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u_16213709 頭像

mob64ca141677f9 - 人工智能與雲計算的結合如何促進企業業務跨越式增長？ - 個人文章

隨着數字經濟的發展，企業數字化轉型已成為保持競爭力的關鍵。人工智能（AI）、大數據和雲計算等互聯網技術，不僅為企業提供了創新工具，也成為驅動商業價值提升的重要手段。本文通過具體案例，探討企業如何通過技術應用實現創新實踐。 在零售行業，一家中型電商企業通過AI和大數據優化營銷和庫存管理。企業分析用户購買行為、瀏覽記錄及市場趨勢，建立智能推薦系統，實現精準營銷，並指導庫存調配。

leetcode , 大數據 , 數據 , 雲計算 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099336 頭像

浪人小風光 - LangChain 系列教程（一）：掌握基礎概念，為大型語言模型應用奠定基礎_VIP

目錄 前言 1. PromptTemplate 概述 1.1 什麼是 PromptTemplate 1.2 為什麼需要模板化提示 2. PromptTemplate 的參數與用法 2.1 主要參數説明 2.2 支持多種模板語法 3. 與 LLMC

大數據 , hadoop , 數據可視化 , 複用 , 硬編碼

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u_16099226 頭像

雲端夢想實現家 - AutoCAD全版本軟件打包下載，安裝包一站式獲取 -

https://github.com/luanshixia/AutoCADCodePack AutoCAD Code Pack 功能詳細文檔 概述 AutoCAD Code Pack 是一個基於 AutoCAD .NET API 的開發庫，旨在簡化 AutoCAD 插件開發流程。它通過將複雜的原生 API 封裝為易用的靜態模塊和函數，引入現代 C# 語法（如 L

spark , 封裝 , 大數據 , API , 3d

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u_92655 頭像

小題大作 - VMFS索引

什麼是索引 索引時數據庫的一種數據結構，數據庫與索引的關係可以看作書籍和目錄的關係。當用户通過索引查找數據時，好比用户通過目錄查詢某章節的某個知識點。這樣可以幫助用户提高查找速度。所以，索引可以提高數據庫的性能。 索引的分類 從物理存儲角度: 聚簇索引和非聚簇索引 從數據結構角度: B-樹、B+

結點 , 大數據 , 數據 , VMFS索引 , 數據倉庫 , 數據庫

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u_15316473 頭像

阿里雲大數據AI技術 - 【跨國數倉遷移最佳實踐11】基於 MaxCompute Resource & Quota策略優化實現資源管理性能與成本最優平衡

本系列文章將圍繞東南亞頭部科技集團的真實遷移歷程展開，逐步拆解 BigQuery 遷移至 MaxCompute 過程中的關鍵挑戰與技術創新。本篇為第十一篇，基於 MaxCompute Resource Quota 策略優化實現資源管理性能與成本最優平衡。 注：客户背景為東南亞頭部科技集團，文中用 GoTerra 表示。 1. 背景 GoTerra 作為東南亞互

MaxCompute , 大數據 , 數據倉庫 , 阿里雲 , 數倉遷移

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u_17513521 頭像

署署愛測評 - 企業數據採集系統的構建思路與技術方案探討

在數字化轉型過程中，企業普遍面臨數據源分散、格式不一、實時性要求高等挑戰。數據採集作為數據價值鏈的起點，其技術選型與架構設計直接影響後續數據治理與應用的效率與成本。本文旨在從技術原理與工程實踐角度，分析構建企業級數據採集系統時需考量的核心要素與可能的實現路徑。 一、數據採集的核心挑戰與技術考量數據採集並非簡單的數據搬運，其複雜性主要源於業務環境的多樣性。常見挑戰包括：

數據源 , 大數據 , 數據 , 運維 , 數據倉庫

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u_16099330 頭像

網絡小墨 - 1.SparkSQL基礎—Spark SQL概述、Spark SQL核心編程—DataFrame(重要)、DataSet 與 RDD 之間相互轉換

作為大數據處理領域的明星框架，Apache Spark以其卓越的性能和易用性贏得了廣泛認可。本文將深入探討Spark的數據讀取方式、核心概念以及RDD與SparkSQL的關鍵特性，幫助您全面掌握Spark的核心機制。 一、數據讀取：多種方式滿足不同場景 1. SparkCore數據讀取方式 SparkCore提供了兩種主要的數據讀取方式

spark , 大數據 , 數據庫 , 分佈式 , 前端開發 , Javascript , Python

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u_16213610 頭像

mob64ca13feda16 - simulink索引模塊

Simulink是有定點化工具（fixed-point tool），沒有用過，因為我想生成一個不帶有浮點數的代碼的話只要把所有的數據類型定義為非浮點的形式就好了。 首先 要做的是找到模型中的浮點數（當然如果建模的時候沒有對數據類型進行特別設置的話，默認的數據類型都是double型的浮點數）。找浮點數有兩個方法：

