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海量数据处理利器greenplum——初识

简介及适用场景如果想在数据仓库中快速查询结果，可以使用greenplum。 Greenplum数据库也简称GPDB。

2016-08-16

墙内三大云数据库测试对比不指定

他们家的云数据库提供了可视化的运维操作页面和自动备份的能力，降低了DB运维的门槛。同时云数据库还支持高可用架构，对数据的安全性和服务的可靠性更有保障。

2016-08-11

不解密数据竟也能识别TLS加密的恶意流量?

我们比较笼统地归结原理，其实是TLS协议本身引入了一系列复杂的数据参数特性——这些特性是可以进行观测检查的，这样自然就能针对通讯双方做出一些合理的推断。

2016-07-12

Zeppelin对Spark进行交互式数据查询和分析

Zeppelin是一个Web笔记形式的交互式数据查询分析工具，可以在线用scala和SQL对数据进行查询分析并生成报表。

2016-05-25

【技术干货】缓存随谈系列之一：数据库缓存

虽然在数据库层也做了对应的缓存，但这种数据库层次的缓存一般针对的是查询内容，而且粒度也太小，一般只有表中数据没有变更的时候，数据库对应的cache才发挥了作用。

2016-03-27

记一次hive里面统计数据报错

我们生产环境用的hadoop+hive，为了安全起见，没有给hdfs账号，而是在系统上创建了一个新的普通用户分配给别人，但是用普通账户登录后进入hive统计数据报没有权限（hive中执行sql语句），报错信息截图如下

2016-01-24

HBase学习总结(3)：HBase的数据模型及工作机制

一、HBase数据模型 HBase模式里的逻辑实体包括： (1)表(table)：HBase用表来组织数据。表名是字符串(String)，由可以在文件系统路径里使用的字符组成。

2015-07-05

【大咖・来了第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 iPhone6的热销已是不争的事实。但与以往靠自家用户升级拉动不同，此次拉动新款iPhone6销售的主力竟然是其对手Android用户。近日，Citi Research分析显示：仅有20%的iPhone老用户升级到了iPhone 6或iPhone 6 Plus；大约有50%的iPhone 6/6 Plus用户来自其他手机平台，Android占大多数。这个统计确实有些出乎业内的意料。那么iPhone6为何呈现与以往iPhone销售不同的趋势？热销背后究竟掩饰了什么？众所周知，智能手机产业发展今天，创新已是手机厂商们面临的共性挑战，苹果也不例外。尽管苹果采用的是一年一款新iPhone的策略，但在此周期内每每都要推出具有创新性的手机也不是轻而易举的事情。实际上从iPhone6的发布看，除了大屏之外，其给业内留下的创新的东西并不深刻。而是否推出大屏iPhone在苹果心中始终是个结。最主要的担心就是对于自身平板iPad的冲击。其实早在iPhone6发布之前，iPad就已经下滑，当然最主要的原因就是Android大屏手机的冲击。既然如此，苹果为何还要推出大屏iPhone呢？这不是给自己的iPad雪上加霜吗？聪明的苹果自然知道iPad和iPone业务对于自身营收、利润乃至股价的影响，与其坐视Android手机的蚕食，变向增加Android手机的销量，不如肥水不留外人田。更为重要的是，从iPhone6的创新看，确实没有明显的可圈可点之处，所以大屏就成为苹果此次推出iPhone6的***亮点。事后的事实也证明苹果此举确实加剧了iPad的下滑(苹果CEO库克本人也承认了这点)，但却遏制了Android手机的增长，关键是掩饰了苹果在智能手机阶段性(从iPhone5S到iPhone6期间)创新的真空期，进而为新一代iPhone的创新又多预留出一年左右的缓冲期。需要说明的iPhone6大屏这个亮点是针对渴望大屏Android用户的，至少与原有的iPhone用户相比。这从前述的iPhone原有用户升级不如Android用户比例看可见一斑。也就是说，苹果之前深知如果不推大屏的话，iPhone6靠原有iPhone用户的拉动效应将非常有限。不是iPhone用户不愿意换机，而确实是因为苹果的用户对于什么才是iPhone的创新相当了解。当然，我们并非否认大屏对于原有iPhone用户没有吸引力，毕竟有20%的原有iPhone用户选择了iPhone6，但业内是否注意到，仍有20%左右的人依然选择了之前的iPhone5S，且目前尚有800万的更早之前的iPhone4S用户没有选择升级iPhone6。原因何在？除了价格因素外，恐怕起决定作用的还是iPhone的创新不足(对于苹果用户而言)。从上述不难看出苹果对于iPhone6的定位及策略。即以大屏这个Android阵营***的诉求为出发点，在掩饰其对于苹果原有iPhone用户创新不足的同时，既达到了引导Android阵营用户进入iOS阵营目的，同时也为原有iPhone用户期待的创新留出了时间(相信在下一代iPhone中会有所体现)，可谓是一箭双雕。其实苹果iPhone6的热销也在启示业内所谓创新终有瓶颈期，那么如何应对？在创新的瓶颈期仍能实现增长，也许除了自身不断加强出创新外，抓住对手和对手用户的痛点不失为一种好的缓冲策略，进而让自己未来的创新更具时间和空间，而不是仓促以创新证明频频发布新品，但收效却甚微。【责任编辑： chenqingxiang TEL：（010）68476606】

