每当一群老IT人相聚，一场“IT老顽固之口水仗”的好戏就开始上演了。通常，这场好戏以某某人开始大谈其当初对千年虫问题的担忧开始，某某开始就
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2011-05-06 09:28:00
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来源：《中国计算机报》 2010年7月5日 作者 马文方
持续了近一年的物联网热，迄今为止丝毫没有降温的迹象。众多企业蜂拥而上，把物联网当作神奇之物，希望能像《阿里巴巴和四十大盗》中“芝麻，开门”的咒语一样，开启财富之门。如同双刃剑一样，任何技术都既有闪亮的长处，也有黯淡的短处。然而在这股“淘金”热浪中，不少人只看到物联网诱人的一面，而忘记或者忽略甚至不顾物联网的另一面。
无线、传感器和嵌入式
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精选
2010-07-09 11:34:04
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不久前，一些软件工程师发现，运行一个应用程序的服务器是浪费的。因为这台服务器耗费了大量的资源却仅仅使用了一小部分的处理能力。目前，IT部门利用服务器虚拟化好处的理由之一就是减少数据中心的耗电量。遗憾的是，他们不知道促使他们采用虚拟化的同样的理由也影响到了他们数据中心的效率。为什么做服务器虚拟化这样的好事会对数据中心的效率产生负面影响呢？本文将帮助你理解这个潘多拉的盒子，并且提出一些避免这些问...
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2021-07-05 10:20:13
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经济危机对生活搜索有负面影响？文/易见 随着互联网的长尾效应逐渐凸显，搜索领域的细分似乎无可避免，在百度垄断了综合搜索之后，视频搜索、地图搜索、生活搜索等更为专业的搜索服务相继出现，这些细分的搜索能不能成为一片互联网蓝海呢？视频搜索和地图搜索的发展潜力是巨大的，然而，无论是视频搜索还是地图搜索，它们都很难同直接消费关联起来，生活搜索则不同，生活搜索可以凝聚一大批消费力量，覆盖网民
原创
2022-01-06 10:59:06
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原创
2023-06-19 16:14:59
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数据可视化的过程，是专业性的数据向非技术性的读者进行转换的一个过程，在很长一段时间里，数据可视化被认为是实现这个功能的最好方式，但是数据可视化并不是万能的，特别是随着大数据的不断发展，数据可视化面对大数据，就体现出了很多的局限性。 市场上的很多数据可视化工具也都具有普遍性，简单来说，就是不够有针对性，不够个性化，国外的一些技术要求高科技企业已经对数据可视化提出了更高的要求。对于
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2024-01-31 22:59:59
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数据本地性是 Spark 等计算引擎从计算性能方面去考量的一个重要指标，对于某个数据分片的运算，Spark 在调度侧会做数据本地性的预测，然后尽可能的将这个运算对应的Task调度到靠近这个数据分片的Executor上。
Spark 计算作业依赖于整个物理计算集群的稳定性，抛开软件层，如资源管理层（YARN，Kubernetes），存储层（HDFS）本身的稳定性不说，Spark 依赖于物理机器上的
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2021-06-11 22:20:22
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中新社北京7月1日电 (王若溪 王恩博)中国银行研究院7月1日在北京发布的一份报告指出，2025年二季度，美国贸易政策频繁调整对全球经济的负面影响逐步显现。由此带来的连锁反应，将对美国消费需求及其他经济体投资活动造成广泛影响。
这份《2025年三季度经济金融展望报告》表示，在贸易环境变化冲击下，今年二季度全球经济增长动能走弱，供给端趋于稳健，需求端延续疲软。
其中，主要
通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容，增强对信息的理解。但如果是不正确的数据可视化，可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息，更糟的是完全背道而驰。在人类存在的200,000年时间里，大多数时间我们都依靠阅读各种图像来感知环境、获取信息。而文字直到5500年前才出现，因此，从自然适应和生物进化的角度来说，我们的大脑对图像更敏感。从传播学的角度，这意味着以图片为载体的视觉叙事更
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2024-01-22 14:46:51
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很多企业网站经过专业网络推广公司的优化之后，的确是看到效果了，一些企业认为现在优化效果也达到了，那现在是不是就可以认为不用继续优化，停止推广了呢？毕竟想要长期进行网站优化也是一笔不小的费用，然而这样的想法是不够准确的，因为如果网站能够在搜索引擎中的存在时间越长，网站所能获得的收益就会越多，无论是在什么情况下，都不建议企业在优化见效之后停止对网站的运营。那么企业停止网站优化会为网站带来
