2022世界移动通信大会：华为引领数字经济未来

架构生命周期（演进史）技术应服务于业务 Limbo1213 java架构生命周期演进史
架构生命周期简介本篇幅主要讲述架构的各阶段出现的需求问题、业务问题、性能问题以及相应的解决方案。1、web1.0时代（1996年左右）2、web2.0时代（2006年左右）3、互联网时代（2012年左右）–》互联网±-》智慧城市。滴滴打车。饿了么（工商局）4、大数据+云计算5、AI未来以来时代…第一时期单一应用架构allinone。所有的模块和代码都在一起。技术也不分层。(2000年左右)网站的初
MySQL-关于如何保存“大数据” 赵师的工作日 mysql 大数据数据库
作者：赵师的工作日（赵明中）现役OracleACE、MySQL8.0ocp、TiDBPCTA\PCTP、ElasticsearchCertifiedEngineer微信号：mzzhao23微信公众号：赵师的工作日墨天轮社区：赵师的工作日CSND：赵师的工作日数据库的种类有很多，各类数据库充分发挥各自的优势从而保证业务稳定运行，mysql轻量级、关键数据，redis缓存、快，ES搜索，Mongodb
PIPCA个人信息保护合规审计师认证介绍！熙丫 13381482386 大数据
个人信息保护合规审计师"（PersonalInformationProtectionComplianceAuditor-CCRC）是中国网络安全审查认证中心与市场监管大数据中心为深入贯彻实施《个人信息保护法》，推动个人信息处理者切实履行合规审计职责，针对企事业单位及第三方机构中从事个人信息保护合规审计（简称“个保审计”）的专业人员，依据《个人信息保护法》、《网络安全从业人员能力基本要求》
Apache Doris 实现毫秒级查询响应随风九天匠心数据库服务 java apache Apache Doris
1.引言1.1数据分析的重要性随着大数据时代的到来，企业对实时数据分析的需求日益增长。快速、准确地获取数据洞察成为企业在竞争中脱颖而出的关键。传统的数据库系统在处理大规模数据时往往面临性能瓶颈，难以满足实时分析的需求。例如，一个电商公司需要实时监控销售数据以调整库存和营销策略，而传统的数据库可能需要数分钟甚至数小时才能生成报表，这显然无法满足业务需求。1.2ApacheDoris简介ApacheD
ClickHouse Keeper 源码解析阿里云云栖号云栖号技术分享 java 开发语言后端
简介：ClickHouse社区在21.8版本中引入了ClickHouseKeeper。ClickHouseKeeper是完全兼容Zookeeper协议的分布式协调服务。本文对开源版本ClickHousev21.8.10.19-lts源码进行了解析。作者简介：范振（花名辰繁），阿里云开源大数据-OLAP方向负责人。内容框架背景架构图核心流程图梳理内部代码流程梳理Nuraft关键配置排坑结论关于我们R
基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档 qq_375279829 大数据架构 python 课程设计算法
摘要随着互联网技术的迅猛发展和大数据时代的到来，就业市场日益复杂多变，求职者与招聘方之间的信息不对称问题愈发突出。为解决这一难题，本文设计并实现了一个基于大数据架构的就业岗位推荐系统。该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。本文将从系统设计的背景与意义、技术基础、需求分
供应链工作效率如何提升 dev.null 社会供应链
提升供应链工作效率可以从以下几个关键方面入手：1.优化供应链管理数据驱动决策：利用AI和大数据分析，提高预测准确性，优化库存管理。供应链可视化：采用ERP（企业资源计划）和SCM（供应链管理）系统，实现实时跟踪和监控。流程自动化：使用RPA（机器人流程自动化）减少人为操作，提高效率。2.提高物流效率智能调度：使用AI优化配送路线，减少运输时间和成本。自动化仓储：采用自动分拣、机器人搬运、无人机配送
【人工智能】农业工程与信息技术文献推荐 lisw05 人工智能农业信息技术机器人
李升伟整理1.农业物联网与智能化管理《农业物联网导论》作者：李道亮内容简介：本书系统介绍了农业物联网的基本概念、技术架构及其在农业生产中的应用，包括传感器网络、远程监控、智能决策支持系统等。《农业信息智能获取技术》作者：岳峻、傅泽田、高文内容简介：重点探讨了如何利用信息技术获取农业数据，包括遥感技术、无人机监测和传感器网络的应用。2.农业大数据与决策支持《农业大数据：理论与实践》作者：梅方权内容简
phoenix无法连接hbase shell创建表失败_报错_PleaseHoldException: Master is initializing---记录020_大数据工作笔记0180 添柴程序猿 hbase连接报错 phoenix连接hbase phoenix PleaseHoldExcep
今天发现,我的phoenix,去连接hbase集群,怎么也连不上了,奇怪了...弄了一晚上org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException:Masterisinitializing[root@hadoop120bin]#ll总用量184-rwxr-xr-x.1rootroot36371月222020chaos-daemon.sh-rwxr-xr-x.1root
物联网-电路局“一杆一档”管理小赖同学啊智能硬件物联网