定點化 , 數據類型 , 大數據 , Simulink , 數據倉庫 , simulink索引模塊

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u_17022799 頭像

亞拉索第一 - 聚焦行業價值與生態演進：一個開發者眼中的技術躍遷

引言 作為一名深耕行業十年的開發者，我親歷了從傳統瀑布式開發到敏捷迭代的轉型，也見證了AI技術從實驗室走向產業落地的全過程。當對話式AI成為生產力工具的核心入口時，我們不再只是代碼的寫作者，更是人機交互範式的構建者。華為雲推出的MateChat作為面向AIGC場景的對話組件庫，正以務實的技術底座推動行業價值的釋放。以下是我基於實戰經驗，對大模型適配

人機交互 , 大數據 , 數據倉庫 , 開發者 , 模態

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u_16099199 頭像

數據俠客行 - C++——繼承（單繼承、多繼承、菱形繼承）&&虛繼承&&虛基類

目錄 前言： 一、派生類的默認成員函數專題 1.1實現一個不可繼承類實現 1.1.1 間接實現：【C++98】構造函數私有的類不能被繼承 1.1.2 直接實現：final關鍵字修改基類 1.1.3 代碼實現 4.4.4final關鍵字 二、繼承體系中的友元關係 2.1 友元與繼承的關係特性

大數據 , hadoop , 派生類 , 靜態成員 , 多繼承

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u_16213569 頭像

技術領航舵手 - tyarn 最新版本

天正軟件是設計人員常用的以Auto CAD為基礎平台的功能拓展軟件。設計人員都使用了，那施工、造價及監理等相關人員為了能全面清晰的查看完整的施工圖紙，當然也要使用了。 在2018年底和2019年初，天正各專業軟件迎來了一次大的更新，在這裏小編將相應的更新內容整理、統計並附相對應的下載地址，以供各位朋友試用。(PS：各位朋友在下載時建議用迅雷

tyarn 最新版本 , windows , 大數據 , yarn , 天正對應cad版本 , 下載地址 , HTML

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u_16773655 頭像

向量檢索 - 如何通過HTTP API獲取Doc

本文介紹如何通過HTTP API，根據id列表獲取Collection中已存在的Doc。 説明 如果指定id不存在，則該id對應的Doc為空。 前提條件 已創建Cluster：創建Cluster。 已獲得API-KEY：API-KEY管理。 Method與URL HTTP

大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , 向量 , AI , 數據庫 , 大模型

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u_16099177 頭像

雲端小夢 - AI與大數據的結合(個人理解)_ai 大數據 融合

為電商或遊戲平台引入AI智能體（特別是RAG技術）能顯著提升用户體驗和運營效率。為了幫助你快速進行技術儲備，我為你整合了一套從概念到實戰的學習路徑和資源。 下面的表格梳理了構建RAG智能體的核心環節及對應的實用工具與平台，你可以根據自身情況靈活選擇。

遊戲 , 大數據 , 數據 , API , 後端開發 , 人工智能 , Python

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u_16213612 頭像

mob64ca13ff5b03 - 大數據時代的公共安全治理_weixin

兄弟姐妹們，咱們今天聊點硬核，但絕對接地氣的東西：數據怎麼真正幫城市提升公共安全管理？ 你別説，現在不少城市的安全管理還停留在“憑經驗”“靠感覺”“看心情”的時代。什麼“感覺最近電動車又多了”“感覺某條街又容易出事了”……但感覺不等於事實，這種治理方式就像不看儀表開車，總有一天會翻車。 而當大數據的“顯微鏡”一照，安全問題就像脱光衣服

大數據 , 數據 , Css , 前端開發 , HTML , 安全管理

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tech 頭像

青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能教育個性化學習資源推薦中的冷啓動解決方案

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能教育個性化學習資源推薦中的冷啓動解決方案/center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！在《大數據新視界》與《 Java 大視界》專欄的技術長征中，我們已共同拆解 20 + 行業的數字化謎題。 如今，智能教育這片藍海正掀起變革浪潮。當全球在線教育用户突

spark , 冷啓動 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , Java大數據 , JAVA , 智能教育

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u_16099168 頭像

代碼匠人之心 - 在文本類型上設置索引 會生效麼

在建立索引前，先了解下lucene中的一些與索引相關的重要類。 為了對文檔進行索引，Lucene 提供了五個基礎的類，他們分別是 Document, Field, IndexWriter, Analyzer, Directory。下面我們分別介紹一下這五個類的用途： Document Document 是用來描述文檔的，這裏的文檔可以指

