2019年，完成了区域系统双向接口的工作，实现了区域系统对接与区域数据交换的功能。 2020年，中南医院基于大数据平台打造了四大大数据中心，将应用与服务底层彻底打通。...因此在2016年以后，信息中心以国家十三五规划为指导，以医院发展目标为方向，开始构建多个底层大数据平台，以及BI、科研系统、临床大数据中心等多个平台，以实现数据融合、数据共享、数据挖掘与应用的目标。...应用层方面，构建了院长驾驶舱、医疗规模、药品使用、医疗质量、门诊住院业务量、耗材管控等业务主题，包括了运营医院运营的方方面面，实现通过一个系统就能访问和了解全院数据。...通过使用BI平台，中南医院提升了对数据治理这一概念的理解，提出了更多更精细化、更专业的数据服务需求。根据科室的需求对已有的服务进行改进升级，不断提升服务能力，形成一个正向的反馈。...如何通过BI平台赋能医院业务全场景 通过BI构建了领导驾驶舱，主要为各个院长、各个科室主任服务。
今天某乎收到个问题推荐，如何实现RTSP回调YUV数据，用于二次处理？正好前些年我们做RTSP和RTMP直播播放的时候，实现过相关的需求，本文就以Android为例，大概说说具体实现吧。...先说回调yuv或rgb这块意义吧，不管是RTSP还是RTMP直播播放模块，解码后的yuv/rgb数据，可以实现比如快照（编码保存png或jpeg）、回调给第三方用于比如视频分析、亦或比如回调给Unity...，实现Unity平台下的绘制。...为了图文并茂，让大家有个基本的认识，先上张图，demo展示的是本地播放的同时，可把yuv或rgb回上来，供上层做二次处理：我们把协议栈这块处理，放到JNI下，播放之前，设置回调：libPlayer.SmartPlayerSetExternalRender...当然，回调yuv或rgb，可以做的更精细，比如我们windows的RTMP或RTSP播放器，回调数据，可以指定分辨率（比如缩放）和frame类型：/* 设置视频回调, 吐视频数据出来, 可以指定吐出来的视频宽高
MaxCompute（原ODPS）是阿里云自主研发的分布式大数据处理平台，为用户提供了开放的编程接口和 SDK，允许用户在其强大灵活的存储和计算能力之上开发自己的数据应用和系统，创造更大的价值。...MaxCompute 2.0 的发布，我们提供了 MaxCompute Studio，一套基于流行的集成开发平台 IntelliJ IDEA 的开发插件，让用户在集成开发环境（IDE）中更方便地进行数据开发...我自己是名大数据程序员，建了一个大数据资源共享群：716581014 每天分享大数据学习资料和学习方法 欢迎初学和进阶中的小伙伴。...Table schema 提示10.UDF 签名检查 五.MaxCompute 作业浏览器 （Job Explorer） 代码 MaxCompute Studio 致力于为用户提供更好的海量数据应用开发体验...相信我们能给广大开发者的数据开发之路助上一臂之力。 阿里神级女程序员
零样本学习是当前研究的热门之一，研究的是这么一个问题：下游任务零样本如何完成深度学习。...零样本学习有几条技术路线，这里不谈，我们只谈应用。...Token是自然语言处理中一个很重要的概念，不太好翻译，大概可以按“词”来理解，Token Classification的要求就是对某个词进行分类。...2.怎样在社会化聆听中应用自然语言处理工具 社会化聆听（Social Listening）是指在社交平台中抽取有价值信息，是一种通过数据分析生产的数据产品。...n数据增强。聊一聊翻译在数据分析中的应用。数据分析的教材一般不怎么提翻译，而对翻译模型的研究好像也总是沉迷于翻译任务本身，其实我在实践中发现，翻译是一种很好的数据增强工具。
