tag 數據

標籤
貢獻722
411
05:56 PM · Oct 25 ,2025
u_13357275 頭像 u_17579295 頭像 u_16565975 頭像 tech 頭像 u_15745565 頭像 u_15469972 頭像 u_17567677 頭像 u_14767244 頭像 u_17420180 頭像 u_16653481 頭像 u_13715298 頭像 u_15988698 頭像

@數據 / 博客 RSS 訂閱

u_16099267 頭像

雲端創新夢想家 - gps導航衞星星曆及曆書參數意義_gps星曆

低軌衞星（LEO）以其全球覆蓋、低延遲的顯著優勢，正成為未來空天地一體化網絡的核心組成部分。然而，其高達 7～8 km/s 的軌道速度帶來的劇烈多普勒頻移（可達 ±50 kHz）和快速星地幾何變化，對衞星跟蹤、通信鏈路穩定性和精密定位提出了嚴峻挑戰。 所有這些問題的一個共同解決基石，就是精確的衞星星曆解算——它讓我們能掌握衞星任一時刻在空間中的精確位置與速度。 本文將

數據 , 後端開發 , 插值 , ci , Python

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - 大模型知識庫AI助手：讓技術落地像搭積木一樣簡單

在數字化浪潮下，企業總被兩個問題困擾：要麼技術堆得複雜難用，要麼數據散得像一盤沙。而大模型知識庫AI助手的出現，正用通俗的技術邏輯，幫企業破解這一難題——它就像給系統裝了個“超級大腦”，既能吃透海量數據，又能聽懂人的需求，讓複雜技術變得觸手可及。 從技術本質來看，大模型知識庫AI助手的核心是“數據+模型+交互”的三重協同。它先通過數據採集技術，像吸塵器一樣收集企業的文檔、流程、歷史數

數據 , NLP , 人工智能 , 技術細節 , 歷史數據

收藏 評論

u_14767244 頭像

u_14767244 - 2-5 倍性能提升，30% 成本降低，阿里雲 SelectDB 存算分離架構助力波司登集團實現降本增效

波司登集團作為全球領先的羽絨服公司，每年的銷售旺季集中在四個月間，需高效把握業務機遇以實現高營收。為滿足集團銷售旺季的實時數據分析需求，同時降低淡季數據分析成本，波司登決定升級大數據架構，採用阿里雲數據庫 SelectDB 版升級數倉，基於阿里雲 SelectDB 雲原生存算分離架構，實現了資源隔離與彈性擴縮容，並取得了查詢性能提升 2-5 倍、總體成本降低 30% 以上、效率提升 30

大數據 , 數據 , 離線 , 數據倉庫 , 數據分析

收藏 評論

u_16213646 頭像

mob64ca140761a4 - go mvc架構

MVC的優點 　　大部分用過程語言比如ASP、PHP開發出來的Web應用，初始的開發模板就是混合層的數據編程。例如，直接向數據庫發送請求並用HTML顯 示,開發速度往往比較快,但由於數據頁面的分離不是很直接,因而很難體現出業務模型的樣子或者模型的重用性。產品設計彈性力度很小，很難滿足用户的變化性 需求。MVC要求對應用分層，雖然要花費額外的工作，但產品的結構清晰，產品的應用

go mvc架構 , 數據 , 架構 , 後端開發 , mvc , 軟件工程

收藏 評論

u_16213688 頭像

mob64ca14116c53 - em78P156

筆者在某智能水錶開發中使用了EM78P447芯片，對EM78系列芯片有了較深認識，在實踐中總結了一些開發此類芯片應注意的問題，同時給出了應用中的編程技巧。 市面上常見的介紹EM78系列的參考書中，都給出了一些應用實例，但這些實例一般程序代碼量較小，功能單一。雖然這些實例對於新手確實起到了很好的作用，但一個產品可能功能很複雜，程序可能達到幾千行，這就

