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实时系统Preempt RT与Xenomai之争!谁更主流,谁更实时

如果我们给实时性下定义,那么实时性就是关于时间的确定性。 实时性的一个重要特点,是在规定的时间段内完成规定的任务。...在技术讨论中,有时客户对EtherCAT协议不存在对错误数据自动重传的机制有疑问,很显然是忽略了实时性的这一特性。EtherCAT主站的工作原理,是按时间段(循环周期)发送数据。...每个循环周期内的过程数据(Process Data),只在这个周期内到达从站才有意义,因此EtherCAT在协议层面不会自动在后续周期重新发送之前周期发送失败的过程数据。...专家观点 盟通指出:测试表明,对于开发人员最有意义的用户空间内最坏延时方面,两种实时方案在该性能指标上展示出近乎相同的数据。...这使Preempt RT与Xenomai相比具备更多优势,例如工程师开发更简单、产品生命周期更长、系统维护工作更容易等。

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TSN新技术,让您的设备网络“更实时、更确定、更安全”

TSN源于Time-Sensitive Networking的缩写,中文译名为时间敏感网络,因其具备的确定性和微秒级交互特性,受到了对实时性要求较高的工业控制领域的关注。...通过提高数据传输的实时性,来保障相应场景的安全性,从而保障人员安全及提高调度效率。目前,TSN技术已实现了部分的落地应用。如,中国移动与南瑞继保的5G TSN绿色智慧电网、鞍钢的5G云化PLC。...通过时钟同步、数据流调度策略、TSN网络与用户配置的技术标准实现控制指令的高速传输,为各用户提供低时延、低抖动、高可靠、广覆盖的工业互联网网络基础设施。...本次测试结果与TI官方出示的数据一致。...因我们的存在,让嵌入式应用更简单!

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    更简单,更快速,更好:实时微服务

    一个非常关键的考量点是数据层的可扩展性和可靠性,因为数据层消耗大量资源,并显著影响整个应用程序的性能,超过任何其他组件。 实时数据的崛起 在很久以前,实时系统属于科幻小说的想象。...然而,随着实时数据平台的出现,软件架构师现在可以设计在几毫秒内读写数据库的系统,利用通用组件实现这一功能,这意味着任何应用程序,不论是本地部署还是云端,都可以提供实时查询响应,而无需依赖专用且昂贵的硬件...任何这些实时数据的应用都可以通过洞察提供竞争优势,这些洞察过去需要几天才能取得,分析可以帮助企业做出更好的决策并提高客户结果。每个行业和细分市场都将从实时数据层中受益。...这些消息的有效负载是您需要在服务之间移动的数据层。 在使用实时数据平台设计微服务架构时,需要考虑哪些要点?...在这种情况下,Kubernetes 提供了编排层,与微服务架构相结合的管理工具,可以将大型复杂系统分解为更容易管理的更小组件,具有可预测的可扩展性和一致的管理。

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    Upsert Kafka Connector - 让实时统计更简单

    更准确地说,数据记录中的 value 被解释为同一 key 的最后一个 value 的 UPDATE,如果有这个 key(如果不存在相应的 key,则该更新被视为 INSERT)。...如果是更新,则同一个key会存储多条数据,但在读取该表数据时,只保留最后一次更新的值),并将 DELETE 数据以 value 为空的 Kafka 消息写入(key被打上墓碑标记,表示对应 key 的消息被删除...Kafka -> FLINK -> TIDB Flink on TIDB 在当前已经有小红书、贝壳金服等在使用,作为一个支持upsert的实时数据同步方案具备一定的可行性。...如果想真正实时,Flink+Tidb就是一个很好的解决方案。...我司也开始着手Tidb的使用,目前的实时的任务是基于微批的形式处理,还不能算是完全的实时,后面随着对其的了解原来越完善,完全实时化则指日可待。

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    Tapdata Cloud 场景通关系列:数据入湖仓之 MySQL → Doris,极简架构,更实时、更简便

    Tapdata 目前专注在实时数据同步和集成领域,核心场景包括以下几大类: √ 实时数据库同步,如 Oracle → Oracle, Oracle → MySQL, MySQL → MySQL 等 √...本期为系列文章第四弹,将以 MySQL → Doris 的数据同步任务为例,介绍 Tapdata Cloud 如何简化数据实时入湖入仓,让业务系统的数据变动稳定连续地实时复制到数据湖或数仓,为实时分析提供新鲜的原始数据...这一优化一方面极大降低了对源库的影响,保障了企业自身业务的稳定性;另一方,极大提升了数据交付速度,助力企业以连续的方式将业务系统的数据变动实时复制到数据湖或数仓,为实时分析提供新鲜的原始数据。...对源库几乎无影响 基于自研的 CDC 日志解析技术,0入侵实时采集数据,对源库几乎无影响。 可视化任务运行监控和告警 实时监控在运行任务的最新运行状态、日志信息等,支持任务告警。...内置 50+ 数据连接器,稳定的实时采集和传输能力 以实时的方式从各个数据来源,包括数据库、API、队列、物联网等数据提供者采集或同步最新的数据变化。

