集装箱竹木复合地板，该复合地板的中间层为纵向竹帘Ⅴ，从上层到中间层以及从下层到中间层分别依次设有竹席或杨木面板、杨木短中板、纵向竹帘Ⅰ、桉木或杨木板、纵向竹帘Ⅱ、横向竹帘、纵向竹帘Ш、松木短中板Ⅰ、纵向竹帘Ⅳ和松木短中板Ⅱ，各层之间采用酚醛树脂胶粘结并热压结合为一体。该复合地板的强度较高，且稳定；地板密度适中，密度为0.8g/cm3左右，且重量相对较轻，完全满足用户需求。该复合地板的各层均采用速生材料，彻底将集装箱木地板转变成环保地板。该复合地板可通过采用冷进冷出工艺、避免地板翘曲。竹帘不浸胶的方式制作，提高了生产效率。
搞电机的宝宝们都知道，绝缘处理是电机制造非常关键的环节，电机常见的绝缘处理工艺有浸渍烘焙、绝缘浇注、多胶系统的模压固化等。其中绝缘浇注多用于微特电机; 多胶系统的模压固化常见于大型水轮发电机和汽轮发电机。大多数中小型电机多采用浸渍绝缘漆后烘焙固化工艺。今天老师就说说这种绝缘处理工艺。 1 为什么要进行绝缘处理。绝缘处理有以下作用: 1.1 增强绝缘性能。电机绕组在绕线、线圈成型、转运、嵌线、整形等过程中难免对线圈绝缘有所损伤，有些绝缘材料也难免会有些局部缺陷，通过浸漆烘焙固化后绝缘结构
Scaling a real-time streaming warehouse with Apache Flink, Parquet and Kubernetes--Aditi Verma (Branch Metrics) & Ramesh Shanmugam (Branch Metrics)
本文，举例生活中的TRIZ创新原理，希望能通过这些生活实例来启迪思维，引起读者学习和研究TRIZ的兴趣，在生活中能够主动地运用TRIZ创新原理来解决遇到的各种难题，并进行更多的创新发明，从而使我们的生活更加轻松美好。
PPV课大数据 第一步：精准定位。 确定找房地点，精确到小区。每个小区在任意时间，至少有三五间空房待租。大的小区，有几十间。完全不要担心没房。如果没有，基本是因为数据挖掘的能力不足。五环之内，如果两个
Parquet是可用于Hadoop生态系统中任何项目的开源文件格式。与基于行的文件（例如CSV或TSV文件）相比，Apache Parquet旨在提供高效且高性能的扁平列式数据存储格式。
有的seo听说，网站要更新原创文章才有排名，所以每天苦哈哈的创作原创文章，而搜索引擎也是如约的给了其比较不错的排名，这时更新原创文章就会有排名，成了网站搜索排名的至理名言，然而好景不长，在某个阳光明媚的早上seoer流下了委屈的泪水，说好的更新原创网站排名就会提高，怎么网站还被百度k站了呢？具体原因出在哪呢？
Joel写过一篇文章，关于软件公司如何雇到优秀的程序员。 他说，软件公司的头等大事，就是找到第一流的人才。不同于其他行业，软件是一种纯智力产品，你有什么样的程序员，就有什么样的软件，这关系到软件公司的生死存亡。 Joel的论点之一就是，办公室一定要非常舒服、非常吸引人，这样才能打动第一流的人才，"否则他们就会去Google或微软"。 我们都知道，Google的办公环境简直是"宾馆+校园"。那么，能够同Google媲美的办公环境是什么样的呢？ 去年11月，Joel的Fog Creek软件公司换了一个办公地点，
富士康工人每半年就换一次，德国工人却终生不换东家？在这个时代谈“忠诚”，似乎有些伪善。但很多德国人进入了一家他们认为很棒的公司后，服役20年以上很常见，甚至有些终身不换东家。
IT人的工作基本上与美学无关。很多人工作于数据中心，数据中心的首要功能当然是功能性。但是，如果在维持功能之余又极富建筑美学，置身其中是否会令枯燥的工作变成甘之如饴的享受呢？一起欣赏九大令人叹为观止的数据中心吧！ 巴塞罗那超级计算机中心 是巴塞罗那的托瑞赫罗纳教堂外景，西班牙政府已将其改造成为MareNostrum超级计算机中心。该建筑已经改为俗用，设计师须解决如何修改和升级这个1920年代的建筑而不破坏其结构之美。MareNostrum使用超过10000个处理器来执行每秒94万亿次运算，它被称
维金 编译自 纽约时报 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 后浪推前浪。 80、90后在大学期间才有机会学到的编程，目前已经普及到中小学阶段了。 “编程得从娃娃抓起”可能不是句调侃了，学习编程可以让孩子学会重要的认知技能，例如批判性思维和解决问题的能力。随着编程从学校走向家庭，许多玩具制造商都在关注这个领域，将孩子们的家庭作业变成游戏。 大部分编程玩具都会通过配套应用教会孩子，如何将命令组合起来，使玩具产生声音、灯光和运动。如果你正在为渴望学习编程基础的孩子们寻找完美的礼物，或是想在孩子们学习逻辑和问题
