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安防云计算核心技术探讨

云计算技术以大系统、大数据为最显著的特征,而安防行业是一个非常典型的大数据应用场景,安防行业中的卡口监控系统、视频监控系统由大量的设备组成(包括大量的前端采集设备、后端平台和云计算服务器集群等),每天产生呈几何级增长的数据,随着智慧城市大型项目的不断成功落地,整个安防平台呈现出数据量超大、数据类型多样、数据处理逻辑复杂、数据清洗、数据共享、数据挖掘难度高等处理难题,对安防厂商提出了巨大的挑战。其中主要表现在智能交通行业领域中海量的交通流信息和卡口过车抓拍图片、智慧城市行业领域中的海量视频录像文件等非结构化数据,安防行业的主要用户公安、交警都有着需要对海量图片和视频文件进行安全有效的数据存储、高性能并行计算、智能化的数据分析挖掘后进行实战方面的强烈需求,这些都与云计算特性非常吻合。提供海量存储的同时,如何快速有效的定位多维度数据,挖掘出各类孤岛数据在多维度的潜在关联关系,一直是我们致力于解决的问题。云计算、大数据等技术正在慢慢渗入安防行业,随着这些技术的发展成熟,将对安防行业带来革命性的影响。 大规模混合计算技术 监控系统产生的大量视频图像数据如果只靠人工来进行处理,效率会非常低,借助于...

莱芜城乡规划迎大数据时代 项目审批更便捷

随着大数据、云计算、云存储等信息技术的成熟应用,城市规划也进入了“互联网+”。大数据时代的到来,让城市规划变得越来越成熟,在城市规划管理信息化智能化的影响之下,城乡规划将会形成完整的数据体系。大数据时代将会带动城乡规划行业发生巨大的转变,即数据从缺乏转向数据丰富、从片段统计转向动态演变、从粗糙集合转向精细个体、从简单假定转向复杂模型。日前,莱芜市规划局作出部署,将信息化建设作为城乡规划工作重点,力争今年在全局建立起多级联动、统筹运用的信息化管理系统,建设涵盖全局工作内容、高度集成的电子政务系统,集成全市各项规划数据、统一标准的信息资源数据中心。 大数据打造全域规划数据库系统是信息化规划的立足之本,是今后信息化规划工作运行的动力源泉。莱芜市规划局今年将利用数据集成、信息搜索和地理信息分析等技术,建立由动态信息采集与检测和数据综合分析的应用数据库系统。该系统由“规划一张图”、电子档案、项目招商策划三大块构成,基本覆盖全局各项规划数据资源及相关数据资料,并能够在实际工作中加以有效利用并及时更新。 其中,规划一张图主要是指规划数据资源和相关数据资源的叠加系统,包括市域内批准的各类规划图、影像图...

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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。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。