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  1. net下内外结合高速读写CAD海量数据

  2. 2个工程分别为objectarx内部读写程序以及外部自动加载驱动实例,具有objectarx读写CAD的高速度,又克服了objectxarx的半自动化,以Mike_mesh2CAD为例实现全程任意设定数据的自动高速读写转换。
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2016-02-29
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:winlake
  1. 从数据库到数据中心

  2. DDB和NDC是什么? DDB是网易老牌分布式数据库,是网易大体量应用的标配 NDC的网易平台化的异构数据库数据迁移,同步和订阅服务 我们的现状 DDB v5向平台化演进 DDB和NDC分别管理,使用不同用户体系,存在不便 DDB和NDC元数据不共享,但NDC在DDB元数据变更时存在耦合 我们的展望 DDB和NDC产品形态融合,对外提供统一的管理接口 提供更加高端的解决方案,如异地机房单元化,双向同步,多种OLTP到OLAP
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2018-07-31
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:cwz199406060
  1. 基于Spark的大规模机器学习在微博的应用

  2. 众所周知,自2015年以来微博的业务发展迅猛。如果根据内容来划分,微博的业务有主信息(Feed)流、热门微博、微博推送(Push)、反垃圾、微博分发控制等。每个业务都有自己不同的用户构成、业务关注点和数据特征。庞大的用户基数下,由用户相互关注衍生的用户间关系,以及用户千人千面的个性化需求,要求我们用更高、更大规模的维度去刻画和描绘用户。大体量的微博内容,也呈现出多样化、多媒体化的发展趋势。一直以来,微博都尝试通过机器学习来解决业务场景中遇到的各种挑战。本文为新浪微博吴磊在CCTC2017云计算大
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:248832
    • 提供者:weixin_38656226
  1. 基于Spark的大规模机器学习在微博的应用

  2. 众所周知,自2015年以来微博的业务发展迅猛。如果根据内容来划分,微博的业务有主信息(Feed)流、热门微博、微博推送(Push)、反垃圾、微博分发控制等。每个业务都有自己不同的用户构成、业务关注点和数据特征。庞大的用户基数下,由用户相互关注衍生的用户间关系,以及用户千人千面的个性化需求,要求我们用更高、更大规模的维度去刻画和描绘用户。大体量的微博内容,也呈现出多样化、多媒体化的发展趋势。 一直以来,微博都尝试通过机器学习来解决业务场景中遇到的各种挑战。本文为新浪微博吴磊在CC
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:248832
    • 提供者:weixin_38693506
  1. 按列存储的配电网监测数据包区间编码正规化压缩处理

  2. 针对不断增长的配电网按行存储数据的模式造成数据体量持续增大、压缩率难以提高的问题,利用按列存储的数据包架构和扩展区间编码的正规化处理技巧,提出了一种大体量配电网监测信息的压缩处理新方法。以列数据包为底层存储、知识网格为组织架构,将区间编码和正规化处理融入底层监测数据包的并行压缩处理进程中。以北京某动车段的配电网调度监测工程数据为算例,进行列数据包区间编码的正规化压缩测试。仿真结果表明:扩展区间编码的正规化处理技术可使监测信息压缩率提高至94%,获得了比已有云计算集群更好的压缩效果,通过动态调整映
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-15
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38743506
  1. 轻烃化工行业报告:竞争优势分析

  2. 丙烷是大体量的全球贸易品种,17 年全球贸易量就达到约 6000 万吨,来源也相对丰富,基本不用 担心单一供应商的风险。丙烷的用途主要是燃料和化工,作为燃料时与天然气(甲烷)相比使用场 景更为零散化,与成品油更接近,所以轻烃在需求端与原油有比较强的替代性。但原油无论是燃料 还是化工的适用性还是明显好于轻烃,如石脑油裂解产品除了烯烃以外还有非常重要的芳烃,这也 导致轻烃相对原油本身就要保持一定的折价。然而从近十年的数据来看,丙烷相对油价的价格优势 在不断扩大,丙烷化工的盈利也随之持续向好,这背后的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-23
    • 文件大小:834560
    • 提供者:weixin_38751016