制造业如何实现大数据应用落地 朱志伟 在近几年里， “大数据”已经完全占据了主流分析师和商业媒体的想象力。...钱塘数据应用和交易平台正式上线现场，有幸，来自杭州金电联航的朱志伟为500多位与会业观众作了《制造业如何实现大数据应用落地》演讲。...PPT下拉 曾经制造业的历史数据库关注的焦点在于通过专门的软件应用程序对相关数据进行有效地收集、存储、检索、按照时间序列显示和优化。...随着时间的变化，不断地将实时数据库中的实时数据进行压缩过滤，并更新磁盘历史数据文件中的表里的数据。用户可从此数据库中查询生产实时数据的历史样本值或历史插值数据。...工程师、操作人员、管理人员都可以通过历史数据库来查看趋势变化，可以实现近实时关键指标（KPI ） 的跟踪，并能与实现性能的比较。通过历史数据库，相关人员还可对设备故障做出预诊断，提前发现潜在问题。
挑战和未来的改进 虽然Druid在我们的数据平台架构中为我们提供了很好的服务，但随着我们在公司内部使用Druid的增长，存在新的挑战。...段文件是Druid数据的基本存储单元，包含准备服务的预聚合数据。在Airbnb，我们遇到了一些场景，其中大量的数据源有时需要完全重新计算，导致大量的段文件需要一次加载到集群上。...随着越来越多的段生成，Coordinator无法跟上，我们看到注入作业完成的时间与数据可用于查询的时间（协调器加载后）之间的延迟增加。有时延迟可能是几个小时。...但是，在我们的使用中，产生较大段的数据输入量（由Hadoop工作者运行摄取任务）是如此之高，以至于Hadoop作业运行太长时间处理该数据，并且由于各种原因很多次会失败。...结论 Druid是一个专为可扩展性，可维护性和性能而设计的大数据分析引擎。其良好的因素架构可轻松管理和扩展Druid部署，其优化的存储格式可实现低延迟分析查询。
大数据就字面意思来理解，就是庞大的数据。...海量的数据信息无法透过目前现有的技术进行数据的分类采集，应运而生了大数据平台，帮助企事业单位及政府、学校、金融行业等提供专业的大数据采集、存储与计算、品牌监控等等服务，帮助企业发展，建立良好的品牌形象。...大数据的价值是应用于很多方面的，例如：大数据于企业，经过庞大的市场数据分析，更有利于高层的下一个目标决策。...从商业角度来看，从繁杂庞大的数据中挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，研发出更符合用户偏好的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化产品，以优化用户体验，最终获得商业利益，就是大数据在商业社会的价值。...从户籍制度改革，到不动产登记制度改革，再到征信体系建设等等都对数据库建设提出了更高的目标要求，而此时的数据库更是以大数据为基础的，可见，政府改革和转型的技术支撑杠杆必为大数据。
做音视频RTSP或RTMP直播播放器的时候，不免会遇到这样的诉求，实时播放或快照的时候，由于前端摄像头安装角度不一定是正向，导致播放或快照的时候，视频view显示的画面是呈90° 180°甚至270°旋转的...if successful */ public native int SmartPlayerSetFlipHorizontal(long handle, int is_flip);如果需要把快照数据按照设定角度旋转...，通常的做法，可以在解码后的yuv数据先做旋转，然后再做argb的转换，也可以转成argb后，针对argb旋转即可，旋转后的数据，再做png编码写入文件即可，以Libyuv为例（数据在jni层处理）：如果需要旋转...yuv数据，可用的接口如下：// Rotate I420 frame.LIBYUV_APIint I420Rotate(const uint8_t* src_y, int src_stride_y...dst_stride_v, int width, int height, enum RotationMode mode);如果是ARGB数据
