来自：数据观 https://www.shujuguan.cn/?from=qiehao 一提到数据处理，我们首先想到的就是excel，作为日常必备的办公软件，excel往往是我们进行数据处理时的最忠
当下，云计算技术属于比较热门的技术，本期文章我们主要介绍云计算领域的技术场景之一的边缘计算技术，今天我将从什么是边缘计算技术、为什么需要边缘计算、边缘计算和云计算对比、边缘计算工作原理等几大方面，和朋友们一起交流边缘计算技术。
机器人和人工智能已经进军许多传统行业，在为人们生活提供便利的同时，也抢走了很多人的铁饭碗。体力劳动大多都已被机器取代，现在白领们也要面临事业危机，比如今天要说的会计们。想要不失业，要么转行，要么就得转换角色，就要提升自己的技能了。 直到最近十年，大家都觉得会计行业的人有铁饭碗：收入不错、工作好找，还有各种各样的福利。那时， 机器人普及听起来还是遥远的未来，只有出卖体力的蓝领工人才需要担心机器人抢自己的饭碗，金融业的工作者根本没什么可担心的。 可是时光飞逝，科技日新月异。在2013年，牛津大学的两个研究
2022 年 9 月 22 日，企业级开源分布式数据库厂商 PingCAP 用户峰会在京举行。参会的有PingCAP和其重量级客户、合作伙伴及产业大咖。我应邀在线参加了会议。 在会议上我听到了PingCAP的创始人兼CEO刘奇的观点：“分布式数据库是一个高度复杂的系统，和云的结合使得复杂性进一步提升。分布式数据库能否存活下去，取决于能否掌握复杂度。” 这个观点我觉得还是很有道理的。分布式数据库相对于单机版的数据库来说，其复杂性是指数级增长的。具体来说，一方面，数据会被存储在不同的机器上，另外一方面，很多查询
随着信息时代的到来，知识管理越来越受到人们的关注。XMind作为一种思维导图软件，在知识管理中扮演了重要的角色。因此，本文旨在研究XMind软件在知识管理中的应用，并探讨其优缺点及其未来发展方向。
近日，PowerBI 推出【数据流】，有心的伙伴可以已经留意到该更新。而据 PowerBI总架构师 Amir Netz 称：
随时随地掌握信息的实现有赖于整合云和移动化战略。然而这并非易事，我们就此咨询了一些该领域专家，以下是挑选出的20条建议： 1、云和移动化是相辅相成的 云和移动化的结合是互惠互利的，这种结合所带来的价值大于二者单独使用的单纯相加价值。云战略能为用户在任何地方提供资源平台，而移动化则可以帮助人们在任何地方都能够接入资源平台。云和移动化的结合可能带来全新的企业运作模式。二者结合是因为云能够解决一些移动化所面临的挑战，例如更新频率以及多平台支持等。 2、打造“云先行”和“移动化先行”战略 企业转向“云先行”及“移动
商业智能目前的市场价值为859亿美元，而且还在继续增长，其中包括BI软件和相关服务。商务智能市场至少在2017年以前都会保持两位数的增长。商务智能得到越来越广泛的使用，相关技术也越来越平民化。 人们普遍认为，分析数据最常用的软件还是Excel表格。因此有人担忧，BI项目的复杂、昂贵与漫长的部署时间会将这些Excel用户拒之门外。因此，一种易于使用、廉价且交付时间短的“业务导向”的BI浮出水面。技术的进步终于使“业务导向”的BI成为现实。云BI就是其中的一部分。 云BI：2017年将价值40亿美元
ENVI是一款专业的遥感图像处理软件，已经成为了遥感图像处理领域最为流行和实用的软件之一。它具有非常强大的图像处理、数据分析以及图像可视化等功能，同时还支持多种格式的遥感图像数据导入和导出，可以满足用户对遥感数据处理和分析的各种需求。本文将对ENVI的主要功能和使用技巧进行介绍，并结合实际案例进行详细说明。
AI科技评论按：在贵州举办的2019年数博会吸引了国内外各界目光，围绕大数据最新技术创新与成就，诸多学界、产业界、政界人士纷纷参与交流。在5月25日的“5G+大数据推动智慧社会数字化转型论坛”上，中科院院士梅宏发表了精彩演讲，重点谈到了大数据对计算体系带来的挑战以及应对之法。