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    RAG系统:大模型驱动的实时信息检索革新

    通过结合这些组件,RAG系统能够提供基于实时数据而非仅依赖预训练知识的答案,有效解决了预训练知识可能迅速过时的问题以及大模型幻觉问题。...RAG系统的优势 RAG系统的优势如下: 实时信息检索:集成外部知识源,确保回应的时效性和相关性,满足用户对最新信息的需求。 准确性提升:精确的数据获取机制,减少错误,提高事实准确性,增强用户信任。...上下文相关性:动态结合上下文信息,生成更连贯、更恰当的输出,提升用户体验。 可扩展性:支持处理大量数据和查询,适用于企业级应用,满足不断增长的业务需求。...延迟问题:实时数据检索可能引入延迟,影响响应时间。优化各组件性能,减少延迟,是提升用户体验的关键。 资源需求:支持向量数据库和大型语言模型需要强大的基础设施,导致计算成本高昂。...结论 RAG系统通过将实时信息检索与强大语言生成能力无缝结合,不仅在技术上实现了重大突破,更在实际应用中展现了其巨大的潜力和价值。

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    全文检索数据挖掘

    1.全文索引 全文检索(Full-text Search):先建立索引,再对索引进行搜索的过程,搜索结果为匹配文本 一般过程:索引创建(Indexing...停词(stop word):英文中没有任何意义的词,不创建索引 2.数据挖掘与数据仓库 数据挖掘(DM) 传统的数据库分析数据量太大后效率低,产生数据挖掘和数据仓库等新技术。...(DW) 数据仓库是一个环境,组成包括: 数据抽数据净化 数据载入 信息发布系统 操作型数据和外界数据 数据集市...管理平台 3.网络爬虫 建立URL和分词元数据的键值对,提供全文检索URL http://www.cnblogs.com/elaron/archive/2013/07/24/3213333.../3dobe.com/archives/44/(IK分词器原理与源码分析) http://www.th7.cn/Program/net/201212/117929.shtml(Lucene.net全文检索架构

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    Elasticsearch如何检索数据

    我们都知道Elasticsearch是一个全文检索引擎,那么它是如何实现快速的检索呢? 传统的数据库给每个字段都存储成一个单个值,对于全文检索而言,这样的存储是低效的。...举个例子,我有一个大文本字段,存到数据库里面只能是一个值,如果想要检索这个大文本字段里面的任何一个词,数据库如何实现? 只能通过like模糊查询来实现,先不说性能低,这对于一个搜索引擎是远远不够的。...针对上面数据库的不足,所以才出现了Lucene这种全文检索框架而它的核心就在于采用了倒排索引(Inverted Index)的数据结构,不同于数据库的行式存储,Lucene这里采用了列式存储的方式故而对单个字段可以支持多个值的存储...,排名靠前的基本都是最相关的数据,那么那些因素决定了数据的排名?...早期的全文检索所有的数据都会被做成一个大的倒排索引,当新索引准备好之后,它会替代旧的大索引并且最近的变化数据可以被检索。

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    微软开源图数据查询语言LIKQ,海量图数据实时检索和集成触手可得

    【新智元导读】 微软开源图数据查询语言 LIKQ,这是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言,强强联合,海量图数据的实时检索和集成变得触手可得...它可以让开发人员无需学习新的领域相关的特定查询语言,直接使用原生C#代码即可构建知识图谱语言,从而使海量图数据的实时检索和集成变得触手可得。 ?...而基于 Graph Engine 的查询语言 LIKQ 则可以帮助用户更方便、直观地查询和检索 Graph Engine 所处理的图数据。...例如,在一个知识图谱的前端应用中,开发者可以将 LIKQ 直接嵌入到前端 JavaScript 中来实现实时高效的知识图谱访问。...此前,基于 Graph Engine 的 LIKQ 已被应用于微软认知服务的学术图谱检索 API 中,用户可以通过微软认知服务对微软学术图谱进行实时的路径和模式匹配查询。 ?

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    LightRAG:用图结构和双层检索打造更智能的RAG系统

    每个索引键是一个单词或短短语,便于高效检索,对应的值是一个文本段落,总结了来自外部数据的相关片段,有助于文本生成。...LightRAG通过取新旧节点集以及新旧边集的并集,将新的图数据与原始数据合并,确保新数据的集成而不破坏原有的图结构。...检索查询:基于向量数据库,将局部查询关键词与候选实体匹配,将全局关键词与连接到全局关键点的关系进行匹配,这一过程类似于传统RAG,但是专注于检索实体和关系。...仅使用低级别检索时,模型性能显著下降。由于过分关注特定实体及其直接关联,模型无法获取更广泛的主题信息,在多个数据集和评估指标上表现不佳。...移除原始文本内容后,模型性能未出现显著下降,某些数据集上甚至有所提升。这表明语义图在检索过程中能够有效提取和表示关键信息,即使没有原始文本的支持,模型仍然能够提供准确的检索结果。

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    刘奇:当今一切都要更实时、更弹性、更简单,TiDB 就是这样的基础设施

