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在数字化时代,数据已成为企业最宝贵的资产之一。数据中台作为企业数字化转型的核心,承担着整合数据资源、优化业务流程、提升决策效率的重要使命。Odoo作为全球领先的开源ERP系统,凭借其强大的数据整合与分析能力,正在成为企业构建数据中台的理想选择。一、数据中台的重要性数据中台是企业实现数据驱动决策的关键基础设施。它通过打破数据孤岛,整合来自不同业务系统的数据,为企业提供了一个统一的数据管理和分析平台。
- 【Python爬虫①】专栏开篇:夯实Python基础
奔跑吧邓邓子
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【Python爬虫】专栏简介:本专栏是Python爬虫领域的集大成之作,共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起,深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑,覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取,还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者,都能从中汲取知识,助力掌握爬虫核心技能,开拓技术视野。目录一、引言二、Python语法基础2.1变量2.2数据类型2.3运算
- C++,STL容器适配器,priority_queue:优先队列深入解析
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C/C++c++开发语言STL
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- Deepseek到底有多牛?ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力科研应用
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语言类chatgpt人工智能DeepSeek大语言模型
DeepSeek模型具有以下优势:●高性能推理能力:DeepSeek在推理能力上与国际领先的模型如OpenAI的GPT-4相媲美,能够解决复杂的数学难题、分析法律条文等。●成本优势:DeepSeek的参数规模虽然庞大,但训练和使用费用却低至一个数量级,大大降低了用户的经济负担。例如,DeepSeek-R1的训练费用不到OpenAIGPT-4的十分之一,API定价仅为OpenAIo1
- 共享设备管理难?MDM助力Kiosk模式一键部署
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目录1.简化设备部署与配置:实现一键式部署2.自动化应用更新与内容推送:确保设备始终保持最新状态3.权限控制与设备安全:防止滥用与数据泄露4.远程管理与故障诊断:保障设备长期稳定运行5.数据分析与报告:优化设备管理决策6.降低管理成本,提高运营效率随着零售行业和餐饮行业自助服务模式的普及,Kiosk模式(自助终端、单一应用模式)逐渐成为提升客户体验和运营效率的关键工具。无论是零售店的自助结账机、餐
- 【GreatSQL优化器-13】直方图
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【GreatSQL优化器-13】直方图一、直方图介绍GreatSQL的优化器负责将SQL查询转换为尽可能高效的执行计划,但因为数据环境不断变化有可能导致优化器对查询数据了解不够充足,可能无法生成最优的执行计划进而影响查询效率,因此推出了直方图(histogram)功能来解决该问题。直方图用于统计字段值的分布情况,向优化器提供统计信息。利用直方图,可以对一张表的一列数据做分布统计,估算WHERE条件
- 《手札·开源篇》数字化转型助力永磁电机企业降本增效:快速设计软件如何让研发效率提升40%?
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数字化转型助力永磁电机企业降本增效:快速设计软件如何让研发效率提升40%?一、痛点:传统研发模式正在吃掉企业的利润永磁电机行业面临两大挑战:研发周期长:一款新电机从设计到量产需6-12个月,电磁计算、结构优化、热管理需反复试错。试制成本高:某企业统计,单款电机样机制作费用超50万元,且平均需5次迭代才能达标。数据触目惊心:某上市电机公司年报显示,2022年研发成本占营收的18%,其中70%消耗在物
- 概率图模型家族(HMM、MaxEnt、MEMM和CRF)
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目录概率图(ProbabilisticGraphical)有向概率图无向概率图隐马尔科夫模型(HMM)最大熵模型(MaxEnt)最大熵马尔科夫模型(MEMM)条件随机场(ConditionalRandomField)一般CRF一般CRF参数化线性链CRF线性链CRF参数化总结简单应用——基于CRF地名识别隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)、最大熵模型(MaximumEnt