JPA的产生背景 在JPA产生之前，围绕如何简化数据库操作的相关讨论已经是层出不穷，众多厂商和开源社区也都提供了持久层框架的实现，其中ORM框架最为开发人员所关注。...实体是JPA中的核心概念。 实体的持久状态通过持久化字段或持久化属性来表示。这些字段或属性使用对象/关系映射注解将实体和实体关系映射到基础数据存储中的关系数据。...对于普通开发者而言，自己实现应用程序的数据访问层是一件极 其繁琐的过程。开发者必须编写太多的样板代码来执行简单查询、分页和审计。...本节主要介绍如何来实现Spring Boot应用的热插拔。...---- 本文给大家介绍的内容是以Hibernate为实现的JPA，如何来实现SpringBoot应用的热插拔 1.觉得文章不错的小伙伴，可以转发关注小编一下； 2.下篇文章给大家介绍微服务测试这一块儿的内容
通过使其数据工具民主化，它还将从事数据建模项目的人员数量增加了一倍。 结果是：它节省了 1000 万美元，并将其重新投入到业务中。 如何在数据网格架构中实现良好的数据治理？...当客户的数据可能分布在数十个团队的数据产品中时，您如何响应删除客户数据的请求？ 换句话说，如何防止数据网格变成数据无政府状态？ 这就是为什么联邦计算治理的数据网格原理如此重要。...新数据产品必须加入集中式数据目录。注册后，数据治理自动化可以确保拥有团队对其数据应用适当的访问控制、分类和质量控制。 不可发现和治理的数据产品只是一个数据孤岛。...软件工程界通过面向服务的架构、两个披萨团队和 API 合同等概念，在推动更高的质量和更快的交付时间方面取得了长足的进步。与此同时，数据仍然停滞不前。...虽然它是与数据网格不同的概念，但它非常适合数据网格架构： ·DataOps强调“数据产品”思维——数据网格四大原则之一 ·DataOps 鼓励利用自动化来提高交付质量和速度。
就像软件工程团队从单体应用程序过渡到微服务架构一样，数据网格在很多方面都是微服务的数据平台版本。...每个域负责拥有自己的ETL管道，但一组应用于所有域的功能，用于存储、编目和维护对原始数据的访问控制。一旦数据被提供给给定域并由其转换，域所有者就可以利用这些数据满足其分析或运营需求。...为了实现跨域协作，数据网格必须在格式、治理、可发现性和元数据字段等数据功能上实现标准化。此外，就像单个微服务一样，每个数据域都必须定义并商定SLA和质量度量，以“保证”其消费者。...同时，数据网格的自助式基础设施即平台为数据团队提供了一种通用的、与领域无关且通常自动化的方法来实现数据标准化、数据产品沿袭、数据产品监控、警报、日志记录和数据产品质量指标（换句话说，数据收集和共享）。...数据工程瓶颈。数据工程团队多久会成为实施新数据产品的瓶颈，从 1 到 10，1 表示“从不”，10 表示“总是”？ 数据治理。
好多开发者提到，苦于在unity3d下实现RTMP直播推送，本次以大牛直播SDK（Github）的Windows平台RTMP推送模块（以推摄像头为例，如需推屏幕数据，设置相关参数即可）为例，介绍下unity3d...OnLogEventMsg.Invoke(event_id, event_log); } SmartPublishWinMono.cs 调用上述封装的代码即可，本地预览的话，拿到回调的RGB数据...，在unity3d上层刷下即可，如下图： 经测试，unity3d下，RTMP推送，配合RTMP播放端，依然可以实现毫秒级延迟的推拉流体验。