    Real-Time HTAP 在当今这个世界,大家希望所有的东西都要更快、更简单。...但如果大家还是按照传统的方式去运用一个数据库,就不能满足这个“更快、更简单”的需求了,因为传统的方式需要经过一系列非常复杂的过程从数据库里面去提取这些变化的信息、事件、日志,再去做分析,那这个过程往往会带来比较长的延迟...TiFlash,TiFlash 是配合 TiDB 体系的列存引擎,它和 TiDB 无缝结合,在线 DDL、无缝扩容、自动容错等等方便运维的特点也在 TiFlash 中得到继承,同时 TiFlash 可以实时与行存保持同步...不管,面临的是简单的 OLTP 类型的 Workload,还是复杂的 OLAP 类型的 Workload,它总是一致的、实时的,并且能够自动弹性扩张或伸缩。...2020 上有 80+ TiDB 用户&合作伙伴分享一手实践经验,不管你来自哪个行业,比如金融、电商、物流、新零售、出行、电信、医疗、能源、制造业、高科技、教育、视频、资讯;还是应用在不同的使用场景,比如实时分析

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    小数据更管用!

    事实上,大数据的应用既不便宜,也存在一定的缺陷,更尚未充分提升商业的价值,更需要企业家、产品经理等管理精英们的创造性思维,使大数据能正确地产生商业效应。...就现状而言,大数据技术更多地用于推荐和营销,不是因为它更容易,而是因为它容错的空间更大。比如,推荐系统给出了顾客不喜欢的推荐,大不了重新推荐;然而一旦上升到直接解决问题的层面,容错空间就大大缩小了。...对于实际运营的企业来说,数据必须有连贯性,当然真实性更是基本前提。 大数据还是小数据? 我几乎每周都要拜会或面试很多数据科学家、数据分析师。我经常问他们,“在你心里什么是大数据”。...回答显示,原来业内的认知分歧丝毫不比外行少——至少有一半受访者或应聘者对“大数据”这个概念根本就不以为然,而是更关注有价值的数据、数据能产生什么价值。...因此,应用大数据的能力之一就是把数据变小的本领。在构建数据模型时,你需要的样本其实不是千万,甚至不是面面俱到的数据,而是比较敏感的数据指标。这对数据收集和分析人员是巨大的挑战。

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    数据库的检索语句

    1、SELECT 基本使用方法 1.1简单的数据检索 1.1.1检索出须要的列 仅仅要运行“SELECT * FROM 名”就可以。...检索出全部的列的 SQL 语句为“SELECT * FROM T_Employee” ,当中的星号“*”就意味着“全部列” 。那么我们仅仅要将星号 “*”替换成我们要检索的列名就能够了。...1.1.3按条件过滤 因为将表中全部的数据都从数据库中检索出来,所以会有很大的内存消耗以及网络资源消耗。 须要逐条检索每条数据是否符合过滤条件,所以检索速度很慢。...当表中数据量比較大的时候查询速度会很慢。 因此假设数据检索对性能有比較高的要求就不要使用这样的 “简便” 的方式。 1.3数据分组 SQL语句中使用GROUP BY子句进行分组。...比方以下的SQL用来检索人数为1个或者3个的年龄段。

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    常用的数据检索结构

    哈希表 哈希表支持增、删、改、查操作,但是支持范围查找较差;因为哈希表特性,如果进行范围查找,一个范围的所有数据都必须经过哈希计算来查找对应的链表节点,这几乎是需要这个范围每一个数据都需要去哈希表中查找一次...B+树的结构每个非叶子节点是数据索引,叶子节点是数据或者数据的指针。B+树叶子节点之间的连接可以实现高效的范围查询,例如innoDB存储引擎默认就是B+树结构....传统的B+树读写相对比较均衡,但是当内存容量小于数据集时候,大量随机写会使得插入和更新操作变得很慢。采用随机写是因为在B+树中,写操作是原地更新数据。...比如修改B+树中某个叶子节点的数据,基本分为两步,第一是查找叶子节点数据,第二是原地更新这个值。...为了防止C0操作中内存掉电会引起数据丢失的问题,当收到数据写请求,此次写请求会记录WAL日志,然后再次写入到C0中,及时内存掉电也可以从WAL中恢复C0的数据。

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    第五章:排序检索数据

    表名:products 字段:product_id、product_name、product_price、vend_id(供应商) 根据数据库设计理论,如果不明确规定排序顺序,则不应该假定检索出的数据的顺序有意义...(如果数据没有经过更新或删除,则默认展现的顺序为数据添加的顺序) 子句(clause):SQL语句由子句构成,有些子句是有必要的,而有些是可选的。...1.排序数据: SELECT product_name FROM products ORDER BY product_name 注:这条语句是将product_name按照product_name进行排序...product_id,product_price 3.指定排序方向: SELECT product_name FROM products ORDER BY product_price DESC 注:数据排序默认是使用升序...总结:ORDER BY用于排序,该子句必须是SELECT语句的最后一条子句,可根据需要对一列或多列数据进行排序。

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