电路局“一杆一档”管理及设备管理维修的技术实现为了实现电路局对电杆及其安装设备的“一杆一档”管理，并结合设备管理、维修等相关工作，可以通过物联网（IoT）、地理信息系统（GIS）、大数据、人工智能（AI）和移动互联网等技术手段，构建一个智能化、数字化的管理系统。以下是详细的技术实现方案。1.实现目标“一杆一档”管理：为每根电杆建立唯一的数字化档案，记录其位置、型号、安装时间、维护记录等信息。对电杆
2025最新Linux系统深度优化指南：20个核心技巧与实战案例解析 emmm形成中 linux应用实操服务器 linux github
2025最新Linux系统深度优化指南：20个核心技巧与实战案例解析摘要：随着Linux在云计算、大数据、AI等领域的广泛应用，系统性能优化成为运维工程师的核心技能。本文结合2025年最新实践案例，从内核调优、资源管理、安全加固到云原生适配，全面解析Linux系统优化的20项核心技术，助力企业打造高性能、高可用的服务器环境。一、Linux系统优化的重要性与趋势在数字化转型加速的背景下，Linux系
大数据与hdfs创建文件夹猫猫头有亿点炸大数据 hdfs hadoop
注意事项:在hdfs上操作的文件,创建文件的时候注意他与linux是不一样的(模式如下:)hdfsdfs-mkdir/test1错误示例:否则,无论如何hdfsdfs-ls/test1/都没有文件的
【基础5】归并排序流光听风语基础算法排序算法算法
核心思路归并排序基本思想是将一个数组分成两个子数组，分别对这两个子数组进行排序，然后将排好序的子数组合并成一个最终的有序数组，即分治法：分：将数组递归拆分成左右两半，直到每个子数组只剩1个元素（天然有序）。治：将两个有序子数组合并为一个有序数组，直到合并成完整数组。优缺点优点缺点✅稳定排序（相等元素顺序不变）❌额外空间（需O(n)临时数组）✅时间复杂度稳定O(nlogn)❌递归可能栈溢出（极大数据
Java 中操作 R：深度整合与高效应用 froginwe11 开发语言
Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。而Java作为一种广泛应用于企业级应用开发的语言，其强大的功能和稳定性使其成为构建高性能应用的首选。本文将探讨Java如何操作R语言，实现高效的数据分析应用。一、Java操作R的背景R语言优势：R语言拥有丰富的统计分析、数据可视化工具和机器学习算法库，是数据分析领域的首选语言
数据集与云计算：云端数据集的管理与应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍1.1大数据时代的数据挑战步入21世纪，我们见证了信息技术的爆炸式增长，数据以前所未有的速度产生、存储和使用。从社交媒体互动到科学研究，从电子商务交易到物联网传感器，各行各业都被海量数据所淹没。这种数据爆炸式增长带来了前所未有的机遇和挑战。1.1.1机遇：数据驱动型决策数据的激增为企业和组织提供了前所未有的洞察力。通过分析和理解这些数据，我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化杭州大厂Java程序媛 DeepSeek R1 &AI人工智能与大数据 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
AI大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能（AI）和大模型应用的快速发展中，数据中心（DataCenter）成为了一个至关重要的组成部分。无论是进行深度学习模型的训练，还是大模型应用的推理，数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。随着AI模型和大数据量的增长，数据中心的建设和管理成本逐渐成为AI技术落地和应用的核心挑战之一。为了优化数据中心成本，同时保持高性能
信号处理应用：电力系统中的信号处理_（9）.基于电力系统信号的数据挖掘技术 kkchenkx 信号处理技术仿真模拟信号处理数据挖掘人工智能
基于电力系统信号的数据挖掘技术1.引言电力系统中的信号处理是一个重要的研究领域，涉及电力系统的监测、故障诊断、状态评估等多个方面。随着大数据和人工智能技术的发展，数据挖掘技术在电力系统中的应用越来越广泛。本节将介绍如何利用数据挖掘技术对电力系统中的信号进行处理和分析，以提高系统的可靠性和效率。2.电力系统中的信号类型在电力系统中，信号可以分为多种类型，包括：电压信号：反映电力系统的电压水平，用于检
CCF-GESP Python一级考试全解析：网络协议+编程技能双突破奕澄羽邦 python 网络协议开发语言
第一章CCF-GESP考试全景透视1.1认证体系权威性中国计算机学会（CCF）主办的GESP编程能力等级认证，是国内首个面向青少年的编程能力标准化评估体系。Python一级考试作为入门级认证，主要考察考生对计算机基础逻辑、编程工具使用及网络基础概念的掌握程度，证书受教育部认可，为后续人工智能、大数据等领域学习奠定基石。1.2考试内容三维度编程语言：Python语法基础（变量、循环、条件判断）、函数
2024年大数据最新图解curator如何实现zookeeper分布式锁_curator 锁(3) 2401_84183802 程序员分布式大数据 zookeeper
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物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化小赖同学啊智能硬件物联网
数字孪生（DigitalTwin）是一种通过虚拟模型实时映射和仿真物理设备状态的技术。它结合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和仿真技术，能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。以下是数字孪生技术在设备状态实时仿真和优化中的应用及实现路径：一、数字孪生的核心概念1.物理实体实际的设备或系统（如工厂设备、风力发电机、汽车）。2.虚拟模型物理实体的数字化表示，通常包括几何模型、行为模型和数
