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在接下来的几年里，您可能会听到很多关于边缘计算的信息。我们已经沉浸在一个世界上数百万台设备相互连接的社会中。这种信息流需要尽可能高效和快速，最大限度地减少命令发出和执行之间的延迟或延迟。那么什么是边缘计算技术，它与5G连接有什么关系?让我们仔细看看。让我们开门见山：什么是边缘计算?今天，物联网包罗万

从智能烤箱到用于工业研究的数据收集设备等连接设备，物联网正在快速发展。据预测，到2025年，将有416亿台联网物联网设备，产生79.4ZB的数据。这些设备中的大多数会将它们在早期物联网时代收集的所有数据上传到云端进行分析。当我们试图向云中发送数万亿兆字节的数据时，数据上传开始变慢。这就是边缘计算的用

引言小小的Redis大大的不简单，本文将结合风控名单服务在使用Redis存储数据时的数据结构设计及优化，并详细分析redis底层实现对数据结构选型的重要性。背景先来交代下使用场景，在风控场景下，名单服务每时每刻都需要承受海量数据查询。名单检索内容涉及维度非常广：用户业务标识（UID）、手机号、身份证

大型企业智能化-数字化转型基础-关注点      业务中台，多半是传统的成本中心，把后台的资源整合成前台打仗需要的“中间件”，方便被随需调用。典型的业务中台如字节跳动的直播中台、腾讯的技术中台等。“业务中台”也被称为“有形的中台”，因为是有

随着信息化技术的普及，移动应用在迅速改变着人们的生活方式。作为数字生活的载体，智能设备的演进带动了数据处理技术的不断成熟，这使得应用对用户信息的掌控日趋深入。与此同时，人们的隐私保护意识也越来越强，希望在享受移动应用带来的无限便利之余，也能保护自己的隐私不受侵犯。因此，人们会更青睐那些能从操作系统层

当我们的数据涉及日期和时间时，分析随时间变化变得非常重要。Pandas提供了一种方便的方法，可以按不同的基于时间的间隔(如分钟、小时、天、周、月、季度或年)对时间序列数据进行分组。在Pandas中，有几种基于日期对数据进行分组的方法。我们将使用这些虚拟数据进行演示:复制importpandasasp

Java作为一种常用的编程语言，在实现大量数据导出功能时具有很高的效率和可扩展性。本文将介绍如何使用Java实现百万数据的Excel导出功能。一、需求分析在很多实际应用场景中，我们需要将大量数据导出到Excel文件中，例如数据分析、报表生成等。当数据量较小时，我们可以直接使用Java自带的POI库来

1.什么是对比学习1.1对比学习的定义对比学习（ContrastiveLearning,CL）是近年来AI领域的热门研究方向，吸引了众多研究学者的关注，其所属的自监督学习方式，更是在ICLR2020被Bengio和LeCun等大佬点名称为AI的未来，后陆续登陆NIPS,ACL,KDD,CIKM等各大

一.前言你是否在为如何制定前后端协作规范而发愁？干货来啦，一文带你了解我们团队内部沉淀并践行已久的前后端协作规范，读完本文，回去大胆拒绝你后端的不合理设计！二.为什么需要协作规范？假如你要在团队内部推一套规范，那么首先你得知道为什么需要制定协作规范呢？有规范会带来什么好处呢？随着前后端分离开发模式大

大家好，之前介绍过不少关于pandas性能加速的技巧，但这些技巧再厉害，整体运行速度方面也会遇到瓶颈。本篇介绍8个可以替代pandas的库，在加速技巧之上，再次打开速度瓶颈，大大提升数据处理的效率。1.DaskDask在大于内存的数据集上提供多核和分布式并行执行。在Dask中，一个DataFrame

​译者|刘涛审校|孙淑娟人工智能（AI）和机器学习（ML）是我们日常生活的伙伴，很难想象没有算法和统计模型会是怎样一种生活。每当我们听到机器学习这个词时，首先想到的就是Python。因为Python长期以来一直是机器学习的代言人，它在帮助实现机器学习的技术层面上发挥了重要作用。Python可能是最优

大家好，我是小林。面试中，MySQL索引相关的问题基本都是一系列问题，都是先从索引的基本原理，再到索引的使用场景，比如：索引底层使用了什么数据结构和算法?为什么MySQLInnoDB选择B+tree作为索引的数据结构?什么时候适用索引?什么时候不需要创建索引?什么情况下索引会失效?有什么优化索引的方

大家好，我是Tom哥。作为互联网从业者，高并发一直是我们绕不开的一个话题。那么高并发系统都有哪些经验，掌握核心技巧，你可以快速成为一个架构师，主导一些高访问量系统的架构设计。然后，升职加薪自然也就是水到渠成的事。一、负载均衡靠优化单台机器的内存、CPU、磁盘、网络带宽，使其发挥极致性能，已经不太现实

很多年前，读了 子柳 老师的《淘宝技术这十年》。这本书成为了我的架构启蒙书，书中的一句话像种子一样深埋在我的脑海里： “好的架构是进化来的，不是设计来的” 。2015年，我加入神州专车订单研发团队，亲历了专车数据层「架构进化」的过程。这次工作经历对我而言非常有

今日分享主题：PythonPyecharts模块实现数据动态可视化分析前言Echarts是百度开源的一款数据可视化JS工具，数据可视化类型十分丰富，但是得通过导入js库在JavaWeb项目上运行。作为工作中常用Python的选手，不能不知道这款数据可视化插件的强大。那么，能否在Python中也能用到

划重点：1.车企自研自动驾驶系统成为趋势。2.基于MBD的开发流程已经不能满足自动驾驶系统开发需求，需引入数据驱动的端到端的开发流程。3.开发工具链的效率决定了整个系统开发的效率，工具链需要和pipeline数据流结合，当前工具链普遍存在割裂和“数据孤岛”现象。4.数据处理是数据驱动的基石：智能化数

分布式系统为保证数据高可用，需要为数据保存多个副本，随之而来的问题是如何在不同副本间同步数据?不同的同步机制有不同的效果和代价，本文尝试对常见分布式组件的同步机制做一个小结。常见机制有一些常用的同步机制，对它们也有许多评价的维度，先看看大神的经典总结：上图给出了常用的同步方式(个人理解，请批评指正)

 前言数据驱动是一种思想，让数据和代码进行分离，比如爬虫时，我们需要分页爬取数据时，我们往往把页数page参数化，放在for循环range中，假如没有range这个自带可以生产数字序列的方法可以用，我们是不是得手动逐个添加? 现实场景中就存在大量这样的例子，比如我之前写的爬取上海

 这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。那么Kafka到底是如何做到这么高的吞吐量和性

当我刚接触Python时，我已经被Python深深所吸引。Python吸引我的地方不仅仅能用其编写网络爬虫，而且能用于数据分析。我能将大量的数据中以图形化方式呈现出来，更加直观的解读数据。数据分析的前提是有数据可分析。如果没有数据怎么办?一是可以去一些数据网站下载相关的数据，不过数据内容可能不是自己