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06:44 PM · Nov 07 ,2025
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u_14844 頭像

definitely - 關於數倉建設及數據治理的超全概括 - 五分鐘學大數據的個人空間 -

目錄 一、道：數倉之“樸”與“無為” 1.“道常無名，樸雖小，天下莫能臣”——尊重數據的本真 2.“無為而無不為”——讓系統自運行 二、術：分層、建模與ETL的“有為”之法 1.“知其白，守其黑，為天下式”——分層設計的陰陽之道 2.“大制不割”——避免系統碎片化 3.“治大國若烹小鮮”——ETL 與調度的輕巧之道 三、道術合一：構

大數據 , 建模 , 面試 , 數據倉庫 , 後端開發 , 職場和發展 , Python

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u_13102515 頭像

WarrenLynch - 生成式AI與Visual Paradigm AI視覺建模聊天機器人：何時選擇哪個？（專業圖表、符號和模型指南）

當您真正認真對待圖表、符號和模型時（例如在軟件工程、業務分析或系統設計等專業領域），工具的選擇會直接影響準確性、效率和最終輸出質量。本文將全面對比生成式AI（Generative AI，簡稱GenAI）與Visual Paradigm AI視覺建模聊天機器人（以下簡稱Visual Paradigm AI），幫助您在需要“真正專業”時做出正確決策。

建模 , 機器人 , UML , 人工智能 , Css , Visual , 前端開發 , HTML

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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 實戰分享：如何用數字孿生IOC打造國防航天領域的“智慧指揮大腦”

作為一名數字孿生應用開發者，我深知在國防航天這類高精尖領域，構建一個高效、可靠的智能運營中心（IOC）有多麼重要。過去，我們常常面臨數據孤島、系統響應慢、應急指揮效率低等問題。直到我們團隊引入了“孿易 數字孿生IOC ”，這些問題才迎刃而解。今天，我想和大家分享一些實際使用中的技巧，希望能幫助同行們少走彎路，快速上手這個強大的工具。 一、數據集成：

建模 , 數據 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生 , 開發者

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ZhenYe 頭像

ClearDrea - 在參數化海洋中捕獲創意：Sloyd使用深度感受

作為一名在3D設計領域摸爬滾打近十年的從業者，我親歷了從手動建模到掃描建模，再到今天AIGC生成建模的技術浪潮。當Sloyd在2023年末進入我的視野時，它宣稱的"文本生成3D模型"並未讓我特別興奮——畢竟見過太多華而不實的demo。但三個月深度使用後，我發現這款工具正在悄然重塑我的工作流。 初識：被低估的"參數化"本質 第一次訪問Sloyd.ai，極簡的Web界面讓

建模 , 3d , AI寫作 , aigc , 參數化

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weltest 頭像

WEL測試 - 【數字孿生】第七章 數字孿生預測技術&第八章 數字孿生應用領域

7.1 卡爾曼濾波概述 7.1.1 定義與有效性 定義：一組遞推的數據處理算法，提供離散線性系統狀態的線性最小均方估計。 有效性：可估計系統過去、現在、未來狀態（即使系統特性未知），可估計非平穩過程和矢量過程（多輸入多輸出）。 7.1.2 應用框架 核心流程：系統建模→測量裝置獲取測量值→卡爾曼

建模 , 數字孿生 , 方差 , Css , 卡爾曼濾波 , 前端開發 , HTML

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u_16099205 頭像

架構思維大師 - 導航定位中的座標系_經緯高座標系

在無人機控制、組合導航、機器人定位等場景中，座標系是連接傳感器數據、運動建模與實際應用的核心橋樑。不同座標系就像不同的 “語言”，對應着不同的參考基準：有的適配局部導航，有的適配全球定位，有的直接對接傳感器數據。選對座標系，才能確保數據解讀不偏差、計算結果精準可靠。 引言 在無人機控制、組合導航、機器人定位等場景中，座標系是連接傳感器數據、運動建模與實際應用的核心橋樑

