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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

高并发场景在现场的日常工作中很常见，特别是在互联网公司中，这篇文章就来通过秒杀商品来模拟高并发的场景。文章末尾会附上文章的所有代码、脚本和测试用例。

实现高并发秒杀的七种方式

业务侧能拿到第一手准确的实时数据，就能根据准确，快速的数据做出业务策略调整，扩大收益。但是正向结果是我们预期的目标，开发所要做的就是解决达成预期目标过程中的各种不稳定因素，这些不稳定因素就是负向结果。从负向结果看，一旦出现数据产出延迟，数据不准，就有可能让业务错失一个热点，产生巨大损失。

实时数仓保障与治理实践

当下的国际秩序对中国极为不公且极为不利，因为规则本就是以美国为首的西方国家所制定。最近美国高调宣布不承认中国的市场经济地位。

IPv6根服务器4台落户中国！《雪人计划》详解

本文聚焦深入探讨了拥抱数字思维的必要性，同时评估了企业的技能差距和低代码平台在不断变化的数字环境中的作用。它还强调了业务用户如何在数字化转型策略中发挥关键性作用。低代码平台正是推动这一转变的关键因素。

低代码平台：数字化企业的核心（IDC）

PPT内容有很多经典可借鉴的数据架构与数据模型设计方法，细嚼慢咽：

数据宝典：数据架构 & 数据模型 & 数据管理（PPT）

标签由互联网领域逐步推广到其他领域，打标签的对象也由用户、产品等扩展到渠道、营销活动等。

标签 VS 数据指标，一文搞懂概念与区别

随着数据量的增大，传统关系型数据库越来越不能满足对于海量数据存储的需求。对于分布式关系型数据库，我们了解其底层存储结构是非常重要的。本文将介绍下分布式关系型数据库 TiDB 所采用的底层存储结构 LSM 树的原理。

TiDB 底层存储结构 LSM 树原理介绍

在数字化转型、新冠疫情、全球经济环境动荡等多因素驱动下，使得组织改变了对低代码、无代码的看法，市场规模和场景化落地实现快速增长。根据Gartner预测，到2025年，70%的应用程序将由低代码和无代码开发平台构建，其中 80%的应用程序由非IT工作者开发而成。

2023年，无代码、低代码8大技术趋势

知识图谱的构建流程主要分为知识抽取、知识融合、知识表示和知识优化，知识抽取主要是借助于算法层的实体抽取算法、关系抽取算法、属性抽取算法或者联合抽取算法，对标注好的语料数据进行模型训练，生成相应知识抽取组件。知识融合主要解决在知识抽取过程后的知识对齐和属性融合问题，形成一致性较好的领域知识图谱，在知识构建之后建立符号化和向量化的表述组件，满足不同的业务知识表示需求。知识优化则为了在构建的领域知识图谱进行知识质量的优化提升，挖掘领域知识图谱中隐漏的领域知识，发现知识冲突并对领域知识进行更新，从而形成了一整套的知识图谱构建组件。

知识图谱构建和应用实践

企业在采购大数据平台时为了结合一些应用场景，普遍上架了客户标签和客户画像项目。这些项目有没有起到预期效果？标签应用与大数据平台如何有效结合？标签和画像到底有什么关系？标签的IT架构与CRM、数据中台有什么联系？


标签体系及应用方法论，一文读懂

数据仓库存储结构化的数据，适用于快速的BI和决策支撑，而数据湖可以存储任何格式的数据，往往通过挖掘能够发挥出数据的更大作为，因此在一些场景上二者的并存可以给企业带来更多收益。湖仓一体，又被称为Lake House，其出发点是通过数据仓库和数据湖的打通和融合，让数据流动起来，减少重复建设。Lake House架构最重要的一点，是实现数据仓库和数据湖的数据/元数据无缝打通和自由流动。湖里的“显性价值”数据可以流到仓里，甚至可以直接被数仓使用；而仓里的“隐性价值”数据，也可以流到湖里，低成本长久保存，供未来的数据挖掘使用。

基于湖仓一体构建数据中台架构

如果是SpringBoot项目就只需要注解，或者开Application配置文件！！！

Dubbo面试题（总结最全面的面试题）

今天推荐的一个可以用来二次开发和学习的开源的软硬件系统，你可以用快速搭建自己的智能家居系统。

一套 Spring Boot + Vue 的物联网智能家居系统！

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工业数字孪生建模与应用|580页PPT下载

教育局数据大脑建设方案（附PDF下载）

2021年11月21日，国家主席习近平在出席二十国集团领 导人第十五次峰会时强调，要主动应变、化危为机，以科技创新 和数字化变革催生新的发展动能。要加强数据安全合作，加强数 字基础设施建设，为各国科技企业创造公平竞争环境。

数字孪生产业技术白皮书(附PDF下载)

与数据库的单表基于ER模型构建思路不同，其面向特定业务分析的特性，决定了它的构建需要整合多套数据输入系统，并输出多业务条线的、集成的数据服务能力，需要考虑更全面的因素，包括：

数据仓库模型全景

收藏！2022年数据中台解决方案（附PPT全文）

想从事人工智能领域的研究，盲目地在网上购买了一本又一本的参考资料，学习视频刷了一遍又一遍…… 反过头来看，这些方法可能作用并不是很大，却消耗了大量的时间和金钱。

超详细的AI 专家路线图

如何搭建Spark离线数仓（PPT）

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