在文本類型上設置索引 會生效麼 , System , 大數據 , 數據倉庫 , text , HTML

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u_16099242 頭像

網線小遊俠 - yarn圖

vue打包後CSS中引用的背景圖片不顯示問題 今天在插入背景圖片過程中，遇到了路徑錯誤的問題，通過網上查詢，找到了解決的辦法，但是大部分都沒有講造成這種問題的原因，故我簡單地總結了一下，並加入了一些自己的理解，歡迎共同探討~ 當用vue-cli自動構建項目後，有兩種運行方法，分別是： npm run de

yarn圖 , 大數據 , yarn , 絕對路徑 , 背景圖片 , Vue , Css

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u_14499 頭像

coolfengsy - Posts 和 Archive Posts 兩個區別 ELEMENTOR

full paper、short paper、poster、oral： 而CV界的會議一般分三級： oral，需要作者準備PPT上台進行presentation； poster，作者貼一張海報，如果有人感興趣就會到該作者的牆報前面討論； workshop，一般都是某些大牛覺得該領域有哪些方面是研

信息檢索 , 數據挖掘 , 大數據 , hive , ide

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u_17602582 頭像

mb69410ac31213c - AI普惠時代：中小企業如何用智能體重構競爭力？

根據工業和信息化部2024年數據，我國專精特新“小巨人”企業中，超80%集中在人工智能等戰略性領域，但僅有不足30%實現AI技術規模化應用。這一數字背後，折射出中小企業在AI轉型中的三大結構性矛盾： 1. 技術-成本悖論 AI研發需要持續投入算力與數據資源，而中小微企業年均AI預算不足5000元/月（CSDN調研）。例如，某製造業企業嘗試部署自研質檢模型，初期算力採購

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 人工智能 , 開發週期

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u_14844 頭像

definitely - 《消息隊列高手課》筆記（1） - r1

消息隊列解耦天外客前後端通信 在“天外客”這類高互動、強實時的現代應用裏，你有沒有遇到過這樣的尷尬？——用户剛點了個按鈕，頁面卡住3秒才彈出“操作成功”，後台卻還在默默處理積分發放、日誌記錄、推薦更新……🤯 更糟的是，一到活動高峯期，服務器直接502，運維兄弟連夜改配置。 問題出在哪？ 前端等後端，後端壓不過來，系統全綁在一起。

RabbitMQ , redis , 大數據 , 解耦 , hadoop , 消息隊列

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zhaoqianglaoshi 頭像

趙渝強老師 - 【趙渝強老師】大數據交換引擎Sqoop

Sqoop是SQL To Hadoop的簡稱，它是一款開源的工具，主要用於在Hadoop（Hive）與傳統的數據庫（Oracle、MySQL等）間進行數據的傳遞。通過使用Sqoop可以將一個關係型數據庫中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關係型數據庫中。Sqoop是基於MapReduce完成數據的交換，因此在使用Sqoop之前需要部署Hadoop環境；另一方面，由於

hdfs , 大數據 , hadoop , etl , sqoop

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AI獨步天下 - YaRN大模型

1.DAC介紹 1.1 DAC簡介 DAC（Digital to analog converter）即數字模擬轉換器，它可以將數字信 號轉換為模擬信號。它的功能與 ADC 相反。在常見的數字信號系統中，大部分傳 感器信號被轉化成電壓信號，而 ADC 把電壓模擬信號轉換成易於計算機存儲、 處理的數字編碼，由計算機處理完成後，再由 DAC 輸出電

大數據 , yarn , 數據 , YaRN大模型 , DSP , 寄存器 , 建立時間

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aiilive 頭像

secondriver - 數據倉庫建設-分層和優化

1. 為什麼要對數倉進行分層？ 在複雜的業務場景和多源異構的數據環境下，數據倉庫通過分層設計實現以下目標： 提升可維護性：避免所有數據混雜在一起，降低系統耦合度。 增強可管理性：每一層職責清晰、邊界明確，便於團隊協作與問題追蹤。 提高複用性：標準化處理後的中間層數據可被多個上層應用共享使用。 保障數據質量：逐層清洗、校驗、聚合，確保最

數倉分層 , 大數據 , 數據倉庫 , 用AIGC寫一篇爆文

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u_15444077 - 利特爾法則(little' law)在軟件開發領域的應用

本文分享自天翼雲開發者社區《利特爾法則(little' law)在軟件開發領域的應用》.作者：王****淋 一、引例 先考慮一個小學數學問題： - a)某小學每屆1000名學生，6年制，請估算此刻該學校內學生總人數。 很明顯，6個年級每個都是1000，學生人數為1000*6=6000。 這就是利特爾法則的直觀體現。看上去好無聊，這還用搞個法則來麼？事

大數據 , 操作系統 , 數據倉庫

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