無人機 , 建模 , 數據 , 前端開發 , Javascript

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI 行為分析系統：從“行為識別”到“風險與決策支持”的工程實踐

在很多項目中，“行為分析”最初被理解為一件相對直接的事情： 採集行為數據 用模型做分類或識別 輸出標籤或結果 但一旦進入真實業務場景，很快就會發現問題： 單次行為識別價值有限 行為結果波動大、誤判率高 不同行為之間缺乏上下文關聯 分析結果難以支撐實際決策 這説明一個事實： AI 行為分析系統的核心價值，

模式識別 , 建模 , 數據 , NLP , 人工智能

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u_16297326 頭像

虎斑嘟嘟 - 自監督視覺預訓練：掩碼圖像建模的互信息最大化解釋

自監督視覺預訓練：掩碼圖像建模的互信息最大化解釋 在自監督學習的革命浪潮中，掩碼圖像建模（Masked Image Modeling, MIM）已然成為計算機視覺領域最具影響力的預訓練範式之一。從自然語言處理中的BERT獲得靈感，MIM通過讓模型學習重建被隨機掩碼的圖像塊，在各種視覺任務上取得了令人矚目的表現。然而，一個根本性問題始終縈繞在研究界：為什麼簡單的掩碼重建任務能

建模 , yyds乾貨盤點 , 互信息 , 後端開發 , JAVA , ios

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u_16099270 頭像

字節小舞神 - 數字智能燃氣系統java系統開發環境前後端配置有哪些

天然氣作為環保清潔能源，使用越來越廣泛，天然氣站場是天然氣運輸的核心節點。由於天然氣具有易燃、易爆的固有屬性，站場的安全管控一直是確保站場平穩運行的關鍵環節，信息化可視技術可以有效提升天然氣站場管控的信息化、數字化和本質安全化水平。目前其在站場管理中已經得到了廣泛的採用，但是目前天然氣站場對於信息的表現形式大多為二維的場景，無法準確模擬天然氣站場的真實生產運行環境，給實際的應用帶

建模 , 3d , 後端開發 , JAVA , 安全管理

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u_17365880 頭像

凱思軟件 - 達索工業設計軟件SOLIDWORKS 實力碾壓同行

選軟件前先搞懂：不同軟件有不同 “適配場景”，盲目跟風只會浪費時間金錢，這幾款熱門軟件的真實表現給你扒透了： 中望 CAD / 浩辰：國產性價比王者，2D 繪圖、基礎 3D 建模超順手，價格親民，操作邏輯貼近傳統設計習慣，適合小廠或只做簡單零件設計、圖紙標註的需求。但短板也明顯 —— 複雜仿真、多部門協同、系統集成這些高端功能跟不上，想做全流程研發根本不夠用； Aut

數字化轉型 , 建模 , 數據 , 3d

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - YOLO12 改進、魔改｜秩增強線性注意力RALA，藉助增強 KV 緩衝與輸出特徵的矩陣秩，增強 YOLO 對小目標、複雜場景目標的識別能力

Transformer 中的 Softmax 注意力因二次複雜度難以適配視覺任務，線性注意力雖將複雜度降至線性，但輸出特徵圖的低秩特性導致空間建模能力不足為解決這一線性注意力的低秩困境而提出。就是，性能顯著落後於 Softmax 注意力，RALA 正 原模型 改進後的 1.RALA原理 RALA 從 KV

v8 , 複雜度 , 建模 , 後端開發 , Python

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u_16213596 頭像

mob64ca13fb6939 - tesseract安裝時的sw bulid什麼意思

SOLIDWORKS產生和發展成功的原因 2022-01-06 10:52·測量技術研究苑 SolidWorks的成功證明了產品一定是夠用的，但最重要的是形象。 SolidWorks 是大衞和歌利亞的故事。一家不知名的小公司勝過行業巨頭。SolidWorks 成功的原因比比皆是：收購有利可圖（80/20 規則奏效 - 大部分機會以低價獲得），起源

