[bigdata] palantir

最新推荐文章于 2025-09-12 20:46:57 发布

转载最新推荐文章于 2025-09-12 20:46:57 发布 · 81 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/hugetong/p/8241607.html

文章标签：

#大数据

Palantir的无缝数据融合技术关键在于其本体数据模型的灵活性与动态性，能够反映人、事、物和环境之间的关联关系及因果联系。这解决了大数据技术中的核心挑战。

Palantir的无缝数据融合技术关键在于本体数据模型的灵活性，动态性，而且要能反映人、事、物和环境的关联关系及因果联系，这是大数据技术面临的核心挑战。

转载于:https://www.cnblogs.com/hugetong/p/8241607.html

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_30549175

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

AI+DATA背景下的数据平台对比分析：Databricks vs Snowflake vs Palantir Foundry

分享AI和大数据领域的知识和研究

07-22

1088

本文对当前市场上三家最具影响力的平台——Databricks、Snowflake和Palantir Foundry——进行了一次全面、深入的比较分析。我们的研究旨在穿透市场营销的表象，深入剖析各平台的 foundational philosophies（基本理念）、核心架构、AI能力、治理框架，为技术和战略决策者提供一份权威的、可操作的参考指南。

大数据领域数据产品的营销推广方案

AI天才研究院

05-11

934

随着企业数字化转型加速，大数据领域的数据产品（如数据中台、数据分析工具、行业数据解决方案等）成为市场竞争的核心资产。然而，数据产品的高技术性、强专业性和场景依赖性，导致其营销推广面临用户需求匹配难、价值可视化不足、渠道效率低下等挑战。本文旨在构建一套适用于大数据数据产品的全生命周期营销推广体系，覆盖需求洞察→价值定位→渠道触达→效果优化四大环节，提供可落地的策略框架、技术工具和实战经验，帮助企业提升数据产品的市场渗透率和商业价值。理论基础：解析数据产品的核心特征与营销要素技术支撑。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

一篇文章让你了解大数据

龙飞的博客

05-27

3517

大数据时代进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《纽

科创人·黑湖科技CEO周宇翔：To B产品不应忽视产品体验，制造业的未来是需求定义生产

heishaovvv的博客

01-06

1471

周宇翔，黑湖科技联合创始人&CEO 毕业于美国达特茅斯学院，多年大数据、工业软件产品连续创业经历。获选福布斯“亚洲30岁以下的30位优秀创业者”荣誉，快公司中国商业最具创意人物，黑湖科技是达沃斯论坛2021全球科技先锋。 — 文 | babayage 编辑 | 笑笑周宇翔说，自己这半年来鲜少接收专访，因为他希望将更多的精力用于专注打磨产品，也希望能让黑湖优秀的合伙人团队多多站上前台。在2021-2022跨年之交与《科创人》畅聊一次，“主要是想给过去这几年做个阶段性的记录”。黑湖新一代战略级.

大数据技术原理与应用

m0_52346181的博客

12-21

2471

目录 1.1.1 信息化浪潮（大概15年一次） 1.1.2 信息科技为大数据时代提供技术支撑 1.1.3 数据产生方式的变革 1.1.1 信息化浪潮（大概15年一次）（1）第一次信息化浪潮：发生时间：1980年前后标志：个人计算机解决问题：信息处理代表企业：IBM、AMD、Intel、苹果、微软、联想、戴尔、惠普等（2）第二次信息化浪潮发生时间：1995年前后标志：互联网解决问题：信息传输代表企业：雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等（3）第三次信息浪潮

最神秘的大数据公司Palantir

四纪启悟 · 数据科学

01-08

913

最神秘的大数据公司Palantir（一） http://www.infoq.com/cn/articles/the-most-mysterious-big-data-company-palantir-part01 最神秘的大数据公司Palantir（二） http://www.infoq.com/cn/articles/the-most-mysterious-bi

palantir_Palantir Technologies有望成为今年最大的IPO

weixin_26644585的博客

08-20

537

palantirI forgive you if you aren’t familiar with Palantir Technologies. The company has remained secretive since it’s founding in 2003 by some of the members of the “PayPal Mafia.” Perhaps the most n...

palantir AI platform

人机与认知实验室

02-08

755

Palantir AI Platform 是由 Palantir Technologies 提供的一套人工智能和大数据分析工具，旨在帮助组织通过智能数据分析、自动化决策和增强的洞察力来应对复杂问题。Palantir Technologies 是一家专注于大数据分析的软件公司，广泛应用于政府、金融、能源、医疗等领域，尤其以其强大的数据集成和分析能力闻名。1、核心功能Palantir AI Platf...

