数据帮诞生记

最新推荐文章于 2024-11-14 17:45:49 发布

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数据分层简述

Kukafee的博客

10-29

4866

以下内容摘抄自：最详细！深入浅出理解「3层6类」数据分层 | 人人都是产品经理【侵权即删！！！】数据是通过观测得到的信息，是对客观物质世界的记录。数据建模是对客观物质世界的抽象，用数据来表征这个客观物质世界。数据分层是把数据以合理的方式表现，提高效率。数据分层的目的不外乎：降低存储成本、提高使用效率、保障数据质量。数据分层的设计思想，促使了数据仓库的诞生。数据仓库(DW 即Data Warehouse) 大师曾定义，数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriente..

电池数据记录仪诞生记

10-25

在后续的开发过程中，该数据记录仪被扩展为电池数据记录仪，能够记录更多与电池性能相关的参数。 2. 数据记录仪的设计和功能扩展随着开发的深入，记录仪从最初的单一功能扩展到具备更多功能，如记录电压、电流、...

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区块链诞生记

ling1998的博客

03-11

2521

目录区块链与互联网信息的海洋（信息互联网）从单机计算到云计算当前互联网存在的问题区块链的概念提出中本聪区块链与互联网信息的海洋（信息互联网）据IDC发布《数据时代2025》的报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增加到175ZB，相当于每天产生491EB的数据。 1ZB相当于1.1万亿GB。如果把175ZB全部存在DVD光盘中，那么DVD叠加起来的高度将是地球和月球距离的23倍（地月最近距离约39.3万公里），或者绕地球222圈（一圈约为4万公里）。日

Hive数据仓库简介

W_chuanqi的博客

03-21

5203

Hive起源于Facebook，Facebook公司有着大量的日志数据，而Hadoop是实现了MapReduce模式开源的分布式并行计算的框架，可轻松处理大规模数据。然而MapReduce程序对熟悉Java语言的工程师来说容易开发，但对于其他语言使用者则难度较大。因此Facebook开发团队想设计一种使用SQL语言对日志数据查询分析的工具，而Hive就诞生于此，只要懂SQL语言，就能够胜任大数据分析方面的工作，还节省了开发人员的学习成本。

数据湖04：数据湖技术架构演进

渡江客涂鸦板

07-22

3889

国内的大型互联网公司，每天都会生成几十、几百TB，甚至几PB的原始数据。这些公司通常采用开源的大数据组件来搭建大数据平台。大数据平台经历过“以Hadoop为代表的离线数据平台”、“Lambda架构平台”、“Kappa架构平台”三个阶段。............

常用气象数据获取指南

古月哲亭

11-14

4701

官网：https://www.wcrp-climate.org/wgcm-cmipCMIP是国际耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project）的缩写，最早是在 1995 年由世界气候研究计划（WCRP）下属的耦合模式工作组（WGCM）主持开展的。自 CMIP 诞生以来，一直致力于促进气候模式的发展和完善，并支持气候变化的评估和预估工作。目前已开展了 5 次耦合模式比较计划，当前正在进行的是第 6 次耦合模式比较计划，即 CMIP6。

为了部落：NVMe over Fabric诞生记

Memblaze

07-04

5539

NVMe over Fabrics协议的发布，提供了基于各种互联网络上嫁接NVMe协议的标准方法。它继承了NVMe和Fabrics各自的优势，为存储提供了更加灵活的实现方式。有关它的技术原理以及它与传统的NVMe协议的对比也做了简单的介绍。

数据仓库原理

weixin_45875358的博客

03-29

5347

数据仓库原理 ODS>DWD>DWS>ADS

Greenplum 实时数据仓库实践（1）——数据仓库简介

wzy0623的专栏

11-05

6427

数据仓库简介

Python深度数据挖掘之电力系统负荷预测

weixin_43178406的博客

10-27

8838

本案例将根据已收集到的电力数据，深度挖掘各电力设备的电流、电压和功率等情况，分析各电力设备的实际用电量，进而为电力公司制定电能能源策略提供一定的参考依据。更多详细内容请参考《Python数据挖掘：入门进阶与实用案例分析》一书。

关于数据库、数据仓库、数据湖、数据中台概念和区别

赵英超的博客

08-17

5266

如今，随着诸如互联网以及物联网等技术的不断发展，越来越多的数据被生产出来-据统计，每天大约有超过2.5亿亿字节的各种各样数据产生。这些数据需要被存储起来并且能够被方便的分析和利用。随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统(DSS)到商业智能(BI)、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。前言随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管

元器件应用中的芯片诞生记：从创意到产品

10-19

《元器件应用中的芯片诞生记：从创意到产品》半导体器件的制造是一个复杂而精细的过程，涵盖了从创新思维到实际生产的所有阶段。这个过程不仅涉及到技术层面的突破，更包含着对市场需求的深刻理解与精准预测。让...

NVMe over Fabric诞生记-RDMA篇.docx

10-24

### NVMe over Fabric诞生记——RDMA篇 #### 背景介绍随着技术的发展，非易失性内存（Non-volatile Memory, NVM）逐渐成为高性能存储领域的重要组成部分。NVMe（Non-Volatile Memory Express）作为一种专为NVM设计...

