- 2023 年我想大家讨论最多，热度最大的技术领域就是 AIGC 了，AI绘画的兴起，ChatGPT 的火爆，在微软背后推手的 OpenAI 大战 Google 几回合后，国内各种的大语言模型产品也随之各家百花齐放，一下子国内也涌现出几十种人工智能的大语言模型产品。ChatGPT 爆火之后，你是否有冷静的思考过 AIGC 的兴起对我们有哪些机遇与挑战？本文带你了解 AI 改进云计算相关内容。 2023 年我想大家讨论最多，热度最大的技术领域就是 AIGC 了，AI绘画的兴起，ChatGPT 的火爆，在微软背后推手的 OpenAI 大战 Google 几回合后，国内各种的大语言模型产品也随之各家百花齐放，一下子国内也涌现出几十种人工智能的大语言模型产品。ChatGPT 爆火之后，你是否有冷静的思考过 AIGC 的兴起对我们有哪些机遇与挑战？本文带你了解 AI 改进云计算相关内容。
- 一、数据中台是什么？提到数据中台，就先要了解什么是中台，对于中台的建设，大都是跟随阿里中台的方法论。中台的作用在于打通固有多业务系统之间的数据壁垒，融合各个不同业务系统间所产生的数据，通过数字化的运营和驱动来支撑前端业务的快速变化，从而产生更大的价值。而新一代数据中台，在融合数据的基础上，更要关注是否能够积累和沉淀行业Know-How，将数据智能和组织智能融合，形成行业智能，更敏捷更快速的... 一、数据中台是什么？提到数据中台，就先要了解什么是中台，对于中台的建设，大都是跟随阿里中台的方法论。中台的作用在于打通固有多业务系统之间的数据壁垒，融合各个不同业务系统间所产生的数据，通过数字化的运营和驱动来支撑前端业务的快速变化，从而产生更大的价值。而新一代数据中台，在融合数据的基础上，更要关注是否能够积累和沉淀行业Know-How，将数据智能和组织智能融合，形成行业智能，更敏捷更快速的...
- 在引入相关数据库持久化相关依赖库之前，我们可以考虑到，当我们因业务开发需要，引入各种各样的依赖库时，Jar包冲突是我们必须面对的一个问题，Spring为了解决这些Jar包的冲突，推出了各种bom，最著名的就是Spring IO Platform bom，其中最核心的三个是：spring-framework-bom、spring-boot-dependencies、platform-bom... 在引入相关数据库持久化相关依赖库之前，我们可以考虑到，当我们因业务开发需要，引入各种各样的依赖库时，Jar包冲突是我们必须面对的一个问题，Spring为了解决这些Jar包的冲突，推出了各种bom，最著名的就是Spring IO Platform bom，其中最核心的三个是：spring-framework-bom、spring-boot-dependencies、platform-bom...
- 🍏1 数用分离为什么不适合现代技术应用模式了？🍎1.1 信息化前期阶段数用分离的价值🍐1.2 数字化效率加快的背景下，数用一体或是新模式🍊1.3 数用分离与数用一体对比模式🍌2 smardaten 数用一体的架构🍉2.1 smardaten 数用一体架构组件和特点🍓2.2 smardaten平台的“数”🍅2.3 smardaten平台的“用”🥒3 架构选择，没有最好，只有最... 🍏1 数用分离为什么不适合现代技术应用模式了？🍎1.1 信息化前期阶段数用分离的价值🍐1.2 数字化效率加快的背景下，数用一体或是新模式🍊1.3 数用分离与数用一体对比模式🍌2 smardaten 数用一体的架构🍉2.1 smardaten 数用一体架构组件和特点🍓2.2 smardaten平台的“数”🍅2.3 smardaten平台的“用”🥒3 架构选择，没有最好，只有最...
- 数据仓库是数据库的下一代产品形态 —— 如何对数字化转型过程中涌现的数据集合进行有效的存储、分析和利用，继而帮忙企业进行运营决策优化甚至创造出新的获客模式和商业模式形成竞争力，是企业主们亟需解决的问题。在数据价值爆发的时代背景中，数据仓库在千行百业中都有着相应的应用场景。 数据仓库是数据库的下一代产品形态 —— 如何对数字化转型过程中涌现的数据集合进行有效的存储、分析和利用，继而帮忙企业进行运营决策优化甚至创造出新的获客模式和商业模式形成竞争力，是企业主们亟需解决的问题。在数据价值爆发的时代背景中，数据仓库在千行百业中都有着相应的应用场景。
- 近日，Gartner最新发布Gartner Peer Insights 《Voice of the Customer for Cloud Database Management Systems，2023》报告，华为云成为全球唯一获得云数据库管理系统“客户之选”的云厂商，客户满意和推荐度高达98%。报告显示，华为云在本年度Peer Insights平台共收获89条评论，获得4.8分综合评分（满... 近日，Gartner最新发布Gartner Peer Insights 《Voice of the Customer for Cloud Database Management Systems，2023》报告，华为云成为全球唯一获得云数据库管理系统“客户之选”的云厂商，客户满意和推荐度高达98%。报告显示，华为云在本年度Peer Insights平台共收获89条评论，获得4.8分综合评分（满...
