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本文探讨了Java在大数据分布式存储中的应用，针对金融、医疗等行业的痛点问题提出解决方案。在金融高频交易场景中，Java方案通过内存缓存和异步写入将延迟从52ms降至8ms；银行灾备系统实现15秒故障检测和45秒切换，满足监管要求；医疗领域则平衡隐私保护与实时调阅，CT影像调阅时间从30秒缩短至1.2秒。研究基于18个行业案例，展示了Java如何通过全行业适配、数据安全可控和智能调度等核心能力，将存储延迟降低90%，扩容停机时间从8小时缩短至100ms，有效解决企业面临的存储性能瓶颈问题。
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- 青云交
- 昨天
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Hadoop Distribured File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统(1)NameDode:负责管理HDFS的元数据，如文件和目录结构，以及文件块的位置。它是HDFS的核心控制整个文件系统的操作。(2)DataNode存储实际的数据块（block），负责数据的读写操作，并定期向NameNode报告其状态。(3):定期备份NameNode 的元数据，以防止 NameNode崩溃导致的数据丢失。Map和Reduce(1)Map:将要计算的数据拆分。
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- .promising.
- 23小时前
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Redis（SETNX + RedLock）、ZooKeeper（临时节点 + Watch机制）。K8s在大促中的应用（HPA自动扩缩容）、Serverless（适合定时任务/日志分析）。随机过期时间 + 多级缓存（本地→Redis→DB）+ 熔断降级（Sentinel）。延迟双删（先删缓存→更新DB→再删缓存）、订阅Binlog（Canal监听变更）。保证可见性（强制主存读取）和有序性（禁止指令重排序），但不保证原子性（如。用STAR法则描述项目：背景（S）、任务（T）、行动（A）、结果（R）。
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- 小凡敲代码
- 18小时前
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然而，传统的纸质SOP管理方式已经无法满足现代企业的需求，数字化的SOP工具正在成为企业运营管理的新趋势。支持自定义数据库、模板创建和多人协作功能。其丰富的模板库包含专门的SOP管理模板，能够快速搭建标准化作业体系，特别适合追求个性化和灵活性的现代企业。其简洁的设计和直观的操作方式降低了学习成本，特别适合小型团队和偏好简单工具的用户群体进行基础的流程管理。愿您在标准化运营的道路上找到最完美的数字化助手，实现从经验驱动到流程驱动的企业管理转型，让高效、规范、可持续的运营模式成为您企业竞争优势的核心基石。
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- 茳渢
- 19小时前
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使用的虚拟机是roucky8,需要下载java，rqm四个包可以在/etc下找到使用rpm -ivh *.rpm 安装所有实验开始前确保时间正确如果时间不正确修改时间2.配置文件第一个文件：vim /etc/hosts第二个文件 ：cd etc/elasticsearch/需要修改的地方：启动服务并查看java状态logstash安装在了 /usr/share/logstash/这里ln -spwd第三个文件： vim /etc/kibana/kibana.yml。
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- 小阳睡不醒
- 昨天
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MongoDB与MySQL的对比分析表明两种数据库各有适用场景：MongoDB适合灵活schema、高并发写入和文档嵌套，而MySQL更适合固定结构、强一致性和复杂关联查询。MongoDB社区版采用SSPL许可证开源，企业版收费。替代方案建议包括CouchDB、Elasticsearch等。ES与MongoDB的核心差异在于ES专注于搜索分析，而MongoDB侧重通用存储，二者常以互补架构配合使用。技术选型需根据具体业务需求决定，如搜索场景可选ES，事务需求则需MySQL或MongoDB企业版。
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- 小李飞刀李寻欢
- 22小时前
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本文介绍了Python中迭代器和生成器的区别及其实现方式。迭代器通过__iter__()和__next__()方法实现惰性计算，适合处理大数据集（如车牌数据集CCPD），能节省内存并支持自定义遍历逻辑。生成器则使用yield关键字简化迭代器创建，适用于需要按需生成值的场景。文章通过自定义迭代器案例展示了数据处理流程，包括文件筛选、坐标解析和归一化操作，并说明了如何利用迭代器协议实现流式处理大数据量。两者核心区别在于：迭代器是更底层的协议，生成器是迭代器的语法糖实现。
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- Gession-杰