引言 “如果某个实体表现出以下任何一种特性，它就具备自主性：自我修复、自我保护、自我维护、对目标的自我控制、自我改进。” —— 凯文·凯利 iOS App 有时可能遇到启动必 crash 的绝境
金融行业的每一次发展都与科技在其身上的应用有着莫大的关联。传统互联网时代让金融行业通过网络最终连为一体，“互联网+”时代将金融行为更加深度地与互联网联系起来促成互联网金融的出现。随着智能科技时代的来临，我们依然可以相信，金融行业将会受益，并将会给互联网金融带来更多改变。 尽管互联网金融通过将传统金融产品进行重构、金融行业的交易方式进行改变彻底打破了传统金融的某些特征。但是随着互联网时代的偃旗息鼓，智能科技成为下一个风口的脉络逐渐清晰，更多的智能科技不断应用让我们对其与金融行业的融合有了更多想象。 势头强劲
最近需要批量更新大量数据，习惯了写sql，所以还是用sql来实现，update A set a='123' where code in (select code from B);，以前都是这样处理，不过因为表B是一个大表，数据量特别多，执行特别耗时，所以后面想到通过查询大量数据，然后再放在in里面，不过因为之前用惯了oracle，知道in只能支持1000条数据，不知道mysql里竟然没有这个限制，不知道是否可以通过SQL_MODE属性设置，所以还是记录起来。
1. 分布式计算：与传统的云计算不同，边缘计算将计算任务分散到网络的边缘节点上执行。这些边缘节点可以是智能设备、网关、路由器或是专门的边缘服务器，它们靠近数据产生的源头或者用户。这样可以减少数据传输的距离和时间，提升处理速度和降低延迟。
当今云计算时代，计算资源和数据存储已经不再受限于本地设备的硬件和软件限制。云计算技术的发展和普及，使得用户可以通过互联网访问大量的计算资源和存储空间，从而改变了我们对计算和数据的看法。本文将探讨云计算时代对计算和数据处理的影响，并讨论其对社会、经济和技术发展的潜在影响。
小编公司也随潮流，把现有h5项目，重做成小程序项目，前期是用wepy搭建的，开始感觉还不错，随着加入的功能越来越多，感觉性能也越来越成问题。下面我们来详细介绍。
随着越来越多的物联网设备连接起来，它们将产生海量的数据。但是，将所有这些数据发送到云端进行处理可能会适得其反。边缘计算是将数据处理推到原点(传感器设备)附近，而不是发送到位于数千英里外的集中式云。
作为一名互联网技术爱好者，我对数据的探索充满热情。在本文中，我将以豆瓣读书为案例，详细介绍如何利用Python爬虫、Pandas和Excel这三大工具，一键化地实现数据采集和存储。豆瓣读书作为一个备受推崇的图书评价平台，拥有大量的书籍信息和用户评价数据，适合我们展示数据处理过程。
Spark Streaming 巧妙地利用了 Spark 的分片和快速计算的特性，将实时传输进来的数据按照时间进行分段，把一段时间传输进来的数据合并在一起，当作一批数据，再去交给 Spark 去处理。
章鱼在捕猎的时候，它的八只触手能迅速地将猎物包围，不会缠绕打结，灵活且敏锐，配合度极高。
近日，江行智能宣布完成3000万元A轮融资，由松禾资本领投，红杉资本、BV百度风投跟投，青桐资本担任财务顾问。江行智能曾于18年7月获红杉资本数千万天使轮融资。
有时更快的数据处理是一种奢侈——有时它生死攸关。例如，自动驾驶汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机，它通过大量的传感器来收集数据。为了使得这些车辆能够安全可靠地运行，它们需要立即对周围的环境做出反应。处理速度的任何延迟都有可能是致命的。虽然联网设备的数据处理现在主要是在云端进行的，但在中央服务器之间来回传送数据可能需要几秒钟的时间。这一时间跨度太长了。
随着越来越多的传统业务云化和云端业务发展，数据上云和云端数据处理领域的需求爆发式增长。腾讯云存储网关CSG提供一键部署开箱即用的便捷模式，深度结合COS对象存储生态，为用户提供方便快捷的数据上云通道，有效满足业务数据备份、数据上云和云上数据处理的需求。
