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数栈xAI:轻量化、专业化、模块化,四大功能革新 SQL 开发体验

在这个数据如潮的时代,SQL 已远远超越了简单的查询语言范畴,它已成为数据分析和决策制定的基石,成为撬动企业智慧决策的关键杠杆。SQL 的编写和执行效率直接关系到数据处理的速度和分析结果的深度,对企业洞察市场动态、优化业务流程、提升决策质量起着至关重要的作用。 如何在浩瀚的数据海洋中快速捕捞到价值信息,考验着每一个企业的数据处理能力。正是洞察到这一核心需求,数栈通过将前沿的人工智能技术融入到我们的大数据开发套件中,彻底革新了 SQL 开发的传统模式。 最新发布的「数栈V6.2」,以"Data+AI"为核心理念,不仅仅提供了强大的大数据平台基础服务,更通过与AI技术的深度融合,为企业提供数据智能分析与应用。这意味着企业可以通过数栈平台,实现行业内容体系的集成、灵活便捷的数据洞察、极速分析引擎的计算以及数据安全的全方位管控。 下文将为大家详细讲述 AI 在数栈中的应用。 AI 在数栈应用中的优势 AI 在数栈领域的应用可归纳为三个核心优势:轻量化、专业化和模块化。 · 轻量化:AI 通过精简算法和降低计算需求,确保在资源受限的数栈环境中也能高效运行,实现效能与资源的最佳平衡 · 专业化:针...

产业化落地SIG首篇解决方案发布-《基于 OurBMC 平台的硬盘故障预测实现方案》

近日,OurBMC 社区理事成员单位昆仑太科(北京)技术股份有限公司基于开放源子大赛的成果梳理了一份成熟的可落地方案——《基于OurBMC平台的硬盘故障预测实现方案》。该方案为产业化落地 SIG 的首篇解决方案,极大推动了社区产业化落地的发展和工作。 产业化落地 SIG 包括软硬件及系统解决方案,重点对产业化落地中遇到的困难点进行分析与解决,并贡献解决方案,为行业产业化做贡献。 《基于OurBMC平台的硬盘故障预测实现方案》内容核心包括故障预测模型训练和故障预测功能与 OurBMC 的结合两部分,方案中使用 SVM 机器学习算法实现了对硬盘数据的故障预测模型,提高了预测的准确性。同时,将故障预测模型文件编译打包到 OurBMC 的文件系统中,借助 OurBMC 的接口和 web 端最终实现硬盘故障预测。 硬盘故障预测整体方案 硬盘故障预测整体框架如下图所示,分为模型训练和故障预测两个阶段。模型训练阶段主要是利用硬盘的 SMART 信息,通过机器学习算法生成故障预测模型。在故障预测阶段,则需要通过 BMC 上的接口来获取服务器主机的硬盘信息,然后传给故障预测模块,故障预测模块则要利用训练...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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