数据湖架构与实时数仓实践：Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark 晴天彩虹雨架构 kafka flink 数据仓库
1.引言：数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代，传统的数据仓库（DataWarehouse,DW）因其强一致性和高效查询能力，一直是企业数据分析的核心。然而，随着数据量和数据类型的爆炸式增长，传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题，数据湖（DataLake）概念应运而生。数据湖能够存储原始数据，支持半结构化和非结构化数据，提供更灵活的计算框架，但其缺乏事务管理和数据一致性
笔试题6：销售区域业绩对比 clownAdam 大数据笔试题数据库 sql 大数据面试笔试数据分析
2025年3月某运营商大数据笔试题（真实）并附有解答和解析说明笔试题6销售区域业绩对比：有一份销售业绩数据文件regional_sales.csv，包含字段：region（销售区域）、product_category（产品类别）、sales_amount（销售金额）。请使用SQL完成以下任务：统计每个销售区域各类产品的总销售金额，结果按销售区域和产品类别排序。找出每个销售区域销售金额最高的产品类别
Laravel如何实现MySQL分库分表的功能？使用场景是什么？底层原理是什么？快点好好学习吧 Laravel laravel mysql php
一、MySQL分库分表的定义1.核心定义分库（Sharding）：将数据分散到多个数据库中，以减轻单个数据库的压力。分表（Partitioning）：将一个大表拆分为多个小表，通常基于某种规则（如用户ID或时间戳）。目的：提高系统的扩展性、性能和可用性。二、使用场景1.常见使用场景高并发系统：数据量巨大且访问频率高的场景（如电商平台、社交网络）。大数据存储：单表数据量超过千万甚至亿级时，需要分表以
探秘开源项目 MapReduce：分布式计算的新篇章褚知茉Jade
探秘开源项目MapReduce：分布式计算的新篇章去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在大数据处理领域，一个名字始终熠熠生辉，那就是。这是一个由Google提出的并被广泛应用的编程模型，用于大规模数据集的并行计算。本文将带你深入了解这一开源实现的魅力，分析其技术原理，探讨它的应用场景，并揭示它独特的特性。项目简介该项目是ChubbyJiang对原始GoogleMapRe
基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】 AI博士小张 python 数据分析数据库
基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于Python的微博舆情分析与可视化系统旨在利用大数据和自然语言处理技术，实时抓取、分析微博平台上的用户言论，并通过可视化手段揭示舆情的动态演变规律。系统采用Python技术栈，结合网
MapReduce：分布式计算的基石 Earth explosion mapreduce 大数据
MapReduce是一种用于处理和生成大数据集的编程模型，以及一个用于执行该模型的关联实现。它使得在大型商用硬件集群（数千台机器）上进行并行处理海量数据成为可能。本文将深入探讨MapReduce的核心概念、工作原理、应用场景以及一些高级主题。核心概念：分而治之MapReduce的核心思想是“分而治之”。它将复杂的计算任务分解成两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段:输入数据被分割成
区块链大数据平台搭建系列（二）：如何搭建以太坊RPC节点 WuJiWeb3 从0到1搭建区块链大数据平台 rpc web3 big data kafka 数据仓库 github
Erigon是Ethereum（执行客户端）的一个实现，效率高，用Go编写。这里我们将采用Erigon进行搭建生产环境的以太坊RPC节点。环境准备1.系统要求操作系统：Ubuntu20.04或更高版本。硬件要求：由于Erigon会存储大量区块链数据，需要至少2TB的NVMeSSD磁盘、32GB或更多的内存（推荐64GB），以及8核CPU或更高的配置以提高性能。2.安装必需的软件包运行以下命令来安装
大数据实战：Spark + Hive 逐笔计算用户盈亏 WuJiWeb3 区块链链上数据分析从0到1搭建区块链大数据平台 spark hive 大数据 web3 区块链 hadoop
简介本文将通过使用Spark+Hive实现逐笔计算区块链上用户交易数据的盈亏需求。由于我们是进行离线计算，所以我们的数据源是Hive表数据，Sink表也是Hive表，即Spark读取Hive表数据进行批计算之后写回到Hive表并供后续使用。通过本文你将会学到：如何使用SparkSQLAPI读取Hive数据源如何通过读取配置文件进行传参执行SQL如何将SparkSQL转换为JavaRDD进行处理如何
大数据测试总结 SuperCreators 大数据测试 hive 数据仓库大数据
