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金海境科技 - 跨境數據流動“中美歐對話機制”建立 破解規則衝突困局 - 金海境科技

2025年3月，中美歐三方在日內瓦啓動“跨境數據流動對話機制”，建立定期磋商、規則互認、應急協作三大合作機制，旨在破解當前全球數據治理中的規則衝突問題。這是全球主要經濟體首次在數據安全領域建立官方對話渠道，引發國際社會廣泛關注。 對話機制的核心成果包括三個方面：一是建立“數據安全規則差異數據庫”，梳理中美歐三方在數據分類、出境限制、合規評估等方面的差異，為企業提供清

數據 , nosql , 數據中心 , 數據庫 , 數據安全

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瘋狂迪霸戈 - InfluxDB與MySQL語法對比

概述 InfluxDB和MySQL是兩種設計理念完全不同的數據庫系統。InfluxDB是專門為時間序列數據優化的數據庫，而MySQL是傳統的關係型數據庫。這種根本差異導致了它們在數據模型、查詢語言和操作方式上的顯著不同。 1. 數據模型對比 MySQL（關係模型） -- 創建表時需要明確定義列和數據類型 CREATE TABLE sensor_data ( id

數據 , MySQL , 數據庫 , SQL

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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 從“建場景”到“管機房”：一位開發者的數據中心數字孿生落地手記

大家好，我是一名數字孿生應用開發者。過去幾年，我和團隊接觸了大量數據中心運維項目，從最初的“三維可視化大屏”到如今真正能輔助決策的“動態孿生體”，我們踩過不少坑，也摸索出了一條高效落地的路徑。今天，我想拋開晦澀的技術名詞，以一個實踐者的身份，聊聊我們是如何藉助一套得力的工具，讓數字孿生在數據中心裏“活”起來，並真正解決運維痛點的。 困境：當“酷炫的

數據 , 數據可視化 , 數據中心 , 機櫃 , 人工智能 , 數字孿生

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u_16213565 頭像

編程藝術大師 - postgresql 繼承表子表和父表數據怎麼存儲

Joined Table Inheritance指通過外健方式進行鏈接實現的繼承方式。 舉個例子理解，共三個ORM類： Employee：員工，基類，具有id,name兩個共有字段 Manager：經理，繼承Employee Engineer：工程師，繼承Employee， 在本例中，SQLAlchem

字段 , 數據 , 雲計算 , 數據庫表 , 雲原生

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u_17420180 頭像

合合信息解決方案 - 銀行國際結算業務單據處理系統推薦

方案介紹 在全球貿易頻繁與金融數字化轉型的雙重推動下，國際結算業務作為銀行服務跨境實體經濟的核心環節，其單據處理的效率與風控水平直接決定銀行的市場競爭力。針對信用證、提單等單據格式繁雜、版式多變的特點，以及傳統人工與半自動化處理模式存在的效能瓶頸，合合信息推出國際結算業務智能文檔處理平台，為銀行單據處理難題提供核心解決方案。 該平台依託合合信息多模態大模型文本智能技術

機器學習 , 字段 , 風控 , 數據 , 人工智能

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u_14987 頭像

attitude - R329教程一|周易 AIPU 部署及仿真教程 - 極術社區

前言  本篇博客是《MoeDistributeDispatch算子代碼閲讀》的姊妹篇。  在EP並行場景中，每張卡部署了不同的專家。npu_moe_distribute_dispatch根據expert_ids，將hidden states發送到對應專家所在的rank上。 單個專家的運算，用代碼語言描述： class Ex

ico , 數據類型 , 數據 , 後端開發 , Python

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u_10538247 頭像

王星星LOVER - HTML5 WebSocket

WebSocket 是 HTML5 開始提供的一種在單個 TCP 連接上進行全雙工通訊的協議。 WebSocket 使得客户端和服務器之間的數據交換變得更加簡單，允許服務端主動向客户端推送數據。在 WebSocket API 中，瀏覽器和服務器只需要完成一次握手，兩者之間就直接可以創建持久性的連接，並進行雙向數據傳輸。 在 WebSocket API 中，瀏覽器和服務

服務器 , 數據 , 客户端 , 代碼人生

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zhuifengdekaomianbao 頭像

張老師講數字孿生 - 凡拓自動標註平台：AI模型的“超級飼料機”

自動化、智能化正成為數據標註的新常態，凡拓數創以技術創新重塑AI數據基礎設施。 在人工智能行業，有一句話廣為流傳：“有多少智能，就有多少人工”。這句話在數據標註領域體現得尤為明顯。傳統的數據標註高度依賴人力，標註員需要長時間盯着屏幕，對圖像、文本、語音等數據進行反覆標註和校對，不僅工作量大、成本高，還存在效率低下和標準不統一的問題。 凡拓數創最新推出的自動標註平台，正在徹底改變這一現狀