機器學習 , 單片機ofeh , 子程序 , 數據 , 單片機 , 人工智能 , em78P156

收藏 評論

tdengine 頭像

TDengine濤思數據 - 系統性能提升 3 倍，存儲成本降 80%：金恆科技的鋼鐵智造“加速引擎”

小T導讀：江蘇金恆信息科技股份有限公司（以下簡稱“金恆科技”）專注於為工業企業提供工業軟件及智能化整體解決方案，服務領域涵蓋鋼鐵、有色金屬、石化、電子製造等多個行業。早在 2021 年，金恆科技便在多個業務系統中部署了 TDengine TSDB 2.x 版本。隨着 TDengine TSDB 3.x 的發佈，金恆科技陸續完成了系統升級至 3.0 版本，在性能、功能和穩定性方面均

數據 , 時序數據庫 , c++ , 後端開發 , tdengine , SQL , c

收藏 評論

u_13738137 頭像

小雨青年 - MateChat 進階實戰：打造零後端、隱私安全的“端側記憶”智能體

前言：AI 為什麼總是“失憶”？ AI 智能體的“記憶”能力通常意味着昂貴的向量數據庫（Vector DB）和複雜的後端架構（Redis/Postgres）。但在構建輕量級垂直應用時，我們常遇到這樣的尷尬： 重複配置：用户每天打開助手，都要重新輸入一遍“我是產品經理，幫我寫週報”。 隱私顧慮：企業用户擔心：“我的偏好數據會被

vue.js , 數據 , API , 前端開發 , ui

收藏 評論

u_16717381 頭像

Turbo_K - 如何實現數據庫的不停服遷移？

數據庫不停服遷移 是指在不影響現有系統正常運行的情況下，進行數據庫的遷移操作。這對於保障系統的高可用性、減少停機時間以及提高業務連續性至關重要。以下是幾種常見的實現數據庫不停服遷移的方式和步驟。 1. 數據庫遷移的需求與挑戰 在進行數據庫遷移時，常見的挑戰包括： 業務不中斷：遷移過程中必須確保業務正常進行，避免影響客户或用户。 數據一致性：源數

數據同步 , 數據 , 數據庫 , 後端開發 , JAVA

收藏 評論

u_17398972 頭像

u_17398972 - 靈活性與高性能兼得：KingbaseES 對 JSON 數據的全面支持解析

像我們現在做開發的時候，誰沒接觸過 JSON 呀，調用 Web API，保存配置文件，處理物聯網設備傳回的日誌之類的，JSON 這種半結構化數據真是隨處可見。 金倉數據庫 KingbaseES (KES) 在國產數據庫中屬於佼佼者，所以其功能自然不容忽視，該數據庫原本就具備 JSON 數據類型的相關支持，而且特意為我們供應了一整套實用的函數以及索引機制，大致來講，就是使得用户既能收穫

oracle , 數據 , 數據庫 , SQL , Json

收藏 評論

u_16213670 頭像

mob64ca140d2323 - 前端- WebGL淺入淺出 - 個人文章

uPlot WebGL實驗：探索高性能可視化的未來方向 在數據可視化領域，隨着實時數據流和大規模數據集的普及，傳統Canvas 2D渲染技術面臨着嚴峻的性能挑戰。當數據點超過10萬甚至達到百萬級別時，幀率下降、交互卡頓等問題成為用户體驗的主要瓶頸。uPlot作為一款輕量級高性能圖表庫，正在通過WebGL實驗探索下一代可視化技術的可能

數據 , 硬件加速 , webgl , jquery , 前端開發

收藏 評論

u_16099343 頭像

編程夢想編織者 - 兩主三從 分佈式hadoop

分佈式系統中的主從複製基本原理 分佈式系統中的主從複製基本原理 複製指在多台機器上保存相同數據的副本，通過數據的複製，人們希望達到以下目的： 使用户使用物理上離他們更近的的數據，降低訪問延遲。 部分組件出現故障，系統仍然可以繼續工作，提高可用性。 擴展至多台機器以令他們同時提供數據訪問服務，提高讀吞吐量。 本文只討論一些簡

