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理解云、雾、边缘

据 IDC 白皮书显示,以下几点即将成为现实:随着物联网、人工智能等技术的不断发展,人类对数据数据处理的能力要求也越来越高,能够从庞大的数据中挖掘出一些有价值的信息对于企业的发展是至关重要的,因此云 这个时候,云诞生了,接着便诞生了雾、边缘等一系列的方式。今天就跟着现编一起来了解下它们到底是什吧! 一:云三种服务类型二、雾的出现从某种意义上来讲,是补充了云的不足。 二:雾三、边缘边缘是指在靠近物或者数据源头的网络边缘侧,融合网络、、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数据化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求 三:边缘好啦!今次给大家总结分享的就这多,看完这篇文章您理解了云、雾、边缘了吗?

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CPU核数

机没有开启超线程时,逻辑CPU的个数就是机的核数。 而当超线程开启后,逻辑CPU的个数是核数的两倍。 by 斯武丶风晴 https:my.oschina.netlangxSpirit

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    最壕十一月,敢写就有奖

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    OLAP引擎选?

    今天给大家分享一下常见的几种OLAP引擎,他们的特性、适用场景,优缺点等,希望对大家在选型应用上有帮助。Kylin? 适用范围适用于:数据仓库,用户行为分析,流量(日志)分析,自助分析平台,电商分析,广告效果分析,实时分析,数据服务平台等各种场景产品特性1、Kylin是对hive中的数据进行预,利用hadoop的mapreduce Hive, Cassandra2、一条Presto查询可以将多个数据源的数据进行合并,可以跨越整个组织进行分析3、完全基于内存的并行4、流水线5、本地化6、动态编译执行划7、小心使用内存和数据结构 Kylin在如何快速求得预结果,以及优化查询解析使得更多的查询能用上预结果方面在优化,后续Kylin的版本会优化预速度,使得Kylin可以变成一个近似实时的分析引擎。 这种方案的好处就在于扩展性强、能适配更广泛的查询, 然而由于每次的聚合是 On Fly的,因此性能上相较Kylin还是有所不如。

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    边缘力是什?边缘办?

    在目前这个信息化时代,网络世界主要由庞大的信息组成,因此样处理这些庞大的信息就成为不少人所关心的,面对如此庞大的信息,需要依靠专业的信息处理工具,目前能够处理信息的工具有很多,但是较为热门的是边缘器 ,下面为大家简单介绍边缘力是什以及边缘样。 边缘力是什边缘力,也就是边缘器的能力,边缘器主要是一种能够进行数据处理的工具,同以往的数据处理工具不一样,边缘器主要由边缘服务器来进行数据的处理,这样更能够保持数据的原本面目 边缘样边缘器具有很强的能力,因为边缘器主要是由边缘的服务器进行数据的处理,所以会极大提高数据处理的效率,缩短处理数据的时间,在一定程度上也能够保持数据的原始性。 上面分别为大家介绍了边缘力是什以及边缘样,如果需要进行数据处理的话,边缘器是一个非常不错的选择,因为边缘器的力质量高、效率快、时间短。

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    李飞飞:我们机理解

    直到现在,我们最先进的软件也依然为之犯难:该理解和处理这些数量庞大的内容?所以换句话说,在作为集体的这个社会里,我们依然非常茫然,因为我们最智能的机器依然有视觉上的缺陷。“为什困难?” 不管说,一只猫只是一些形状和颜色拼凑起来的案罢了,比如这个就是我们最初设的抽象模型。 (掌声)那现在,我们有了用来培育机大脑的数据库,我们可以回到“法”本身上来了。 那等一下,这就是全部成果了吗?机是不是已经达到,或者甚至超过了人类的能力?——还没有那快。目前为止,我们还只是教会了机去看对象。这就像是一个小宝宝学会说出几个名词。 现在,我准备给你们看看机看到片时会说些什——还是那些在演讲开头给小女孩看的片。(视频)机:“一个男人站在一头大象旁边。”“一架大飞机停在机场跑道一端。”

