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3-梁建煌-3-FFA2019-基于Apache Flink的爱奇艺实时计算平台建设实践-梁建煌-V8

Flink作业监控数据和报警集成爱奇艺Hubble统-监控平台 Flink job metricsandalerts are integrated into iQlYI Hubble monitoring sys tem Job级别监控指标: Job 状态、Checkpoint 状态和耗时 Job-level metrics: job status, checkpoint statusandelapsed time Operator级别监控指标:时延、反压、Source/Sink 流量,对每个Operator进行指标聚合 Operator-level metrics: latency, backpressure, sourceandsink traffic, aggregation for each operator TaskManager级别监控指标: CPU 使用率、内存使用率、JVM GC等 Tas kManager -level me trics: CPU usage, memory usage, JVM GC, etc.

  • 2021-06-29
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大数据时代20140411补充版

随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

  • 2021-09-24
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企业大数据仓库架构的建设思路

随着互联网规模不断的扩大,数据也在爆炸式地增长,各种结构化、半结构化、非结构化数据不断地产生。新环境下的数据应用呈现业务变化快、数据来源多、系统耦合多、应用深度深等特征。那么基于这些特征,该如何构建数据仓库呢?我认为应该从稳定、可信、丰富、透明四个关键词入手。其中,稳定要求数据的产出稳定、有保障;可信意味着数据的质量要足够高;丰富是指数据涵盖的业务面要足够丰富;透明要求数据构成流程体系是透明,让用户放心使用。

  • 2021-09-13
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制造企业面临的一道难题——数据采集

数据采集一直是困扰着所有制造工厂的传统痛点,自动化设备品牌类型繁多,厂家和数据接口各异,国外厂家本地支持有限,不同采购年代。即便产量停机数据自动采集了,也不等于整个制造过程数据都获得了,只要还有其他人工参与环节,这些数据就不完整。

  • 2021-09-13
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Python基础与大数据应用 第一章 Python环境搭建

python在大数据分析中的应用,每个人都喜欢Python,如果您打算开始从事数据科学事业,我们可以肯定Python在您心中已经占有特殊的位置。它直观且易于在任何平台上运行,并且具有大量令人惊叹的库和工具。与其他编程语言相比,Python在深度学习算法方面也提供了强大的支持。此外,它拥有庞大的数据科学家和开发人员社区,可以不断改进语言。

  • 2021-09-22
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Hadoop大数据平台安全问题和解决方案的综述

Hadoop大数据平台安全问题和解决方案的综述

  • 2021-10-15
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移动学习解决方案

景格“滴滴微学”是融合了云计算、移动互联网等现代信息技术和新时期教育培训理念的移动学习平台;通过随时、随地、随需的碎片化学习,对企业的员工培训、内部沟通、培训管理等关键环节提供有效的解决途径,从而大幅提高培训效果和降低培训成本,节约更多的人力、物力和财力。

  • 2021-10-25
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用友办公解决方案

随着中国的信息化建设高度发展、经济迅速增长,国内企业尤其是中小企事业之间,物流、信息、技术、资金等差距日益缩小。在不断失去原有的竞争优势的同时,是否有新的竞争力量出现,这成为了国内企业的重大话题。然而,提升企业的内务管理水平,完善办公行政流程和业务运作流程,加强企业内部的沟通协同效率,实现企业内部信息资源共享的极大化,减少资源的消耗,提高机构服务水平等都成为提升新竞争力的重要手段和方法。然而,办公自动化系统在众多的方法和手段中扮演着最重要角色。

  • 2021-10-25
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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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2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

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安全应急装备产业发展研究报告(2025年)

安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障,其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出,“要巩固壮大实体经济根基,把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重,着力打造世界级先进制造业集群。”当前,全球风险挑战日趋复杂严峻,气候变化引发的极端天气事件频发,城市运行系统日益复杂化,对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战,也对安全应急装备产业提出更高要求。同时,新一代数字信息技术融合应用不断深化,以及全社会日益增长的安全保障需求,也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。

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锚定真实的人——2026人群白皮书

当消费市场迎来“人口结构重塑”与“需求多元裂变”的双重变局,消费者正以更立体的姿态重新定义市场规则,这既是当下的行业底色,更是品牌增长道路上必须直面的核心命题。

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全球业务高速增长DNA分析报告

核心研究发现 1.增长愈发难以实现:尽管许多企业仍在增长,但高增长企业(即员工规模等级提升一级)的比例已从疫情前的7.4%降至疫情后的4.3%,这表明市场环境日益严峻。1 2.AI技能是增长加速器:高增长企业的A技能发展水平比其他企业高出45%。

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