- 6月11日，2023开放原子全球开源峰会在北京亦创国际会展中心举行，在开源数据库分论坛上，华为云数据库创新实验室主任张文亮受邀做主题技术分享《openGemini：开源分布式时序数据库技术探索与实践》 6月11日，2023开放原子全球开源峰会在北京亦创国际会展中心举行，在开源数据库分论坛上，华为云数据库创新实验室主任张文亮受邀做主题技术分享《openGemini：开源分布式时序数据库技术探索与实践》
- 并发的事务在运行过程中会出现一些可能引发一致性问题的现象，本篇将详细分析一下。 并发的事务在运行过程中会出现一些可能引发一致性问题的现象，本篇将详细分析一下。
- 一.概述本篇我们会一起来学习什么是缓存，为什么需要缓存，然后通过一个实际的案例，一起了解并解决使用缓存过程中碰到的数据库缓存不一致问题、缓存穿透问题、缓存雪崩问题、缓存击穿问题。 (1) 什么是缓存?举个例子:越野车,山地自行车,都拥有"避震器",防止车体加速后因惯性,在酷似"U"字母的地形上飞跃,硬着陆导致的损害,像个弹簧一样;同样,实际开发中,系统也需要"避震器",防止过高的数据访问猛... 一.概述本篇我们会一起来学习什么是缓存，为什么需要缓存，然后通过一个实际的案例，一起了解并解决使用缓存过程中碰到的数据库缓存不一致问题、缓存穿透问题、缓存雪崩问题、缓存击穿问题。 (1) 什么是缓存?举个例子:越野车,山地自行车,都拥有"避震器",防止车体加速后因惯性,在酷似"U"字母的地形上飞跃,硬着陆导致的损害,像个弹簧一样;同样,实际开发中,系统也需要"避震器",防止过高的数据访问猛...
- 在第二站的学习中，我们已经导入了大量数据到es中，实现了数据存储功能。接下来如需看自己实操效果请根据第二站的三.环境搭建部分导入初始数据。 一.数据聚合 (1) 聚合的作用聚合(aggregations)可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：什么品牌的手机最受欢迎？这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？这些手机每月的销售情况如何？实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的... 在第二站的学习中，我们已经导入了大量数据到es中，实现了数据存储功能。接下来如需看自己实操效果请根据第二站的三.环境搭建部分导入初始数据。 一.数据聚合 (1) 聚合的作用聚合(aggregations)可以让我们极其方便的实现对数据的统计、分析、运算。例如：什么品牌的手机最受欢迎？这些手机的平均价格、最高价格、最低价格？这些手机每月的销售情况如何？实现这些统计功能的比数据库的sql要方便的...
- 为了保障数据安全自主，满足行业安全合规相关要求，某车企希望对汽车APP车机系统进行了国产化改造。华为云基于“UGO+DRS”一站式迁移解决方案协助客户实现软件核心构件自主可控，降低系统部署成本，同等性能水平下，数据库投入成本大幅度降低。 为了保障数据安全自主，满足行业安全合规相关要求，某车企希望对汽车APP车机系统进行了国产化改造。华为云基于“UGO+DRS”一站式迁移解决方案协助客户实现软件核心构件自主可控，降低系统部署成本，同等性能水平下，数据库投入成本大幅度降低。
- 中燃科技在为集团内部所使用的CRM系统做升级改造时，遇到系统执行缓慢、卡顿等问题。华为云数据库协助客户完成系统 上云，优化Redis性能瓶颈，实现了80%的性能提升，卡顿问题大幅度缓解，CPU负载从90%降至30%。 中燃科技在为集团内部所使用的CRM系统做升级改造时，遇到系统执行缓慢、卡顿等问题。华为云数据库协助客户完成系统 上云，优化Redis性能瓶颈，实现了80%的性能提升，卡顿问题大幅度缓解，CPU负载从90%降至30%。
- 本文主要是通过对比GEE、PIE和AI Earth平台，主要是计算不同平台，同一个NDVI的均值计算，我们已测试结果如何。1. PIE-enginePIE获取北京市获取某一个区域的区域的NDVI平均值，但是结果却显示没有，只能通过加载图层点击图层上的点获取某一个点的NDVI值，而且这里用到区域统计使用的函数仅有min,max,sum计算，而使用mean计算，就没有结果。当我尝试使用以上三个... 本文主要是通过对比GEE、PIE和AI Earth平台，主要是计算不同平台，同一个NDVI的均值计算，我们已测试结果如何。1. PIE-enginePIE获取北京市获取某一个区域的区域的NDVI平均值，但是结果却显示没有，只能通过加载图层点击图层上的点获取某一个点的NDVI值，而且这里用到区域统计使用的函数仅有min,max,sum计算，而使用mean计算，就没有结果。当我尝试使用以上三个...
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