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    直到现在,我们最先进的软件也依然为之犯难:该理解和处理这些数量庞大的内容?所以换句话说,在作为集体的这个社会里,我们依然非常茫然,因为我们最智能的机器依然有视觉上的缺陷。“为什困难?” 不管说,一只猫只是一些形状和颜色拼凑起来的案罢了,比如这个就是我们最初设的抽象模型。 (掌声)那现在,我们有了用来培育机大脑的数据库,我们可以回到“法”本身上来了。 那等一下,这就是全部成果了吗?机是不是已经达到,或者甚至超过了人类的能力?——还没有那快。目前为止,我们还只是教会了机去看对象。这就像是一个小宝宝学会说出几个名词。 现在,我准备给你们看看机看到片时会说些什——还是那些在演讲开头给小女孩看的片。(视频)机:“一个男人站在一头大象旁边。”“一架大飞机停在机场跑道一端。”

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    是边缘器?边缘器单价是的?

    伴随着云、云服务器等云技术领域的出现,互联网技术也出现了再一次革新,出现了很多和云技术相关的概念,比如边缘器。 边缘器是目前网络上较为热门的一个概念,下面简单为大家介绍什是边缘器以及边缘器单价是如何的。 什是边缘器想了解什是边缘器,首先需要了解边缘这个概念,边缘也就是在网络结构中处于网络外围的一些终端设备,边缘器就是能够让这些外围设备进行数据处理的一种服务器,较为常见的手机,路由器等设备 边缘器单价是如何的想要使用边缘服务,必须要使用边缘器,那边缘器单价是如何的呢?1、按照实际用量费。 以上分别为大家介绍了什是边缘器以及边缘器单价是如何的,边缘器的单价并没有什统一的标准,全国各个地区的单价都不太一样,如果想知道具体单价的话可以到网络上进行咨询。

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    python提高速度

    下面是python中的一个函数代码:loops=25000000 from math import*a=range(1,loops)def f(x): return 3*cos(x)+4*sin(x )**2%timeit r=(f(x) for x in a)效率: 1000000 loops, best of 3: 552 ns per loop 下面我们就来看一下提高速度的方法:1、使用数组 使用多线程ne.set_num_threads(4)%timeit r = ne.evaluate(f)效率: 1 loop, best of 3: 1.14 s per loop 到此这篇关于python提高速度的文章就介绍到这了 ,更多相关python中如何提高速度内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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    遗传变异系数

    今天有人问我遗传变异系数, 我第一次听说这个概念, 一般来说, 大家在汇总统中经常最大值, 最小值, 方差, 标准差, 变异系数, 这里的变异系数就是标准差除以平均数. 但是遗传变异系数, 我没有过, 就上网搜索了一下, 然后找到了解决方案, 然后写了一篇博客. 希望可以帮到后来人.下面列出几篇遗传变异系数的文章, 将题目和结果形式列出来.1. 下面的例子, 单株有效分支数的遗传方差组分为0.03, 平均数为3.26, 那它的遗传变异系数为sqrt(0.03)3.26 = 0.0531 ? 同样的道理, 这里还可以环境变异系数, 表型变异系数, 公式和遗传变异系数一样的, 只需要表型方差组分Vp, 环境方差组分Ve.

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    到底是玩的?

    是云在介绍那些古怪名词之前,我先简单介绍一下云。以前电脑被发明的时候,还没有网络,每个电脑(PC),就是一个单机。?这台单机,包括CPU、内存、硬盘、显卡等硬件。 目前主流的云服务提供商,例如亚马逊AWS、阿里云、华为云,说白了,都是为大家提供以上三个层次的云资源。你想要什,它们就提供什。?继续,继续。 这多样化多层次的云服务,阿里、华为们又是提供的呢?难道说,人工安排?——如果你要八核CPU、16GB内存、500GB硬盘的服务器,阿里临时安排工程师帮你组装? 它有点像个商店,负责管理商品(资源、存储资源、网络资源等),给用户,但它本身不制造商品(不具备虚拟化能力),它的商品,来自于KVM。 不管说,梳理清楚最关键的名词概念,是学好云的第一步。

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    到底是玩的?