如何在Spring Boot应用中使用Nacos实现动态更新数据源 摘要 本文将介绍如何在Spring Boot应用中使用Nacos作为配置中心，实现动态更新数据源配置，以便在应用运行时动态更改数据库连接信息...引言 在微服务架构中，动态更新数据源配置对于应对不断变化的数据库连接信息非常重要。通常，Spring Cloud和Nacos一起使用以实现此目的。...然而，有时候，您可能希望在不引入Spring Cloud的情况下实现此功能，以保持项目的轻量化或其他原因。 本文将向您展示如何使用Spring Boot和Nacos实现动态更新数据源配置。...我们将通过以下步骤来实现这一目标： 添加依赖 配置Nacos 配置数据源 创建数据源的Bean 监听配置变化 在Nacos中配置数据源信息 我们将使用一个简单的示例来说明这些步骤。让我们开始吧！...这种方法允许我们在运行时更改数据库连接信息，从而使我们的应用程序更加灵活和适应变化。 在实际项目中，请根据您的需求和数据库连接池的选择来调整配置和代码。通过这个方法，您可以轻松地实现动态数据源配置。
服务网格旨在通过管理网络并提供对分布式应用程序行为的洞察力和控制来解决操作微服务应用程序的挑战。基本上，服务网格是一个可配置的、低延迟的基础设施层，旨在抽象应用程序网络。...服务网格可确保容器化应用程序之间的通信快速、可靠且安全。 Istio可能是最流行的基于 Kubernetes 开发的开源服务网格工具。...显然，主要目标是展示他们的产品，但这些课程仍然适用于任何有兴趣了解可观察性概念以及如何从 Kubernetes 集群上的日志、指标和跟踪等多个数据源中提取洞察力的人。...基本概念是故意破坏事物以学习如何构建更具弹性的系统。 Gremlin 的 Chaos Engineering 平台是一款出色的产品，可帮助您开启混沌工程世界的旅程。...该认证通过混沌工程的介绍以及如何实施它以使这一“新”概念普及，展示了学习者对混沌工程的理解。
Istio 架构，演示了控制面板和代理数据面板如何交互 (由Istio 官方文档提供) 4 用例 服务网格可以启用或支持各种用例。 ...虽然混沌网格不是一个直接的服务网格实现，但它通过将错误注入行为编排到应用程序中来实现混沌工程实验。故障注入是服务网格技术的关键功能之一。...混沌网格隐藏了底层的实现细节，因此应用程序开发人员可以专注于实际的混沌实验。混沌网格可以与服务网格一起使用。检出这个 用例，看看团队是如何使用 Linkerd 和混沌来为他们的项目进行混沌实验的。 ...然而，将服务网状功能推进到现代的平台即服务 (PaaS) 产品中的工作正在进行中。 如何实现、部署或推出服务网格? 最好的方法是分析各种服务网格产品 (见上文)，并遵循特定于所选网格的实现指南。...Envoy Proxy：开源边缘和服务代理，专为云本地应用设计。Envoy 通常用作服务网格实现中的数据面板。 入口流量：来自数据中心、网络或 Kubernetes 集群外部的网络流量。
Dapr 和 Service Mesh 在产品概念上的差异的，从1.5版本之后Dapr 功能的添加正在朝着标准化/增强重试/超时/断路器的实现的方向发展。...Dapr 不是Service Mesh 产品 查看Dapr的官方文档中的 FAQ：Dapr 与 Istio、Linkerd 或 OSM 等服务网格相比如何，明确指出网络领域的问题，例如服务网格产品解决的问题...有关更多信息，请阅读 Dapr 和服务网格概念页面：https://docs.dapr.io/concepts/service-mesh/ Dapr 的“分布式构建块”概念与服务网格处理的问题领域有什么特别不同...Service Mesh 感兴趣的主要是基础设施工程，尤其是网络层的通信管理/操作。 Dapr 目标是在解决更多的软件工程问题。...Dapr 文档: Dapr 和 服务网格如何比较 Dapr 和Open Service Mesh 具体功能差异 综上所述，我们可以将这两个产品的特性整理如下。
