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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

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u_14230 頭像

爛漫樹林 - xaml 綁定索引

Window、Grid、TextBox、Button等，都叫元素 xaml文檔中，用來定義標籤，標籤可以用來描述元素或元素的屬性，如： Window 　　　　Window.Resources 　　　　/Window.Resources 　　/Window Window是元素，Resources是Window的一個屬

xaml 綁定索引 , 命名空間 , 大數據 , 數據倉庫 , xml , ide

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u_15434217 頭像

文傳商訊 - Aspect 將雲端人力資源體驗與開發者工具拓展至新區域，推出人工智能驅動的預測功能

丹佛--雲端人力資源管理解決方案領先供應商 Aspect 於今日宣佈舉行 2025 年第四季度產品發佈會，內容包含人工智能驅動的通話量預測分析、拓展加拿大、英國及歐洲區域業務，以及新的員工績效管理功能。這次發佈標誌著 Aspect 實現其使命的重要步伐：透過智能化、現代化的工具賦能人力資源，驅動營運效率與員工敬業度。 AI驅動的預測為人力資源規劃帶

大數據 , API , 數據倉庫 , 人力資源管理 , 開發人員

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u_14457 頭像

clghxq - dcoekr 國內倉庫設置

距2021數據技術嘉年華(2021 DTC)開始僅有1個月啦！ 本屆大會設置1個主論壇、12個專題論壇，將帶來超過60場主題演講！ （圖為部分出席嘉賓） 本文根據 韓鋒老師在2020數據技術嘉年華(2020 DTC)分享的主題《AnalyticDB，金融級雲原生數據倉庫及最佳實踐》整理而成。 一

大數據 , 雲計算 , 數據倉庫 , dcoekr 國內倉庫設置 , 數據庫 , 雲原生 , Python

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北京辰輝創聚生物 - 手足口病主要病原體：腸道病毒EV71結構與重組蛋白研究全解析

腸道病毒71型（Enterovirus 71， EV71）作為小RNA病毒科腸道病毒屬的重要成員，是引致手足口病重症及神經系統併發症的主要病原體。因其顯著的公共衞生重要性，EV71已成為病毒學、免疫學及疫苗研發領域的關鍵模型。 EV71的病毒學特徵與結構基礎 EV71屬於小RNA病毒科腸道病毒屬，是一種無包膜的正單鏈RNA病毒。病毒顆粒呈二十面

重組蛋白酶 , EV71重組蛋白 , 大數據 , 數據倉庫 , EV71抗原 , EV71抗體

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北京辰輝創聚生物 - 重組蛋白在細胞培養中的應用：功能、選擇與常見問題指南

在現代化的生物科研領域，重組蛋白已成為細胞培養體系中不可或缺的工具。它們以高純度、高批次一致性和無動物源污染的優勢，精確調控着細胞的生長、分化與功能。 一、 細胞粘附與鋪展：構建培養的“地基” 成功的細胞培養始於細胞的成功粘附與鋪展。這一類蛋白主要作為細胞外基質（ECM）或其關鍵組分，為細胞提供錨定點，激活細胞

大數據 , 細胞因子 , 信號通路 , 數據倉庫 , 細胞粘附 , 免疫細胞激活 , 生物試劑

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北京辰輝創聚生物 - 干擾素：定義、類型與科研應用全解析

在生命科學研究的武器庫中，干擾素作為一類關鍵的核心科研試劑，始終佔據着舉足輕重的地位。它是機體抵禦病毒入侵的首道防線，更是連接先天免疫與適應性免疫的重要橋樑。對於從事病毒學、免疫學、腫瘤學及藥物開發的研究人員而言，深入理解干擾素的類型與功能，是設計嚴謹實驗、解讀複雜生物學現象的基

免疫調節 , 大數據 , 重組蛋白 , Ⅱ型干擾素 , 數據倉庫 , Ⅰ型干擾素

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u_16565911 頭像

南大通用GBase - 南大通用GBase 8a 數據庫磁盤瓶頸優化方案

一、現狀背景 當前某集羣部分節點磁盤使用率已達 95% 以上，因數據量增長觸發存儲瓶頸。結合 Gbase 8a 數據庫特性，可以提供 “表重建壓縮優化” 與 “服務器擴容” 雙方案，供業務評估選擇。 二、優化方案 方案一：表重建壓縮優化（歷史數據高壓縮處理） 1. 操作原理 通過調整表壓縮級別，對歷史數據進行高壓縮處理。當前數據庫默認壓縮

GBase 8a , 服務器 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 數據庫

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北京辰輝創聚生物 - HEK293細胞：為什麼它是重組蛋白表達的黃金標準？

在生命科學和生物製藥領域，HEK293細胞已成為重組蛋白表達不可或缺的工具。這種由人胚胎腎細胞轉化而來的細胞系，因其獨特的生物學特性，被譽為重組蛋白表達的"黃金標準"。那麼，究竟是什麼讓HEK293細胞在眾多表達系統中脱穎而出？ 卓越的蛋白表達能力 HEK293細胞最顯著的特點是高效的蛋白表達能力。這得益於其特殊的起源——通過腺病毒DN