为物联网平台与应用提供高性能的实时数据处理与集成，一直是 EMQX 最重要的能力之一。最新发布的 EMQX 5.0 针对数据集成相关功能进行了深度的重构和优化，以期帮助用户更加轻松灵活地使用。
物联网网关是连接物联网设备和互联网的重要桥梁，它负责将物联网设备采集到的数据进行处理、存储和转发，使其能够与云端或其他设备进行通信。物联网网关的作用是实现物联网设备与云端的无缝连接和数据交换。
随着科技的飞速发展，物联网与边缘计算的结合已经成为推动各行各业创新发展的关键力量。物联网通过互联网将各种物理设备紧密连接，实现设备间的信息交互和数据共享，而边缘计算则将计算和数据存储功能从传统云计算中心推向网络边缘，为用户提供更快速、更安全的数据处理体验。这种融合不仅极大地提升了数据处理速度，降低了数据传输延迟，还在隐私保护和系统安全性方面展现出卓越的优势。
“可恶，手机存储容量又不够了。” 隔壁小杨看着手机弹出的告警向我吐槽到。 随着智能手机的飞速发展，手机拍摄的质量也逐步提高，后置三四个镜头也是常事。 伴随着时代的进步，手机拍摄的相片也动辄达到了4MB、5MB甚至10MB。想要记录身边的美好，但手机的存储容量却渐渐拖了后腿。除此之外，手机更新换代的频率也在迅速提高，随之而来的数据迁移和备份问题却让大家直呼麻烦。 在这样的形势下，云相册的解决方案应运而生。 各大手机厂商均拥有自己的云相册产品，提供云端备份及处理的服务。酷派手机自然也不例外。 但与传统手机厂商将
伴随着时代的进步，手机拍摄的相片也动辄达到了4MB、5MB甚至10MB。想要记录身边的美好，但手机的存储容量却渐渐拖了后腿。除此之外，手机更新换代的频率也在迅速提高，随之而来的数据迁移和备份问题却让大家直呼麻烦。
1. 按需访问 云数据中心主要用于存储信息并提供灾难恢复功能。但是，随着移动应用和物联网(IoT)等新技术的发展，按需访问的需求也在不断增长。用户希望无论从本地设备存储还是云端访问数据，都能享受到同样的用户体验。云数据中心需要提供更快的数据处理速度，并继续将重点转移到云计算和减少延迟上来。 2. 招聘需求 数据科学家使用分析技术将大数据转化为有价值和有用的结论。随着云数据中心从信息存储基础设施转变为按需云数据处理中心，对数据工程师的需求正在不断上升。数据工程师优化其公司的大数据生态
边缘计算是一种分布式计算架构，其核心思想是将数据处理从中心云端转移到网络的边缘，即接近数据源的位置。这样做可以减少数据传输所需的带宽，减少延迟，提高处理效率，并增加系统的可靠性。
在上一篇文章<<什么是云原生>>中和大家聊了下关于云原生的话题，在云原生的概念中比较明确的一个特点就是云原生是基于云计算的。在这种模式下用户的计算请求会被发送到云端服务进行处理，由云端完成复杂的数据计算后，再将结果以同步或异步方式返回调用客户端。
公有云计算平台使企业能够使用全球服务器补充其私有数据中心，将基础设施扩展到任何位置，并根据自身需求扩展和缩减计算资源。这些公私混合云为企业计算应用提供了前所未有的灵活性、价值和安全性。
数据分析师，简单切词为“数据”，“分析”，“师”。因此，获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个数据分析师的基本工作内容。 自己做了两年数据分析师，真的觉得古语说的对，“功夫在诗外”。一名好的数据分析师，接到一个需求时，会更多考虑这个需求本身，包括要做的东西是什么，为什么这么做，还可以怎么做，怎么去做，关键点是什么。都想清楚了，才去动手做。建议任何一名数据分析人员，都能在做以前把问题想清楚，确认清楚，不要等到做完才发现自己做错了，那样会很浪费时间。自己这方面曾犯过N多