- 15小时前
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本文详细解析了 Elasticsearch 快照恢复 API 的三个核心参数：indices（指定恢复的索引）、rename_pattern（定义重命名匹配模式）和rename_replacement（定义重命名规则）。通过多个实际案例展示了参数组合使用效果，包括恢复特定索引、通配符匹配、排除索引以及复杂重命名等场景。文章特别强调了索引命名的规范要求，解释了 Elasticsearch 对字符长度和类型的限制原因，包括安全性、性能、兼容性等方面的技术考量。
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- 大数据与AI实验室
- 10小时前
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本文介绍了Yocto项目中的关键构建任务流程，主要包括：1）获取源码（do_fetch）和解包（do_unpack）；2）应用补丁（do_patch）解决设备适配问题；3）系统根目录准备（do_prepare_recipe_sysroot）实现配方间共享；4）配置（do_configure）和编译（do_compile）过程；5）安装（do_install）和打包（do_package）生成目标文件；6）质量检查（do_package_qa）和根文件系统生成（do_rootfs）；7）最终镜像创建（do_i
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- Cyrus_Ma
- 15小时前
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数据仓库和数据库是企业数据管理的两大核心工具。数据库主要负责实时业务处理（OLTP），确保日常交易高效运行；数据仓库则专注历史数据分析（OLAP），支持战略决策。关键区别在于：数据库采用规范化存储，强调实时性和事务处理；数据仓库采用反规范化结构，侧重数据整合和趋势分析。企业实际应用中，二者常配合使用：数据库支撑业务系统运转，数据仓库则从多个数据源（包括数据库）抽取数据进行分析。选择时需考虑业务需求、数据特征和成本效益，通常数据库满足日常操作需求，数据仓库适合大规模历史数据分析场景。
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- Leo.yuan
- 昨天
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找到-XX:+UseConcMarkSweepGC 并修改为 -XX:+UseG1GC。一、使用一下命令找到你 jvm.options文件配置 的位置。再使用 docker ps -a 查看运行中和运行失败的容器。三、将失败的elasticsearch 容器 移除。二、vi/vim这个文件 jvm.options。再使用docker logs 容器id查看日志。使用docker ps 查看运行中的容器。没有elasticsearch。启动完成后返回一个序列id。创建挂载的文件和配置。
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- EmpressBoost
- 昨天
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医疗保健、零售、金融、制造业……一文带你看懂大数据对工业领域的影响！...
随着大数据技术的兴起，工业领域在很大程度上发生了变化。智能手机和其他通讯方式的使用迅速增加，使得每天都能收集大量数据。以下是大数据对工业领域的影响。
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2020年边缘计算最新前沿报告：如何与核心云、5G、AI协同？如何打造新业态和部署运营？...
在数字经济的时代浪潮中，作为关键生产要素的数字技术的快速变革已成为新常态。正当人工智能开始崭露头角时，云计算的边缘化延伸趋势又成为了另一个新焦点。
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如今智能经济时代已开启，消费者服务面临升级，企业技术服务的黄金机遇也已到来，我们相信品牌升级之后的京东智联云，未来定将一如既往，利用自身沉淀的能力洞察以及各产业场景中的实战经验，铸造更多“硬核”技术力量服务民生、技术报国，在一线。
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2月18日，阿里云在官网宣布，河源数据中心正式对外提供服务。这是华南地区规模最大的绿色数据中心，可容纳超过30万台服务器，作为深圳地域的新可用区为华南地区上百万企业客户提供领先的云计算、人工智能、物联网等服务。
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开展人工智能和机器学习项目的人很早就知道，机器学习项目不是应用程序开发项目。机器学习项目的大部分价值在于模型、训练数据和配置信息，这些信息指导模型如何应用于特定的机器学习问题。
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随着云计算，大数据和人工智能技术应用，单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化，需要不同的处理器架构和GPU，NPU和FPGA等异构计算技术协同，满足特定领域的算法和专用计算需求。今天，笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称，即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
