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u_14767244 - SelectDB 在 AWS Graviton ARM 架構下相比 x86 實現 36% 性價比提升

在海量數據分析中，追求高性價比已成為各大企業的主流趨勢。ARM 架構憑藉其高能效和低成本的特點，逐漸在數據中心崛起，成為理想的高性價比選擇。基於 ARM 架構的 AWS Graviton 系列處理器，正是這一趨勢的典型代表。Graviton 處理器不僅在計算性能上表現優異，同時顯著降低了運行成本，尤其在數據密集型任務中展現出明顯優勢。與傳統的 x86 架構處理器相比，Graviton 提

AWS , 大數據 , 數據倉庫 , 性能比較 , 數據處理

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事辯天下 - 奧哲2025未來企業大會｜智現新生12月5日開啓！

彷彿AI早已觸手可及，為何企業佈局AI仍如履薄冰？ 當AI浪潮奔涌而至，企業佈局AI卻深陷迷局：投資與回報難以衡量、人才與組織出現斷層、技術與業務割裂、藍圖難以落地兑現價值。企業AI究竟從何做起，由誰來做，如何落地？企業亟需一場破土新生的變革。 在這關鍵轉折點，奧哲在12月5日隆重舉辦「智現新生 | 2025未

it , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 企業級

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lu952450497 - 數據建模中不同模型的區別與適用場景的討論

數據建模是數據開發體系中的核心環節，它直接決定數據資產質量、可維護性、複用能力，以及最終對業務價值的支撐能力。建模不是單純字段命名與表結構設計，而是一套體系化的抽象方法論。此文將從模型體系説明開始，逐一拆解建模方式區別、典型適配場景與落地難點。 1. 為什麼需要數據建模 數據建模目標並非“定義表結構”，而是實現： 指標口徑統一 跨主題數據複用

大數據 , 建模 , 數據 , 數據倉庫 , 複用

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事辯天下 - 星期零升級版雞蛋豆腐上架山姆

近日，星期零煥新升級的雞蛋豆腐在山姆會員商店全國門店正式上架。相較此前版本，新品在原料、營養與包裝等多方面實現迭代，同時保留了開盒即食和多樣化烹飪的便利性，為日常餐桌提供更豐富的蛋白選擇。 在此次產品升級中，星期零在原有非轉基因黃豆的基礎上，新增來自東北的一 級黑豆原料，形成“黃豆+黑豆”的雙豆配方。黑豆富含優質植物蛋白及膳食纖維，近年來在豆製品創新中獲得了

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 應用場景 , 迭代

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laojean - DB25交叉線

RS-232、RS-422與RS-485都是串行數據接口標準，RS-232是PC機與通信中應用最廣泛的一種串行接口。RS-232被定義為一種在低速率串行通訊中增加通訊距離的單端標準。RS-232採取不平衡傳輸方式，即所謂單端通訊，而RJ45接口通常用於數據傳輸，最常見的應用為網卡接口。 RS-232是為點對點(即只用一對收、發設備)

大數據 , DB25交叉線 , 數據倉庫 , 422器件與lvds接收器的區別 , rs232接口 , rj45接口線序 , rs232 距離

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北京辰輝創聚生物 - 重組蛋白技術基礎概述

重組蛋白的基本概念 重組蛋白是通過基因重組技術在宿主系統中表達的外源蛋白。該技術將目標基因導入表達載體，轉化至宿主細胞，利用細胞自身的轉錄翻譯機制合成目標蛋白。與傳統組織提取相比，重組技術可獲得更高純度、更好一致性的蛋白樣品。 重組蛋白的技術特徵 重組蛋白的生物學功能由其空間構象決定。氨基酸序列通過分子內氫鍵、疏水作用、二硫鍵等化學力形成特定三維結構。研

蛋白表達 , 大數據 , 細胞因子 , 重組蛋白 , 數據倉庫 , 生長因子 , 科研試劑

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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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程序猿追 - 【徵文計劃】使用Rokid CXR-M和CXR-S SDK構建智能維修助手

一、引言：AI眼鏡如何重塑工業維修 在傳統工業維修現場，工程師常常面臨一個尷尬困境：需要同時操作工具、查閲圖紙和記錄數據，但人類只有兩隻手。這種頻繁的場景切換不僅降低了效率，更增加了出錯風險。 Rokid AR眼鏡為解決這一痛點提供了完美方案。通過CXR-M SDK（移動端開發套件）和CXR-S SDK（眼鏡端開發套件），開發者可以構建能夠將數字信息疊加到真實世界的智

大數據 , 數據倉庫 , Android , ide

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字節墨海星 - github 關係型數據庫元數據採集

關係模型在邏輯層和視圖層描述數據，使得用户不必關注存儲的底層細節，關係模型非常簡潔 2.1 關係模型的結構 由於一個表中的一行代表了一組值之間的一種聯繫，表就是這種聯繫的一個集合，表這個概念和數學上的關係這個概念聯繫密切。 n元組表示一個具有n個屬性的tuple，關係用來指代表，元組用來指代行，屬性是指行中的列 關係實例用來

