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大数据分析平台搭建指南

BI是达成业务管理的应用工具,没有BI,大数据就没有了价值转化的工具,就无法把数据的价值呈现给用户,也就无法有效地支撑企业经营管理决策;大数据则是基础,没有大数据,BI就失去了存在的基础,没有办法快速、实时、高效地处理数据,支撑应用。所以,数据的价值发挥,大数据平台的建设,必然是囊括了大数据处理与BI应用分析建设的。

  • 2021-08-23
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Flutter in action闲鱼最佳实践

3 月 5 日,闲鱼宣布在 GitHub 上开源 Fish Redux,Fish Redux 是一个基于 Redux 数据管理的组装式 flutter 应用框架, 特别适用于构建中大型的复杂应用,它最显著的特征是 函数式的编程模型、可预测的状态管理、可插拔的组件体系、最佳的性能表现。下文中,我们将详细介绍 Fish Redux 的特点和使用过程,以下内容来自InfoQ 独家对闲鱼 Flutter 团队的采访和 Fish Redux 的开源文档

  • 2021-06-29
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2019大数据技术公开课第五季—MySQLRDS数据如何同步到MaxCompute

本实验是对RDS同步数据到MaxCompute的一个初步讲解。当企业需要利用MaxCompute进行数据开发时,如果数据不在MaxCompute而 在RDS中,需要首先将RDS中的数据同步到MaxCompute。本实验将以RDS(MySQL)为例,具体讲解此过程的操作步骤以及一些容易遇到的问题,为企业的数据同步过程提供一些指导与帮助。

  • 2021-06-29
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2019大数据技术公开课第五季—日志数据如何同步到MaxCompute之实践讲解

日常工作中,企业需要将通过ECS、容器、移动端、开源软件、网站服务、JS等接入的实时日志数据进行日志实时查询与分析、采集与消费、数据清洗与流计算 (ETL/Stream Processing)、数据仓库对接(Data Warehouse)等场景的使用。 通过本次实验,我们可以学习了解日志数据如何同步到MaxCompute。

  • 2021-06-29
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2018 面向5G的室内覆盖数字化演进白皮书 华为

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定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的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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2018 医药行业互联网营销&企业服务解决方案 腾讯大数据

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定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的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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2018 中国联通5G服务化网络白皮书

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定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的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-23
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2018 中国智能教育发展白皮书 国双大数据

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定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的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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市场研究:专项债助力土地收储落地观察

2024年11月,自然资源部正式发文,明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地,优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地,为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。

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