數(shù)據(jù)處理

• 一文了解Apache RocketMQ
  

  Apache RocketMQ是一款A(yù)pache 開源的、分布式的高性能消息中間件和流數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。RocketMQ的前身是MetaQ，當(dāng)時(shí)是阿里巴巴內(nèi)部的消息中間件經(jīng)過(guò)阿里巴巴“雙十一”的長(zhǎng)期磨煉，MetaQ經(jīng)受住了各種海量用戶、高并發(fā)場(chǎng)景的考驗(yàn)。在這個(gè)過(guò)程中修煉成了很多內(nèi)功，而這些內(nèi)功實(shí)際上是可以應(yīng)對(duì)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求的。在阿里巴巴內(nèi)部經(jīng)過(guò)3個(gè)版本迭代后，把MetaQ進(jìn)化成了更為通用的RocketMQ。到了2017年，阿里巴巴決定把RocketMQ貢獻(xiàn)給了Apache，并成功“畢業(yè)”。成為Apache頂級(jí)開源項(xiàng)目之一，并一直到現(xiàn)在。

  IT有得聊

  711

  12/09 11:50

  數(shù)據(jù)處理
• 一文揭曉ADTF軟件操作體驗(yàn)！
  

  科研工具再揭秘！ADTF如何賦能科研工作？本文劉同學(xué)親測(cè)分享，大贊其便捷設(shè)計(jì)，靈活高效，詳盡展現(xiàn)ADTF在高?？蒲兄械膶?shí)際應(yīng)用與潛在價(jià)值。

  康謀科技

  850

  12/05 10:40

  自動(dòng)駕駛 數(shù)據(jù)處理
• 科研新體驗(yàn)：劉同學(xué)深度試用ADTF軟件反饋揭曉！
  

  科研工具再揭秘！ADTF如何賦能科研工作？本文劉同學(xué)親測(cè)分享，大贊其便捷設(shè)計(jì)，靈活高效，詳盡展現(xiàn)ADTF在高校科研中的實(shí)際應(yīng)用與潛在價(jià)值。

  康謀科技

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  11/21 11:21

  自動(dòng)駕駛 汽車電子
• 康謀分享 | 確保AD/ADAS系統(tǒng)的安全：避免數(shù)據(jù)泛濫的關(guān)鍵！
  

  如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效管理、解讀和正確分析，以避免數(shù)據(jù)泛濫的不利影響？掌握好“指標(biāo)與算法”和“全面可視化分析工具”兩大關(guān)鍵要素，助力AD/ADAS系統(tǒng)開發(fā)、驗(yàn)證和改進(jìn)過(guò)程！

  康謀科技

  860

  11/14 14:22

  自動(dòng)駕駛 汽車電子
• Samtec 大數(shù)據(jù)應(yīng)用科普 | 用于HPC和超級(jí)計(jì)算的連接器
  【摘要/前言】 我們的現(xiàn)代工業(yè)世界依賴于原材料。無(wú)論是石油、鋼鐵還是棉花，原材料對(duì)工業(yè)化世界的發(fā)展都具有巨大的重要性。盡管這些有形產(chǎn)品仍然一如既往地重要，但現(xiàn)代社會(huì)為我們帶來(lái)了一種新的原材料，那就是數(shù)據(jù)。 【數(shù)據(jù)是未來(lái)的原材料】 數(shù)據(jù)作為數(shù)字時(shí)代的基石，正以無(wú)形之態(tài)，重塑著世界的每一個(gè)角落。 作為消費(fèi)者，我們?cè)谑褂弥悄苁謾C(jī)和電腦時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)并不陌生。然而，現(xiàn)代系統(tǒng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量之大，可能是我們?cè)S多人難

  Samtec中國(guó)

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  11/12 15:14

  人工智能 大數(shù)據(jù)
• 康謀分享 | 數(shù)據(jù)隱私和匿名化：PIPL與GDPR下，如何確保數(shù)據(jù)合規(guī)？（二）
  