一、简介1、索引是数据库对象之一，用于加快数据的检索，类似于书籍的索引。在数据库中索引可以减少数据库程序查询结果时需要读取的数据量，类似于在书籍中我们利用索引可以不用翻阅整本书即可找到想要的信息。2、索引是建立在表上的可选对象；索引的关键在于通过一组排序后的索引键来取代默认的全表扫描检索方式，从而提高检索效率3、索引在逻辑上和物理上都与相关的表和数据无关，当创建或者删除一个索引时，不会影响基本的表
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2024-02-21 19:38:26
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI、实战学习、面试题等，资料免费分享！
原创
2024-08-26 13:49:18
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我们可能看不到根红苗正的 YOLO v4 面世了。「YOLO 之父」Joseph Redmon 宣布退出计算机视觉领域了！这个刚刚出现的消息着实让人工智能界感到惊讶。在社交网络上，这位 YOLO 等知名 AI 算法的发明者昨天突然声明：出于道德上的考虑，他决定停止一切有关计算机视觉的研究。在 AI 领域，这还是第一次。推文链接：https://twitter.com/jeremyphoward/s
原创
2021-04-07 20:10:53
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企业决策最担忧的就是参考数据不对，这样不仅会让决策者分析方向错误，还会导致管理层对企业发展的不明了。因而，对于参考数据，企业都是慎之又慎。数据可视化是正确理解和掌握数据最好的一种方式，能够帮助管理人员在最短的时间内掌握并提出相应的解决方案。然而，如果数据可视化展示方式出现问题，数据也会出现问题，决策也会出现问题。因而，在数据可视化操作过程中，一定要避免以下三大错误方式： 第一、展示所有的数据
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2023-11-06 13:14:12
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索引对数据库系统的负面影响是什么？创建索引和维护索引需要耗费时间，这个时间随着数据量的增加而增加；怪的群哦，还有面试题小程序哦...
原创
2022-07-28 05:53:04
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因此，研究团队收集了2006年至2017年间在瑞典入学的所有博士生，排除了无法进行时间长度的实验分析的未在瑞典接受大学教育的博士
原创
2024-10-08 14:14:48
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作者 | 付奶茶大家好！我是奶茶。众所周知，读博，是一件压力山大的活动。《Nature》有一项调查统计显示：39%以上的博士有抑郁或焦虑的症状，是正常人群的6倍以上。这摆出了一个残酷的事实：读博期间患上精神类疾病的概率灰常高！。 最近，奶茶发现一篇来自哥德堡大学等机构的论文，终于为这一话题提供了科学依据，证实了：读博确实影响心理健康！论文题目：《The Impact of PhD Studies
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2024-10-08 11:47:01
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概述
参数识别研究
基于优化思想的参数识别思路
基于不确定分析的参数识别思路
前提是可识别性 水文模型模型参数不可识别性严重
基于贝叶斯理论 使用先验分布即未知参数的分布信息 如RSA GLUE
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2024-09-12 08:36:55
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凡是搞计量经济的，都关注这个号了邮箱：econometrics666@126.com所有计量经济圈方法论丛的code程序,宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.关于相关计量方法视频课程，文章，数据和代码，参看1.面板数据方法免费课程,文章,数据和代码全在这里,优秀学人好好收藏学习！2.双重差分DID方法免费课程,文章,数据和代码全在这里,优秀学人必须收藏学习！3.工具变
原创
2021-03-26 21:42:43
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人工智能的历史可以追溯到上个世纪甚至更早，但其快速发展主要发生在20世纪后半叶及21世纪初。人工智能由最初的符号主义研究到现在的连接主义研究，它的生命已经很长了，遭受过希望破灭的痛楚，也经历过大功告成的兴奋。现在的深度学习、神经网络、卷积神经网络、监督学习、半监督学习都是在连接主义的研究下诞生的。现在的生成式人工智能就是连接主义学派最好的产物，通用人工智能是现在主要的发展方向，因此Sora的诞生使
原创
2024-02-28 18:43:06
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