大數據 , 取值 , 數據倉庫 , github 關係型數據庫元數據採集 , 元組 , 關係模型

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u_14767244 - Apache Doris 實時更新全解：從設計原理到最佳實踐｜Deep Dive

在數據驅動決策的今天，數據的“新鮮度”已成為企業在激烈市場競爭中脱穎而出的核心競爭力。傳統的 T+1 數據處理模式，由於其固有的延遲，已無法滿足現代商業對實時性的苛刻要求。無論是為了實現毫秒級的業務庫與數據倉庫同步、動態調整運營策略，還是為了在秒級內修正錯誤數據以保障決策的準確性，強大的實時數據更新能力都顯得至關重要。 Apache Doris作為一個現代化的實時分析型數據庫，其設計

字段 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 主鍵

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百度Geek説 - Iceberg在圖靈落地應用

導讀 百度MEG上一代大數據產品存在平台分散、易用性差等問題，導致開發效率低下、學習成本高，業務需求響應遲緩。為了解決這些問題，百度MEG內部開發了圖靈3.0生態系統，包括Turing Data Engine(TDE)計算存儲引擎、Turing Data Studio(TDS)數據開發治理平台和Turing Data Analysis(TDA)可視化BI產品。依託圖靈3.0生態，我們引入了數據湖表

spark , 數據倉庫 , flink , iceberg , 數據湖

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jimoshalengzhou - 數據倉庫書籍PDF

凡事應該儘量簡單，直到不能再簡單為止。 維度建模簡介 一、用於度量的事實表 1.應該儘量將來源於同一個業務過程的底層度量結果存儲於一個維度模型中。 2.事實表中的每一行對應一個度量事件。每行中的數據是一個特定級別的細節數據，稱為粒度。 　　物理世界的每一個度量事件與對應的事實錶行具有一對一的關係，這一思想是維度建模的基本原則。 3.事實表包含多

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 數據倉庫書籍PDF , 三範式 , 主鍵

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北京辰輝創聚生物 - 呼吸道合胞病毒（HRSV）重組蛋白概述：F、G、N 等關鍵結構蛋白的類型與形式解析

一、人呼吸道合胞病毒概述 人呼吸道合胞病毒（Human Respiratory Syncytial Virus，HRSV，簡稱 RSV）屬於肺病毒科（Pneumoviridae）正鏈 RNA 病毒，病毒顆粒為包膜病毒，基因組長度約 15.2 kb，編碼多種結構蛋白和非結構蛋白。病毒表面分佈有多種跨膜糖蛋白，內部由核衣

HRSV 蛋白 , RSV G 蛋白 , 大數據 , 重組蛋白 , RSV F 蛋白 , 數據倉庫 , RSV 重組蛋白

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墨天輪 - YashanDB發佈會圓滿收官，V23.1三大新品引領國產數據庫技術與應用突破！

11月8日，YashanDB 2023年度產品發佈會在線上成功召開。本次產品發佈會以“惟實·勵新”為主題，宣佈崖山數據庫系統YashanDB 內核能力、產品形態、生態創新全面升級，標誌着YashanDB商業化進程又邁出了重要一步！ 據瞭解，深算院自主研發的崖山數據庫系統YashanDB，基於自研的數據庫前沿基礎理論突破，從核心理論到關鍵系統均為中國原創、性能指標國際領先，是國內率先實現自主可控技術

oracle , MySQL , 數據倉庫 , 數據庫 , 集羣

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mb69410ac31213c - Flexus AI智能體：你的企業，離“智能世界”只差一次點擊

深夜十點，某製造業企業的會議室依然燈火通明。 市場部的張經理正對着電腦屏幕上一份待完成的“海外市場分析報告”發愁——這已是他本週處理的第三份報告，每份耗時超過5小時，而明天一早就要交付。同一時刻，一家保險公司的客服主管李女士，正為團隊每天處理數百個重複性諮詢問題而焦慮，人力成本高企，服務質量卻難以提升…… 這樣的場景，是否也在你的企業中上演？ 在數字化轉型的浪潮

市場分析 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 客户服務

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事辯天下 - 奧哲企業級AI實踐獲認可！入選36氪「WISE2025商業之王年度企業」

近日，知名科技媒體36氪正式揭曉“WISE2025商業之王 年度企業”評選結果，奧哲憑藉對市場的敏鋭洞察和在企業級AI領域的卓越表現，作為“年度AI應用場景突破企業”入選年度企業名冊。 作為深耕科技創新與商業生態的新型服務平台，36氪一直持續挖掘真正具有長期價值的企業，且能夠穿越週期、持續創新的“商業之王”。本年度「WISE2025商業之王 年度企業系列名冊」系統梳