视频｜PyTorch PM 回忆 1.0 版本诞生记：从科研到落地

01-20

PyTorch 1.0版本的诞生标志着该框架从科研领域向实际应用的进一步迈进。Joseph Spisak，作为Facebook AI的产品经理，曾在O'Reilly和Intel的AI Conference 2018上分享了PyTorch 1.0的设计理念和Facebook在AI领域的...

TMS320F28335 SVPWM三相逆变学习板卡：硬件组成与功能详解

08-11

基于TMS320F28335 DSP的SVPWM三相逆变学习板卡，涵盖硬件组成、供电与保护机制、SVPWM技术原理及其优势、应用场景和输入电压范围。文中还展示了闭环控制程序的工作流程，并附有简化的示例代码。该板卡采用高效的SVPWM技术，使逆变器电压利用率提升至1.1倍，远高于传统SPWM的0.866倍，适用于多种逆变和控制任务，具有广泛的实际应用价值。适合人群：对电力电子、嵌入式系统和数字控制感兴趣的工程师和技术爱好者。使用场景及目标：①研究和学习SVPWM技术及其在三相逆变中的应用；②掌握TMS320F28335 DSP的硬件设计和编程技巧；③应用于电机控制、电源管理等领域，提高逆变效率和稳定性。其他说明：文中提供的示例代码有助于理解和实现AD采样数据处理及SVPWM更新，便于读者快速上手实践。

一个一键设置时间同步并关闭防火墙的桌面应用小工具

08-11

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MATLAB实现主从博弈电热综合能源系统的动态定价与智能能量管理仿真

08-11

内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB的主从博弈电热综合能源系统动态定价与智能能量管理仿真实验平台。该平台利用主从博弈理论和多时间尺度优化方法，构建了动态定价决策层、用户响应层和耦合约束处理模块。核心代码采用了双层循环结构进行博弈均衡迭代搜索，结合非线性规划和混合整数规划求解器。热力系统建模引入了热惯性的动态传播模型，通过滑动窗口和指数衰减加权求和模拟热量传递的滞后特性。此外，还设计了非对称奖惩的价格激励机制，以及可视化工具展示博弈策略的演化过程。适合人群：从事电力系统、能源管理和博弈论研究的专业人士，尤其是对MATLAB编程有一定基础的研究人员和技术人员。使用场景及目标：适用于研究电热综合能源系统的动态定价策略、用户响应行为及其相互作用。目标是探索最优的能量管理策略，提高能源利用效率，降低运营成本。阅读建议：由于涉及复杂的数学模型和算法实现，建议读者在阅读过程中结合相关理论知识，逐步理解和调试代码，以便更好地掌握模型的工作原理和应用场景。

YOLOv5与海康相机在工业视觉领域的高效图像采集与目标检测解决方案深度学习

最新发布

08-11

内容概要：本文介绍了YOLOv5与海康相机在工业视觉领域的结合应用。首先阐述了海康相机的图像采集技术及其在多个领域的广泛应用，接着详细解释了YOLOv5作为一种高精度、高效率的深度学习目标检测算法的工作原理。两者结合实现了高效的图像采集和目标检测，YOLOv5通过C++进行推理并封装成DLL文件，便于与其他系统的集成。同时，调用海康SDK确保图像的实时性和稳定性。该系统还支持MFC、Qt、LabVIEW等多种调用方式，为用户提供更多选择和灵活性。最后展望了该技术在未来智能制造、质量检测等领域的广阔应用前景。适合人群：从事工业视觉、智能制造、图像处理等相关领域的技术人员和研究人员。使用场景及目标：适用于需要高效图像采集和目标检测的应用场景，如智能制造、质量检测、物流等。目标是提高工业自动化的效率和准确性。其他说明：随着AI和物联网技术的发展，YOLOv5与海康相机的结合将进一步提升检测精度和处理速度，为工业自动化提供更强有力的支持。

基于MATLAB平台的多目标粒子群算法在冷热电联供综合能源系统优化运行中的应用 v4.0

08-11

基于MATLAB平台的多目标粒子群算法（MOPSO）在冷热电联供综合能源系统（CCHP）中的应用。通过构建含冷、热、电负荷的优化调度模型，综合考虑了燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等资源，并与上级电网的购售电交易相结合。目标是实现CCHP系统的经济运行，降低用户购电、购热、冷量的成本，提高CCHP收益。文中还分析了多目标优化策略及其影响因素，如能源价格、负荷变化和电网调度策略。适合人群：从事能源系统优化研究的技术人员、研究生及相关领域的研究人员。使用场景及目标：适用于需要优化冷热电联供系统运行的研究和实际项目，旨在通过多目标粒子群算法提升系统的经济性和稳定性。其他说明：本文不仅提供了详细的MATLAB代码解析，还深入探讨了优化策略的理论依据和实际效果，有助于理解和应用多目标粒子群算法解决复杂的能源系统优化问题。

零基础Android App开发：安安诞生记

"本章内容主要围绕使用App Inventor开发移动应用，特别是通过实例讲解了如何创建名为‘安安诞生记’的应用。本教程旨在帮助初学者熟悉App Inventor的开发流程，掌握基本组件的使用，包括Image、Sound、Label、Button...