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反序列化就是将收到字节序列（或其他数据传输协议）或者是磁盘的持久化数据，转换成内存中的对象。为什么要序列化：一般来说，“活的”对象只生存在内存里，关机断 电就没有了。而且“活的”对象只能由本地的进程使用，不能被发送到网络上的另外一台计算机。然而序列化可以存储“活的”对象，可以将“活的”对象发送到远程计算机。在开发过程中，基本序列化类型不能满足所有需求，比如在Hadoop框架内部传递一个bean对象不是基本的数据类型（某个类）----没有对应的Hadoop类型那么。
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- 小唐同学(๑><๑）
- 前天
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部分告诉我们在查询中参与分片的总数，以及这些分片成功了多少个失败了多少个。如果我们遭遇到一种灾难级别的故障，在这个故障中丢失了相同分片的原始数据和副本，那么对这个分片将没有可用副本来对搜索请求作出响应。假若这样，Elasticsearch 将报告这个分片是失败的，但是会继续返回剩余分片的结果。：匹配的文档的分数。它衡量了文档与查询的匹配程度,默认情况下，首先返回最相关的文档结果，就是说，返回的文档是按照score 降序排列的。：与查询所匹配文档的_score的最大值。：匹配的文档的原始数据。
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- 我一直在流浪
- 前天
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14、大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）和Veracity（真实性）13、商业智能：理解为将组织中现有的数据转化为知识，帮助组织做出明智的业务经营决策，需要利用。3、信息的质量属性：精确性、完整性、可靠性、及时性、经济性、可验证性和安全性。4、信息系统的特点：目的性、可嵌套性、稳定性、开放性、脆弱性和健壮性。6、两化融合：工业化和信息化（以信息化带动工业化）7、三网融合：电信网、广播电视网和计算机网。
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- 飘飘仙儿__
- 昨天
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- 数据错误
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(2)如果你的集群虚拟机已经都创建完成，且确保网络，ssh密钥登陆 都做好了后，就可以开始安装jdk和hadoop了。/usr/local/src/hadoop/etc/hadoop 中的对应配置文件中加入下面的相关参数。这一步是集群配置的关键。做一个hadoop的配置流程的全记录，把遇到的问题和细节全都记录了下来。选择下载hadoop的版本，下载对应版本的source安装包。进入安装目录，修改对应安装包文件名，改成jdk，hadoop。(1) hadoop的部署规划，我使用3台虚假机搭建集群，
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- 酥悲清风
- 昨天
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这个项目是19年的项目了，并且很多功能视频的并没有实现而且给的资料里面很多BUG，改BUG十分头疼，建议还没开始写的小伙伴学习一下老师实现功能的思想即可。我的代码中把资料里的BUG全部改正（我遇到的反正全部改正了）。来源于黑马程序员入门项目，基于视频内容功能全部实现，又补全一些视频里没有的CURD功能，手机注册部分我用的是qq邮箱注册。ZookKeeper我部署在linux中了，ZooKeeper配置文件大家记得改一下哦。工具：IDEA，MySql8.0，ZooKeeper，Redis。
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- zmbwcx
- 昨天
数据错误 -
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Kafka作为存储、性能兼备的消息队列，适用场景很多，伸缩性也很强。如何调节kafka的配置参数，以及设计专题、分区的数量、物理位置，很大程度上影响到整个架构的成败。很多文章是站在数据中心的角度来谈kafka的配置，而对于小团队，往往只希望把Kafka作为一个跨进程、可追溯的隔离器来使用，取代繁琐的文件或者自定义TCP/UDP接口。此时，单独讨论这种场景就显得有必要了。本文介绍了在磁盘与网络带宽都捉襟见肘的情况下，如何使用两种消息队列综合设计架构，避免瓶颈的方法。
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- 丁劲犇
- 前天
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Flink中时间语义是非常丰富的，总共有三种，分别是事件时间（Event Time）、处理时间（Processing Time）和摄入时间（Ingestion Time），丰富的时间语义加上水位线（ Watermarks）功能，让我们在处理流式数据更加轻松。在Flink中窗口也定义的非常全面，有计数窗口（Count Window）和时间窗口（Time Window），在窗口切分上有份滚动窗口（Tumbling Windows）、滑动窗口（Sliding Windows）、会话窗口等
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- 数据的小伙伴
- 前天