这里面主要分为两类，一类是将现有技术或者产品融入服务网格生态，比如为服务网格提供一种新的数据面技术支持等；另外一类是在服务网格落地过程中为了解决问题衍生出来的工具或者扩展支持，比如配置优化、协议支持等。...Serverless 可以帮助开发者省掉基础设施运维等很多杂事，但在什么场景下使用 Serverless，如何把 Serverless 应用的开发部署集成到现有的开发运维流程中，如何调试、诊断 Serverless...2022 年，开发者将越来越多的听到现代应用（modern application）的概念。现代应用是在应用架构，开发流程，可观测性，安全性等方面采用新的理念，实现安全且快速的软件开发方式。...因此云服务商需要提供越来越多的全托管产品，让开发者基于全托管服务以搭积木的方式实现应用，最终应用的运维演变成 Serverless 模式，即不再管理基础设施，从而大幅降低开发运维的复杂度。...服务网格 & 云原生架构 从目标上看，服务网格试图将服务间的通信及治理下沉到基础设施以达到业务开发和运维解耦，而随着多运行时概念的提出，又试图通过抽象和隔离上层应用开发中的运行时依赖，来进一步解耦开发设计和技术能力的底层实现
我展示了我们如何将过去十年在构建分布式架构方面的知识应用到数据领域；我将介绍一种新的企业数据架构，我称之为数据网格。...让我们深入探讨如何将这些学科中的每一个应用于数据世界，以摆脱从多年遗留数据仓库架构中继承下来的当前范式。...尽管我们在实现运营能力时采用了面向领域的分解和所有权，但奇怪的是，我们在数据方面忽略了业务领域的概念。DDD 在数据平台架构中最接近的应用是让源操作系统发出其业务领域事件，并让单体数据平台摄取它们。...任何技术产品（在这种情况下为领域数据产品）的一个重要品质是取悦消费者；在这种情况下，数据工程师、机器学习工程师或数据科学家。...主要的转变是将域数据产品视为第一类关注点，将数据湖工具和管道视为第二类关注点——实现细节。这将当前的心智模型从集中式数据湖转变为可以很好地协同工作的数据产品生态系统，即数据网格。
作为图表的忠实粉丝，我尝试制作一些图表来解释一些概念。 在接下来的文章中，我首先简要介绍 Zhamak Dehghani。我继续解释什么是数据网格以及为什么它很重要。我简要总结一下它是如何工作的。...“她在 2018 年创立了 Data Mesh 的概念，这是大数据管理向数据去中心化的范式转变，此后一直在向更广泛的行业宣传这一概念。...每个新客户或新来源都意味着修改复杂性不断增加的结构。 刚性总比没有好，因此数据湖曾经是必要的。然而，敏捷总是比刚性好，数据网格是刚性数据湖的敏捷改进。 数据网格如何工作？ [ 重要的！]...因此，Zhamak Dehghani 仅提供原理和逻辑架构来解释如何实现它。 数据网格基于四个原则： 面向领域的去中心化数据所有权和架构 数据网格是特定领域数据产品的网络。...它比数据湖具有更好的扩展性，因为新的数据源或新的数据消费者只意味着添加一个新的域（数据产品），而不是重新访问整个数据湖。 数据作为产品 每个域都像消费者一样为数据工程师服务，并具有以下属性。
例如，该用户当前正处于哺乳期，可以向她推荐一些奶粉产品。 这种针对个体的画像分析通常产生在小数据量的场景下，更多的应用于CRM系统中，如销售人员和客户之间的一对一沟通服务过程。...面对这种情况不用着急，只需要根据用户特征初步判断其所属人群后，通过用户画像为客户量身制定相关喜好或潜在喜好的推荐，直接将针对该人群的运营策略应用于该客户身上，便能直接切入客户心之所向，大大提升用户体验和服务效率...制定运营策略 根据群体特点制定运营或营销策略，并落地执行，是实现用户精细化运营和精准营销的重要基石。...袋鼠云客户数据洞察平台还在持续迭代，精益求精中，未来将围绕用户洞察、标签应用方向、标签实现的方式方法等进行更多的深度场景价值挖掘。...想了解或咨询更多有关袋鼠云大数据产品、行业解决方案、客户案例的朋友，浏览袋鼠云官网：https://www.dtstack.com/?
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