随着互联网飞速发展，企业业务种类会越来越多，业务数据量会越来越大，当发展到一定规模时，传统的数据存储结构逐渐无法满足企业需求，实时数据仓库就变成了一个必要的基础服务。
以维表Join为例，数据在业务数据源中以范式表的形式存储，在分析时需要做大量的Join操作，降低性能。
如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成Join，那么分析时就无需再次Join，从而提升查询性能。
利用实时数仓，企业可以实现实时OLAP分析、实时数据看板、实时业务监控、实时数据接口服务等用途。
但想到实时数仓，很多人的第一印象就是架构复杂，难以操作与维护。
而得益于新版Flink对SQL的支持，以及TiDBHTAP的特性，我们探索了一
以维表Join为例，数据在业务数据源中以范式表的形式存储，在分析时需要做大量的Join操作，降低性能。
如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成Join，那么分析时就无需再次Join，从而提升查询性能。
利用实时数仓，企业可以实现实时OLAP分析、实时数据看板、实时业务监控、实时数据接口服务等用途。
但想到实时数仓，很多人的第一印象就是架构复杂，难以操作与维护。
而得益于新版Flink对SQL的支持，以及TiDBHTAP的特性，我们探索了一
2024/6/22 5:14:51
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摘要:软件定义网络(SDN)是现代备受关注的新型网络体系结构之一，正逐步革新现存的传统网络体系结构。
数据平面和控制平面的解耦和、网络控制的逻辑集中、用于数据转发策略的流抽象以及网络的编程能力是SDN的4个主要基本概念。
介绍了SDN的发展背景及其缘起;描述了SDN体系结构，并从SDN三层架构出发分析SDN的3个平面、OpenFlow接口以及工作原理，贯穿了SDN的4个主要基本概念，展望了SDN的发展趋势。
数据平面和控制平面的解耦和、网络控制的逻辑集中、用于数据转发策略的流抽象以及网络的编程能力是SDN的4个主要基本概念。
介绍了SDN的发展背景及其缘起;描述了SDN体系结构，并从SDN三层架构出发分析SDN的3个平面、OpenFlow接口以及工作原理，贯穿了SDN的4个主要基本概念，展望了SDN的发展趋势。
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相信社区中很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架，也非常希望从代码层次理解Caffe的实现从而实现新功能的定制。
本文将从整体架构和底层实现的视角，对Caffe源码进行解析。
Caffe框架主要有五个组件，Blob，Solver，Net，Layer，Proto，其结构图如下图1所示。
Solver负责深度网络的训练，每个Solver中包含一个训练网络对象和一个测试网络对象。
每个网络则由若干个Layer构成。
每个Layer的输入和输出Featuremap表示为InputBlob和OutputBlob。
Blob是Caffe实际存储数据的结构，是一个不定维的矩阵，在Caffe中一般用来表
本文将从整体架构和底层实现的视角，对Caffe源码进行解析。
Caffe框架主要有五个组件，Blob，Solver，Net，Layer，Proto，其结构图如下图1所示。
Solver负责深度网络的训练，每个Solver中包含一个训练网络对象和一个测试网络对象。
每个网络则由若干个Layer构成。
每个Layer的输入和输出Featuremap表示为InputBlob和OutputBlob。
Blob是Caffe实际存储数据的结构，是一个不定维的矩阵，在Caffe中一般用来表
2024/6/20 7:41:40
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近年Qcon上知名互联网公司大数据架构分享集合(PDF文件)，包括LinkedIn，腾讯，大众点评，饿了么，京东等
2024/6/19 18:03:33
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Web的动手Python深度学习这是由Packt发布的AnubhavSingh和SayakPaul编写的“的代码库。
集成神经网络架构以使用Flask，Django和TensorFlow构建智能Web应用这本书是关于什么的？有效地使用深度学习技术可以帮助您开发智能Web应用程序。
在本书中，您将介绍用于使用Python在Web开发中实施深度学习的最新工具和技术实践。
从机器学习的基础知识开始，您将专注于DL和神经网络的基础知识，包括常见的变体，例如卷积神经网络（CNN）。
您将学习如何使用不同标准Web技术堆栈的前端将它们集成到网站中。
然后，本书通过为自定义模型创建RESTfulAPI，帮助您获得使用Python库（例如Django和Flask）开发支持深度学习的Web应用程序的实践经验。
稍后，您将探索如何为GoogleCloud和AmazonWebServices（AWS）上基于深度学习的Web部署设置云环境。
本书涵盖了以下令人兴奋的功能：探索深度学习模型并在浏览器中实现使用Django和Flask设计基于Web的智能客户端使用不同的基于Py
集成神经网络架构以使用Flask，Django和TensorFlow构建智能Web应用这本书是关于什么的？有效地使用深度学习技术可以帮助您开发智能Web应用程序。
在本书中，您将介绍用于使用Python在Web开发中实施深度学习的最新工具和技术实践。
从机器学习的基础知识开始，您将专注于DL和神经网络的基础知识，包括常见的变体，例如卷积神经网络（CNN）。
您将学习如何使用不同标准Web技术堆栈的前端将它们集成到网站中。
然后，本书通过为自定义模型创建RESTfulAPI，帮助您获得使用Python库（例如Django和Flask）开发支持深度学习的Web应用程序的实践经验。
稍后，您将探索如何为GoogleCloud和AmazonWebServices（AWS）上基于深度学习的Web部署设置云环境。
本书涵盖了以下令人兴奋的功能：探索深度学习模型并在浏览器中实现使用Django和Flask设计基于Web的智能客户端使用不同的基于Py
2024/6/19 18:14:16
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基于J2EE架构的在线考试系统目前国内基于B/S、C/S结构的在线考试系统产品已经有许多，本文首先介绍了这些考试系统的形成和发展过程，大致结构。
然后通过仔细分析，提出了目前的这些系统还存有系统更新和维护等种种弊端,仍不够成熟。
基于对现有产品的思考，结合J2EE的成熟技术,我们想到了是否可以将该技术运用在在线考试系统中,提出了一个基于J2EE架构的在线考试系统。
通过将该架构与已有结构的在线考试系统进行比较，分析了该架构的优势,重点介绍了该框架的整体构造以及相关的概念和技术。
并通过设计了一个基于J2EE架构的在线考试系统对该架构做了一个比较深入的剖析。
最后，对J2EE技术做了一个总结性的展望，认为该技术有着良好的发展空间和广阔的前景。
关键词：J2EE，在线考试系统，b/s，JavaBean，jsp，数据池
然后通过仔细分析，提出了目前的这些系统还存有系统更新和维护等种种弊端,仍不够成熟。
基于对现有产品的思考，结合J2EE的成熟技术,我们想到了是否可以将该技术运用在在线考试系统中,提出了一个基于J2EE架构的在线考试系统。
通过将该架构与已有结构的在线考试系统进行比较，分析了该架构的优势,重点介绍了该框架的整体构造以及相关的概念和技术。
并通过设计了一个基于J2EE架构的在线考试系统对该架构做了一个比较深入的剖析。
最后，对J2EE技术做了一个总结性的展望，认为该技术有着良好的发展空间和广阔的前景。
关键词：J2EE，在线考试系统，b/s，JavaBean，jsp，数据池
2024/6/18 0:25:46
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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