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关于元数据,全网最通俗易懂的文章

通常一款元数据管理工具应具备元模型设计、元数据采集、元数据分析、数据地图展现等核心功能,我们试着改编小蝌蚪找妈妈这个故事,在改编的过程中理解这几个核心功能,前提是我们假设所有动物共同构成了一个庞大的数据体系,小蝌蚪们Mother的具体数据已经存在于此体系之中(鲤鱼系统、鳄鱼系统、乌龟系统)。

  • 2021-09-17
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1-吴良波-Apache Flink 在网易的实践

业务场景:用户实时足迹,用户实时特征,商品实时特征,实时CTR CVR样本组建,首页A区轮播, B区活动精选等UV,PV实时统计 简要逻辑:使用Sloth读取应用日志 (曝光,点击,加购物车,购买),进行数据清洗和维度拆分,写入Kafka,再使用Sloth读取Kafka数据,实时统计多维特征5 min,30min,1h的PV和UV,写入Redis,供线上工程计算CTR,CVR,以及优化搜索和推荐结果

  • 2021-06-29
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陆龟(刘军)透过 3.0 Preview 版本看 Dubbo 的云原生变革 - 刘军(1)

阿里巴巴及社区厂商的云原生微服务实践之选 ? 充分融入了 HSF 的服务治理能力 ? 考拉、饿了么、工商银行落地未来将支撑更大规模电商系统 ? 大厂背书,持续的创新能力与社区生命力

  • 2021-05-06
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什么是云原生,跟云计算有什么关系?

既然说到了云原生(计算),那么哪些计算方式不是云原生(计算)呢?要回答这个问题,同时辨析云原生的概念,我们需要先回顾云计算的发展历史,以及与之密切相关的分布式计算的复杂性问题。 云计算的概念最先由戴尔公司于1996年提出。2006年,亚马逊公司率先推出了弹性计算云(Elastic Compute Cloud,EC2)服务,随后越来越多的企业开始逐步接受云计算这一概念,并将应用逐步迁移到云端,享受这一新型计算方式带来的技术红利。

  • 2021-09-15
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基于 Kubernetes 与 OAM 构建统一、标准化的应用管理平台

特征一:通过原生的声明式 API 和插件体系,暴露面向最终用户的上层语义和抽象。 特征二:上层语义和抽象可插拔、可扩展,没有抽象程度锁定和任何能力限制。 一个构建“以应用为中心”的 Kubernetes 的标准规范与框架

  • 2021-05-06
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潘柱廷.北人南顾.攻击假设矩阵中的数据纽带

南人怎么看技术 老生常谈 大数据?(业务,威胁,安全) 大数据安全九宫图 威胁用例、威胁场景 攻击假设矩阵,一个简单的工具 矩阵 攻击假设矩阵 @ 网络拓扑,简单示例 攻击假设矩阵 @ 时间,简单示例 数据资产:一种新型资产的认识 “云物移社大智随”的影响 五际缘的弈局 CPS-Cyber Physical System 信息物理系统 意识-信息-物理系统/空间 从MCPs攻击假设矩阵 看“大数据攻击” 从MCPs攻击假设矩阵 看“大数据攻击” 威胁用例、威胁场景

  • 2021-06-23
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基于容器虚拟化技术的风电大数据平台优化部署方案

中国风力发电装机容量现居世界第一,风电行业发展迅猛。在发电机运行过程中会实时产生大量关于天气信息和机器状态的数据。由于风电数据的稳定性受到各方面的干扰较多,如何通过物联网大数据的技术来解决用户关心的问题,把大数据技术与风电机组相结合,实现风能资源的有效整合,促进风电行业的数字化发展,已成为如今的主流问题。

  • 2021-05-31
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2.3-K8s 原生 Serverless 实践:ASK 与 Knative

基于 Kubernetes 平台,用于构建、部署和管理现代 Serverless 工作负载。 ? 基于流量请求的自动扩缩容-KPA ? 基于CPU、Memory的自动扩缩容-HPA ? 支持定时 + HPA的自动扩缩容策略 ? 事件网关(基于流量请求的精准弹性)

  • 2021-05-06
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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