  自動(dòng)駕駛技術(shù)飛速發(fā)展，但數(shù)據(jù)隱私安全成攔路虎？別擔(dān)心，本文帶您深入剖析PIPL與GDPR在數(shù)據(jù)處理行為及基礎(chǔ)合法性方面的異同之處，幫助您準(zhǔn)確把握法規(guī)要求，從而利用匿名化處理工具有效應(yīng)對(duì)跨境數(shù)據(jù)傳輸?shù)忍魬?zhàn)！

  康謀科技

  935

  11/08 13:42

  自動(dòng)駕駛 汽車電子
• 康謀分享 | 數(shù)據(jù)隱私和匿名化：PIPL與GDPR下，如何確保數(shù)據(jù)合規(guī)？（二）
  

  自動(dòng)駕駛技術(shù)飛速發(fā)展，但數(shù)據(jù)隱私安全成攔路虎？別擔(dān)心，本文帶您深入剖析PIPL與GDPR在數(shù)據(jù)處理行為及基礎(chǔ)合法性方面的異同之處，幫助您準(zhǔn)確把握法規(guī)要求，從而利用匿名化處理工具有效應(yīng)對(duì)跨境數(shù)據(jù)傳輸?shù)忍魬?zhàn)！

  康謀科技

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  10/31 10:01

  自動(dòng)駕駛 汽車電子
• 康謀分享 | AD/ADAS的性能概覽：在AD/ADAS的開發(fā)與驗(yàn)證中“大海撈針”！
  

  在AD/ADAS開發(fā)與驗(yàn)證中，如何從海量數(shù)據(jù)中快速獲得性能概覽，進(jìn)而快速定位關(guān)鍵事件？本文康謀帶您了解，如何利用IVEX智能概覽功能，結(jié)合安全與關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)高效檢索與分析，推動(dòng)AD/ADAS系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化！

  康謀科技

  765

  10/24 10:04

  自動(dòng)駕駛 汽車電子
• 康謀分享 | 數(shù)據(jù)隱私和匿名化：PIPL與GDPR下，如何確保數(shù)據(jù)合規(guī)？（一）
  

  自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速發(fā)展伴隨著數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。PIPL和GDPR為自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)合規(guī)設(shè)立了高標(biāo)準(zhǔn)。本篇文章將帶大家深入探討PIPL與GDPR的異同點(diǎn)，期望能夠幫助車企更好地理解并應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)法規(guī)的挑戰(zhàn)，推動(dòng)自動(dòng)駕駛行業(yè)健康發(fā)展。

  康謀科技

  1849

  09/30 10:50

  自動(dòng)駕駛 汽車電子
• 康謀分享 | ADTF過(guò)濾器全面解析：構(gòu)建、配置與數(shù)據(jù)處理應(yīng)用
  

  過(guò)濾器是處理數(shù)據(jù)流的基本單元，它們接收、處理并發(fā)送數(shù)據(jù)，是ADTF數(shù)據(jù)處理的核心。為此，康謀為您介紹在ADTF中如何創(chuàng)建和使用過(guò)濾器，包括設(shè)置輸入輸出針腳、配置觸發(fā)器以及處理數(shù)據(jù)樣本。

  康謀科技

  812

  09/26 09:38

  自動(dòng)駕駛 汽車電子
• 五分鐘技術(shù)趣談 | 邊緣智能：實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和智能決策的新一代技術(shù)
  

  邊緣智能（Edge Intelligence）是一種將人工智能（AI）和邊緣計(jì)算相結(jié)合的新興技術(shù)。傳統(tǒng)的人工智能應(yīng)用通常依賴于云計(jì)算中心進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和決策，但這種方式存在延遲和網(wǎng)絡(luò)帶寬的問(wèn)題。邊緣智能通過(guò)在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、邊緣服務(wù)器和終端設(shè)備上部署AI算法，將數(shù)據(jù)處理和決策推向網(wǎng)絡(luò)邊緣。這使得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、低延遲響應(yīng)和隱私保護(hù)成為可能，為各種應(yīng)用場(chǎng)景如智能交通、智能城市、工業(yè)自動(dòng)化等帶來(lái)了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

  移動(dòng)Labs

  2萬(wàn)