觸發器 , 兩主三從 分佈式hadoop , 大數據 , 數據 , 關係型數據庫 , hadoop

收藏 評論

u_16099329 頭像

數據狂徒 - MySql 數據表約束

目錄 前言 一、空屬性 二、默認值 三、列描述 四、zerofill 五、主鍵 六、自增長 七、唯一鍵 八、外鍵 前言 本篇是mysql中表的相關約束部分！ 真正約束字段的是數據類型，但是數據類型約束很單一，需要有一些額外的約束，更好的保證數據的合法性，從業務邏輯角度保證數據的正確性

字段 , 數據 , MySQL , 數據庫 , 主鍵

收藏 評論

gaoliangseo 頭像

高粱seo工作室 - 揭秘GEO優化:讓網站流量爆炸的全自動內容引擎

在流量紅利逐漸消退、用户需求愈發精準的互聯網下半場，GEO優化憑藉“精準匹配+全自動運營”的核心優勢，成為企業突破流量瓶頸的關鍵抓手。所謂GEO優化，即基於地理信息（Geographic Information）的搜索引擎優化策略，而“全自動內容引擎”則是其核心載體——通過技術手段實現內容的智能生成、精準分發、動態優化，讓網站能根據不同地域用户的需求、習慣、搜索偏好，自動輸出高適

軟件研發 , 搜索引擎 , 數據 , 用户需求

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI答辯實時分析系統：讓考核評價更客觀高效

在高校答辯、職場競聘答辯等場景中，“5名考官+1名答辯人”的模式很常見，但傳統人工評分總繞不開三個痛點：主觀偏好難規避、評分標準理解有偏差、答辯關鍵信息捕捉不全面。AI答辯實時分析系統，正是用技術打破這些瓶頸，讓答辯評價從“憑經驗、靠記憶”升級為“數據化、可追溯”。 這套系統的核心，是用三大技術鏈路實現“實時採集-智能分析-輔助決策”的閉環，技術不復雜但精準戳中需求。首先是多源數據實

數據 , NLP , 自然語言處理 , 人工智能 , 實用工具

收藏 評論

u_14767244 頭像

u_14767244 - 十億 JSON 秒級響應：Apache Doris vs ClickHouse，Elasticsearch，PostgreSQL

坦白講，每次看性能測試排行榜，我都會下意識地先找找 Apache Doris 在哪個位置。 這次打開 JSONBench 的榜單，心情一如既往的期待加緊張。 好在結果讓我鬆了一口氣：默認配置下就能排到第三，僅次於維護方 ClickHouse 的兩個版本。 不過，Doris 只能止步於此了嗎？經過一系列優化後，查詢時長能不能再縮短點？和 ClickHouse 的差距在哪裏？

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , apache , Json

收藏 評論

JavaEdge 頭像

JavaEdge - Embedding Atlas：Apple推出的開源Embedding可視化工具！

本文已收錄在Github，關注我，緊跟本系列專欄文章，咱們下篇再續！ 🚀 魔都架構師 | 全網30W技術追隨者 🔧 大廠分佈式系統/數據中台實戰專家 🏆 主導交易系統百萬級流量調優 車聯網平台架構 🧠 AIGC應用開發先行者 | 區塊鏈落地實踐者 🌍 以技術驅動創新，我們的征途是改變世界！ 👉 實戰乾貨：編程嚴

聚類 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 開發者

收藏 評論

u_16099279 頭像

夜行者3號 - 軟考《數據庫系統工程師》考前分析與準備_51CTO博客

文章目錄 軟考數據庫系統工程師知識點詳解（高頻考點與備考建議） 一、數據庫系統核心知識點詳解 1. 數據庫基礎概念（Database Fundamentals） （1）基本定義 （2）數據模型（Data Models） （3）三級模式兩級映像（Thre