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作为云时代的整合服务商，联想为了加快转型，更是推出了“三级火箭”战略：一级火箭，与专业垂直领域合作伙伴合作，建立智慧数据中心；二级火箭，与微软Azure、VMware、红帽等合作，以及自身在OpenStack方面的自研能力，建立智慧的云世界；三级火箭，建立智慧的行业应用。
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2020年第一个工作日，“达摩院2020十大科技趋势”发布。这是继2019年之后，阿里巴巴达摩院第二次预测年度科技趋势。 回望2019年的科技领域，静水流深之下仍有暗潮涌动。AI芯片崛起、智能城市诞生、5G催生全新应用场景……达摩院去年预测的科技趋势一一变为现实。科技浪潮新十年开启，围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等领域，达摩院继续提出最新趋势，并断言多个领域将出现颠覆性技术突破。
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随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。
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作为一家年营收超1000亿美元全球化企业，华为有19万员工且多达1023个办公地点，遍布世界范围内170多个国家并横跨运营商、政企和消费者三大领域的业务规模……如此雄厚财力、庞大架构、繁杂业务，有何可愁？自然是对寻找一款能够支撑企业有效增长以及全球化运作的智能工作平台有高度迫切的需求，这就是华为云WeLink的缘起之因。“确实，WeLink在华为云产品序列中绝对算得上是战略级，我们对此投入了很多。”华为云副总裁、联接与协同业务总裁薛浩说。
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今日，华为在北京发布更懂企业的智能工作平台华为云WeLink，并携手合作伙伴成立华为云WeLink生态联盟。 首批加入华为云WeLink生态联盟的伙伴包括（排名不分先后）：金山办公、中软国际、致远互联、罗技、华为商旅、红圈营销、合思费控、Coremail论客、芯盾集团、目睹直播、视源股份、喜马拉雅、为知笔记等。
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今日，华为云在北京发布智能工作平台WeLink。华为云副总裁、联接与协同业务总裁薛浩表示：“华为云WeLink源自华为数字化转型实践，是更懂企业的智能工作平台，具备智能高效、安全可靠、开放共赢三大核心优势，为政企开启数字化办公智能新体验，助力实现数字化转型。”
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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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“仙凡共界武陵门，峡刲翠叠溪连瀑”，李白的这首七律将张家界的美景描绘成人间仙境令人无限向往。张家界头顶“世界自然遗产”“国家森林城市”光环，拥有绿水青山的自然资源，具有得天独厚的发展优势。但当地并不满足于此，抢抓新一轮城市发展机遇，着力引领张家界市实现“建设全域覆盖、智能高效的智慧城市”总体目标，加速建成基础设施共建共用，政务数据共享协同，智慧应用国内领先、智慧产业特别是智慧旅游产业重点突破，营商环境优良，极具张家界旅游城市特色和示范引领作用的智慧城市，形成可推广的“智慧张家界新模式”。
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云+X案例展 | 民生类：纷享销客助力沃得农机构筑智能化、信息化之路
“2004年到2015年，是中国农机行业的黄金十年。”江苏沃得农业机械有限公司（以下简称沃得农机或沃得） 营销副总李文亮对我们说。近年来，随着中国土地流转进程的加快，中国农机的用户群体结构正在发生悄然的改变，从过去的个体用户向专业化合作社转变。而对于整个农机行业来讲，近年来正在向着智能化、信息化发展，这也是沃得未来发展的整体战略性走向。
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近日腾讯云在北京举行大数据AI新品发布会。会上，腾讯云带来了在大数据与AI领域的最新研究成果，包括AI换脸甄别技术AntiFakes、腾讯星图以及企业画像平台等七大重磅新品，并对AI、大数据产品进行全线升级，致力于为用户带来更精细化的应用场景、更强大的技术能力以及更低的应用成本，全面降低企业AI技术应用门槛。
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近日在腾讯云AI大数据新品发布会上，腾讯云副总裁王龙向听众全面介绍了当前腾讯云数据智能服务的全景布局。针对目前整体AI行业的发展趋势，他表示过去一招鲜的发展模式已经难以为继，取而代之的是真正能够产生价值的、端到端的、全面的AI解决方案，并且随着技术的不断演进，企业进入和使用数据智能领域的门槛将继续大幅降低。
活动
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
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IaaS市场高速增长，历久弥新
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