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TDengine （老段）

TDengine Python 连接器进阶指南面向已能完成“连接/建库建表/写入/查询”的开发者。本指南基于官方 Python 连接器 taospy（原生 taos）与 taos-ws-py（WebSocket taosws）现有能力，聚焦更高吞吐、更稳定、更易排障的用法。

【金猿CIO展】如康集团CIO 赵鋆洲：数智重塑“顶牛”——如康集团如何用大数据烹饪万亿肉食产业的未来赵鋆洲“【提示】2025第八届年度金猿颁奖典礼将在上海举行，此次榜单/奖项的评选依然会进行初审、公审、终审三轮严格评定，并会在国内外渠道大规模发布传播欢迎申报。

设备预测性维护的意义工业设备预测性维护是什么一、设备预测性维护的意义在当今高度自动化与数字化的工业环境中，设备作为生产体系的核心载体，其运行稳定性直接关系到企业的产能效率、产品质量与运营成本。传统的“坏了再修”或“定期检修”模式已难以满足现代制造业对高可用性、低故障率和精益管理的严苛要求。正是在此背景下，设备预测性维护（Predictive Maintenance）应运而生，并迅速成为智能制造与工业互联网落地的关键支柱。预测性维护的意义远不止于技术层面的革新，更在于其对企业整体运营逻辑的重塑。通过实时采集设备运行数据，结合人工智能、大数据分析与机

【数据集】中国杰出青年名单数据集（1994-2024年）数据简介：国家杰出青年科学基金是我国在基础研究领域为优秀青年学者提供的最高层级人才资助项目。该基金专项用于支持已取得显著科研成果的青年学者，资助其自主开展创新性研究工作，着力培养一批能够跻身世界科技前沿的学术领军人才。本数据集全面、系统地收录了1994年至2024年间所有获得该基金资助的学者信息。数据内容详尽，包括获资助学者的姓名、性别、学位、专业技术职务、主要研究领域及其依托的科研单位等关键信息。通过该数据集，可完整呈现近三十年来我国高层次科研人才队伍的结构特征与学科分布状况，为深入探究科技人才成长规律

成长之路514

【数据集】分地市旅游收入数据集（2000-2024年）数据简介：地级市旅游收入数据是衡量该地级市旅游经济活动规模与效益的核心指标，指在一年内地级市通过向国内外游客提供旅游产品、购物品及劳务所获得的货币收入总额。通过比较不同地级市的旅游收入数据，可以评估各地区旅游业的发达程度和发展潜力。旅游收入数据可以为政府制定旅游政策提供依据，如优化旅游资源配置、提升旅游服务质量、加强旅游市场监管等。旅游收入数据的增长可以吸引更多的投资和人才进入旅游产业，推动旅游产业的升级和发展。数据来源：各地方统计局、地方统计年鉴。时间范围：2000-2024年包含指标：年份省份

大厂技术总监下海

用户行为分析怎么做？ClickHouse + 嵌套数据结构，轻松处理复杂事件ClickHouse® 是一个开源的列式数据库管理系统（DBMS），专为在线分析处理（OLAP）场景设计。项目采用 Apache 2.0 许可证，由 ClickHouse, Inc.（原 ClickHouse, Inc.）主导开发与维护。根据其活跃的社区活动、月度发布节奏以及全球范围的用户组聚会判断，该项目拥有活跃的开发者社区和用户基础。

大厂技术总监下海

大数据生态的“主动脉”：RocketMQ 如何无缝桥接 Flink、Spark 与业务系统？Apache RocketMQ 是一个由阿里巴巴开源，后捐赠给Apache软件基金会的分布式消息中间件和流式计算平台。其项目地址为 github.com/apache/rock…。根据公开数据，该项目在GitHub上拥有超过2万个Star和1.1万个Fork（注：数据会动态变化），体现了其在开源社区中的广泛关注度和采纳率。

