blocks|key|62dvv|type|unstyled|text|支持将+TencentDB、CKafka、弹性+MapReduce+等云产品中的数据无缝导入到云数据仓库+PostgreSQL+中进行分析计算。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

支持哪些来源的数据？

entityMap|0|type|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|data|placeHolderUrl|error|dpi|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/raw/yehe-1933968238b1680/jg33f3lrs7.png|1|https://ask.qcloudimg.com/raw/yehe-1933968238b1680/mkmez88gae.png|2|https://ask.qcloudimg.com/raw/yehe-1933968238b1680/f2kmbiuwl8.png|blocks|key|4vn79|text|云数据仓库+PostgreSQL有什么产品优势？|header-one|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|ee9t8|弹性伸缩|header-two|cv55g|提供便利的弹性扩容能力，通过云控制台或云+API+简单操作便可以实现数百节点的伸缩或变配。可根据业务需求，选择计算单元、CPU、内存、存储空间的等比扩展，提高性能以适配业务的发展。++|unstyled|49ama|简单易用|e2pla|通过控制台操作，即可实现集群管理、监控维护等工作，无需关注底层基础设施的繁重运维工作。完全支持+ANSI+SQL+2008+标准，使用标准+SQL+即可构建企业级数据仓库。支持直接查询+COS+数据，无需提前数据预加载。+|129br|无缝集成|d9157|支持+COS+云存储扩展，实现存储空间的无限扩展。搭配多种工具及方案支持多源数据（例如传统关系型数据库、Ckafka、流计算等）高速导入，实现对云端多源数据的汇聚分析。++|fnc6o|性能卓越|b8ju8|基于分布式大规模并行处理+MPP+框架，可线性扩展存储及计算能力。支持行列混合存储，可按业务需求选择最佳存储方案。查询引擎深度优化，查询效率数倍于传统数据仓库。++|cn1n1|安全可靠|ck0ul|双节点同步冗余，实现用户无感的故障转移和容灾备份。分布式部署，计算单元、服务器、机柜三重防护，提高重要数据基础设施保障。用户集群独立部署，支持+VPC+隔离，数据访问安全多重保障。|clsaa|云数据仓库+PostgreSQL有什么应用场景？|960sa|经营分析决策|fac6r|在金融、零售等领域，需要对销售、资产、供应链等业务数据进行汇总分析，以便通过数据掌握公司经营情况，提高决策精准度及效率。|41p0n|通过同步或+ETL+工具将分散在+TencentDB、Oracle、PostgreSQL+中的数据导入到云数据仓库+PostgreSQL+中，利用其对多源异构数据的分析能力，辅助业务决策。+|djp69|6cu7j|图片.png|atomic|offset|length|e7eub|海量日志分析|5001s|在互联网金融、游戏、O2O+等领域，经济高效地分析+PB+级用户行为、系统日志、订单等结构化或半结构化数据。|5ft0n|可先将海量数据直接存放于对象存储+COS+中，无需提前导入到云数据仓库+PostgreSQL，只需编写+SQL+便能对+COS+中数据进行快速分析及应用。+|e2dve|99dou|2nu8|用户行为实时洞察|9a0bp|在互联网、游戏领域，对用户的行为进行实时分析、优化运营策略、提升资源运营效率。|e6n6|可结合流计算服务，将用户实时操作数据进行过滤排序、汇聚分析+，然后将结果实时同步到云数据仓库+PostgreSQL，借助于云数仓强大的+SQL+分析能力和查询效率，快速感知玩家行为趋势并及时调整运营策略。+|p3ft|e8o92|bqon6|6befr^0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|6|0|0|0|0|0|0|0|6|1|0|0|0|0|0|0|6|2|0|0^^$0|$1|$2|3|4|5|6|$7|-3|8|-3|9|27|A|B]]|C|$2|3|4|5|6|$7|-3|8|-3|9|28|A|D]]|E|$2|3|4|5|6|$7|-3|8|-3|9|29|A|F]]]|G|@$H|I|J|K|2|L|M|2A|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|P|J|Q|2|R|M|2B|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|S|J|T|2|U|M|2C|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|V|J|W|2|R|M|2D|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|X|J|Y|2|U|M|2E|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|Z|J|10|2|R|M|2F|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|11|J|12|2|U|M|2G|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|13|J|14|2|R|M|2H|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|15|J|16|2|U|M|2I|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|17|J|18|2|R|M|2J|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|19|J|1A|2|U|M|2K|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|1B|J|1C|2|L|M|2L|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|1D|J|1E|2|R|M|2M|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|1F|J|1G|2|U|M|2N|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|1H|J|1I|2|U|M|2O|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|1J|J|-4|2|U|M|2P|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|1K|J|1L|2|1M|M|2Q|N|@]|O|@$1N|2R|1O|2S|H|2T]]|6|$]]|$H|1P|J|1Q|2|R|M|2U|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|1R|J|1S|2|U|M|2V|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|1T|J|1U|2|U|M|2W|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|1V|J|-4|2|U|M|2X|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|1W|J|1L|2|1M|M|2Y|N|@]|O|@$1N|2Z|1O|30|H|31]]|6|$]]|$H|1X|J|1Y|2|R|M|32|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|1Z|J|20|2|U|M|33|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|21|J|22|2|U|M|34|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|23|J|-4|2|U|M|35|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|24|J|1L|2|1M|M|36|N|@]|O|@$1N|37|1O|38|H|39]]|6|$]]|$H|25|J|-4|2|U|M|3A|N|@]|O|@]|6|$]]|$H|26|J|-4|2|U|M|3B|N|@]|O|@]|6|$]]]]