windows , 建模 , 3d , 架構 , 後端開發

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u_17590687 頭像

長袖員大表哥 - 數據庫管理進入智能時代：Navicat 17 全面亮點下載安裝教程

簡介 Navicat 17 是 Navicat 最新一代數據庫開發與管理工具，於 2024 年正式發佈，重點引入了 AI 助手、全新建模工作區、數據字典、可視化查詢解釋和商業智能功能，全面提升了數據庫開發與分析效率 全新模型工作區 支持在一個工作區中創建多個模型，增強圖表設計與同步工具。 可在建模階段預定義函數/過程，簡化複雜

建模 , MySQL , 工作區 , 數據庫 , 數據字典

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u_17480953 頭像

AIIData數據中台 - 〔從零搭建〕數倉建模平台部署指南

1、數倉建模平台基於開源項目kylin建設 AllData數據中台商業版集成Kylin後，提供超大規模數據的實時分析與數倉建模能力。通過Kylin的預計算技術，實現PB級數據的亞秒級查詢響應，支持高併發多維分析場景。 系統內置分佈式計算框架，可動態擴展資源，結合Kylin的列式存儲與高效壓縮算法，顯著降低存儲成本，適用於金融風控、零售精準營銷等複雜數據分析需求

數據源 , 建模 , 數據 , 私藏項目實操分享 , 數據庫 , SQL Server

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u_16213708 頭像

mob64ca14163a4f - 【01】從零開始的卡通渲染-描邊篇

【技術美術】卡通風格渲染 卡通風格渲染是模仿人的手繪風格，而人的手繪也是對現實光學的模仿，所以卡通渲染的光照計算原理和PBR是一致的。但由於人力有限，沒法非常寫實（降低色階、簡化陰影），繪製時還需要打線稿輔助（描邊），所以構成了一種獨特的卡通風格，通常來講它的特徵如下： 色階化：顏色過渡沒用現實中的精度高，所以通常會有較硬的顏色轉折。 明暗分離：畫面

建模 , 輪廓線 , 貼圖 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099334 頭像

AI領域佈道師 - zbrush如何將某一側雕刻細節鏡像到另一側

ZBrush 是一個數字雕刻和繪畫軟件，是世界上第一個讓藝術家感到無約束自由創作的3D設計工具！很多藝術家都使用ZBrush來雕刻硬表面模型、三維建模等，那麼如何讓自己的雕刻作品更加逼真呢? 今天給大家帶來15個ZBrush硬表面雕刻技術的小技巧，希望對你在硬表面雕刻過程有所幫助，讓你雕刻的作品更加逼真。 1、常使用參考

建模 , 雲計算 , 熱鍵 , 3d , 雲原生

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u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - LLM 對時間序列推理的增強究竟指的是什麼？LLM 對齊（alignment regimes）與時序推理的可靠性之間是什麼關係？

時間序列數據廣泛出現於自然科學、社會科學以及工程技術等各類領域中，其核心特徵在於數據隨時間的演變規律。長期以來，如何從這些動態變化的數據中提取有價值的信息、實現精準預測、並基於歷史數據進行推理，一直是數據分析、統計學和機器學習研究的核心問題。傳統的時間序列分析方法，如自迴歸模型（AR）、移動平均模型（MA）、以及更復雜的狀態空間模型和卡爾曼濾波器，在一定程度上能夠描述和預測數據的

llm , 建模 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 時間序列 , 深度學習 , 大模型

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BarberQiao 頭像

四毛打印店 - 系統分析師的故事（七）

領域驅動開發 領域是相關業務知識的集合。領域模型是業務知識在程序中的一種表達方式，被限定在界限上下文中。領域驅動設計利用確定的業務模型來指導業務與應用的設計和實現。主張開發人員與業務人員持續地溝通和模型的持續迭代式演化，以保證業務模型與代碼實現的一致性，從而實現有效管理業務複雜度，優化軟件設計的目的。在DDD的概念中，軟件設計包括戰略設計和戰術設計。戰略設計對業務進行高層次的抽象和歸

