业内人士详细介绍域名注册.cc属于什么性质?有什么特点?

随着互联网应用日益普及,人们对于.com、.net等域名已经非常熟悉了,但是近些年.cc域名异军突起,在美国已经成为第三大顶级域名。今天就和大家说说域名注册.cc属于什么性质?它和其他域名相比有什么优势。
.cc域名的涵义
.cc后缀是互联网数字分配机构ICANN为了区分网站地理位置,分配给澳大利亚海外殖民地科科斯(基林)群岛“Cocos(Keeling)Islands”的ccTLD国别地理后缀。和我国的CN同属于ccTLD,属于国家或地区顶级域名,和COM、.NET及ORG等gTLD有着本质区别。

.cc域名目前的优点
1、.CC是新的全球性通用域名,具有和.COM、.NET及.ORG完全一样的性质、功能和注册原则。
2、.CC可以理解为英文"Commercial Company"(商业公司)的缩写,含义明确、简单易记。
3、.CC是一种最新的流行趋势,目前.CC域名资源丰富,商业潜力巨大,新一代的互联网用户已经接受并采用.CC作为他们所指定的品牌,像Nike,Coke,Goodyear和Intel等都已经注册.CC的域名,并已经投入使用。
4、.CC域名是一个很有价值的资产。去年6月份,Beauty.cc这一域名被洛杉矶一家公司以一百万美元的天价成功购买,随着越来越多的人对.CC域名表示青睐,.CC的价值正在与日俱增。
5、因为较高的注册价格(一般网站.CC域名价格高达400到500元人民币每年),而限制了.CC域名的大规模普及,也因此使得.CC域名还具有较多简短易记的域名存在。
cc域名能在中国备案吗

根据工信部最新的通知,在2020年7月17日.cc域名已经在中国取得了备案许可证,这样子.cc域名又可以备案了,也就是可以使用国内服务器了,大家可以收藏投资都可以选择.cc域名了。


2020年7月17日中国工信部批准了.cc域名备案许可,此后域名 注册.cc就更加热门了,该域名方便好记,申请后不仅适合工作使用,还可以作为有较高回报的商业投资。


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
Parquet是一种开源的列式存储文件格式,最初由Twitter和Cloudera合作开发,并于2015年成为Apache顶级项目[^3]。它专为大数据分析场景设计,旨在提供高效的存储和查询性能。与传统的行式存储不同,Parquet将数据按列组织,这种设计在处理分析型查询时具有显著优势。 ### Parquet的主要特点和优势包括: #### 列式存储 数据按列而不是按行存储,使得在执行分析查询时只需读取相关的列数据,显著减少了I/O开销。这一特性在处理宽表(即包含大量列的表)时尤为有效[^1]。例如,在统计分析中,如果只需要读取几个列的数据,Parquet能够仅加载这些列,而不必读取整行数据。 #### 高效压缩 Parquet支持多种压缩算法,如Snappy、Gzip、Zstd和LZO等。由于相同类型的数据集中存储,压缩率通常比行式格式(如CSV)高90%以上,从而大幅降低存储成本[^3]。压缩不仅减少了磁盘使用,也减少了网络传输的数据量,提升了整体性能。 #### 自描述Schema Parquet文件内嵌元数据,包括数据类型和结构信息,这确保了数据在不同系统之间的一致性[^3]。这种自描述特性使得Parquet文件可以在不同的处理框架(如Apache Spark、Presto、Hive等)之间无缝共享,而无需额外的元数据管理。 #### 嵌套数据支持 Parquet基于Google Dremel论文中的算法,支持复杂的嵌套数据结构,如JSON或Protocol Buffers格式的数据。这种能力使其非常适合处理结构化和半结构化的数据。 #### 文件结构与技术细节 Parquet定义了自己的存储格式,即使数据来源于Avro、Thrift或Protocol Buffers等框架,它们在写入磁盘时也会被转换为Parquet内部定义的存储格式[^4]。这种统一的存储格式有助于提高读写效率,并简化了跨平台的数据交互。 #### 性能优势 在资源利用率和查询性能方面,Parquet在业内得到了广泛认可,尤其是在处理宽表时表现尤为出色。相比行式存储格式,Parquet在分析查询场景下能够显著提升性能[^1]。 ### 示例:使用Python读取Parquet文件 以下是一个使用PyArrow读取Parquet文件的简单示例: ```python import pyarrow.parquet as pq # 读取Parquet文件 table = pq.read_table('example.parquet') # 转换为Pandas DataFrame df = table.to_pandas() # 打印前几行 print(df.head()) ``` ### 示例:使用Apache Spark写入Parquet文件 ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建Spark会话 spark = SparkSession.builder.appName("ParquetExample").getOrCreate() # 创建一个DataFrame data = [("Alice", 34), ("Bob", 45), ("Cathy", 29)] df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"]) # 写入Parquet文件 df.write.parquet("people.parquet") ``` ---
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