什么是云数据仓库 PostgreSQL 集群？

可以在哪些地域及可用区使用云数据仓库 PostgreSQL？

blocks|key|2k0kc|type|unstyled|text|集群是云数据仓库+PostgreSQL+的基本使用单位，一个集群通常由2个+Master+节点和多个计算节点组成。用户根据业务需求可在多地建立多个集群。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|i82j|type|unstyled|text|计算节点是集群的基本存储和计算单元，每个集群计算节点数不少于2个，随着计算节点增加，集群的容量和性能将线性提升。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

什么是计算节点？

blocks|key|bdlkp|type|unstyled|text|节点规格是计算节点的资源配置，包括+CPU、内存、磁盘等，不同节点规格性能和存储量不同。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

什么是节点规格？

blocks|key|1sle5|type|unstyled|text|目前支持北京、上海、广州、新加坡4个地域，建议您选择和数据源一致的地域。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

blocks|key|ftknm|type|unstyled|text|云数据仓库+PostgreSQL+暂不开放机器学习的扩展库。|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|entityMap|data|mutability^0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]]]|A|$B|-4|C|-4|3|-4]]

是否支持机器学习？

云数据仓库 PostgreSQL

弹性伸缩

对象存储

数据库

云数据仓库

数据仓库

关系型数据库

PostgreSQL

灾备

云存储

结构化数据

日志分析

容灾

容灾备份

服务器

数据采集是指获取和收集数据的过程。数据采集来源多种多样，包括以下几个主要方面：1. 数据采集方式有多种，根据数据来源和采集需求的不同，可以采用以下几种常见的数据采集方式：1. 手动输入：人工手动输入数据，适用于数据量较小、频次较低，且无法自动获取的情况。2. API接口：使用应用程序接口（API）访问数据来源的开放接口，获取特定数据。适用于需要实时或批量获取特定数据的情况。5. 网络爬虫：使用自动化脚本或工具模拟浏览器行为，从网页上抓取数据。 数据源识别和准备：确定数据来源，了解数据结构和格式，进行必要的数据清洗和预处理工作。3. 采集工具和方法选择：根据数据源和采集方式的要求，选择合适的采集工具和方法，并进行相应的设置和配置。4. 通过科学规划和执行数据采集过程，可以获得高质量、可靠的数据，为后续的数据分析和应用提供有力支持。

数据采集来源有哪些？数据采集方式有哪些？数据采集怎么做？

1. 内部系统：企业内部各类系统和应用程序产生的数据，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、人力资源管理系统（HRM）等。

数据采集来源有哪些？数据采集方式有哪些？数据采集怎么做？

物联网数据网关支持不同物联网设备的数据集中采集、传输和边缘计算处理，包括模拟量/状态量传感器、智能终端设备、智慧灯杆、智能配电房、工业机器人监测、冷冻机组监测、机械设备监测、智能制造设备等物联网系统应用的数据采集和传输 物联网设备常见的数据接入方式有：opc、modbus、wifi、蓝牙、zigbee、PLC等，物联网系统通常会利用分布式采集方式，将众多的传感器和智能设备采集到的数据，通过物联网数据网关汇总到物联网云平台上 BMG700物联网数据网关设计搭载了包括4个高速网口、2路RS232、3路RS485、2路ADC、2路DI、2路继电器，内置OPC、Modbus、TCP、UDP等协议，还支持有线/4G网络自由选择切换， 集成了数据传输、协议转换、设备状态监测、远程控制、数据分析等功能，满足智能工厂、智能化工、智能机械、智慧路灯杆等物联网系统的搭建。 通过在不同类型协议和网络之间的智能转换，以实现海量设备的广域互联或局域互联。