  09/22 10:30

  邊緣智能 數(shù)據(jù)處理
• 數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)分析是什么？有哪些工具？
  

  數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)分析在推動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提升決策質(zhì)量方面發(fā)揮了重要作用。它們不僅幫助企業(yè)提高效率和競(jìng)爭(zhēng)力，還為社會(huì)各個(gè)方面的智能化和精細(xì)化管理提供了有力支持。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)分析將會(huì)變得更加智能和自動(dòng)化，為未來(lái)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)更大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

  成都縱橫智控科技有限公司

  2456

  06/27 07:41

  工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)處理
• 留言送書 | 《深度學(xué)習(xí)與人工智能實(shí)戰(zhàn)》
  

  在深度學(xué)習(xí)處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理是至關(guān)重要的一環(huán)。PyTorch作為一款熱門的深度學(xué)習(xí)框架，提供了豐富的數(shù)據(jù)處理工具。通過(guò)PyTorch，開發(fā)者可以輕松地完成數(shù)據(jù)的加載、清洗、增強(qiáng)、轉(zhuǎn)換等操作，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量并適應(yīng)模型的需求。這些操作對(duì)于提高模型的訓(xùn)練效率和泛化能力具有重要意義。

  工控有得聊

  3769

  58評(píng)論

  06/19 17:13

  人工智能 深度學(xué)習(xí)
• 10萬(wàn)億市場(chǎng)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化背景下，工業(yè)大數(shù)據(jù)如何發(fā)揮最大價(jià)值？
  

  隨著今年年初數(shù)據(jù)資產(chǎn)“入表”正式實(shí)行，喊了多年的“發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值”的口號(hào)終于可以說(shuō)是落到了實(shí)處。所謂數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表，是指將數(shù)據(jù)確認(rèn)為企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表中“資產(chǎn)”一項(xiàng)，即數(shù)據(jù)資產(chǎn)入資產(chǎn)負(fù)債表，在財(cái)務(wù)報(bào)表中體現(xiàn)其真實(shí)價(jià)值與業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)。國(guó)家發(fā)改委價(jià)格監(jiān)測(cè)中心副主任王建冬表示，我國(guó)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化和資本化后，所催生的相關(guān)市場(chǎng)潛在規(guī)?？赡軙?huì)達(dá)到10萬(wàn)億級(jí)。

  iot101君

  1838

  05/07 11:00

  大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)處理
• strlen，sizeof，scanf對(duì)字符串計(jì)算
  

  sizeof：可用于任何變量名、類型名或常量值，當(dāng)用于變量名（不是數(shù)組名）或常量時(shí)，不需要加括弧。strlen：從內(nèi)存的某個(gè)位置（可以是字符串開頭，中間某個(gè)位置，甚至是某個(gè)不確定的內(nèi)存區(qū)域）開始掃描，直到碰到第一個(gè)字符串結(jié)知束符''為止，然后返回計(jì)數(shù)器值。

  嵌入式隨筆

  1773

  04/15 10:10

  串口 數(shù)據(jù)處理
• 如何利用DPU加速Spark大數(shù)據(jù)處理？ | 總結(jié)篇
  近年來(lái)，隨著存儲(chǔ)硬件的革新與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的突飛猛進(jìn)，如NVMe SSD和超高速網(wǎng)絡(luò)接口的普及應(yīng)用，I/O性能瓶頸已得到顯著改善。然而，在2020年及以后的技術(shù)背景下，盡管SSD速度通過(guò)NVMe接口得到了大幅提升，并且網(wǎng)絡(luò)傳輸速率也進(jìn)入了新的高度，但CPU主頻發(fā)展并未保持同等步調(diào)，3GHz左右的核心頻率已成為常態(tài)。

  中科馭數(shù)

