哪吒重生启示录：国产数据库 我命由我不由天(四)

于 2025-03-28 07:40:38 发布
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作者 | JiekeXu

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大家好，我是 JiekeXu,江湖人称“强哥”，青学会MOP技术社区联合创始人，荣获Oracle ACE Pro称号，墨天轮MVP，墨天轮年度“墨力之星”，拥有Oracle  OCP/OCM 认证,MySQL 5.7/8.0 OCP认证以及金仓KCA、KCP、PCA、PCTA、OBCA、OGCA 等众多国产数据库认证证书,今天和大家一起来看看哪吒重生启示录：数据之魂：智慧城市中的金仓实践，欢迎点击下方“JiekeXu DBA之路”公众号名片可关注我的微信公众号，然后点击右上方三个点“设为星标”置顶，更多干货文章才能第一时间推送给你，谢谢！后台回复【加群】，添加我个人微信拉你进群交流学习。

数据之魂：智慧城市中的金仓实践

引言

上一篇我们看了哪吒重生启示录(三)：法天象地：无界迁移的终极奥义。哪吒的 “魂魄” 是其存在的核心，而数据则是智慧城市的灵魂。在数字化浪潮席卷全球的今天，国产数据库正以破茧成蝶之势重塑城市治理的底层逻辑。金仓数据库如何在政务、交通、医疗等关键领域破局突围？答案或许就藏在下文。

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智慧政务：数字化服务新模式

在"数字中国"战略推动下，政务服务正从"网上可办"向"全程网办"跃迁。据《中国数字政务发展报告》显示，截至2024年，全国一体化政务服务平台实名用户已超过10亿人，日均办件量突破 5000 万件。然而，政务服务数据的深度整合仍面临严峻挑战：跨部门数据共享受阻、Oracle 依赖导致迁移成本超百万、闭源软件授权费激增等。在某市“大数据应用智慧” 平台中，金仓数据库面临极具挑战的业务场景，数十TB数据量的数仓场景，凭借全面兼容 Oracle 功能和语法并支持TB级数据量的实时计算能力，不仅实现了改造“0”成本，还支持了海量数据仓库场景下TB级实时计算、数据清洗、复杂查询等。这一实践充分证明，国产数据库完全有能力支撑超大规模的核心系统，打破了过去对国产技术的固有偏见。

[数据来源：金仓官网案例库]

智慧交通：提升关键技术自主化水平

随着"交通强国"战略深入实施，智慧交通建设进入快车道。交通运输部数据显示，2024年全国ETC日均交易量突破4200万笔，轨道交通自动售检票系统日均处理客流超8000万人次。但在技术层面，城市轨道交通控制系统长期依赖进口数据库，也存在高并发处理能力不足、混合负载压力过大等性能问题。 在智慧交通领域，金仓数据库大力推动自主创新技术与智慧轨交深度融合，就列车自动控制系统（ATS）、自动售检票系统（AFC）、地铁公司IT系统等进行了大量的项目实践，对其业务模型、网络结构和安全现状进行了调查研究，助力用户进一步业务创新。以某省为例，为提升智慧交通发展水平，金仓数据库支撑某省高速联网收费系统成为国内首个全国产软硬件环境的高速收费系统项目，达到了99.999%的可用性要求。金仓数据库强大的可靠性、可用性能力，成为了城市  “交通大脑” 高效运转的关键保障，为城市交通治理提供了全新的数字化解决方案。

[数据来源：金仓官网案例库]

智慧医疗：打造医疗信创“朋友圈”

在"健康中国2030"规划指引下，医疗信息化建设加速推进。国家卫健委数据显示，截至2024年，全国电子病历系统应用水平分级评价三级医院覆盖率已达89%。但医疗数据孤岛问题依然突出，跨院区数据系统相应迟缓等问题也十分显著。 区域医疗信息平台是智慧城市的重要组成部分。在某三甲医院集团中，金仓数据库成功整合了影像、病历、检验等跨院区数据，支持医生跨机构调阅患者全生命周期的健康记录。此外，金仓数据库在医疗信创的路上不断扩大“朋友圈”，与东华医为、卫宁健康、创业慧康、统信软件、北京志凌海纳 SmartX、海光信息等合作伙伴的医疗信创合作，共同推进医疗行业信息技术应用创新，将国产数据库新一代创新技术与行业应用场景深度融合。

[数据来源：金仓官网案例库]

未来愿景：数字中国的引擎

从政务到民生，金仓数据库的众多案例充分印证了国产技术的普适性。据金仓官网显示，其已落地 2000 余个项目，覆盖金融、能源、军工等 30 余个行业。在未来，随着国产数据库生态的不断完善和全球化竞争的加剧，金仓数据库必将以更自信的姿态、更硬核的技术，在全球技术舞台上书写新的传奇。

总结语：我命由我，未来可期

哪吒重生，凭借的是逆天改命的勇气；国产数据库崛起，依靠的是自主创新的底气。从打破偏见到赋能万物，国产数据库的崛起之路，正如哪吒的涅槃重生。兼容性、迁移工具、场景创新 —— 这些 “神通” 的背后，是无数工程师的坚守与突破。 未来，随着国产数据库生态的完善和全球化竞争加剧，国产数据库必将以更自信的姿态、更硬核的技术，在全球技术舞台上书写新的传奇。国产数据库的征程也印证了一个真理：核心技术买不来、求不得，唯有以 “我命由我” 的信念，方能开辟属于中国数据库的黄金时代。

哪吒重生，破茧成蝶 —— 国产数据库的征途，永远是星辰大海。

其他案例请见官网：

https://www.kingbase.com.cn/category/case.html

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在Windows10上配置CUDA环境教程是百度提出的一种实时目标检测模型。RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构，但对其进行了大量的优化，在保持较高检测精度的同时，实现了实时目标检测，为目标检测领域提供了一种新的有效解决方案，具有广泛的应用前景，如自动驾驶、智能监控、机器人等领域。以上是RT-DETR官方的论文和代码，详细介绍了RT-DETR的构成和实现。在YOLOv10中也实现了RT-DETR的代码，所以本文使用YOLOv10的项目文件进行RT-DETR的训练和测试。YOLOv10。
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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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