CV赛道的战争是否已经结束？行业排位是否已成定局？新涌现的CV公司，是否还能破局？
最近除了哈佛MIT校长诉讼特朗普的事件，备受热议的话题就要数由上海市人民政府主办的2020世界人工智能大会云端峰会WAIC了。
据国外媒体报道，近日，亚马逊语音助手 Alexa 又整出幺蛾子，录下了一对夫妻私人对话的音频，并将其发送给了通讯录的一位好友。
Dask 是一个开源库，旨在为现有 Python 堆栈提供并行性。Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。
Dask是一个用于并行计算的强大工具，它旨在处理大规模数据集，将数据拆分成小块，并使用多核或分布式系统并行计算。Dask提供了两种主要的数据结构：Dask.array和Dask.dataframe。在本文中，我们将重点介绍Dask.array，它是Dask中用于处理多维数组数据的部分。
先看看IEEE Spectrum机器人礼品指南2018版 吧，说不定可以找到合适的机器人带回家。
---- 新智元报道 来源：kiro-7、arstechnica 翻译：肖琴 【新智元导读】近日，亚马逊的Echo设备被指控未经许可将私人对话录音，并将音频随机发送给用户联系人列表中的人物。亚马逊今天证实了这一指控。不久前Alexa才曝出令人毛骨悚然的“嘲笑人类”事件，这次的“窃听事件”再次引起舆论哗然。 据外媒哥伦比亚广播公司旗下的KIRO-7报道，亚马逊的Echo设备被指控未经许可将私人对话录音，并将音频发送给用户联系人列表中的随机一位人士。亚马逊今天证实了这一指控。 根据KIRO-7的报道，用
从文本生成音乐、文本生成音效、到高质量音频压缩，音频编辑和音频生成的AI工具全都有，命名为AudioCraft。
我们前一阵子参加了在旧金山举办的Dato数据科学峰会。来自业界和学界的千余名数据科学研究人员在大会上对数据科学、机器学习和预测应用方面的最新发展进行了交流和探讨。 以下是大会中讨论的数据科学家在未来可能使用的八个Python工具。 SFrame和SGraph 峰会上的一个重磅消息是Dato将在BSD协议下开源SFrame和SGraph。SFrame(Scaleable Data Frame)是一个为大数据处理优化内存和性能的数据框(DataFrame)结构。SGraph是一个类似的概念，但代表的不是数据框而
去年5月，一位亚马逊Echo用户和她丈夫讨论家里的木地板，结果谈话内容居然被音箱偷偷录下来发给了别人。
点击 AR 投篮机，就能进入游戏界面。找到一个背景平面，将篮筐调制最佳投篮位置，对准篮筐，向上滑动篮球，投中篮筐即可得分。该游戏对场地适应性很强，即便在暗光环境下，对单一纹理的地板也能定位。
好久不见。有一年了。 很久没有更推文了，我的错。额，进入正题吧。到了年底，很多App都会放出“你今年听了多少歌”、“你今年看了多少帖子”、“你今年剁手了多少次”等等的用户数据，并在其中进行较多的数据挖
在“懒人经济”风潮下，这几年智能清洁赛道日渐火热，据奥维云网数据显示，仅2021年国内清洁电器规模就同比增长了29%，达到309亿元；2022年清洁电器行业全品类零售额达322亿元，同比增长4％。据悉，目前清洁电器领域比较受欢迎的产品主要有吸尘器、扫地机器人、蒸汽拖把、除螨仪、擦窗机器人，以及洗地机等。
Pandas 是数据科学和分析领域中使用最广泛的库之一，但在处理大型数据集时，性能可能成为一个挑战。本篇博客将介绍一些高级技巧，帮助你优化 Pandas 操作，提高代码执行效率。
随着其功能的不断优化与扩充，pandas已然成为数据分析领域最受欢迎的工具之一，但其仍然有着一个不容忽视的短板——难以快速处理大型数据集，这是由于pandas中的工作流往往是建立在单进程的基础上，使得其只能利用单个处理器核心来实现各种计算操作，这就使得pandas在处理百万级、千万级甚至更大数据量时，出现了明显的性能瓶颈。
Satpy is designed to provide easy access to common operations for processing meteorological remote sensing data.