大數據 , 瞬時轉染 , 數據倉庫 , 重組蛋白表達 , 懸浮培養 , HEK293細胞 , 病毒載體生產

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u_16099177 頭像

雲端小夢 - 數據倉庫(02)數倉、大數據與傳統數據庫的區別 -

隨着信息技術的飛速發展，企業對數據的依賴日益加深。為了高效地存儲、管理和分析海量數據，數據倉庫（Data Warehouse）應運而生。然而，隨着數據量呈指數級增長以及業務需求的多樣化，傳統的數據倉庫架構逐漸暴露出其侷限性，從而催生了基於大數據技術的新一代數據倉庫——“大數據數倉”。本文將從多個維度對比傳統數倉與大數據數倉的主要區別，幫助讀者更好地理解兩

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 結構化

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u_16213560 頭像

數據小探 - 添加索引 可以階段性執行嗎

1.索引 作用： - 約束 - 加速查找 索引分類(約束)： - 普通索引：加速查找 - 主鍵索引：加速查找 + 不能為空 + 不能重複 - 唯一索引：加速查找 + 不能重複 - 聯合索引(多列) ： - 聯合主鍵索引

表名 , 添加索引 可以階段性執行嗎 , 大數據 , 數據倉庫 , 主鍵 , 二叉樹

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u_16213653 頭像

mob64ca14092155 - PGSQL 外部表能加索引嗎

　　1.SQL不是用來生成報表的語言，所以不建議用它來進行格式轉換； 　　2.必要時考慮用外連接或者CASE表達式來解決問題； 　　3.生成嵌套式表側欄時，如果先生成主表的笛卡爾積再進行連接，很容易就可以完成； 　　4.從行數來看，表連接可以看成乘法。因此，當表之間是一對多的關係時，連接後行數不會增加； 　　5.外連接的思想和集合運算很像，使用外連接可以實

運算符 , 大數據 , 數據倉庫 , 一對一 , 外連接 , PGSQL 外部表能加索引嗎

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u_16773655 頭像

向量檢索 - 如何通過HTTP API插入或更新Doc

本文介紹如何通過HTTP API向Collection中插入或更新Doc。 説明 若調用本接口時Doc Id已存在，則等同於更新Doc；Doc Id不存在，則等同於插入Doc。 若調用本接口時不指定DocId，則等同於插入Doc，DashVector會自動生成Doc Id，並在返回結果中攜帶id信息。

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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u_15844731 頭像

阿森CTO - C++異常處理

@TOC C++異常處理：底層邏輯、實操方法與實戰技巧 一、背景知識 1.1 C語言的錯誤處理侷限 C語言處理錯誤的核心方式僅有兩種，且都存在顯著短板： 直接終止程序：像assert斷言這類方式，一旦檢測到非法條件（比如數組越界、空指針訪問）就直接終止程序。這種方式對用户極不友好，比如僅因一個參數錯誤就導致整個應用崩潰，完全沒有容錯

大數據 , yyds乾貨盤點 , 拋出異常 , 數據倉庫 , 緩存 , 錯誤碼

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u_17585479 頭像

Tob市場觀測員 - TOB企業如何突破獲客瓶頸：基於數據驅動與智能觸達的技術架構實踐

在當前的商業環境中，TOB（企業服務）領域的競爭日趨白熱化。與TOC業務不同，TOB企業的決策鏈條長、客户畫像複雜、單客價值高，傳統的廣撒網式營銷和單一的銷售漏斗模型日益顯得力不從心。市場部投入大量預算獲取的線索，往往因為無法精準識別其意向度或缺乏有效的持續培育機制，最終沉澱為“死數據”，導致獲客成本（CAC）居高不下，成為制約企業增長的核心瓶頸。如何從海量數據中精準定位高價值潛

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 技術架構 , crm

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u_17602582 頭像

mb69410ac31213c - 華為雲Flexus AI智能體：重塑企業智能化路徑，一站式解鎖效率革命

在數字化浪潮席捲全球的今天，企業對智能化轉型的需求愈發迫切，但開發能力有限、上線週期漫長、數據安全擔憂等痛點，成為阻礙多數企業擁抱AI的“攔路虎”。華為雲基於開源Dify智能體開發平台打造的Flexus AI智能體，以“一站式免費體驗、部署、發佈、監控”為核心，攜20+款貼近業務的智能體模板重磅登場，為非互聯網、技術資源薄弱的企業提供零門檻AI解決方案，用技術賦能業務提質增效，開

大數據 , 數據倉庫 , 官網 , 解決方案 , 調優

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u_15844731 頭像

阿森CTO - vector模擬實現與核心機制

@TOC 📝基本框架 我們先定義自己的命名空間倆封裝自定義的vector類，這樣可以避免與標準庫中的 vector 發生命名衝突。隨即，我們定義模版類vector，三個成員變量都是迭代器，而vector迭代器又是原生指針，所以我們將指針取別名為iterator 框架代碼： namespace self { templateclass

