星尘数据与您相约CES 2024！拉斯维加斯见！

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布
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#ai #大数据 #人工智能 #机器学习

星尘数据科技公司（StardustAI）将于CES2024在美国拉斯维加斯会议中心LVCC的9078号展台，聚焦机器学习全生命周期中的数据问题，展示其全新的AI数据管理解决方案。

诚邀您莅临CES 2024 North Hall 9078号展台，星尘数据（Stardust AI）将在美国·拉斯维加斯会议中心 LVCC 与您探讨机器学习全生命周期数据债问题，并发布一站式AI数据管理全新产品。敬请期待！

2024年06月数据月报
SmartSi
07-06 1087
2024年06月数据月报，为您准备了阿里、字节、百度等大厂130+篇实践案例
一文搞懂数据标注
女王の专属领地
08-21 8839
数据标注即通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础素材的过程。简言之，就是需要给数据做好标注，这样机器就能知道学习哪些内容。
星尘数据亮相CES2024，全球首发一站式AI数据管理平台MorningStar
Stardust_ai的博客
01-29 646
区别于MLOps专注于大规模机器学习模型的部署和管理，MorningStar基于DataOps的思想和理念打造，旨在为算法工程师提供全面的数据维护工具，以满足其对数据管理和价值挖掘的需求，使他们能够更好地利用大规模数据进行模型开发和优化，提高整个机器学习工作流程的效率。未来，星尘数据将持续以数据加速AI创新的战略为导向，以AI全生命周期数据闭环系统为基座，不断在数据生产、数据管理、难例发现和模型推理等各环节进行技术创新，与全球合作伙伴携手共进，为AI产业提供更流畅、便捷、先进的数据服务。
别让数据裸奔！云应用服务器安全防护最佳实践
分享web安全、AI安全、云安全、业务安全、渗透测试、安全开发、安全工具、行业动态等优质内容……
03-15 343
如今，云计算已然成为技术领域不可或缺的工具，几乎所有公司都对其有所依赖。随着企业持续将业务迁移至云端，保障支持云应用程序的基础设施的安全性变得愈发关键。云应用服务器作为这些基于云服务的基石，确保着可供各地用户访问的应用程序能够顺畅运行。然而，随之而来的是一个不可回避的担忧：你的云应用服务器，真的足以保护数据安全吗？云托管为企业数据的保护与管理带来了变革，它具备可扩展性、适应性，且价格合理。但我们也不能忽视云安全存在的风险。
星尘耳语者——信号与噪声的永恒探戈
云轩阁
04-03 1158
新元年的天音城穹顶，量子耳蜗阵列将银河系的电磁噪声谱写成多维乐章。居民们不再佩戴降噪耳塞，而是用神经接口直接感受从地核震动到太阳风的全频段信息流。 在中央广场的混沌喷泉前，孩子们正在玩新的游戏：有人闭眼识别母亲的心跳频谱，有人通过柏油路面的随机振动预测车流，最天才的少女甚至能用手指摩擦空气的湍流声波解压缩网络数据。 青蘅与墨阳的雕像矗立在城市最高点，他们的量子耳蜗化作射电望远镜指向深空。基座上的铭文随着宇宙射线强度变化时隐时现： “所有信号都曾是噪声，直到你找到观察它的维度。”
2024，留给人形机器人的时间真不多了！
Robot251的博客
11-28 1966
2024年4月，第一季度财报电话会议上，埃隆·马斯克强调，Optimus 已经在执行工厂任务，并表示，特斯拉预计到今年（2024年）年底，Optimus 装置将在工厂执行一系列有用的任务，同时公司的目标是在2025年底之前对外销售这些机器人；2024年6月，特斯拉2024年股东大会，埃隆·马斯克初改特斯拉目标，计划在2025年实现Optimus机器人的限量生产，并预测，至2025年底将有超过1000台，或者几千台Optimus机器人将在特斯拉工厂各个岗位工作；（目前没有进一步报道）11月份，创始人已离职；
【2024 AI发展回顾】人工智能的飞跃之年：全面总结与展望！
2401_84204413的博客
01-10 4589
2024年，人工智能（AI）以其迅猛的发展势头，书写了科技史上浓墨重彩的一笔。如果用一个词来形容这一年，那一定是“无处不在”。AI不再仅仅是实验室里的概念，而是深入到我们生活的每一个角落。从诺贝尔奖物理学奖和化学奖的双重肯定，到千家万户的智能应用，AI正在以前所未有的速度重塑着我们的世界。让我们一起回顾这一年AI领域的重大进展，并展望未来AI将如何继续改变我们的生活。1、生成式AI：从“能写会画”到“多才多艺”2024年，生成式AI无疑是最耀眼的明星。
2024年海外十大数据泄露事件
分享web安全、AI安全、云安全、业务安全、渗透测试、安全开发、安全工具、行业动态等优质内容……
08-08 1660
2024年，全球网络安全领域再次受到严峻考验，多起重大的数据泄露事件影响了各大行业的组织。这些事件展示了网络攻击的复杂性及其对数据保护的严峻挑战。本文将简要分析2024年全球十大数据泄露事件，并探讨这些事件带来的影响。
《星尘回响：数据之河的守护者》
2401_83847752的博客