    是云在介绍那些古怪名词之前,我先简单介绍一下云。以前电脑被发明的时候,还没有网络,每个电脑(PC),就是一个单机。?这台单机,包括CPU、内存、硬盘、显卡等硬件。 目前主流的云服务提供商,例如亚马逊AWS、阿里云、华为云,说白了,都是为大家提供以上三个层次的云资源。你想要什,它们就提供什。?继续,继续。 这多样化多层次的云服务,阿里、华为们又是提供的呢?难道说,人工安排?——如果你要八核CPU、16GB内存、500GB硬盘的服务器,阿里临时安排工程师帮你组装? 它有点像个商店,负责管理商品(资源、存储资源、网络资源等),给用户,但它本身不制造商品(不具备虚拟化能力),它的商品,来自于KVM。 不管说,梳理清楚最关键的名词概念,是学好云的第一步。

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    小林入门机呀?

    有很多非科班的读者问我,入门机呀?不瞒大家说,小林其实也是非科班出身,大学期间的专业是电气自动化,后面由于个人兴趣,从事了开发工作,这期间我也自己补了很多机专业的知识。 老师会从整体视角给大家介绍了机相关的知识点,让小白先对机有个基本的认识,为大家揭秘机的工作原理以及应用场景。 第二门课:浙大的《程序设入门——C语言》学少的了编程,因此这一步就开始接触编程语言了。 第六门课:哈工大的《机网络》学完机网络,你就会慢慢明白两台机之间是如何网络通信的,到这一步就已经达到了本科机的平均水平了。 ----好了,如果你坚持下来了,那恭喜你已经入门机了!

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    并发减库存,保证不超

    我们都知道,这种系统设的大方向就是限流,即通过层层过滤,最终只让相对较少的请求进入到核心业务处理层。 这里不谈秒杀设,不谈使用队列等使请求串行化,就谈下用锁来保证数据正确,就是已经到减库存那一步了,在这一步中如果保证不超。 那,在并发情况下可能会存在这样的情况,假设线程T1和T2都执行到这里,于是它们都开启了事务S1和S2,T1先执行,T2后执行,由于T2执行的时候事务已经创建了,根据隔离级别,这个时候事务S2读取不到S1 数据库乐观锁CAS(compare and swap)比较并交换在Java中,一个线程想修改某个变量的值,那第一步是将变量的值从主内存中读取到自己工作内存中,然后修改,最后写回主内存。

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    【沙龙干货】主题三:美团配送智能调度实践

    这个上面有一些黄色的小钉,代表商家,蓝色的区域是商家的配送范围。也就是只有消费者在商户的配送范围以内,打开外客户端的时候才能看到这个商家,这个是商户跟配送范围的关系。 第二个问题是大规模实时优化,样去作一个快速的优化,得到一个比较好的订单分配方案。第二个问题是分布式并行,解决当量比较大的时候,单机上做多核的,满足不了需求。 针对这个外配送场景,我们是不是可以合单,这个订单是不是快超时了,可以拿到很多跟问题相关的特征。?分布式并行主要在两个环节,一个是本身,法的本身,再一个是为法准备数据。 样合理指派这个订单,事实上在美团外的整个物流配置、调度过程中,还有一些其他环节比如说像运力配置,是比较重要的。 另外就是预送达时间,你样更好设定管理我们用户的预期,对提升效率、提升用户满意度是比较重要的。

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    受够了外平台,你该用“外+小程序”翻身?

    ,已成为除了食堂、在家做饭之外的餐饮第三极,2016年,外行业累入驻商家数245万,占商家总数的30%左右,外交易额约300亿,占餐饮总盘的4%。 外业务增速迅猛,2016年增速高达300%。2018年,外交易额有望占据餐饮行业的10%,外已然改变了人们的生活方式和习惯,饿了、美团外更是成为其中的佼佼者。 市场大、增速快,赶不上外这趟车的餐饮品牌,很可能会掉队的,那如何从外的红海中杀出,增加品牌的曝光率、提高外销量呢? 于是还有些商家开始提出疑问,餐饮小程序的优势是什? 商户自营的餐饮小程序最大的优势是没有像美团、饿了的“抽成”。另外,小程序所有的后台操作都是自己管理,用户完全掌握在自己手里,不会遭遇“一言不合就下架”的尴尬和一些“店大欺客”的霸王条款。

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    “地表最强”可视化作品新鲜出炉!点击速看!