做 数据仓库系统，ETL是关键的一环。说大了，ETL是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来，处理数据迁移、转换的工作倒 还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量，使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中，ETL上升到了一 定的理论高度，和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同，从名字上就可以看到，人家已经将倒数据的过程分成3个步骤，E、T、L分别代表抽取、转换 和装载。
Galvanize 最近在旧金山参加了 Dato 数据科学峰会，这次会议聚集了千余名来自业界和学术界的数据科学研究人员，他们交流并探讨关于数据科学、机器学习应用和预测模型的最新进展。 以下是我导师认为数据科学家将在未来数月乃至数年里使用的八个 Python 工具。 1. SFrame and SGraph Dato 数据科学峰会中重磅消息之一是 Dato 将在 BSD 协议下开源SFrame 和 SGraph。SFrame (short for Scaleable Data Frame) 提供可以优化内存效
在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy） ，PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？
并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法，以提高程序的性能。在 NumPy 中，可以使用一些工具和技术来进行并行计算，充分利用多核处理器的优势。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算，并通过实例演示如何应用这些技术。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 钱天培 Aileen 魏子敏 两小时前，科技媒体Techcrunch报道，深度学习和计算机视觉专家，李飞飞教授的得意弟子Andrej Karpathy加盟特斯拉，负责自动驾驶视觉技术的人工智能部门主管。在此之前，他在Elon Musk领导另一个公司OpenAI里担任研究员。此次被特斯拉挖走，也算肥水不流外人田。 这是Open AI自从2月份失去Ian Goodfellow之后，再次失去一员大将也令人关注。OpenAI是Elon Musk创立的非盈利企业，研究最先进的
AI 科技评论按：据Techcrunch最新报道，特斯拉刚刚将OpenAI中的一员大将纳入麾下，担任人工智能与自动驾驶视觉部门主管。他就是Andrej Karpathy。随后 AI 科技评论看到他在推
云哥前期从以下九个方面讨论了加速Python的具体方法，一共24个，每个都带有优化前后的对比，非常实用。
拖了很长时间的技巧总结，再不写的话我可能也要忘了。趁着这几天在处理数据，赶紧补上，全文共近2500字。
洛谷 P3419 [POI2005]SAM-Toy Cars题解 题目描述 Jasio 是一个三岁的小男孩,他最喜欢玩玩具了,他有n 个不同的玩具,它们都被放在了很高的架子上所以Jasio 拿不到它们. 为了让他的房间有足够的空间,在任何时刻地板上都不会有超过k 个玩具. Jasio 在地板上玩玩具. Jasio’的妈妈则在房间里陪他的儿子. 当Jasio 想玩地板上的其他玩具时,他会自己去拿,如果他想玩的玩具在架子上,他的妈妈则会帮他去拿,当她拿玩具的时候,顺便也会将一个地板上的玩具放上架子使得地板上
本篇介绍 8 个可以替代pandas的库，在加速技巧之上，再次打开速度瓶颈，大大提升数据处理的效率。
