- Sentinel-3B OLCI Level-3 Global Mapped Earth-observation Reduced Resolution (ERR) Chlorophyll (CHL) Data, version 2022.0简介叶绿素 a 数据集提供全球网格化的表层叶绿素 a 浓度(浮游植物生物量的替代指标)合成数据。CHL 支持时间序列和气候学分析、异常检测、生态系统和渔... Sentinel-3B OLCI Level-3 Global Mapped Earth-observation Reduced Resolution (ERR) Chlorophyll (CHL) Data, version 2022.0简介叶绿素 a 数据集提供全球网格化的表层叶绿素 a 浓度(浮游植物生物量的替代指标)合成数据。CHL 支持时间序列和气候学分析、异常检测、生态系统和渔...
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- 金融、政府、医疗等高合规行业引入 AI Agent 时,真正难点不只是模型能力,而是代码执行和工具调用如何在内网安全运行。 分享一下FinSafe如何在现有Linux服务器上,为Agent提供轻量隔离、资源约束、访问控制和审计追踪能力,让企业不必依赖公有云FaaS,也不必一开始搭建完整 K8s 集群,就能实现AI可控~ 金融、政府、医疗等高合规行业引入 AI Agent 时,真正难点不只是模型能力,而是代码执行和工具调用如何在内网安全运行。 分享一下FinSafe如何在现有Linux服务器上,为Agent提供轻量隔离、资源约束、访问控制和审计追踪能力,让企业不必依赖公有云FaaS,也不必一开始搭建完整 K8s 集群,就能实现AI可控~
- 摘要:针对大模型应用中专用向量库成本高、混合查询难的痛点,本文深入拆解 Apache Doris 4.1 原生向量检索的工程实践。从 IVF 算法降本、存储分层,到突破性能瓶颈的 ANN Index Only Scan,系统化解决 AI 时代的海量数据存算难题。在大幅压低内存开销的同时,跑出了 900 QPS 与 97% 召回率的亮眼成绩。随着大语言模型(LLM)应用与 RAG(检索增强生成... 摘要:针对大模型应用中专用向量库成本高、混合查询难的痛点,本文深入拆解 Apache Doris 4.1 原生向量检索的工程实践。从 IVF 算法降本、存储分层,到突破性能瓶颈的 ANN Index Only Scan,系统化解决 AI 时代的海量数据存算难题。在大幅压低内存开销的同时,跑出了 900 QPS 与 97% 召回率的亮眼成绩。随着大语言模型(LLM)应用与 RAG(检索增强生成...
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- Merged Sentinel-3A and Sentinel-3B OLCI Regional Binned Inland Waters (ILW) Data, version 5.0简介ILW 套件提供美国本土(CONUS)和阿拉斯加内陆湖泊和水库的内陆水体数据提取。ILW 提供瑞利校正后的地表反射率(ρs,无单位)和蓝藻指数(CI_cyano,无单位)。MERIS 和 OLCI 的数... Merged Sentinel-3A and Sentinel-3B OLCI Regional Binned Inland Waters (ILW) Data, version 5.0简介ILW 套件提供美国本土(CONUS)和阿拉斯加内陆湖泊和水库的内陆水体数据提取。ILW 提供瑞利校正后的地表反射率(ρs,无单位)和蓝藻指数(CI_cyano,无单位)。MERIS 和 OLCI 的数...
- 2026年的企业运维监控选型,正在面临一个前所未有的"两难"——一方面,信创替代的时间表越来越紧,很多央企和金融机构要求"能用国产就用国产";另一方面,业务全球化和混合云架构要求监控系统必须兼容国际标准和多厂商设备。选纯国产方案?怕监控广度不够,国际设备不兼容。选国际方案?数据合规和信创评审过不了。有没有"既要又要"的选项?本文对比5款主流运维监控平台,覆盖开源、国产信创、国际认证三大维度,... 2026年的企业运维监控选型,正在面临一个前所未有的"两难"——一方面,信创替代的时间表越来越紧,很多央企和金融机构要求"能用国产就用国产";另一方面,业务全球化和混合云架构要求监控系统必须兼容国际标准和多厂商设备。选纯国产方案?怕监控广度不够,国际设备不兼容。选国际方案?数据合规和信创评审过不了。有没有"既要又要"的选项?本文对比5款主流运维监控平台,覆盖开源、国产信创、国际认证三大维度,...
- Sentinel-3B OLCI Earth-observation Reduced Resolution (ERR) Data, version 1简介海洋和陆地颜色成像仪 (OLCI) 是 ENVISAT 中分辨率成像光谱仪 (MERIS) 的升级版,拥有更多光谱通道、不同的相机排列方式以及更简化的机载处理流程。OLCI 采用推扫式结构,五个相机模块共享同一视场。这五个相机的视场在垂... Sentinel-3B OLCI Earth-observation Reduced Resolution (ERR) Data, version 1简介海洋和陆地颜色成像仪 (OLCI) 是 ENVISAT 中分辨率成像光谱仪 (MERIS) 的升级版,拥有更多光谱通道、不同的相机排列方式以及更简化的机载处理流程。OLCI 采用推扫式结构,五个相机模块共享同一视场。这五个相机的视场在垂...