2026年中专大数据专业可考取的证书1. CDA数据分析师证书2. 阿里云大数据认证3. 华为大数据认证时间规划表（以CDA为例）费用参考

如何在Ubuntu 22.04 LTS上优化PostgreSQL 14集群，提升大数据查询的响应速度与稳定性？在大数据场景下（如行为日志分析、复杂聚合查询、实时 OLAP 报表等），PostgreSQL 14 在默认配置下往往不能充分发挥服务器硬件性能。A5数据结合实战经验，深入讲解在 Ubuntu 22.04 LTS 环境下针对 PostgreSQL 14 的集群级性能优化方法，包括硬件选型、关键参数调优、索引与分区策略、自动维护机制及监控与评估方法，帮助你提升查询响应速度与系统稳定性。

核心系统去 “O” 攻坚：信创数据库迁移的双轨运行与数据一致性保障方案核心系统作为政企单位数字化运转的“心脏”，长期依赖Oracle等国外数据库构建业务根基。随着信创政策全面深化与数据安全战略落地，核心系统去“O”（替代Oracle）已从“可选项”变为“必答题”。然而，核心系统承载着高并发交易、海量敏感数据与关键业务流程，去“O”迁移绝非简单的“数据库替换”，其中“业务零中断”与“数据零丢失”是攻坚核心——双轨运行作为平滑过渡的关键架构，数据一致性作为迁移价值的底线保障，二者共同构成了核心系统去“O”攻坚的核心支撑。

Max395(ubuntu24.04)AMD显卡GLM-4.7-UD-IQ1-M量化模型部署手册同事的设备玩两天，想试试看能不能复刻GLM-4.7-UD-IQ1-M量化模型部署，以下是实验过程：网址：https://huggingface.co/unsloth/GLM-4.7-GGUF/tree/main/UD-IQ1_M

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微服务接口设计实战指南：高可用、易维护的接口设计原则与规范微服务架构已成为分布式系统的主流架构，而接口是微服务之间通信的唯一桥梁，也是系统解耦与协作的核心。一个设计良好的接口，能让微服务之间的协作高效、稳定，后续维护成本极低；而一个糟糕的接口，会导致服务耦合严重、版本兼容困难、故障扩散、线上问题频发，甚至需要重构整个服务。

大数据-210 如何在Scikit-Learn中实现逻辑回归及正则化详解（L1与L2）正则化参数，LogisticRegression默认带了正则化项，penalty参数可选择的值有1和2，分别对应L1的正则化和L2的正则化，默认是L2的正则化。在调参时如果我们主要的目的只是为了解决过拟合，一般penalty选择L2正则化就够了，但是如果选择L2正则化后还是过拟合，即预测效果差的时候，就可以考虑L1正则化。另外，如果模型的特征非常多，我们希望一些不重要的特征系数归零，从而让模型稀疏化的话，也可以使用L1正则化。 penalty参数的选择会影响我们损失函数优化算法的选择，即参数solver

全链路性能优化实战指南：从瓶颈定位到极致优化在高并发业务场景下，系统性能直接决定用户体验与业务上限。很多程序员在做性能优化时，往往陷入「头痛医头、脚痛医脚」的误区：只盯着数据库慢查询优化，却忽视了缓存穿透问题；盲目调优 JVM 参数，却没发现是接口设计不合理导致的性能瓶颈。

如何把 CCIE / HCIE 的实验案例改造成 AI 驱动的工程项目——从“实验室能力”到“可交付系统”的完整迁移路径在网络工程领域，CCIE 与 HCIE 长期以来被视为职业能力的“封神榜”。无数工程师通过数千小时的苦练，在那个由网线、跳线和发热的机架组成的封闭世界里，磨炼出了一种近乎直觉的反射：只要看到拓扑，脑中便能复现协议的收敛过程；只要指尖触碰键盘，复杂的 BGP 策略便能如流水般输出。

后端工程化实战指南：从规范到自动化，打造高效协作体系后端开发的核心痛点，往往不在于单个功能的实现，而在于团队协作中的「混乱与低效」：代码风格不统一导致维护成本飙升，构建部署手动操作易出错，测试覆盖不足引发线上 Bug，配置管理混乱导致环境不一致…… 这些问题在团队规模扩大后会被无限放大，成为项目推进的绊脚石。

俊哥大数据

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Git 同步冲突看起来你遇到了 Git 同步冲突。你的本地仓库和远程仓库都有了对方没有的提交（产生了分叉）。一步步解决：

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