记得之前整理过一次excalidraw工具的使用,因为该工具只适合绘图的场景,由于日常开发中会整理一些思维导图,所以就开始使用了processon在线工具。最近查看了excalidraw的官网更新状态,发现更新了很多功能,这里在重新总结一次。
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。
最近一段时间,有拿了Databricks或者Snowflake的offer,或者两者皆有的人,加我微信,然后问我问题的人数已经很多很多了。 我被重复的问同样的问题两位数次,也答的不厌其烦。所以我就写篇文章在这里。以后有拿了这两家公司的offer,然后想加我微信问问题的,先看这里。 第一个问题:Databricks/Snowflake的估值是不是偏高/偏低? 这个问题我没办法回答。估值是一个很个人的问题。有人觉得高,有人觉得低。 客观说几句,Snowflake是上市公司,有好几个季度的财报,所以判断起来,信息
文章数据分析流程图如下: 任务 如果你有R代码基础,那么你可能需要阅读我在生信技能树的甲基化教程列表: 01-甲基化的一些基础知识.pdf 02-甲基化芯片的一般分析流程.pdf 03-甲基化芯片
最近正在抽时间编写k8s的相关教程,很是费时,等相关内容初步完成后,再和大家分享。对于k8s,还是上云更为简单、稳定并且节省成本,因此我们需要对主流云服务的容器服务进行了解,以便更好地应用于生产。
Amazon Web Services (AWS) 是亚马逊公司旗下云计算服务平台,为全世界范围内的客户提供云解决方案。AWS面向用户提供包括弹性计算、存储、数据库、应用程序在内的一整套云计算服务,帮助企业降低IT投入成本和维护成本。
中国信息化已经搞了近20年,按理说对于SAP和Oracle不应该陌生,可是还是会有一些企业对于SAP和Oracle的咨询,今天我就把几年前整理的一些内容跟大家分享一下。 SAP和Oracle各中优劣 SAP始于德国,偏重与严谨性和对流程上更重视,实施起来SAP比较倾向于改变企业的业务流程来匹配SAP,实现标准化管理。 Oracle来自美系,相对灵活调整起来更加方便,侧重于通过开发来实现企业业务流程,匹配企业管理。所以我们会发现重资产的企业用SAP的偏多,轻资产的企业用Oracle偏多。稳定期的企业更倾向
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
AI技术有三大要素:算法、算力、数据。由于AI技术的应用,对各种硬件设备的算力要求大幅提高,AI芯片应运而生,目前AI芯片发展的重点是针对神经网络等架构实现高速运算的核心硬件,即算力提高阶段。可能未来AI技术成熟之后,AI芯片可以实现集算法与算力于一体的超脑能力。
铁汁,如果你点击上方文艺又不失深沉的蓝色“思影科技”四个字,你就会收获一份来自思影科技的真爱。fMRI学习哪家强?皇家思影找老杨。
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。
我们一直有个列表,上面有几十个 Nextcloud 提供商,然而我听到的最常见的问题,即使是我的技术方面的朋友,也是:
福布斯中文网授权转载 作者Joe McKendrick 译 于波 校 李其奇 摘自:福布斯中文网(微信公号: forbeschinaonline) 云服务提供商的财务亏损是否会对所有的企业客户带来重大风险?市场调研公司Canalsys的首席执行官(CEO)史蒂夫·布雷泽尔(Steve Brazier)说,云服务行业的主要参与者们有可能在艰难时期轰然倒地,把客户也一起拉到悬崖边上。 布雷泽尔引用山姆·特伦德尔(Sam Trendall)发表在Channelonomics网站上的一篇文章说,和银行一样,云服务行
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。
发表于 Epigenetics . 2016; 链接 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26786415/,文章标题是:《Comparison of Methyl-capture Sequencing vs. Infinium 450K methylation array for methylome analysis in clinical samples》,随着 甲基化技术的深入人心, epigenome-wide association studies (EWAS) 时代到来了,但是临床上的EWAS研究要求成本可控,而且样品DNA起始量低,但是红极一时的450K芯片不尽人意,所以研究者们想试试看Methyl-Capture Sequencing (MC Seq) 能否替代450K。
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。
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。
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。
T客汇官网:tikehui.com 原文作者:Joe Panetterii 编译:徐婧欣 2017 年云服务供应商(CSP)市场将如何发展?以下是关于 CSP 的十大预测,旨在为 VAR(增值分销商)
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。
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。
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
好久没玩点有意思的了,这次借618这个购物节,自己也要搞台mbp,顺便搞一波大新闻. 对某宝的其中四家店,再加上某东一家店,对比同一款机型,对价格进行监控,至于监控时间,大概是不间断的监控吧,还有
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
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。
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。
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。
云服务和网络正在驱动数字业务的概念,但传统网络和网络安全架构远未达到数字业务的需求。
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。
使用了 10 多年的 CNZZ 将在 5 月终止免费服务,一时之间也不知道选择哪家统计服务。关键是一旦像 CNZZ 这样,10 多年的数据也无法取回了,不如自己搭建一台统计服务器吧,腾讯云轻量服务器无疑是最佳选择,再也不用担心数据无法取回了。
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。
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。
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!