  2368

  04/02 15:57

  DPU 數(shù)據(jù)處理
• 單片機(jī)串口接收的幾種常用的數(shù)據(jù)處理方法
  

  我們?cè)谧鲰?xiàng)目的時(shí)候經(jīng)常會(huì)用到串口，當(dāng)我們用串口和別的設(shè)備通訊的時(shí)候就需要嚴(yán)格遵循通訊協(xié)議，然而，僅僅是遵循通訊協(xié)議是不夠的，因?yàn)閱纹瑱C(jī)串口受到別的信號(hào)干擾的時(shí)候，容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，特別是串口發(fā)送的第一個(gè)字節(jié)和最后一個(gè)字節(jié)。一旦出現(xiàn)這種情況，設(shè)備之間的通訊可能會(huì)受到影響，甚至?xí)?dǎo)致系統(tǒng)癱瘓。另外，串口收到數(shù)據(jù)的時(shí)候，我們也需要判斷一幀數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度，特別是指令發(fā)送比較頻繁的時(shí)候。因此，串口在接收到數(shù)據(jù)之后應(yīng)該先進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，再執(zhí)行命令，這樣能夠增強(qiáng)產(chǎn)品的穩(wěn)定性。

  柒壹漆

  6582

  03/12 12:44

  單片機(jī) 數(shù)據(jù)處理
• 五分鐘技術(shù)趣談 | 淺析半監(jiān)督學(xué)習(xí)及其應(yīng)用場(chǎng)景
  

  隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，企業(yè)可以獲得越來(lái)越多的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以用于幫助企業(yè)更好的了解用戶，即客戶畫像，也可以用來(lái)改善用戶的體驗(yàn)。但這些數(shù)據(jù)中可能存在大量沒(méi)有標(biāo)記的數(shù)據(jù)。如果所有數(shù)據(jù)均采用人工標(biāo)記的方式則存在兩方面的缺點(diǎn)，一是花費(fèi)的時(shí)間成本較高，人工標(biāo)記效率低，數(shù)據(jù)量越大需要雇傭的人越多，時(shí)間也會(huì)越長(zhǎng)，成本越高，二是隨著用戶規(guī)模的增大，人工標(biāo)記的速度很難趕上數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)。因此如何有效利用當(dāng)前有標(biāo)記樣本的數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵，而半監(jiān)督學(xué)習(xí)則是應(yīng)對(duì)有標(biāo)簽的樣本數(shù)量遠(yuǎn)小于無(wú)標(biāo)簽樣本的情況。

  移動(dòng)Labs

  3610

  2023/11/16

  數(shù)據(jù)處理
• 一文讀懂?dāng)?shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的指標(biāo)體系
  

  數(shù)據(jù)指標(biāo)體系是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)，其對(duì)指標(biāo)進(jìn)行了統(tǒng)一管理，體系化是為了方便統(tǒng)一修改、共享及維護(hù)。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，很多企業(yè)選擇借助信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代早期，大部分?jǐn)?shù)據(jù)并沒(méi)有被充分地挖掘分析和利用。雖然數(shù)據(jù)規(guī)模非常大，但是卻很難利用這些數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值。而數(shù)據(jù)中臺(tái)的提出及數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的構(gòu)建，使得數(shù)據(jù)產(chǎn)生了實(shí)際價(jià)值。有了數(shù)據(jù)指標(biāo)，人們做決策時(shí)不再是按照經(jīng)驗(yàn)“拍腦袋”，而是看看數(shù)據(jù)是怎樣呈現(xiàn)的，能夠及時(shí)基于數(shù)據(jù)進(jìn)行戰(zhàn)略調(diào)整及決策規(guī)劃。

  移動(dòng)Labs

  4938

  2023/10/23

  數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)處理
• 全托管時(shí)序數(shù)據(jù)云平臺(tái)TDengine Cloud正式支持阿里云
  數(shù)據(jù)管理更簡(jiǎn)單 北京2023年3月14日 /美通社/ --?3 月?13 日，全托管的時(shí)序數(shù)據(jù)處理云服務(wù)平臺(tái) TDengine Cloud 正式支持阿里云，這是繼 Microsoft Azure、AWS、Google Cloud 后 TDengine Cloud 上線的第四朵公有云。 TDengine Cloud 是基于開源、高性能的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（Time Series Database）TDeng

  美通社

  2064

  2023/03/14

  云服務(wù) 數(shù)據(jù)分析

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