物联网数据网关支持哪些传输方式

物联网数据网关支持不同物联网设备的数据集中采集、传输和边缘计算处理，包括模拟量/状态量传感器、智能终端设备、智慧灯杆、智能配电房、工业机器人监测、冷冻机组监测、机械设备监测、智能制造设备等物联网系统应用的数据采集和传输。

物联网数据网关支持哪些传输方式

有哪些数据类型不能作为字典键值的类型
列表
字典
d = {}
d['name'] = 'Bill'
d[10] = 20
d[True] = False
d[12.3] = 20.1

d[(1, 2 为什么列表和字典类型的值不能作为字典的键值
key 是不能变的，列表和字典的值是可以变化的，一旦变化，就再也找不到value 了

23 - 字典键值支持哪些数据类型

1. 有哪些数据类型不能作为字典键值的类型
列表
字典
d = {}
d['name'] = 'Bill'
d[10] = 20
d[True] = False
d[12.3] = 20.1

d[(1, 2, 3)] = [4 ,5 ,6]

class Person:
    pass

p1 = Person()
p2 = Person()

d[p1] = 'p1'
d[p2] = 'p2'

for k,v in d.items():
    print(k, ' - ', v)
    
pri

23 - 字典键值支持哪些数据类型

我们都知道在专家模式下一个程序模块就变成了两个文件，***.src和***.dat那么***.dat就是机器人的数据文件。

数据文件中能找到和运动点名称一样的声明，不用怀疑，这就是运动点的记录方式。 XP46 : 结构变量的应用变量名称
{......} ：结构中元素的赋值
由此可见，机器人的运动是通过系统预先声明好的结构来完成记录的。
那么这个结构都包含哪些内容呢？ 3.09933209,C 12.1171799,S 2,T 34,E1 -90.0562973,E2 0.0,E3 0.0,E4 0.0,E5 0.0,E6 0.0}
X,Y,Z,A,B,C：坐标位置数据 S,T：机器人的姿态数据
E1...E6：外部轴位置数据

这些数据也是一个运动点不可或缺的数据，KUKA利用这些数据来描述一个目标位置。 除了这些数据外还需要运动参数数据来描述到达目标点的过程，不如速度，加速度，参考坐标，TCP，逼近，逼近距离。

机器人运动需要哪些数据支持？

各位小伙伴你们好！距离上次更新有两周多了。最近实在是忙，提前预告一个小小的消息，我正在开发一个kuka的小软件，已经快到完成阶段了。大家如果有兴趣参与第一批内测请持续关注哦！！！

机器人运动需要哪些数据支持？

师姐这周没有鸽，鼓掌，呱唧呱唧呱唧


咳咳，进入正题，之前我写过“矢量数据来源”和常见的栅格数据来源的推文（点击图片可直接跳转）



分享的是国内的常见的数据获取，包括“行政边界”、“DEM”、“土地利用 ”......最近清理电脑内存有点多，看着总是不爽，毕竟我是“龙”

（上下文仅有三毛钱关系）

这次呢，分享一些常见世界地图的数据来源

- 01 -

DIVA-GIS
http://swww.diva-gis.org 大兄弟，咱专注世界行政边界各个等级数据的收集整理和分析，这虽然是是个永无止境的工程，但是咱愿意并专一”

同样可以按照你需要的国家局部下载，也提供全球集合数据，目前提供最新版本数据是3.6版本，之前的还有 你可以根据比例尺不同选择数据，点红色框框内的带有文字的色块就可以跳转


不光是比例尺度上的特色，数据类型也比较有特色，他以主题的形式分为三种类型：Cultural Vector Data（文化矢量数据 上述网站也不要tizi，就是浏览器下载的时候有点慢，我发现我的读者下载数据比我有套路，毕竟我只会傻瓜式下载

字数好像还有点不够，再来一个，上面介绍的三个主要是世界的极大范围的常规数据，下面这个主要是区域性的不咋地常规数据

常见的世界地图数据来源

咳咳，进入正题，之前我写过“矢量数据来源”和常见的栅格数据来源的推文（点击图片可直接跳转）

常见的世界地图数据来源

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