08-07 916
树的每一条根脉，都连接着一个灵能蓄池（Persistent Volume Claim），用于存储不可再生的“源初数据”——那些最初上传的人类记忆、情感模板与文明种子。她的武器，不是剑，而是一枚玉质密钥——一枚能直接调用kubectl与helm指令的生物密钥，嵌在她左手无名指的骨节之中。她看见了——在第七眼的深处，有一团凝固的暗影，像被遗忘的旧梦，死死缠绕着主控核心。而激活蓄池的仪式，必须通过“织命机”——一台由远古GitHub系统演化而来的自动化神谕，执行预设的“天律卷轴”（CI/CD工作流）。
星尘脱机分析教程~!第三部分
02-01
### 星尘脱机分析教程第三部分：聊天包解析与实践 #### 一、引言 在本章节中，我们将继续深入探讨星尘脱机分析的相关技术，特别是针对游戏内的聊天包进行详细的分析与实践。对于新手来说，这部分内容非常重要，因为...
星尘脱机分析教程~! 移动包 第五部
02-01
### 星尘脱机分析教程：移动包第五部详解 #### 概述 本文将针对“星尘脱机分析教程~! 移动包 第五部”中的内容进行深入解析，重点在于如何通过WPE（Web Packet Editor）工具对游戏《星尘传说》中的移动包进行脱机...
共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
九河智造云的内容中心
12-02 426
某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
对称美学-od
最新发布
用来自己学习，复习
12-04 178
就是第 i 个字符串 = 第 i - 1 号字符串的取反 + 第 i - 1 号字符串;取反(R->B, B->R);现在告诉你 n 和 k，让你求得第 n 个字符串的第 k 个字符是多少。根据规律：S(n) = invert(S(n-1)) + S(n-1)长度 L(n) = 2^(n-1)，前半长度 = 2^(n-2)重复这个过程，直到 n = 1，S1 = "R"接下里输入T行，每行输入两个数字，表示n, k。第 4 个字符串：BRRBRBBR。第 2 个字符串：BR。第 1 个字符串：R。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 956
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
国产时序数据库供应商排名
weixin_43836476的博客
12-04 175
测试显示，在处理海量数据时，TDengine的压缩比可达10:1 - 50:1，大幅减少了存储空间。： 提供了丰富的客户端工具和开发接口，支持多种编程语言，如Python、Java、C++等，方便开发者进行集成和二次开发。： 在监控领域有较高的知名度和市场占有率，很多企业的监控系统采用OpenTSDB来存储和分析时序数据，尤其是在互联网企业的运维监控场景中应用较为普遍。它提供了简单易用的SQL接口，与常见的数据分析工具如Grafana等有良好的集成，生态系统在不断完善。
ElasticSearch索引red，关键字 Too many open files
weixin_42566359的博客
12-04 84
摘要：当Elasticsearch索引状态显示为red时，若发现"Too many open files"错误，表明主机文件句柄数不足。
国产时序数据库哪个靠谱
weixin_43836476的博客
12-04 133
在国产时序数据库领域，当前面临着诸多技术挑战。一方面，数据的高并发写入与查询处理能力不足。随着物联网、工业互联网等领域的快速发展，设备产生的数据量呈爆炸式增长，传统数据库难以应对每秒数万甚至数十万条数据的写入请求。测试显示，部分传统数据库在高并发场景下，写入性能会急剧下降，每秒写入数据量仅能维持在数千条，严重影响了数据的实时采集与存储。另一方面，数据存储成本过高。时序数据具有海量、高冗余的特点，传统数据库的存储方式会占用大量的磁盘空间，增加了企业的硬件采购与维护成本。数据表明，一些传统数据库存储相同规模的时
Hive教程
士心凡
12-04 494
记得加EXTERNAL，记得定义分隔符ROW FORMAT，最重要的是一定要加。忘掉，使用LOAD DATA(搬文件) 或(洗数据)。永远带着。遇到要警惕，尝试用GROUP BY替代。ORMAT，最重要的是**一定要加**。2. **写入 (Insert):** 忘掉，使用LOAD DATA(搬文件) 或(洗数据)。3. **查询 (Select):** 永远带着。遇到要警惕，尝试用GROUP BY` 替代。
RocketMQ消息可靠性实战：从发送到消费的全流程保障
喜欢炒股的码农
12-03 463
业务场景RabbitMQ问题RocketMQ优势支付系统网络抖动导致12%消息丢失SYNC_FLUSH + 自动重试 = 0%丢失订单系统消费端重试风暴Broker内置熔断 = 恢复时间20秒金融交易1000万条/天丢失12万条RocketMQ实测丢失率=0%
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