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收录了 数据流分析 频道下的 50 篇内容
深入了解测试过程中被测系统的架构与数据流,有助于理解业务逻辑,梳理业务用例以及促进部门协同。
物联网的迅猛发展,让人们不得不调整数据平台的设计思路和处理方式。2017年Gartner指出,到2020年,210亿只IoT设备对数据中心存储需求增长将不超过3%。 GPU数据库带来了三大方面的进步:加载速度、实时处理和宽表多条件查询。它最大的革新点之一在于,不再需要借助索引来加速访问。

当提到“实时分析”,大家脑海里首先浮现的是大屏上不断跳跃闪烁的数字和波动的曲线,让人有种纵观全局的掌控感。

Vine 是一种基于交互网络的新型编程语言,支持函数式和命令式编程,具有并行计算潜力。
在物联网时代,大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求,应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角,作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结,并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势,以及未来面临的挑战。

aiXcoder 7.0 不再仅仅是通用型AI编程工具,而是专为企业真实的复杂软件开发场景打造的智能体定制平台

AI来了,大神的日子也不好过了

Broadcom发布了Spring Framework 7.0和Spring Boot 4.0,引入了一流的基于JSpecify注解实现Spring产品组合中标准化的空值安全、内置的韧性功能(如重试和并发限制)、用于JSON处理的Jackson 3以及模块化的自动化配置。它们基线是JDK 17(同时支持JDK 25)、Jakarta EE 11和Kotlin 2.2。

本文,我们做一些探索性数据分析
深度解读:深度学习在IoT大数据和流分析中的应用;使用深度学习为异常检测开发认知 IoT 解决方案:使用 Apache SystemML 执行异常检测;创建 Google Assistant 控制的 Android Things 设备;AWE 2018亮点:物联网+智能家电实现主动服务 智能时代开启新篇章;MTK 与腾讯游戏成立联合创新实验室 从 P60 开始探索 AI 与 AR 应用;Echo 发出“巫婆笑声”吓坏用户,亚马逊回应规避了隐私和安全隐忧;海尔百度就智慧家庭 达成战略合作。

数据分析特别是实时数据分析,已经越来越多的成为各行各业的分析要求与标准

本文是本教程的第一部分,我将在本文中讲述如何收集流行音乐的数据并清理。 目前,全部代码已经放到了GitHub上。
高速数据流处理作为现代数据密集型应用的重要支撑技术,面临着极高的数据吞吐量、低延时处理及一致性保证等挑战。数据库系统在此过程中不仅要满足高速数据的实时写入和查询需求,还需确保数据的完整性和业务的连续性。YashanDB作为一款先进的关系型数据库产品
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