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03:33 PM · Oct 26 ,2025

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是Dream呀 - AI驅動開發新範式:基於 CodeWave 的考勤系統落地實踐

在快節奏的企業軟件開發環境中,如何快速將想法轉化為可執行的代碼應用,成為了每個開發團隊追求的目標。網易CodeWave智能生成應用的出現,為我們提供了一個全新的解決方案——通過自然語言描述快速構建全棧應用,讓開發效率實現質的飛躍。 一、智能生成應用:重新定義開發流程 1.核心功能與價值 網易CodeWave的智能生成應用功能,其核心創新

數據挖掘 , 數據 , 自然語言 , 人工智能 , 主鍵

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藍色憂鬱花 - 數據倉庫數據傳輸模式 數據倉庫的三種模式

1、數據倉庫 數倉分層:ODS(Operational Data Store)直接存放原始數據,DWD(Data Warehouse Detail)對數據進行清洗 ,DWS(Data Warehouse Service)輕度彙總(存儲每天數據的彙總),DWT(Data Warehouse Topic)重度彙總(存儲一段時間數據的彙總),DIM維度層(事實表的描述信息,何人、

數據倉庫數據傳輸模式 , 數據挖掘 , 大數據 , 數據倉庫 , 數據庫

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拓端tecdat - 專題:2025AI產業全景洞察報告:企業應用、技術突破與市場機遇|附920+份報告PDF、數據、可視化模板彙總下載

原文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44391 原文出處:拓端抖音號@拓端tecdat 2025年,AI產業已邁入“上游算力支撐-中游技術突破-下游應用落地”的全鏈路爆發期。生成式AI重構企業運營效率,對話式AI優化人機交互體驗,AI視頻生成開闢內容創作新賽道,而算力芯片與生態建設則成為支撐產業前行的核心底座。但繁榮背後,產業鏈各環節仍面臨結構性矛盾:中小企業落地遭遇“技能

機器學習 , 數據挖掘 , 算法 , 人工智能 , 深度學習

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此星光明 - Google Earth Engine(GEE)——全球電力系統預測分佈

關於全球電力基礎設施的有限數據使得我們難以應對電力供應和氣候變化方面的挑戰。雖然經常有關於輸電網絡的高壓數據,但中壓和低壓數據往往不存在或無法獲得。這給從事電力接入議程、電力部門復原力或氣候變化適應工作的從業人員帶來了挑戰。利用地理空間數據分析的最先進的算法,我們創建了第一個具有開放許可證的全球電力系統綜合地圖。我們發現,全球97%的人口生活在中壓線10

預測 , 數據挖掘 , 電力 , 開發語言 , 後端開發 , GEE , harmonyos

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