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数据处理方法、装置、设备及存储介质

本发明公开了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质,方法包括:在可进行并行运算的平台上对待加密数据进行加密运算。对于参与加法运算的待加密数据和参考数据,分别划分为多个第一子数据、多个第二子数据。进行加法运算时,依次获得各第一子数据与相应位数的第二子数据的处理结果,实现串行处理。在获取当前第一子数据与相应位数的第二子数据的处理结果时,对位数低于当前第一子数据一位的第一子数据与相应位数的第二子数据的处理结果进行进位处理,并对之前获取的处理结果进行累加,实现串并行处理相结合,提高加法运算效率,从而提高加密效率,且降低处理器的资源占用率,使处理器有更多的资源去处理其他任务,提高处理器的整体效率。

  • 2021-06-24
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基于大数据应用家庭宽带总体规划共27页文档

利用页面访问速率、访问时延、访问成功率、页面下载速率、视频卡顿、电视访问质量等指标,构建网络质量偏离度模型并结合网元信息以一张脸统一呈现,定位质差区词和原因等。

  • 2021-06-23
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Serverless 工作流适用场景及最佳实践

o 模板方式定义控制逻辑和任务依赖:减少重复工作,统 一定义标准 o 控制逻辑和任务逻辑解耦:细化责任,便于管理和维护 o 长时间运行的流程:维护任务持久化,任务调度可靠性 o 流程控制中心化,可视化:增强进度可观测性,方便沟 通交流 o 保证结果一致性,提高容错性要求:对错误重试,捕获, 执行回滚或补偿逻辑

  • 2021-06-23
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阿里云物联网平台属性,事件,服务详解

①支持高并发 ②通信高稳定 ③数据所见即所得,即配即用 ④接口统一、标准、第三方对接代价小 ⑤基于IoT Studio可以快速构建WEB和移动应用 ⑥支持阿里系小程序矩阵,快速布局应用

  • 2021-06-23
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一体化数据治理和共享平台-数据交换与服务工具介绍

数据服务交换和服务工具作为一体化数据治理和共享平台一个组件,提供面向服务的插座式架构,基于统一的规则和元数据、统一架构、统一工具能可视化配置出数据采集、数据交换、数据加工、数据共享等不同的数据服务方案,能满足客户不同项目的数据交换和数据管理需要,提供端对端的数据交换和整合服务,保证了交换过程中的可靠传输,避免了丢包、系统堵塞等问题。支持跨组织、跨网段的、上下级单位数据交换、基于前置机的数据交换、物理隔绝的数据交换等多种应用场景。

  • 2021-05-17
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邮件钓鱼之macro

? Vba(Visual Basic for Applications)Visual basic语言,依托于office软件而存在,用来扩展windows应用程序的功能 ? Macro ( 宏指令)由一堆vba代码组成,用来解决重复性的劳动

  • 2021-05-07
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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