储存保管的目标 (1) 空间的最大化使用。 (2) 劳力及设备的有效使用。 (3) 储存货品特性的全盘考量 即对储存货品的材积、重量、包装单位等品项规格及腐蚀性、温湿度条件、气味影响等物性 求彻底 解，来达到对货品能按特性适当储放。 (4) 做到所有品项皆能随时准备存取 因为储存增加商品的时间值，因此若能做到一旦有需要时物品马上变得有用，则此系统才算是一有计划的储位系统及良好的厂房布置。 (5) 货品的有效移动 在储区内进行的大部份活动是货品的搬运，需要多数的人力及设备来进行物品的搬进与搬出，因此人力与机械
之前简单介绍了一下列式存储： 和谐号为啥快？因为铁轨是列式存储！ 今天介绍一种大数据时代有名的列式存储文件格式：Parquet，被广泛用于 Spark、Hadoop 数据存储。Parquet 的中文是镶木地板，意思是结构紧凑，空间占用率高。注意，Parquet 是一种文件格式！
作业类别评估要素指标项目储存作业设施空间利用度储区面积率 可供保管面积率 储位容积使用率 单位面积保管量 平均每品项所占储位数存货效益库存周转率 库存掌握程度成本花费存货管理费率呆废料情况呆废料率 1、储区面积率 应用目的：衡量厂房空间的利用率是否恰当。 计算说明：储区面积率=储区面积/物流中心建物面积 指标意义：储区是物流中心不可或缺的部份，因而掌握储区占整个物流中心厂区的比率，可使整体作业更顺畅。 状况陈述：此指标小，表示储区占整个物流中心面积比例不高。 改善对策：物流中心面积去除停车码头外，主要包
作者 | Darrell Etherington 编译 | AI100（rgznai100） 特斯拉的自动驾驶部门又变天了！ 大神Chris Lattner离去 就在刚才，负责Autopilot软件项目的大神Chris Lattner在Twitter上宣布离开特斯拉： twitter中Chris Lattner写到： 事实证明特斯拉并不适合我。我正在寻找一些有趣的机会，作为资深的工程主管。 从加入到离开，这位乔布斯一手栽培起来的苹果大将，总共呆了不到6个月。我们原以为，这位Xcode的前主管、LLV
每个工程设计成败在于协调准备，由其机房位置设定、管理部门沟通或现场建筑师，及各相关厂商的协调，现场需以相关图解，再依图解做分析、设计及施工项目进行规划，并且订定机房尺寸面积及施工说明与施工配置图。图面确认后进行其它相关项目设计和估算。
作者：Georgia Deaconu 翻译：陈超校对：欧阳锦 本文约1200字，建议阅读5分钟本文介绍了Python处理数据集的方法。 作为一名数据科学家，我发现自己处理“大数据”的情况越来越多。我叫做大数据的是那些虽然不是很大，但是却足够让我的电脑处理到崩溃并且拖慢其他程序。 图片来自 Mika Baumeister UNsplash 这个问题并不新鲜，且对于所有问题而言，从来没有一劳永逸的万能公式。最好的方法依赖于你的数据以及你应用的目的。然而，最流行的解决方法通常在以下描述的分类之中。 1. 通过优
Python运行的慢是历来被诟病的，一方面和语言有关，另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了，所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。
两周前的一个晚上，俄勒冈波特兰一名女士Danielle接到她老公同事的电话，提醒他们赶紧关掉亚马逊音箱Echo。
【eNet硅谷动力消息】被叫全免计划终于推出了， 这个计划可以说是大家翘首以盼，许多人大大节省了话费，对很多人来说是一个大大的福音，但也因此造成了中国通讯资费的改革提速，从而加剧了行业之间的竞争。
【导读】无监督学习是推断描述“未标记”数据的分布与关系的机器学习任务，即给予学习算法的示例是未被标记的，因此没有直接的方法来评估算法产生的准确性。无监督学习根据应用任务的不同的算法也不尽相同，最常用应用的是聚类和降维。本次人工智能头条将为大家揭开无监督学习的面纱，通过和两只猫的故事对无监督学习进行简单易懂的解释，并通过对世界美食的探索之旅，开展对无监督学习的实践教程。
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