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我该如何选择NVIDIA Jetson开发套件

最近经常有用户咨询如何选择NVIDIA Jetson开发套件,比如: ? 越来越多的开发者关注边缘计算,NVIDIA Jetson产品也备受关注。...所以对于开发者来说,早期算法移植和应用测试,直接购买开发套件就可以。 本文的重点就是介绍如何选择Jetson开发套件。...购买注意事项: NVIDIA出厂开发套件不包含无线网卡,电源有。 此款开发套件不太好直接接CSI摄像头。 对于以上三款产品,如果有人问如何扩展存储?...请看这篇: 看一块SSD硬盘如何通吃所有NVIDIA Jetson平台 有人问:为啥没有Jetson TX2开发套件?...有几个视频还是建议看一下: 【GTC 2020】NVIDIA最“硬”核的讲座:如何设计Jetson NANO产品(中文字幕) 【GTC 2020】如何利用NVIDIA工具在边缘部署智能视觉APP(中文字幕

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聆思模型AI套件与智谱AI结合使用

前段时间拿到了一个AI套件的试用,最近正好赶上智谱也有免费TOKEN的活动,就打算看看两者结合起来效果如何。 今天只是简单的一个流程上的POC,如果需要详细的教程欢迎大家持续关注。 1....,我需要创建一个聆思的应用 2....创建聆思应用 我们先简单的编排一下,测试一下环境 点击右上角的部署后,我们可以在首页拿到我们的测试连接 接下来我们创建一个Python脚本进行测试 可以看到,环境目前没有什么问题,剩下的就是如何将聆思和智谱合起来用了...如果是我们本地这么玩是没有什么问题的,但是我们希望能将它发布到网上,这样只要我们的开发套件联网,就能使用这一个功能,因此我们需要将上面的POC代码重新拆分一下。...验证返回结果: 这样我们的项目就算是改造完成了,接下来就要将这个项目烧录到开发套件中。 这篇文章暂时和大家先介绍一下思路,下一篇文章我们一起实现一下。看看最终效果如何,敬请期待。

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如何进行大数据处理?大数据处理的方法步骤

数据处理之一:采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的 数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。...并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 2....大数据处理之二:导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作...大数据处理之三:统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum...大数据处理之四:挖掘 与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求

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数据处理分析的六工具

该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。...RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。...Pentaho BI 平台,Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础,是以流程为中心的,因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在BI 平台上执行的商业智能流程。...包括配置信息、Solution相关的信息等等,对于Pentaho平台来说它不是必须的,通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例,它演示了如何使...Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程,用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。

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数据处理必备的十工具!

2JaspersoftBI套件 Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。...这些发展分别导致了ActianVector和ActianMatrix的创建。它有Apache,Cloudera,Hortonworks以及其他发行版本可供选择。...6.KarmasphereStudioandAnalyst KarsmasphereStudio是一组构建在Eclipse上的插件,它是一个更易于创建和运行Hadoop任务的专用IDE。...7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。 来源:TechTarget

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勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg,我们并不存在大数据挑战。...这样一来,问题就在于如何移除这些障碍。 当一个节点发生故障后,数据并不会丢失——因为数据已经通过HDFS备份到多个节点上。...但是这里仍然存在一个非常的缺点,在任何给定时间,到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉,故障将会被发现,故障转移会自动的进行。...使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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面试系列:十个海量数据处理方法总结

还有一个比较重要的问题,如何根据输入元素个数n,确定位数组m的大小及hash函数 个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。...根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32概是40亿*8概是340 亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。...四、堆 适用范围:海量数据前n,并且n比较小,堆可以放入内存 基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n。...适用范围:第k,中位数,不重复或重复的数字 基本原理及要点:因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。...如何找到N^2个数的中数(median)? 经典问题分析 上千万or亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况:可一次读入内存,不可一次读入。

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如何创建Vim Dotfile?

如何创建Vim-Dotfile? 可以参考以下步骤: 1. 首先,你要检查一下.vimrc文件是否存在。要确定这个文件是否可用,可以运行以下命令。 2....要手动创建.vimrc文件,在你的Linux/Unix终端运行以下代码。 3. 当创建文件后,现在我们可以继续通过一些例子来看一下如何使用.vimrc文件。...所以如果你想在你的工作环境中添加配置以及在这个过程中创建dotfile的话,你得学习Vimscript。 4. 下面,让我们来看一些Vim dotfiles配置的例子。...学习如何结合Vim定制dotfile对你目前和将来的项目会有很大帮助。对于那些刚开始学习Vim和dotfiles整体理念的人来说 ,可能会觉得Vim有点可怕。你可以多去一些学习编程的网站看看。...要想了解更多有关创建Vim Dotfile的技巧、工具、插件和资源等实用知识,可以浏览以下参考资料。

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如何创建数字孪生

哪种技术可以创建数字孪生?创建数字孪生需要多长时间?如何创建数字孪生每当我们谈论虚拟世界时,“数字孪生”这个词就会一再出现。它协助企业跟踪和升级产品设计。...总的来说,人们正在谈论它的作用以及它将如何彻底改变未来的世界。但是很多人需要了解什么是数字双胞胎。什么是数字孪生?数字孪生基本上是虚拟世界中任何物理系统或对象的复制品。...此外,从(2022-2029),复合年增长率预计约为 40.6%如何创建数字孪生?创建数字孪生是一个复杂的过程,涉及严格的工作流程。构建任何物理上存在的对象的副本需要做很多事情。...为了简化一切,以下步骤在数字孪生创建过程中起着至关重要的作用。创建布局第一步是制定一个蓝图,其中包括需要开发的数字孪生类别。...它定义了关于他们的能力将如何展开以及他们的所有权和管理安排的价值和可重用性因素。精心设计了一个完整的蓝图,以便构建同卵双胞胎的每一个标准都能成功。在构建数字孪生的基础之前,需要遵循一份清单。

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Kunpeng BoostKit 使能套件:大数据场景如何实现“鹏一日同风起”倍级性能提升?

本次鲲鹏 BoostKit 训练营为开发者介绍如何基于鲲鹏 BoostKit 使能套件实现应用性能的加速,并重点剖析性能优化技术和关键能力。...一、开源大数据与鲲鹏多核结构渊源 1.1、海量数据处理的难题 随着科技的发展,越来越多的行业需要采集更多的数据,如何对海量数据进行分析并得出我们想要的结果就成为了我们所面临的难题,而大数据技术的迅速发展使得这个问题迎刃而解...1.2、大数据并行计算特点天然匹配鲲鹏多核架构 海量数据需要更高的并发度来加速数据处理,在数据集非常的情况下,如果我们跑在单核(或者是顺序化)的执行场景下,可能执行过程无法进行或者是效率极其低下,这是我们无法接受的...具体结构如下图所示: 鲲鹏应用使能套件 BoostKit,释放倍级性能优势,提供八场景化应用使能套件:大数据、分布式存储、数据库、虚拟化、ARM 原生、Web/CDN、NFV 和 HPC。...五、鲲鹏 BoostKit 如何应对大数据关键挑战? 聚焦大数据关键挑战,对于存在的痛点给出解决方案,让数据处理更快、更简单。 5.1、遇到的问题 多样化查询无法统一,效率低。

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