商業 , 大數據 , 數據倉庫 , 企業級 , 應用場景

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北京辰輝創聚生物 - 重組蛋白表達｜活性細胞因子｜技術應用詳解

在生命科學研究的精密世界裏，重組蛋白技術，特別是細胞因子與生長因子的製備，已成為探索細胞生命活動的基石。作為通過蛋白表達與蛋白純化技術獲得的活性蛋白，它們為科研提供了高純度、高一致性的關鍵工具。 定義與分類：精準的信號分子 細胞因子是一類由細胞分泌的多肽或蛋

蛋白純化 , 幹細胞分化 , 免疫調節 , 大數據 , 信號轉導 , 數據倉庫 , 生長因子

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向量檢索 - 如何通過HTTP API分組檢索Doc

本文介紹如何通過HTTP API在Collection中進行分組相似性檢索。 前提條件 已創建Cluster：創建Cluster。 已獲得API-KEY：API-KEY管理。 Method與URL HTTP POST https://{Endpoint}/v1/collection

向量檢索 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , AI , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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事辯天下 - 沃飛長空完成數億元C輪融資，加速商業化進程

近日，沃飛長空宣佈完成數億元人民幣C輪融資。 本輪融資由杭州市實業投資集團有限公司 (簡稱杭實集團)、Prosperity7 Ventures (簡稱P7)、鬆禾資本共同投資，藴盛資本、翱翔天行等老股東追加投資。 此次融資匯聚了國內外頂尖產業資源，其背後是市場對沃飛長空硬實力的高度認可和對eVTOL全球化前景的共識。依託杭實集團深耕本土的產業根基，能助力企業更精

商業模式 , it , 大數據 , 數據倉庫 , 人工智能

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編程小達人之心 - 302狀態碼搜索引擎

官方解釋： 301 redirect: 301 代表永久性轉移(Permanently Moved) 302 redirect: 302 代表暫時性轉移(Temporarily Moved ) 共同點： 301和302狀態碼都表示重定向，就是説瀏覽器在拿到服務器返回的這個狀態碼後會自動跳轉到一個新的URL地址，這個地址可以從響應的Loc

搜索引擎 , 302狀態碼搜索引擎 , 大數據 , google , 數據倉庫 , 重定向

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阿里雲大數據AI技術 - EMR Serverless Stella 1.0 技術分享：StarRocks企業級版本內核重大突破

在今年雲棲大會上，EMRServerlessStella1.0正式發佈，這是一款面向企業級場景深度優化的高性能數據分析引擎。阿里雲開源大數據平台OLAP引擎負責人周康系統性地分享了Stella在存算分離架構、Lakehouse場景以及全文檢索等三大核心場景下的深度優化經驗，為業界提供了大規模OLAP系統工程化實踐的寶貴參考。Stella引擎的發佈將為企業級用户提供更加專業、高效的

大數據 , 數據倉庫 , 阿里雲 , Lakehouse , starrocks , Stella , olap

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u_14767244 - 從 Flink 到 Doris 的實時數據寫入實踐——基於 Flink CDC 構建更實時高效的數據集成鏈路

Flink-Doris-Connector 作為 Apache Flink 與 Doris 之間的橋樑，打通了實時數據同步、維表關聯與高效寫入的關鍵鏈路。本文將深入解析 Flink-Doris-Connector 三大典型場景中的設計與實現，並結合 Flink CDC 詳細介紹了整庫同步的解決方案，助力構建更加高效、穩定的實時數據處理體系。 一、Apache Doris 簡介 A

數據同步 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , apache

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u_14767244 - 深入理解 Doris Variant：如何讓 JSON 查詢性能追平列存，還能承載萬列索引字段？｜Deep Dive

摘要：在如 Snowflake、ElasticSearch、ClickHouse.... 等傳統系統中，對於 JSON 的處理往往面臨靈活性及性能無法兼得的困境，而 Apache Doris 的 VARIANT 類型，通過動態子列、稀疏列存儲、延遲物化和路徑索引等能力，實現了靈活結構 + 列存性能的平衡。本文將對該能力的實現一一講解，全面展示其優勢。 在大數據時代，JSON 已

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 結構化 , Json

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Aloudata - 企業級 VS 個人級：智能問數的“集團軍”與“單兵作戰”的差異解析

智能問數正迅速成為企業數據消費的新入口。從初創公司到世界 500 強，眾多組織嘗試通過“一句話問數”的方式，降低數據分析門檻、提升決策效率。理想很豐滿，但現實很骨感，“問不準”、“不靈全”、“問不深”成為大量嚐鮮用户的普遍感受。 表面上看，這類失敗常被歸因於技術瓶頸——例如模型準確性不足、SQL 生成錯誤、響應延遲等。但深入剖析後不難發現，問題的根

大數據 , 數據倉庫 , 智能歸因 , 智能報告 , 數據分析 , 智能問數 , chatbi

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