现如今，随着人们生活质量的提高，人们在满足了温饱居住问题以外，对身体素质的要求也开始注重起来了。以往人们提升身体素质的途径一般通过户外跑步、健身来达成，或者前往健身房，借助健身房的器材对自己的身体进行一定的训练。但这两种形式难免在通勤上需要一定的付出，再加上随着当今科技与社会的进步，社会建设朝着城市化的趋势迅猛发展，导致户外运动的场所对于人们来说有了更多的限制，所以家用健身器材，例如家用跑步机、动感单车等器材的出现，很好的满足了人们对于健身来说触手可及的需求。
在大数据时代的初期，我们面临的数据主要是大容量的静态数据集，针对离线和大规模数据分析设计的Hadoop依靠HDFS和Mapreduce可以灵活、高效的处理这种数据形态。然而，随着大数据时代的演进，具有实时持续到达、到达次序独立且高度无序等特征的流式数据在当前商业环境中变得越来越常见，人们迫切的想对这种流式数据进行实时分析并进而转化成商业价值，于是推动了大数据技术的演进。
现在第二条线不打算这样做了。因为有强大的网关加持，网关直接把数据处理好后给HMI显示即可。
边坡变形实时的安全监测一直是地质工程中的重要问题，给山区交通建设和人民生命财产带来很大的威胁。随着科技的不断发展，无线振弦采集仪作为一种新型的地质监测设备，正在被越来越广泛地应用于边坡变形实时的安全监测中。
当前，我国正处于数字经济高速发展的时代，数字技术不断重塑商业环境，越来越多的企业逐渐意识到，只有实现数字化转型，才能抓住发展新机遇。企业是经济数字化转型的重要实施主体，进一步推进经济数字化转型，则需要充分发挥数据的驱动作用。伴随着互联网、云计算、大数据、区块链、人工智能等技术的蓬勃发展，物联网连接数爆发式增长，数据处理量激增，促使边缘计算技术开始崛起。
边缘计算是指在靠近数据生成的本地设备和网络中，就近收集汇总并计算分析数据。在当前的各类物联网应用中，由于对数据安全和低时延的要求越来越高，因此越来越多方案选择采用边缘计算模式，即不再将大量的现场数据上传到云端计算，而是直接在本地进行实时的数据处理和高频数据/指令交换，只有最终的决策相关数据才上传到云端。
简单来说，云计算就是将很多计算机资源和服务集中起来，人们只要接入互联网，将能很轻易、方便的访问各种基于云的应用信息，省去了安装和维护的繁琐操作。
GPU硬件技术在硬件架构和制程技术上持续创新，许多GPU实现高度并行化设计，以充分利用多核处理器和多线程技术提高性能，并采用先进制程降低功耗与提升能效。
这个9月，AI芯片独角兽地平线发布了自诩最强边缘 AI 芯片地平线「旭日3」，一时间引起轰动。相比第二代芯片，「旭日3」的AI性能上得到很大提升，只需在 2.5W 的功耗下，能够达到等效 5TOPS 的标准算力。尤其是对应高端市场的旭日3M，有更强大的编解码能力，强大的ISP效果令其极具竞争力。
“数据猿年度重磅活动预告：2020年度金猿策划活动（金猿榜单发布+金猿奖杯颁发+2.0版产业图谱+落地颁奖大会）即将推出，敬请咨询期待！
企业重组是一个较复杂的事情，企业并购以后，两个企业必然会存在原来的一些业务流程的不同，包括企业的内部管理，这个时候如何去合并？尤其是两家企业有不同的SAP系统，不同的配置，包括系统中的开发，里面的数据，主数据的设计规则，编码规则，都有很大的不同。
话题来源于和某同学的交流，他说自己的系统A需要调用B系统中的数据，然后开发给的方案是直接连接B系统的数据库。我也不知道是哪位高人想出的方案，以为只是临时的方案。结果他和我说，他们线上也是这么做的。
点击关注公众号，Java干货及时送达 parallelStream 一定更快吗？ 大家都知道 Stream 分为顺序流和并行流： stream（顺序流） parallelStream（并行流） 它们最大的区别就是 parallelStream 支持并行化处理，所以效率较 stream（顺序流）肯定是要更快的。这篇不会介绍 Stream 基础，Stream 系列我之前写过一个专题了，不懂的关注公众号Java技术栈，然后在公众号 Java 教程菜单中阅读。 然而你确定 parallelStream 一定要更快
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