資訊 , 數據 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099267 頭像

雲端創新夢想家 - 人工智能+智能製造--中國製造未來方向_人工智能製造

引言 人工智能（AI）正在全球範圍內迅速發展，並深刻影響各行各業。尤其在製造業，AI技術的應用已成為提升生產力、優化供應鏈、減少成本和提升產品質量的重要工具。智能製造是工業4.0的核心，而人工智能無疑是這一進程的核心驅動力。AI的引入不僅僅是為了實現自動化，更在於通過數據驅動的智能決策來提升生產效率和響應市場需求的能力。 本文將探討人工智能在

機器學習 , spark , 大數據 , 數據 , hadoop , 人工智能

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u_16099337 頭像

IT獨行俠客 - 常用數據清洗方法大盤點_51CTO博客

大數據清洗：從“髒數據”到“黃金礦”的魔法變身術 關鍵詞：數據清洗、髒數據、ETL、數據質量、大數據優化、特徵工程、Pandas實戰 摘要：大數據時代，“數據是黃金”的説法早已深入人心，但剛從業務系統、傳感器或用户行為中採集到的數據，往往像剛從河裏撈上來的沙子——混着泥土、石頭、碎玻璃，甚至還有爛葉子。要想從這些“髒

spark , 髒數據 , 大數據 , 數據清洗 , 數據 , AI

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Tob市場觀測員 - 企業數據API對接中的技術挑戰與架構選型分析

在企業數字化轉型過程中，數據API對接已成為系統互聯與數據流轉的核心環節。隨着業務系統數量增加與數據源多樣化，企業在實施跨平台數據接口時常面臨穩定性、安全性與可維護性等多重挑戰。本文將從技術視角分析此類問題的成因，並探討可行的架構設計路徑。 一、數據API對接的典型技術難點 1. 協議與格式異構性：不同系統可能採用RESTful、SOAP、GraphQL等協議，數據序

字段 , 大數據 , 數據 , API , 數據倉庫

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冷月星 - hadoop商用價格

無論國內外，大公司對數據都有着無窮無盡的渴望，隨着業務開展，數據來源越來越多，數據格式多樣，體量也越來越大，因此基於結構化數據的關係型數據庫很快趨於瓶頸。公司們都在思考着如何尋找一個合適的工具來解決大數據量下的計算和存儲問題。你可能會想到超算和HPC，但只有幾個巨頭玩得起，中小企業基本很難承擔其自建費用。後來，谷歌連發了3篇關鍵性的論文：GoogleFS, MapReduce和B

hadoop商用價格 , 大數據 , 數據 , 微服務 , hadoop

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技術員阿偉 - 《遊戲Bug快修手冊：根因鎖定與最小改動的技術實踐》

多數研發團隊面對突發Bug時，往往陷入“海量日誌狂刷+無目標調試+倉促修改”的低效循環：有人埋頭排查代碼細節卻忽視場景關聯性，有人急於提交修復版本卻未驗證邊緣情況，最終不僅浪費了黃金修復時間，還可能因盲目改動引入新的邏輯衝突，導致問題擴大化。快速解決Bug的核心，從來不是單純追求“修復速度”，而是建立一套“精準定位→優先級動態判定→最小風險修復→分層高效驗證→經驗沉澱複用”的體系

服務器 , yyds乾貨盤點 , 優先級 , 數據 , 代碼人生

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footballboy - 深度學習torch包

前面已經安裝好了torch，下面就來看看如何在torch框架上搭建深度學習模型，我一直覺得源碼結合原理是機器學習最好的學習途徑。所以我們從分析一個簡單的案例開始吧。 參考Supervised Learning 這個例子呢，主要是以有監督的方式構建一個深度學習模型實現對數據集SVHN的分類。 SVHN是 The Street View H

數據集 , data , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 深度學習torch包

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u_17567677 頭像

沃觀態勢感知 - 出海輿情監測網站選型必須考察的8個關鍵要素

隨着出海品牌數量激增，出海輿情監測網站已成為企業海外傳播管理的“基礎設施”。無論是跨境電商、製造業還是金融服務業，品牌一旦進入多語言、多平台、多文化的輿論環境，就必須依靠輿情繫統實現信息監控、風險識別與聲譽管理。然而，面對市面上琳琅滿目的海外輿情監測網站，企業該如何科學選型？真正優秀的系統不僅要功能強大，更要在數據、算法、服務和戰略洞察上全面契合品牌需求

數據 , 系統問題 , 人工智能 , 基礎設施 , 數據分析

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歲月靜好呀 - 大模型入門（四）—— 基於peft 微調 LLaMa模型

LlamaFactory 是一個功能強大、易於使用的大語言模型微調框架。 LlamaFactory 是一個“一站式”的大模型微調工具包。它基於 PyTorch 和 Hugging Face 生態系統構建，提供了統一的接口和豐富的優化策略，極大地簡化了從準備數據到訓練模型、再到評估部署的整個微調流程。 LlamaFactory 優點： 極其簡便易用

