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Spring Boot 注解原理与自动装配原理

可以看到这个注解除了元注解以外,就只有一个@Configuration,那也就是说这个注解相当于@Configuration,所以这两个注解作用是一样的,它让我们能够去注册一些额外的Bean,并且导入一些额外的配置。那@Configuration还有一个作用就是把该类变成一个配置类,不需要额外的XML进行配置。所以@SpringBootConfiguration就相当于@Configuration。进入@Configuration,发现@Configuration核心是@Component,说明Spring的配置类也是Spring的一个组件。

  • 2021-06-30
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实现多级缓存架构设计方案

? 为什么要做 TMC ? 多级缓存解决方案的痛点 ? TMC 整体架构 ? TMC 本地缓存 ? 如何透明 ? 整体结构 ? 热点发现 ? 整体流程 ? 数据收集 ? 热度滑窗 ? 热度汇聚 ? 热点探测 ? 特性总结 ? 实战效果 ? 快手商家某次商品营销活动 ? 双十一期间部分应用 TMC 效果展示**

  • 2021-06-29
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1李锐&王刚-Apache Flink与Apache Hive的集成

统一的Catalog接口 Unified Catalog API 提供基于内存的和可持久和的Catalog实现 Provide both in- memoryandpersistent catalog implementations 支持与Hive的互操作: Inter opera bility with Hive: 访问Hive元数据 Access to Hive metadata 读写Hive表 Re ad/write Hive ta bles 支持Flink作为Hive的引擎(长期目标) Add Flink as a Hive execution engine (long- term plan)

  • 2021-06-29
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AI人工智能产业全景分析

人工智能作为第四次工业革命的重要抓手之一,已经成为各国科技领域争夺的焦点。中美两国在该领域各有千秋,竞争日趋激烈。国内人工智能政策环境较好,产业基础初步具备,市场需求十分旺盛。按照中央规划,未来人工智能核心产业、“AI+”(AI与传统产业融合)均是战略发展重点。我们预计,到2020年我国人工智能核心产业市场规模将超过1600亿元,带动相关产业市场规模将超过万亿元。

  • 2021-06-28
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IaaS私有云数据中心系统设计

当前云计算产业正在如火如茶的发展,大型互联网运营商如阿里、百度等都已经提供了公有云业务,专门服务于中小型企业,为其提供基础IT建设与维护服务。而对部分大型企业和安全性有较高要求的用户来说,私有云则成为其自身IT建设的首选。

  • 2021-06-24
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数据查询方法、装置及电子设备

本发明提供了一种数据查询方法、装置及电子设备,涉及数据处理技术领域,该方法包括:接收针对目标数据的查询请求;根据该目标数据的数据属性和属性值要求,确定该目标数据所在的数据集;其中,该数据库的数据预先根据该数据属性集,以及该数据属性集中各个数据属性的属性值,划分为多个数据集;根据确定出的数据集,得到查询结果。本发明实施例通过预先根据数据属性和其属性值将数据库中的数据划分成多个数据集,当需要查询目标数据时,可以根据目标数据的数据属性和属性值快速定位该目标数据所在的数据集,进而将查询范围缩小在某一个或多个数据集中,大大减少了查询数据量,提高了检索效率。

  • 2021-06-24
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一种数据处理方法及装置

本申请提供一种数据处理装置及方法,其中,所述数据处理方法包括从获取的初始数据中提取相同的数据作为第一数据,将除所述第一数据之外的其他数据作为第二数据;基于所述第一数据建立第一数据库,且将所述第一数据存储至所述第一数据库;基于所述第一数据库中存储的所述第一数据,建立存储所述第一数据的数据快照的第二数据库;基于所述第二数据建立与所述第二数据库关联的第三数据库,且将所述第二数据存储至所述第三数据库。具体的,所述数据处理方法将获取的初始数据中相同的数据存储至公共的第一数据库中,形成公共的第一数据,通过数据快照的方式供各分支第三数据库共享,采用此种数据存储方式,可以极大的节约存储空间。

  • 2021-06-24
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大数据在卫生统计工作中的应用19页PPT

产生于大量的医院电子病例,体检,健康档案,公共卫生9项服务等医疗业务,大量的非结构化的数据格式,包括图像,office文档,以及XML结构文档。

  • 2021-06-23
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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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近年来,随着数智技术的日趋成熟及其与产业融合程度的日渐深入,以云计算、大数据、人工智能为代表的新质生产力正加速各行业企业的深化变革。技术变革的洪流不仅推动企业从单点数智化迈向生态智能化,更让数智化转型从“战略选项”升级为“生存刚需”。这场转型已不再局限于效率工具的更新与革命,更是企业战略内核的重构与演进,在战略组织、产品服务、数智技术等要素融合中加速构建系统性能力。

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