軟件設計 , 建模 , 開發人員 , 考試認證

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u_13446 頭像

imking - 軟考| 系統架構設計師：信息系統綜合知識大綱（思維導圖）_信息資源管理應用領域”思維導圖

一、信息系統架構設計方法 1. ADM架構開發方法（TOGAF框架） 核心目標： 統一架構描述語言，打破溝通壁壘 避免專有解決方案鎖定，免費開放使用 提升資源利用效率，實現高投資回報率（ROI） 六大組件： ADM核心：分步編寫企業架構的迭代辦法（需求→設計→實施

TOGAF , 建模 , 架構設計 , 後端開發 , Python

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u_13778063 頭像

u_13778063 - 雲監控 UModel Explorer：用“圖形化”重新定義可觀測數據建模

作者：隰宗正(霜鍵) 點擊此處查看相關視頻！ 在複雜可觀測系統的構建過程中，數據建模往往是“從混沌到秩序”的關鍵一步。傳統的建模方式往往依賴配置文件或代碼定義，這種方式雖然精確，但缺乏直觀性，難以讓團隊成員快速理解和協作。UModel Explorer 正是為了改變這一現狀而設計。它構建了一個完整的可視化建模環境，讓工程師可以像繪製架構圖一樣，通過拖拽、連線等直觀操作

表單 , 建模 , 數據 , 雲計算 , UModel , 阿里雲 , 雲服務

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u_16077014 頭像

wx643df9f1afa1d - 遺傳病、罕見病、腫瘤、家系最新文獻目錄 2025/04/19~11/25 全96篇

文獻數據庫：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ Filters applied: from 2025/4/19 - 11/25 主要列出文章目錄，個別文獻含圖表。文章思路解讀，後續逐步更新 1. Hypohidrotic ectodermal dysplasia: association betwe

建模 , Pan , 後端開發 , ci , harmonyos

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u_16099355 頭像

數據挖掘者 - ug裝配中如何使用鏡像裝配

在ug_meteric.def中將Assemblies_Allow promotions:yes設置好杏則無法進行。 自頂向下產品建模中，在WAVE模式下裝配導航器 A.建立新一級組件，在被選節點下建立一個新的組件，同時把Creat New Level 幾何對象相關地拷貝到新組件部件中（輸入新組件名稱→回車→選擇鏈接幾何體→OK→建模

高亮 , ug裝配中如何使用鏡像裝配 , 連接建立 , 建模 , 雲計算 , 裝配組件 , 雲原生

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u_14499 頭像

coolfengsy - ollama裏的切片和arg的模型是哪些

OLAP和BI是日常工作中比較熟悉的了，也是經常會接觸到的，這裏總結下。 這裏先説一個概念：數據立方體 我們分析一堆數據報告時候通常這些數據報告採用二維表示，是行與列組成的二維表格。但在我們分析數據的角度很可能有多個，數據立方體可以理解為就是維度擴展後的二維表格。但更多時候數據立方體是多維的，如下圖數據立方體： 數據立方體中常規的五大操作：切片，切塊，旋

建模 , 數據 , 數據倉庫 , aigc , bard

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u_15690955 頭像

出手吧Glen - 開源最強數字人HeyGem，威力加強版！

大家好，我是立志替大家出手的AI區UP主格倫Glen。 友友們！以前提起 “數字人”，總覺得是影視大佬、科技巨頭的專屬玩法 —— 動輒幾小時建模、幾天渲染，還得有專業技術加持，普通人想碰？想都別想！ 但今天必須給大家安利一個顛覆數字人行業的狠活：硅基智能推出的HeyGem！這款開源數字人神器，直接把 “數字人制作” 從 “高端局” 拉到 “新手

機器學習 , 數字人 , 建模 , 離線 , 上傳 , 人工智能

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