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随着技术的不断进步,GB28181-2016标准中的应答命令消息体也在不断地拓展其功能。从最初的设备注册、心跳保活等基本功能,到如今的信息查询、报警事件通知、媒体流传输控制等多样化功能,应答命令消息体已经能够满足视频监控系统的各种需求。特别是在报警事件通知和分发流程中,应答命令消息体更是发挥了至关重要的作用。源设备可以通过应答命令消息体向SIP服务器通知报警信息,而SIP服务器则可以通过应答命令消
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电子限滑差速器(ELSD)是一种通过电子控制优化车轮间动力分配的关键技术,旨在提升车辆的稳定性和操控性。以下是其核心功能、工作原理及应用场景的详细分析:1.核心功能限制打滑与动力优化:当检测到车轮打滑时,ELSD通过调整传动系统转速或施加制动力,将更多扭矩分配给抓地力强的车轮,从而减少动力损失。自适应调节:根据路面条件(如湿滑、越野)、驾驶模式(如运动、舒适)或驾驶员操作习惯,自动调整控制参数以实
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AI时代下,电商人必备的实用工具大盘点在AI技术日新月异的当下,电商行业迎来了前所未有的变革,各类AI赋能的实用工具如雨后春笋般涌现,为电商从业者带来了极大的便利。今天,就为大家详细盘点几款超实用的电商工具,助力各位在电商领域一路披荆斩棘。[]()智能选品工具选品对于电商从业者来说,是决定业务成败的关键一环,直接关乎后续的销量与利润。像JungleScout这类智能选品工具,深度运用AI大数据分析
- Java虚拟线程:揭开java虚拟线程的面纱
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Java虚拟线程(ProjectLoom)是Java平台的一个实验性功能,旨在通过提供轻量级线程(称为虚拟线程)来解决传统线程在高并发场景下的性能瓶颈。虚拟线程背后的概念是使用现有的线程(称为承载线程或载体)来执行大量的任务,从而减少创建和销毁传统线程的开销。什么是Java虚拟线程?在Java虚拟线程中,虚拟线程被设计为比传统的操作系统线程更轻量级。每个虚拟线程都由一个或多个操作系统线程支持,但虚
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍“智能安防”这个词被越来越多的人关注。随着社会的不断发展,物联网、互联网、人工智能等技术的发展,智能安防的需求也在逐渐增加。如何利用人工智能技术开发出安全、可靠的智能安防系统成为大热话题。本文将以实际案例和代码实例的方式向大家展示如何基于Python框架进行智能安防领域的应用。2.核心概念与联系2.1.智能电网智能电网的定义为一个由智能电表、智能电磁阀、智能
- 活动邀请 | SonarQube×创实信息即将亮相2024 GOPS全球运维大会-上海站,分享代码质量与安全提升策略
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2024年10月18日-19日(周五-周六),第二十四届GOPS全球运维大会·上海站将在上海中庚聚龙酒店举办。大会为期2天,侧重大模型、DevOps、SRE、AIOps、BizDevOps、云原生及安全等热门技术领域。特设了如大模型+运维/研发测试、银行/证券数字化转型、平台工程、DevOps/AIOps最佳实践、互联网名企等特色专场。届时,将有近百位来自知名企业的专家们汇聚一堂,分享相关技术的最
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返回:SQLite—系列文章目录上一篇:SQLite4.9的OS接口或“VFS”(十三)下一篇:SQLite数据库文件格式(十五)1.引言虚拟表是向打开的SQLite数据库连接注册的对象。从SQL语句的角度来看,虚拟表对象与任何其他表或视图类似。但在幕后,虚拟表上的查询和更新调用虚拟表对象的回调方法,而不是读取和写入数据库文件。虚拟表机制允许应用程序发布可从SQL语句访问的接口,就像它们是表。SQ
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Ape-DTS是一款高效、轻量级且功能强大的开源工具,专注于解决数据迁移、同步、校验、订阅与加工的需求。无论是将自建的MySQL/PostgreSQL数据库迁移到云端,还是在不同数据库间进行数据迁移,Ape-DTS都能为您提供便捷且可靠的解决方案。它特别适合于将自建MySQL数据库迁移到其他MySQL环境(如云端MySQL、KubeBlocksMySQL),或者其他分析型数据库(例如ClickHo
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基于布尔的盲注Web的页面的仅仅会返回True和False。那么布尔盲注就是进行SQL注入之后然后根据页面返回的True或者是False来得到数据库中的相关信息。由于本次是布尔注入,手注无法完整地进行脱裤。所以在本节需要编写大量的代码来帮助我们进行SQL注入,得到数据。所以在这章里面会有很多的Python代码。本次的示例就是Less-8。通过进行下面的语句的注入测试http://localhost