知识图谱的应用领域

renhongxia1的博客

06-07

7362

知识图谱最早的应用是提升搜索引擎的能力。随后，知识图谱在辅助智能问答、自然语言理解、大数据分析、推荐计算、物联网设备互联、可解释性人工智能等多个方面展现出丰富的应用价值。1.辅助搜索互联网的终极形态是万物的互联，而搜索的终极目标是对万物的直接搜索。传统搜索引擎依靠网页之间的超链接实现网页的搜索，而语义搜索是直接对事物进行搜索，如人物、机构、地点等。这些事物可能来自文本、图片、视频、音频、IoT 设备等各种信息资源。而知识图谱和语义技术提供了关于这些事物的分类、属性和关系的描述，使得搜索引擎可以直接对事物进行

数说故事×北拓资本：AI场景应用与商业模式分析

datastory1的博客

07-05

306

如何将AI、大数据等技术与专业服务结合，构建从数据收集、治理、分析、建模到商业应用的全价值链解决方案，又如何来做好智能决策？北拓资本「数字科技百日谈」，邀请#数说故事# 创始人&CEO徐亚波博士，一起探讨这个话题。 ...

卫星图像助力量化价值投资，实现高效决策

AI天才研究院

04-27

1092

在传统价值投资体系中，财务报表、行业报告等结构化数据是核心分析基础。但随着大数据技术的发展，非结构化数据（如卫星图像、网络舆情、物流轨迹）正成为重要补充。本文聚焦卫星遥感技术在量化价值投资中的应用，探讨如何通过卫星图像提取企业运营、资产分布、市场供需等关键信息，构建差异化的投资分析模型。研究范围涵盖卫星图像数据获取、预处理、特征工程、机器学习建模及投资策略生成全流程，结合零售、房地产、能源等行业案例，验证卫星数据对企业内在价值评估的实际效用。技术原理：解析卫星图像数据特性及处理框架核心方法。

樱花动漫API负载测试指南：确保系统可扩展性的最佳实践

[樱花动漫API负载测试指南：确保系统可扩展性的最佳实践](https://www.palantir.com/docs/resources/foundry/data-connection/agent-requirements.png?width=600px) # 1. 负载测试的理论基础在软件工程领域，负载...

BYSJLG的博客

09-09

1090

本文介绍了一个基于Hadoop+Spark的物联网网络安全数据分析系统。该系统整合了Hadoop分布式存储和Spark分布式计算，结合Vue前端、Python Django后端以及Echarts可视化技术，构建了一个完整的物联网安全分析平台。系统能够处理15个关键字段的物联网安全数据，通过四个主要分析维度（安全态势评估、攻击类型识别、设备风险评估和性能异常监测）提供全面的网络安全分析。开发环境包括Hadoop、Spark、Hive、Python、Django、Vue等技术栈。文章展示了系统登录界面和管理模块

AI-调查研究-74-具身智能机器人学习新突破：元学习与仿真到现实迁移的挑战与机遇

永远好奇，无限进步！

09-10

971

具身智能体要实现高效学习与技能迁移，核心在于提升少样本学习与跨任务泛化能力。当前机器人学习面临多重挑战：一是任务间的迁移难度大，已学技能难以快速应用到相似任务；二是不同机器人形态和传感系统的异构性增加了适配难度；三是现有强化学习与模仿学习在样本效率和泛化能力上存在局限。为突破瓶颈，研究重点聚焦于元学习、少样本模仿学习和多任务预训练策略。例如，MAML等元学习框架可显著提升新任务适应速度，大规模多任务预训练则能为下游

TDengine 选择函数 TOP() 用户手册

最新发布

TDengine(老段）专注时序数据库领域

09-12

617

其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。函数返回指定列中最大的 k 个非 NULL 值及其对应的记录。如果多条数据取值相同，且全部取用会超出 k 条限制时，系统会从相同值中随机选取符合要求的数量返回。

还在重启应用改 Topic？Spring Boot 动态 Kafka 消费的“终极形态”

郑龙飞

09-10

745

/ 用于存储 @KafkaListener 的“蓝图”// ... 可按需添加 concurrency, autoStartup 等其他属性(元数据采集与注册)@Component@OverrideClass<?= null &&!通过巧妙地结合和动态配置中心，我们实现了一个功能极其强大的动态 Kafka 消费管理方案。

IT研究室的博客

09-09

1115

本文介绍了一个基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统。该系统采用Hadoop+Spark分布式架构，结合Python/Java开发语言，通过Django/Spring Boot后端和Vue前端实现全流程旅游数据分析。系统具备五大核心功能模块：游客画像分析、消费行为挖掘、区域市场研究、时序环境分析和景点评估，可处理海量旅游数据并进行多维度的可视化展示。开发环境整合了HDFS、Spark SQL、Pandas等技术栈，使用MySQL存储分析结果。

内存大（巨）页

fpcc的专栏

09-12

557

文章摘要：大页（巨页）是比标准4KB页更大的内存页（如2MB或1GB），用于优化内存管理。随着内存容量增长，传统小页导致页表膨胀、TLB命中率下降等问题。大页通过减少页表层级、提升连续内存访问效率，显著提高性能，尤其适用于数据库、大数据处理、高性能计算等场景。但其分配复杂，可能加剧内存碎片。技术发展推动内存管理演进，未来可能出现更优方案。开发者需持续关注前沿技术动态。（150字）

palantir apollo

02-06

### Palantir Apollo 平台介绍 Palantir Apollo 是由 Palantir Technologies 开发的一个平台，旨在帮助组织管理和优化其 IT 资产和服务。该平台提供了一套全面的功能来支持从应用程序部署到持续监控的各种操作需求...