2015-05-20

RDIFramework.NET ━ 9.14 数据库连接管理 ━ Web部分

在我们的框架中，可以挂接无数个各种类型的数据库，通过把这些连接字符串统一通过特殊处理存放到数据库中，前端开发人员只需要调用相应的数据库访问接口即可，变更数据库服务器地址等都极为方便，数据库连接管理主界面如下图所示

2015-02-11

DB-Engines 2015 年2月数据库排名公布

DB-Engines 发布 2015年2月份的数据库排名，2月份新增 16 个数据库系统，目前参与排名的数据库已经增加到 256 款。关于 DB-Engines 的排名方法请阅读这篇文章。

2015-02-04

顺应趋势液冷服务器重新定义数据中心

【大咖・来了第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》随着移动数据、云计算和大数据业务的迅猛发展，数据中心建设规模越来越大，数据中心拥有者对数据中心节能的诉求，也逐渐突显出来。

2014-07-01

如何让NoSQL内存数据库适合企业级应用

这对NoSQL内存数据库来说这是一个非常重要的话题，因为NoSQL内存数据库每秒的写操作数量远大于其他NoSQL数据库系统。一个设计得当的NoSQL内存数据库是什么样子的呢？

2013-10-03

发力云数据中心浪潮与锐捷网络结盟

先是在服务器市场取得了前未所有的成绩，接着在2013年9月10日，浪潮携手锐捷网络在北京签署了战略联盟协议，旨在推动我国云数据中心领域计算、存储与网络技术的深度融合，并率先推出了一系列全自主的计算网络深度整合的云数据中心方案

2013-09-11

Agent驱动的每日复盘报告生成系统从本地数据到自然语言日报 IG50免费开源股票数据API接口

复盘是一件高频、重复、但又容错不得的工作：每天收盘后看指数、看资金、看市场结构，再写成几段小结。它的重复性天然适合交给自动化管道，而它的数字密集性又让纯 LLM 生成变得危险——模型最容易犯的错，就是把数字写错。这篇文章分享我们的解法：三层管道，脚本层算数字、LLM 层写文字、校验层验数字，收盘后约一分钟产出一份可归档的 markdown 日报。

2026-09-02

获取300只股票日线数据，API响应时间到底有多重要？我用一次批量请求重新理解了量化数据延迟

有一次，我的股票池正好扩大到300只。需求其实很简单：每只股票获取最近若干个交易日的日线，然后计算收益率、波动率和成交量变化。

2026-08-29

多 Agent 协作做信用账户监控：本地数据 + LLM 打通两融预警全链路 IG50免费开源股票数据API接口

信用账户（融资融券）监控是量化研究里最难自动化的一块，因为数据维度多、状态复杂、误报率高。

2026-08-24

Agent驱动的量价关系分析系统：用AI挖掘成交数据中的交易信号 IG50免费开源股票数据API接口

最近我用AI Agent构建了一个量价关系分析系统，让Agent自动从逐笔成交数据中挖掘交易信号，替代人工看盘。

2026-08-02

从人工盯盘到WorkBuddy自动预警：本地数据如何重构我的交易监控体系 IG50免费开源股票数据API接口

早上9点半开盘，下午3点收盘，中间5个半小时，基本不敢离开屏幕。涨停了要盯，炸板了要盯，异动了要盯——生怕错过任何一个交易机会。但人的注意力是有限的，盯几个小时之后，效率必然下降，有时候眼看着股票涨停了，反应过来的时候已经买不进去了。

2026-07-21

如何使用YOLOv8进行玉米虫害分类的数据集训练玉米虫害分类数据集，包括13个类别共14015张图像

玉米虫害分类数据集，包括13个类别共14015张图像：蛴螬（grub）、蝼蛄（mole cricket）、金针虫（wireworm）、白边蛾（white margined moth）、小地老虎（black

2026-07-20

专访GEO高级优化师、数据分析师、落地工程师罗长才：从宏观数据到AI语义工程的底层逻辑

作为GEO高级优化师、数据分析师及落地工程师，您如何看待宏观产业数据与当前生成式引擎优化（GEO）技术落地的关联？

2026-07-19

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Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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如何使用YOLOv8进行玉米虫害分类的数据集训练 玉米虫害分类数据集，包括13个类别共14015张图像

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