數據 , 數據庫 , 後端開發 , 1024程序員節 , 主鍵 , SQL , Python

收藏 評論

luoping 頭像

mb43f60adeco02a - 讀書筆記:外部表的兩大“超能力”：直接讀取壓縮文件和自動清理髒數據

外部表的兩大“超能力”：直接讀取壓縮文件和自動清理髒數據 超能力一：直接讀取壓縮文件，還能邊讀邊過濾 一個頭疼的場景： 你每週都會收到一個巨大的壓縮數據包（比如 data.csv.gz）。按照老辦法，你需要： 手動解壓它。 然後才能把解壓後的文件加載到數據庫。 這就像每次收快遞，都得先拆了包裝才能把東西放進屋裏，

外部表 , 數據 , MySQL , 數據庫

收藏 評論

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

收藏 評論

u_16175466 頭像

mob649e815c3b9e - spark 追加表 saveAsTable 參數

在使用 Apache Spark 的過程中，尤其是使用 saveAsTable 方法進行表的追加寫入時，可能會出現一些問題，這不僅影響了業務的穩定性，也影響了數據的準確性和完整性。因此，本文將詳細記錄如何解決與“spark 追加表 saveAsTable 參數”相關的問題，幫助大家更好地理解和使用 Spark。 背景定位 在某個項目中，我們使用 Apache Spark 處理大規

spark , 數據 , hive , aigc

收藏 評論

u_16213562 頭像

技術極客傳奇 - Linux基礎知識之---文件系統層級結構 - achuDk的空間 -

MyViewOfLinuxSystems架構剖析：文件系統層級與存儲設備關係詳解 你是否曾疑惑，當在Linux系統中保存文件時，數據究竟是如何從應用程序到達硬盤的？為什麼刪除文件後空間不會立即釋放？本文將通過MyViewOfLinuxSystems項目提供的系統架構圖，一步步解析Linux文件系統層級與存儲設備之間的關係，讀完後你將清晰理解

文件系統 , 數據 , 後端開發 , x系統 , Python

收藏 評論

u_17565722 頭像

測試搬磚員 - APP測試常見的缺陷分析

APP測試過程中，會遇到不同類型的缺陷，有功能缺陷，安裝卸載缺陷，升級缺陷，崩潰缺陷，性能缺陷等。 一、功能缺陷 功能未實現或實現錯誤：某些功能按鈕不起作用，或者功能行為不符合預期。 內容顯示錯誤：頁面內容展示與需求不吻合。 數據處理問題：如數據輸入驗證不足，導致非法數據進入系統；或者數據存儲、檢索出現問題。 缺陷造成的原因： 前端代碼編寫錯誤

軟件測試 , 數據 , 新版本 , 閃退

收藏 評論

u_17393348 頭像

mb681965b2846e2 - HarmonyOS開發之多端協同案例——分佈式購物車

HarmonyOS開發之多端協同案例——分佈式購物車 第一部分：引入 在日常購物場景中，我們經常遇到這樣的困擾：手機上瀏覽商品添加到購物車，走到電腦前想要結算時，卻發現購物車空空如也；或者與家人一起購物時，想要合併結算卻需要反覆分享商品鏈接。這種設備孤島和協作壁壘嚴重影響了購物體驗的連貫性。 HarmonyOS的分佈式購物車技術正是為解決這一痛點而生。它通過分佈

data , 移動開發 , 數據 , 初始化 , Android

收藏 評論

u_16213654 頭像

mob64ca14095513 - Excel的工作簿和工作表保護，這幾個層級你都知道嗎？

從 Excel 到你的表格應用：保護工作表功能的嵌入實踐指南 在數據為王的時代，電子表格已成為我們處理和分析數據的利器。然而，數據安全也日益成為重中之重。試想一下，精心設計的公式被誤改，關鍵數據被意外刪除，將會帶來巨大的損失。為了避免這種情況，保護工作表功能應運而生。本文將聚焦 SpreadJS，帶你深入瞭解如何在你的表格應用中嵌入保護工作表功能，並分享一些實用技巧，助你打

數據 , 刪除行 , 前端開發 , 電子表格 , Javascript

收藏 評論