數據 , Css , 圖形化界面 , 前端開發 , HTML , Json

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墨色天香 - grafana time series看板 低於數值5 不展示

數據多，難統計； 彙報數據領導不滿意； 工作難難難。 今天分享幾個小知識 3步教你做出讓領導滿意的數據報表！ 01 製作每日數據明細表 根據工作日日常中所需統計數據字段，按照日期彙總當日數據。 製作數據明細表，如下圖： 02 製作數據報表 根據每日數據明細表，我們想提取的數據，如

字段 , 數據 , 雲計算 , 看板 , word2vector數據集樣式 , 雲原生

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- 基於 Java 的大數據實時流處理在工業自動化生產線能源優化中的應用與實踐

(centerJava 大視界 -- 基於 Java 的大數據實時流處理在工業自動化生產線能源優化中的應用與實踐/center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！在珠三角某新能源汽車製造基地，深夜的生產車間依然燈火通明。隨着衝壓機的每一次起落，智能電錶的讀數以毫秒級頻率刷新，基於 Java 構建的實時流處理系統正以每

spark , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , JAVA , 實時流處理 , 工業自動化

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思考的袋鼠 - 金融行業精細化、協同、閉環式的數據安全管理最佳實踐指南

一、概要：構建金融數據安全的精細化、協同化、閉環式能力體系 （提示：本章從宏觀層面概述金數據安全管理的行業趨勢與落地價值。） 隨着金融數字化轉型進入深水區，金融機構在零售銀行、智能投顧、消費金融、跨境支付等業務中產生的海量數據，不僅成為核心生產要素，也是貫穿業務創新、風控提升、客户體驗的重要支撐。然而，“數據價值提升”與“數據風險上升”始終並行：數據覆蓋鏈路愈長、協同

鏈路 , 數據 , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在遙感圖像土地利用分類中的優化與應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在遙感圖像土地利用分類中的優化與應用/center) 引言 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！隨着衞星遙感技術的飛速發展，我們得以從 “上帝視角” 俯瞰地球，海量遙感圖像數據如同寶庫，藴藏着土地利用的關鍵信息。但面對這 “數據洪流”，傳統分類方法如同在茫茫大海撈

機器學習 , spark , hdfs , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , Java大數據 , 遙感圖像

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sysin - Oracle AI Database 26ai - 適用於所有數據的新一代 AI 原生數據庫

Oracle AI Database 26ai - 適用於所有數據的新一代 AI 原生數據庫 免費的 Oracle AI 數據庫平台 請訪問原文鏈接：https://sysin.org/blog/oracle-database-26ai/ 查看最新版。原創作品，轉載請保留出處。 作者主頁：sysin.org 數據是 AI 的燃料。Oracle AI Database

oracle , 數據 , 數據庫 , Database

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mb694a37feede5d - 2025 年使用人數最多的 AI 寫論文工具是哪個？

ChatGPT 是 2025 年全球使用最廣泛的 AI 寫論文工具，無論從用户基數、活躍度還是市場影響力來看，均遙遙領先其他同類產品。 🌟 全球領先的數據支撐 月活躍用户：7 億 +（佔全球成年人口約 10%），周活躍用户已增至 8 億 市場份額：GPT-4.0 在文本生成模型中佔 35.8%，穩居全球第一 月收入：1.42 億美元，是第二

論文 , 數據 , AI寫作 , aigc

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思考的袋鼠 - 數據庫風險監測系統建設理論研究：從規範落地到智能化防禦的全週期體系

提示：隨着數據成為企業運營核心要素，數據庫風險監測的重要性被快速推向前台。 一、概要 在數字經濟的深度發展背景下，大量業務系統、海量敏感數據與複雜的數據流動使數據庫成為企業最核心、同時也是最脆弱的關鍵信息載體。傳統以審計、邊界安全為核心的防護思路，已難以應對數據庫雲化、多地部署、動態訪問權限與高強度數據流通帶來的安全挑戰。數據庫風險監測系統作為一種新型的安全管理理

數據 , 數據庫 , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習

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嗶哥嗶特 - 30 家連接器企業財報起底！行業增長的真正引擎正在形成

2025 年三季度，中國連接器行業延續增長態勢，且呈現結構化趨勢。 01 行業總覽總量增長，但增長加速集中化 2025 年三季度，中國連接器行業持續保持上行趨勢，但與以往不同的是，本輪增長已不再呈現普遍性復甦，而是明顯的結構化增長。 《國際線纜與連接》對國內 30 家上市連接器企業三季報進行系統梳理髮現：合計營收達到 3037.53 億元，平均營收增長率1

服務器 , 數據 , 人工智能 , 數據分析 , 解決方案

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