摘要在未来二十年，全球社会与经济将深刻受到人工智能（AI）、区块链（Blockchain）、云计算（Cloud）和大数据（Data）四大核心技术的驱动。

向量数据库Faiss的搭建与使用一、引言在人工智能和大数据技术飞速发展的今天，向量数据库作为处理高维数据检索的关键技术，越来越受到重视。

摘要：本文将介绍向量数据库的概念，重点讲解Faiss这一高性能相似性搜索库。通过分析官网内容，详细阐述Faiss的安装过程及使用方法，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。什么是向量数据向量数据是一种数据类型，通常用于数学、物理学、计算机科学和数据分析等领域。在技术术语中，向量数据通常指的是以下几种概念：数学向量：在数学中，向量是一个具有大小和方向的量，可以在平面上或空间中表示为箭头。数学向量可以是

大数据时代，数据参与社会生产过程，实现价值增值，是一种新型生产要素。数据产品具有易复制、易修改等特点，因而数据产品在使用、流通过程中面临被非法复制、非法传播、非法篡改和知识产权窃取等安全风险。

现如今无论是用户还是各大企业以及商户，在进行交易时，大多都非常重视扫码支付平台的选择，但无论是传统电商平台的支付工具还是当下各大商业卖场所选择的支付渠道，重点还是在于要有利于自身业务的开展，接下来就为大家简单解析、选择扫码支付平台所需要注意到的问题。费率不是重点需要注意的是，不少商家在选择扫码支付平台的过程中过多地重视所谓的费率，一旦偏高就选择不再使用。当然太高很有可能导致整体的交易成本上升，但是

550MHz超高主频：揭秘ST公司M7单核性能王MCU（附全系列MCU报告一览表）这周末，除非外面下钞票，否则谁也拦不住我玩《黑神话悟空》（附：两款可以玩转悟空的显卡推荐）原创IPBrain平台君集成电路大数据平台

DOI能唯一地标识网络环境下的任何数字对象，它一经产生和分配就永久不变，不随其所标识的对象属性的改变而改变，这是云计算背景下的大数据样本存储和应用技术的体现

在大数据和数字化转型的时代，自动化已成为成功的关键组成部分。Python自动化提供了许多好处，可以彻底改变我们工作和解决问题的方式。

目录大数据概念大数据特点大数据应用场景大数据分析业务步骤大数据职业规划大数据学习路线1.大数据解决问题海量数据存储——海量数据运算——海量数据迁移2.大数据特点（大、多、值、快、信）数据体量大种类和来源多源化实现低价值密度速度快数据的质量准确可信

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本文系统地介绍了大数据技术的相关知识，由于篇幅比较长，分为上下两部分，其中上半部分先介绍基本概念、核心领域，下半部分介绍主要技术、平台架构，以及相关企业案例。

MongoDB适用场景：大数据量存储：MongoDB非常适合存储PB级的数据。高性能：MongoDB能够实现高

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大模型底座层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列三技术架构实现

很早之前就已经开始实行网购返利，但还是有那么一部分人不愿意相信，戒备心的驱使下网购一直都是原价，但用大数据告诉你淘宝一年返利好几亿，就我本人一个月返利都好几百，特别是在双十一那种电商节的时候返利提现上千很容易

随着信息技术的迅猛发展，‌大数据已成为当今社会的热门话题。‌无论是企业决策、‌市场分析还是科学研究，‌大数据都扮演着举足轻重的角色。‌

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随着科技不断发展，互联网已经进入了大数据时代。我们过去只能通过报刊杂志、电视广播获取到有限的信息，而现在，互联网上的海量数据，让我们享受到了信息自由。

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

随着人工智能、大数据技术的应用场景逐步扩大，更丰富、更落地的企业服务场景将在不远的未来不断涌现。

目录业务背景如何通过缓存优化查询接口基于大数据离线平台进行缓存预热本地缓存框架Ehcache今天给大家来分享一个知识，那就是平时我们开发系统的时候，如何运用Ehcache这款本地缓存框架，把我们的查询性能大幅度提升优化