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生产计划模块可以针对销售订单和预测订单，同时考虑在库库存和在途库存，基于有限产能和物料，对订单的计划交期做出快速响应，给出生产周计划和月计划，制定合理的库存水位，从中长期解决物料不足和能力短缺问题；基于更精准的需求预测，和动态的安全库存预测模型，生成随时间改变的动态库存策略，实现在保证预期服务水平的前提下，降低库存水位，减少资金占用，缩短库存周期的目标。，在满足多场景业务逻辑的前提下，进行智能运算，给出多权重、多维度预排结果，可由企业相关负责人进行决策，应对环境和运营目标的多变，提升运营整体效益。
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- 松间沙路hba
- 昨天
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腾讯多媒体实验室：基于三维卷积神经网络的全参考视频质量评估算法
腾讯有多个视频业务线，点播视频有腾讯视频、企鹅影视，短视频有微视、K歌，直播类有Now直播、企鹅电竞，实时传输类有QQ和微信的音视频通话、无线投屏和腾讯会议等。
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12月24日，证监会公告，同意优刻得科技股份有限公司（以下简称“UCloud优刻得”）科创板IPO注册；从今年4月提交招股书，历时8个月，4轮往返问询，中国领先的中立第三方云计算服务商，终于将正式在上交所科创板发行上市。
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机器人技术大提升：NVIDIA为构建自主机器统一平台树立里程碑
近日，NVIDIA发布了全新版本Isaac软件开发套件（SDK），为机器人提供更新的AI感知和仿真功能。
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NVIDIA发布先进的软件定义自主机器平台DRIVE AGX Orin
近日，NVIDIA发布了用于自动驾驶和机器人的高度先进的软件定义平台——NVIDIA DRIVE AGX Orin™。
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GTC CHINA 2019 | 黄仁勋发表主题演讲，多项创新技术与合作全面助力 AI 加速落地
近日，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在中国苏州举办的 GTC China 大会上发表主题演讲，宣布多项创新技术与合作，并阐述了 NVIDIA 如何助力 AI 加速进入大规模应用。
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“我早就预言了互联网。1975年，所有的技术都已经准备好了；1985年，所有的技术都应该很平常了；而直到1995年，居然才开始起飞。看来，我对时间的规划很糟糕。” 被誉为互联网之父的鲍伯·泰勒曾这样自我解嘲。
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近日， NVIDIA发布了一款突破性的推理软件。借助于该软件，全球各地的开发者都可以实现会话式AI应用，大幅减少推理延迟。而此前，巨大的推理延迟一直都是实现真正交互式互动的一大阻碍。
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“截止目前英伟达开发者社区已经超过160万人！”时隔一年，再见NVIDIA开发者计划副总裁Greg Estes，他难掩对该数据的惊喜之情。
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“与合作伙伴‘共创’是产业互联网发展最重要的路径，也是最佳的路径。”腾讯公司高级执行副总裁、云与智慧产业事业群总裁汤道生在2019腾讯云启产业生态年会上给出了腾讯的答案。
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云+X案例展 | 金融类：荣之联助力君康人寿构建新一代数据中心
近年来，互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展，对数据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加，使得大数据发展需求下对上游基础设施领域的需求持续旺盛，促进了数据中心（简称“IDC”）需求的不断增加。同时，各国5G技术的发展和商用化的推广又进一步促进了IDC行业爆发增长。未来，IDC行业必将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。
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NVIDIA今日宣布，在NVIDIA GPU Cloud (NGC)容器注册上，向交通运输行业开源NVIDIA DRIVE™自动驾驶汽车开发深度神经网络。
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云+X案例展 | 民生类：智领云数据中台为“健康武汉”增砖添瓦
与前一个十年相比，如今企业对大规模应用的需求产生了巨大变化，例如： 在互联网领域内，高度连接的应用在海量数据的情况下对于可靠性、性能以及连接性的要求有了数个数量级的提高； 快速响应商业洞见； 快速响应市场/客户需求； 对于企业来说数据的存储、收集和分析变得至关重要，对前沿科技的技术(机器学习，人工智能)支持变得至关重要。
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云+X案例展 | 民生类：基于AWS PaaS构建基础集团企业级中台
“为了实现企业持续高效发展，经过长期调研，基础集团业务中台选择了炎黄盈动AWS PaaS。低代码、轻量级的AWS PaaS可快速开发、部署各类应用，同时根据建筑行业的项目管理，项目招投标、项目策划、项目质量管理、安全管理、进度、成本、竣工验收、项目结算等一套施工项目流程，做成数据强相关、不需要纸质表单的业务系统，解决了流程管理的难题。＂
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