    一边是亚洲顶尖设创意学院,一边是身怀绝技的DT数据侠,强强联合会打造出样的可视化作品? 下文作品均由以下导师指导:曹静(同济大学设创意学院)管沥(饿了relab可持续实验室)林雨旸(数据侠,Merkle数据分析部)梅鵾(数据侠,众安科技数据科学实验室)作品1:外女子鉴 作者:张一格 “外垃圾到底扔?”成为我们不得不讨论的问题。? 那“远程饲养员”究竟是一个样的群体??➷点击片即可查看可视化作品作品5:外餐盒大PK:下一个当红小鲜盒是谁? 数据侠梅鵾,众安科技数据科学实验室团队,法工程师,武大本科,交大电院像所硕士。多年深耕于机器学习和深度学习法研究和应用,是个有点人文情怀的数据极客和挖矿者。?

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    互联网架构“高并发”到底玩?

    现在问题来了,多少 QPS 才高并发?看下面这段话之前,欢迎大家先去 Google 上搜一下这个答案,看看是否有具体的数据?其实这个问题没有具体的数据来衡量什才是高并发? 正题来了,高并发系统的通用设方法是什?其实到了这里,很多人肯定就会说,分布式一致性做、缓存一致性做、Nginx 负载均衡做、熔断限流做,叭叭叭。 但是这里不讲具体高并发系统下的细节,这里只分享通用设方法,这些设方法可以让你对于高并发系统的设有一个大的骨架,就像修房子一样,先有一个大体的房子架构,再去考虑到房子里装修,这些方法同理如此。 花呗异步处理还款操作示意我们还需要做什?异常处理其实我们还需要思考很多点,很多异常情况,写好代码做好设很简单,但是更难的是我们要如何做好异常处理进行兜底,比如:以上机器挂了办? 这些思路其实在最近的实践中也进行了运用,这样设里面肯定还会出现很多问题的点,这些问题的点这篇文章不做细讲。我们目前已经把修房子的房子架构已经修好了,至于房子里的装修弄,就是后面的事了。

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    小孩都看得懂的聚类

    今天,店里收到很多外单子,如下灰点所示,那王大爷应该派多少个外员去送货呢? ?直观来说,应该派 3 名送外的,每个人负责一区,如下红、蓝、黄区所示。 ?那这三个区是聚类出来的呢? 2方法太简单了,首先随机选三个点作为簇心 (centroid),如下红、蓝、黄色五角星。为什选三个下节解释,先接受它。?对每个灰点,它们到三个簇心的距离,离什颜色簇心最近,就涂成什颜色。 第一次「聚类」过程完毕,如下。?根据最新聚类结果重新它们的簇心,如下。 ?问题来了,有三个蓝点明显离黄色簇心更近呢。办呢?把它们变成黄色呗。 ??同理,对下两个红点。 ?? 根据最新聚类结果重新它们的簇心,如下。?再继续更正聚类错误的点。??根据最新聚类结果重新它们的簇心,直到没有任何聚类错误的点,如下。? 在每种情况下,同一簇内两点间距离最大值。 ?将距离值 (y) 和簇心个数 (x) 画,连线,找到一个类似胳膊肘的点,就选对应的簇心个数,解释在中写出了。 ?

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    选A还是选C

    C类基金份额:从本类基金资产中提销售服务费,并不收取申购费用的基金份额,称为C类基金份额。对于个人投资指数基金而言,就跟买其他东西一样,其实只关心什时候买,收钱,什时候收钱。 理论一下,大概在第二年末,即可实现A比C划(A的折是0.15 + 0.25 = 0.4%,C是0.25 * 2 = 0.5%)壹 相关性首先我们来评估下A和C的相似性。 贰 时间统我们来下从基金成立以来的收益率,收益率(A > C)翻转的时间。 从招募说明书的买规则中,运作费已经包含在净值中,那收益率的公式:① A - A2 * (1 - 申购费) * (1 - 赎回费) A1② C - C2 C1③ 需要 A > C因为刚成立时, 叁 模拟回测分别随机统半年,一年,两年的时间内,A > C的概率:?从上可以看出,要想100%达到A > C,大概需要670天,而这个数据还来自于分析数据中最好的一组数据。

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    以太坊交易确认数?

    ,应该如何获取一个以太坊 交易的确认数?

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