- Agent 时代,为什么需要新的可观测范式?先从一个真实场景出发:某团队上线了一款客服 Agent,并规范地接入了 Prometheus、Grafana、ELK 等主流的可观测性工具。从监控大盘来看,各项核心指标非常完美:P99 延迟为 0.2 秒,错误率为 0.001%,Token 消耗曲线表现平稳,所有系统指标均处于健康状态。然而,产品团队很快在用户反馈中发现了一个问题:系统把一个明明符... Agent 时代,为什么需要新的可观测范式?先从一个真实场景出发:某团队上线了一款客服 Agent,并规范地接入了 Prometheus、Grafana、ELK 等主流的可观测性工具。从监控大盘来看,各项核心指标非常完美:P99 延迟为 0.2 秒,错误率为 0.001%,Token 消耗曲线表现平稳,所有系统指标均处于健康状态。然而,产品团队很快在用户反馈中发现了一个问题:系统把一个明明符...
- 导读:多模态数据正成为企业核心资产,但规模化管理仍具挑战。自动驾驶在 PB 级图像、点云、视频等数据治理中积累了可复用经验。本文介绍某公司以 Apache Doris 统一标签、元数据、全文和向量检索,将查询从分钟级提升至秒级。多模态数据正在成为各行业企业的核心资产,但大多数团队仍在摸索如何对其进行规模化管理。自动驾驶是少数已经在生产环境中,大规模面对并持续优化这一问题的领域之一:图像、点云... 导读:多模态数据正成为企业核心资产,但规模化管理仍具挑战。自动驾驶在 PB 级图像、点云、视频等数据治理中积累了可复用经验。本文介绍某公司以 Apache Doris 统一标签、元数据、全文和向量检索,将查询从分钟级提升至秒级。多模态数据正在成为各行业企业的核心资产,但大多数团队仍在摸索如何对其进行规模化管理。自动驾驶是少数已经在生产环境中,大规模面对并持续优化这一问题的领域之一:图像、点云...
- 摘要:Litefuse 是一个 Agent 可观测与评估平台,通过 Evaluation Driven Development (EDD) “观测-评估-优化”闭环,让 Agent 的执行过程可追踪、问题可定位、效果可量化、优化可验证。Litefuse 兼容 Langfuse SDK 和 100 多个 AI 生态,并支持 Hermes、OpenClaw、Claude Code 等通用 Age... 摘要:Litefuse 是一个 Agent 可观测与评估平台,通过 Evaluation Driven Development (EDD) “观测-评估-优化”闭环,让 Agent 的执行过程可追踪、问题可定位、效果可量化、优化可验证。Litefuse 兼容 Langfuse SDK 和 100 多个 AI 生态,并支持 Hermes、OpenClaw、Claude Code 等通用 Age...
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- Multi-Mission Optimally Interpolated Sea Surface Salinity Global Dataset V1简介这是一个空间分辨率为 0.25 度、时间分辨率为 4 天的 4 级产品。该产品基于三个卫星任务的 2 级条带数据生成,这三个卫星分别是:Aquarius/SAC-D、土壤湿度主动被动探测卫星(SMAP)和土壤湿度与海洋盐度卫星(SMOS)。... Multi-Mission Optimally Interpolated Sea Surface Salinity Global Dataset V1简介这是一个空间分辨率为 0.25 度、时间分辨率为 4 天的 4 级产品。该产品基于三个卫星任务的 2 级条带数据生成,这三个卫星分别是:Aquarius/SAC-D、土壤湿度主动被动探测卫星(SMAP)和土壤湿度与海洋盐度卫星(SMOS)。...
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- 在交易、行情、IoT、日志补全等典型时间序列场景中,业务需要的不是普通等值关联,而是“按业务键分组后,在时间轴上找到不晚于左侧记录的最近一条右侧记录”。ASOF JOIN 正是为这类问题设计的:它把“同键匹配”和“时间近邻”统一到一条执行路径上,天然适合做交易撮合行情补全、事件归因、快照对齐等分析任务。Doris 在 4.0.5 和 4.1.0 版本引入的 ASOF JOIN,正是为这类场景... 在交易、行情、IoT、日志补全等典型时间序列场景中,业务需要的不是普通等值关联,而是“按业务键分组后,在时间轴上找到不晚于左侧记录的最近一条右侧记录”。ASOF JOIN 正是为这类问题设计的:它把“同键匹配”和“时间近邻”统一到一条执行路径上,天然适合做交易撮合行情补全、事件归因、快照对齐等分析任务。Doris 在 4.0.5 和 4.1.0 版本引入的 ASOF JOIN,正是为这类场景...
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