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本期让我懂你就懂的期权懂带大家来了解,期权到期后没平仓会怎样?有兴趣的朋友可以看一下。期权小懂每日分享期权知识,帮助期权新手及时有效地掌握即市趋势与新资讯!期权到期后没平仓会怎样?期权到期后如果没有平仓,其后果会根据持有的期权合约状态而定:一、如果持有的是实值期权合约,且收盘时仍为实值且资金充足,没有选择平仓,将会自动行权。二、如果持有的是虚值期权合约,收盘后仍为虚值并且
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锦鲤三三每日分享期权知识,帮助期权新手及时有效地掌握即市趋势与新资讯!深度虚值期权合约有哪些特性?一、深度虚值期权合约特性有权利金低:深度虚值期权的实际行使可能性非常低,因此其权利金相对较低。这使得一些投机性投资者对深度虚值期权产生兴趣,因为他们可以以较低的成本进行交易。二、深度虚值期权合约特性有高杠杆:由于深度虚值期权的权利金较低,投资者可以用较小的资金进行大额交易,从而具有较高的杠杆效应。在标
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在全球化贸易日益频繁的今天,物流行业的效率和准确性对于企业的竞争力至关重要。翔云报关单OCR(光学字符识别)API助力物流企业实现数字化转型。报关单识别接口是一种通过图像处理和机器学习技术自动识别并提取报关单信息的技术解决方案。它能够快速准确地从纸质或电子版报关单中读取关键数据,如货物名称、数量、金额等,并将其转换为结构化的数字格式。这不仅大大提高了工作效率,还减少了人为错误的可能性。应用场景示例
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强化学习简单原理强化学习是一种让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。想象一下,你有一只小狗,你想让它学会自己找到回家的路。你可以给小狗一些奖励(比如小零食),当它做出正确的动作(比如向家的方向走)时,就给它奖励;当它走错方向时,就不给奖励。小狗会逐渐学会哪些动作能获得奖励,从而找到回家的路。强化学习中的智能体就像是这只小狗,环境就是小狗所处的世界,奖励就是你给它的零食。在强化学习中,智
- 往es中写入一条数据的,请求流程
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往Elasticsearch(ES)中写入一条数据的请求流程涉及多个步骤,包括客户端请求、节点处理、数据分片和副本同步等。以下是详细的流程解析。1.写入数据的请求流程1.1客户端发送请求客户端(如Kibana、Logstash或自定义应用)向Elasticsearch集群发送写入请求。请求格式通常为HTTPPUT或POST请求,例如:bash复制PUT/my_index/_doc/1{"field
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OceanBase核心技术能力完全自主研发:代码级可控,大规模金融场景10年可靠性验证原生分布式:全量数据校验实现数据一致性、数据不丢失、高可用、平滑扩展单机分布式一体化:一体化架构突破高性能和高可用,实现应用无限扩展和服务永远在线HTAP混合事务与实时分析处理:一份数据既能做事务处理又能实时分析,通过HTAP助力拓展更多可能Oracle/MySQL平滑迁移:平滑迁移快速、最小成本搬迁应用数据高级
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果汁分你一半l
githubc语言vimlinuxsqlite数据库
将epoll服务器客户端拿来用客户端:写一个界面,里面有注册登录服务器:处理注册和登录逻辑,注册的话将注册的账号密码写入数据库,登录的话查询数据库中是否存在账号,并验证密码是否正确额外功能:客户端登录的时候,服务器向客户端发送一个验证码,只有验证码也正确的时候,才能登录成功·server.c#include#include#include#include#include#include#inclu
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bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
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Mockito异常测试实例:
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
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好吧,weblogic的问题确实……
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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