不论是安全教父周鸿祎,还是国内外的科技大佬以及先知们,在关于未来的趋势上均有两点共识:所有企业都会成为互联网企业;所有设备都会成为互联网设备。Internet of Things(IOT)时代之后,人类正在进入Internet of Everything(IoE)。无处不在的计算和连接设备正在满足人类的贪婪和懒惰,让人类生活更加舒适的同时却带来的前所未有的安全挑战。正如周鸿祎在2014年互联网安全大会上所描绘的,互联网安全已进入Security of Things(SoT)时代,大数据安全、云端安全、隐私安
某公司拟开发-个智能家居管理系统,该系统的主要功能需求如下:1)用户可使用该系统客户端实现对家居设备的控制,且家居设备可向客户端反馈实时状态;2)支持家居设备数据的实时存储和查询;3)基于用户数据,挖掘用户生活习惯,向用户提供家居设备智能化使用建议。基于上述需求,该公司组建了项目组,在项目会议上,张工给出了基于家庭网关的传统智能家居管理系统的设计思路,李工给出了基于云平台的智能家居系统的设计思路。经过深入讨论,公司决定采用李工的设计思路。
近日,经 LF Edge 委员会投票决议,EMQ 旗下的开源项目 EMQ X Kuiper(以下简称 Kuiper)作为「Stage 1 - At Large」正式加入 LF Edge 基金会。
随着企业数字化转型的深入,网络接入模式也更加多元化,移动办公、远程接入、云服务等场景在后疫情时代成为新常态!各家企业的网络结构日趋复杂并且向云转化,以往基于边界的网关型身份和访问控制体系难以应对新型威胁;当企业以传统安全防护理念应对安全风险暴露出越来越多问题时,零信任理念提供了新的安全思路。
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制,并与过程管理建立一个数据链路,属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看,时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器,而非企业级。
Intuit数据工程副主管Loconzolo双脚都已经迈进数据湖里了。Smarter Remarketer首席数据科学家DeanAbbott也为云技术的发展指出了捷径。他们二人一致认为,大数据与分析学前沿是个活动目标,这一领域包含了储存原始数据的数据湖和云计算。尽管这些技术并未成熟,但等待也并非上策。 Loconzolo表示:“现实的情况是,这些工具都刚刚兴起,他们构筑的平台还不足以让企业依赖。但是,大数据和分析学等学科发展十分迅速,因此企业必须努力跟上,否则就有被甩掉的危险。”他还说:“过去,新兴技术
Intuit数据工程副主管Loconzolo双脚都已经迈进数据湖里了。Smarter Remarketer首席数据科学家DeanAbbott也为云技术的发展指出了捷径。他们二人一致认为, 大数据与分析学前沿是个活动目标,这一领域包含了储存原始数据的数据湖和云计算。尽管这些技术并未成熟,但等待也并非上策。 Loconzolo表示:“现实的情况是,这些工具都刚刚兴起,他们构筑的平台还不足以让企业依赖。但是,大数据和分析学等学科发展十分迅速,因此企业必须努力跟上,否则就有被甩掉的危险。”他还说:“过去,新兴技术往
Intuit数据工程副主管Loconzolo双脚都已经迈进数据湖里了。Smarter Remarketer首席数据科学家DeanAbbott也为云技术的发展指出了捷径。他们二人一致认为, 大数据与分析学前沿是个活动目标,这一领域包含了储存原始数据的数据湖和云计算。尽管这些技术并未成熟,但等待也并非上策。 Loconzolo表示:“现实的情况是,这些工具都刚刚兴起,他们构筑的平台还不足以让企业依赖。但是,大数据和分析学等学科发展十分迅速,因此企业必须努力跟上,否则就有被甩掉的危险。”他还说:“过去,新兴
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