2023上海车展火了冰淇淋，还有什么？

原创 已于 2023-05-08 10:19:43 修改 · 65 阅读 · 0 ·
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#大数据

于 2023-05-04 16:00:04 首次发布
车展虽已落幕，但汽车行业的新一轮变革正由IT技术驱动，未来将呈现更多创新与精彩。技术创新成为汽车界发展的关键动力，期待更多激动人心的内容出现。

虽然车展今天结束，

但汽车界的风起云涌才刚刚开始。

更多精彩内容，敬请期待！

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AI提问不再难：“RBGR魔法公式”让你秒变提示词高手
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基于上面这个理论，现在我最上层的一个观点是 “任何一次重大科技革命发生的时候，总会有一部分人会站出来反对和抗议，但最终科技进步是无法阻挡的”，请帮我找 3 个第二层的分论点，同时每一个分论点搭配一个切实生动的案例，输出要求为：分论点 1 + 案例 1；就算你面对的是一位无所不能的大宗师，你也得把话说明白他才知道你要干啥，GPT 是无数语料喂出来的，如果你只是提一个【一般性泛泛的要求】，它就只能给你生成一个一般性泛泛的 & 用在哪里都行但是用在哪里都不是最恰当的内容。你顺时针转动第三个，问第七个怎么转。
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最近很多小伙伴找我要Linux学习资料，于是我翻箱倒柜，整理了一些优质资源，涵盖视频、电子书、PPT等共享给大家！
如何用AI提高产品经理的工作效率
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最近我跟几个产品经理聊天，发现有些人居然还没有使用过ChatGPT、MidJourney、NotionAI 等AI工具。产品经理有个重要的素质是好奇心，好奇心能够帮助产品经理发现新机会、了解用户需求、学习新知识和探索竞争对手，从而更好地完成产品开发和管理工作。张在旺老师在《AI会让产品经理失业吗？》一文中提到，产品经理不仅要了解流行的AI工具，还要在工作中用来提高工作效率，不然真的会被其他在用AI工具的产品经理替代了。
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毕业那天我们一起失恋 原载[婚姻家庭] VOL。1大四快开学了，我提前了几天来学校，俗话说，磨刀不误砍柴功；我提早来学校，把床铺好，把蚊帐挂起来，把厕所弄干净，把寝室打扫一下。 寝室里只有我做这种打扫的事情，寝室有三个人，我一个，丸子一个，还有就是山贼。除了我是一般懒的以外，其余两个人都是奇懒无比的。 丸子是我们寝室室长，值日表上礼拜一到礼拜天，全都是写丸子的名字。 山贼是管外联的副室长，他...
surfs_up：使用sql，sqlalchemy，flask，python pandas和统计分析来介绍业务建议。 谁准备好吃冰淇淋和冲浪？
02-13
此回购演示了一些使用SQL，SQLAlchemy，Flask，Python，Pandas的技术，统计分析和绘图，以显示夏威夷冲浪和冰淇淋商店的分析间距。 hawaii.sqlite数据源文件（假设降水值以英寸为单位） climate_analysis.ipynb -...
jspm基于ssm的冰淇淋在线购买网站演示录像2023_ya1na.mp4
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毕业设计演示
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2006年推出的2元冰淇淋以其高性价比迅速引发市场热潮。2007年开始采用加盟模式，通过自产核心原料、建立仓储物流中心，有效控制了原材料、生产和物流成本，从而能够维持低价策略的同时保证产品质量，形成从研发、...
Spring Ai Alibaba DataAgent 元数据标注能力集成
a_ittle_pan的博客
11-26 1461
dataagent 项目需要解决**"库表数据检索精准性不足"**的问题。通过元数据标注补充库表的业务含义、结构信息、技术属性等描述，让检索能基于业务域、场景、表结构等维度筛选匹配。columns所有自定义字段的键名必须以custom_"custom_business_owner": "订单业务团队"A: 不可以。自定义字段的值类型限制为：字符串、数字、布尔值、数组（字符串或数字）。如果需要复杂结构，建议使用可选模块扩展。
后端在分布式中的Apache Kafka
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比如我们有一次做促销活动，突然流量暴涨，临时加了几台消费者实例，Kafka自动把分区负载均衡过去，系统愣是没抖一下。另外，Kafka的消息持久化机制也靠谱，数据在磁盘上存着，就算消费者宕机了，重启后还能从上次的位置继续读，不怕数据玩失踪。另外，Kafka的监控也得跟上，光靠默认配置容易漏掉性能瓶颈。举个例子，我们项目里把用户点击事件塞进Kafka主题，下游的风控服务和数据分析服务各取所需，谁也不用等谁，效率直接翻倍。总之，技术选型得量体裁衣，先把Kafka的核心机制摸透，再往架构里套，才能少走弯路。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
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1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。
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本文详细拆解了电商订单处理全流程自动化方案，针对手动操作存在的三大核心痛点：多平台订单整合效率低、库存同步滞后风险高、物流信息推送不及时。通过n8n工作流设计，将流程划分为6大环节（订单抓取、数据清洗、订单去重、库存处理、物流对接、信息推送），并给出节点选型建议和关键配置要点。重点强调数据标准化的重要性，包括字段映射规范和传递规则，为后续实操提供清晰的"施工蓝图"。下节将进入实操阶段，重点讲解多平台订单抓取和ERP对接的具体实现。
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