总结测试要点：参考产品文档，技术文档梳理以下内容需求来源业务方应用场景数据源，数据格转，数据产出，数据呈现方式（数据消亡史），数据量级（增量，全量），更新频率，数据产出时效数据流转方式（http接口，GRPC接口，中间表，宽表等）数据多样性（不同类型维度的处理数据，例如被标识的维度数据以用户为例:客户，客服，用户，玩家等）使用数据的频次频率（相对应的查询服务数据库的压力，接口服务器的压力，评测是否
大数据分析服务器硬件配置如何选择 elva428204358 服务器服务器
大数据，现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能，就大数据而言，我们都是在强调他的技术，而我们在用大数据时候，经常用它的来神话它的影响。例如，广告投放精准化，社会安全管理有序，医药行业智能化等。一、建立大数据分析服务器的五个基本方面1、可视化分析：大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，
VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite iwindyforest vmware mac os 10.10 workstation player
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统，安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下， MacOS X 10.9以下的文章，只能提供大概的思路，但是实际安装起来由于版本问题，走了不少弯路，所以我尝试写以下总结，希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。写在前面的话：其实安装好后发现，由于我的th
关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑？ deathwknight JavaScript java 框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整，从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟，成长为只会java和javascript语言的老菜鸟（个人邮箱：[email protected]）一路走来，跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间，瞎搞一个小东西（基于模型驱动的B/S在线开发平台，非MVC框架、非代码生成）。希望与大家一起分享，同时有许些疑虑，希望有人可以交流下平台
如何把maven项目转成web项目 Kai_Ge maven MyEclipse
创建Web工程，使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
主管？？？ Array_06 工作
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python内置函数大全 2002wmj python
最近一直在看python的document，打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面，其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的，其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
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解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat bewithme httpclient
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变与不变 bingyingao 不变变亲情永恒
变与不变周末骑车转到了五年前租住的小区，曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在，各种店铺都换了好几茬，这些是变的。三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。三年前还运行的好好的一家公司，今天也已经不复存在。一座座高楼拔地而起，
【Scala十】Scala核心四：集合框架之List bit1129 scala
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Nested Functions in C bookjovi c closure
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Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap BrokenDreams Collections
总结这个类之前，首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种：强引用、软引用、弱引用和虚引用。强引用：就是常见的代码中的引用，如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 解释器（Interpreter）模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象 * * 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值 * 多
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