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2024年，由中国通信标准协会批准的团体标准《大数据图计算平台技术要求与测试方法》（编号：T/CCSA470—2023）（下称：标准）正式实施。

Foreword大数据领域SQL化的风潮方兴未艾(所谓"EverybodyknowsSQL")，Flink自然也不能“免俗”。

文章目录背景理论知识示例结果展示结果解释背景大数据计算中，SQL生成的执行计划第一轮会经过固定规则的优化，第二轮会根据原计划，生成多条结合成本的的执行计划，根据cost进行排序，选出最优的执行计划。

数据湖、湖仓一体是当前大数据领域技术发展的重要趋势。

面向未来，数字技术在高等教育中的应用呈现新一代互联网强化教育要素新联结、物联网助力打造数字教育新空间、大数据有力支撑精准化教育服务新范式、区块链加速释能学习新评价、生成式人工智能重构教育教学新形态、元宇宙推动形成虚实一体教育新场域等发展趋势

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在数字化高速发展的时代，旅游行业也迎来了大数据的浪潮。全国旅游标准化技术委员会近日发布标准《旅游大数据安全与隐私保护要求（征求意见稿）》，并公开征求意见，截止时间为2024年10月8日。

大数据挖掘是一个复杂而系统的过程，它利用计算机科学的方法和技术，对大量、多样化、高速增长的数据进行深入挖掘，以发现有价值的信息和知识。

1.数据仓库1.1定义数据仓库不是数据的简单堆积，而是从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式,即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。公认的数据仓库之父W.H.Inmon将其定义为：“数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合”。1.2体系结构数据仓库的体系结构如下图：数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部

目录负载均衡和故障转移1）案例需求2）需求分析3）实现步骤负载均衡和故障转移1）案例需求使用Flume1监控一个端口，其sink组中的sink分别对接Flume2和Flume3，采用FailoverSinkProcessor，实现故障转移的功能。2）需求分析故障转移案例3）实现步骤准备工作在/opt/module/flume/job目录下创建group2文件夹[lzl@hadoop12job]$c

此篇文章主要跟大家介绍一下大数据在医疗行业内的应用与和落地，给我们的日常生活带和医疗行业带来什么样的变化、适合初入者了解大数据在行业内的应用落地，增加大数据从业人员的业务能力主要内容为大数据在医疗行业中应用价值

0前言在大数据时代，我们要面对大量数据，有时需要对数据进行替换、删除、新增、选取等特定工作。在Linux中提供很多数据处理命令，如果我们要以行为单位进行数据处理，可以使用sed。

一、前言项目中涉及到了心率监测，而且数据量达到了百万级别，通过WPF实现大数据曲线图时，尝试过最基础的Canvas来实现，但是性能堪忧，而且全部画出来也不实际。

在大数据领域，很多开源框架（Hadoop、Spark、Storm）都是基于JVM运行，但是JVM的内存管理机制往往存在着诸多类似OutOfMemoryError的问题，主要是因为创建大量的实例，超过JVM

项目你的项目中涉及大数据开发，那你的代码工程是怎么搭建的？正确答案：在我的项目中涉及大数据开发时，我通常会采用分布式的架构，比如使用Hadoop或者Spark等大数据处理框架。

随着金融市场的快速发展以及大数据技术的广泛应用，实时处理交易数据变得越来越重要。SpringBoot和SpringCloudStream为开发者提供了一个强大的工具组合来构建这样的系统。

大数据概述大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理大数据四个本质特征大量化

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大数据（BigData）是指规模庞大、多样化、高速度的数据集合。与传统数据相比，大数据具有一些显著的特点，并广泛应用于各个领域。

前言随着人工智能，大数据的发展。python是当前时代最流行，可以在数据处理、web开发、人工智能等多个领域。

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从人工智能、云计算、大数据、人工智能到物联网、5G通信和区块链，这些技术正在重塑我们的生活和工作方式。同时，数字化转型正在成为企业生存和竞争的关键，推动了更多传统行业向数字化、智能化转型。