大數據 , yyds乾貨盤點 , 初始化 , 迭代器 , 數據倉庫 , 構造函數

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u_12960863 頭像

wx59290cd7bb11a - 別再用 Java 多線程思維寫 Python 了！Asyncio 才是 LLM 高併發的王道

💎 本文價值提示 ​思維重塑​：幫你徹底打破 Java/Spark 的“多線程/多進程”固有思維，理解 Python 獨特的“單線程 + 事件循環”模型。 ​實戰落地​：手把手教你用 Asyncio + httpx 構建一個生產級的 LLM 高併發請求器。 ​避坑指南​：揭秘 90% 轉行工程師都會踩的“阻塞陷阱”和“CPU 密集型誤區”。 ​適用人羣​：

AI轉型 , 大數據 , 數據倉庫 , JAVA , ci , 架構師 , Python

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u_14767244 - 森馬服飾從 Elasticsearch 到阿里雲 SelectDB 的架構演進之路

森馬引入阿里雲 SelectDB 替換原 Elasticsearch + 業務庫混合架構，統一分析 16+ 核心業務，打通 BI 組件，大幅簡化數據同步鏈路和分析系統架構。實現複雜查詢 QPS 提升 400%，響應時間縮短至秒級，億級庫存流水聚合查詢縮短至 8 秒內的顯著收益，有效驅動森馬全渠道運營效率持續增長與業務創新。 早期架構面臨挑戰 浙江森馬服飾股份有限公司

大數據 , 數據 , elastic , 數據倉庫 , 數據分析

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TDengine濤思數據 - TDengine IDMP 1.0.9.0 上線：數據建模、分析運行與可視化能力更新一覽

在 TDengine IDMP 持續迭代的過程中，有一類問題會越來越早地出現：不是“能不能實現”，而是“以後用起來會不會變複雜”。 當數據規模開始擴大、模型開始變多、分析邏輯開始演進時，一些看似細節的能力就變得重要起來——比如單位是否統一、分析能否複用、視圖是否可以保存、規則調整後歷史數據如何處理。 TDengine IDMP 1.0.6.0–1.0.9.0 這一階段的更新，正是

異常檢測 , 大數據 , 數據倉庫 , 時序數據庫 , 人工智能 , tdengine

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u_16565911 頭像

南大通用GBase - 南大通用GBase 8a集羣業務及資源使用情況分析方法總結

分析思路 重點從集羣任務、系統資源、集羣狀態及變量三方面進行分析。 1、集羣任務分析： 重點對併發任務數較高、資源使用率較高的集羣進行分析； 定期抽取集羣任務趨勢數據、審計日誌，分析任務數趨勢、重點觀察高併發任務數時點及趨勢，分析不同類型/用户等維度的任務分佈情況、任務總體的耗時情況； 定期對TOP任務(超時SQL、大SQL)進行分析優化； 不

GBase 8a , 高併發 , 大數據 , 數據倉庫 , SQL , 系統資源

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u_16213686 頭像

mob64ca1410eb61 - 幾何檢查無法找到空間索引

在舊版UE4中，幾何體的BSP有“添加”與“挖空型”，也就是新版UE4(4.24.3)的“添加”與“減去”。 無法正常挖空，可能是因為 BSP畫刷的排序有錯 其中一點就是BSP畫刷出場的順序可能會影響到正常減去。 這其實有點類似PS中的圖層順序：先出來的“挖空型”(“減去”)是無法對後出來的幾何體

圖層 , 大數據 , 幾何檢查無法找到空間索引 , 舊版 , 數據倉庫 , unreal

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文傳商訊 - 芯和半導體與聯想集團合作研發EDA Agent

2025年11月19日，芯和半導體與聯想集團正式簽署EDA Agent戰略合作協議，聚焦EDA設計全流程智能化升級，加速 AI 驅動的智能終端及系統設計落地。這也是芯和半導體“為AI而生”戰略的一次重要實踐。 AI被普遍認為將成為第四次工業革命的核心驅動力，推動千行百業智能化升級。根據國務院“人工智能+”倡議意見，2027年，智能終端和智能體市場普及率將超過70%。與此同時

系統設計 , 電子設計 , 大數據 , 數據倉庫 , 智能終端

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u_16272508 頭像

事辯天下 - 天立國際首席科學家劉志毅出席企業家博鰲論壇：智能體時代開啓教育創新範式

2025年12月3日，由新華網主辦的2025企業家博鰲論壇——“人工智能+”生態範式論壇在海南博鰲圓滿落幕。本次論壇深入研討了人工智能從“技術攻堅”向“系統突破”、從“單點應用”向“生態協同”的轉型路徑。 天立國際集團首席科學家、天立啓鳴AI研究院院長劉志毅應邀出席，並發表了題為《教育AGI之路：智能體時代的基礎教育創新範式變革》的演講，深度剖析AI教育從技術構想邁向規模化

自適應 , 大數據 , 數據倉庫 , 人工智能 , 模態

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