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GIS+大模型助力安全风险精细化管理在数字化转型的浪潮中，安全风险管理正面临前所未有的挑战。传统方法依赖人工经验与静态数据，难以应对复杂多变的动态风险。而地理信息系统（GIS）与大型人工智能模型（大模型）的深度融合，正为安全风险精细化管理带来颠覆性变革。通过空间智能与语义理解的结合，我们能够实现从“事后应对”到“事前预警”、从“粗放管控”到“精准治理”的跨越。

今年前10个月天津进出口总值6940.2亿元中新网天津10月22日电 (记者王君妍)据天津海关统计，今年前10个月，天津市进出口总值6940.2亿元，同比(下同)增长2.7%；其中出口表现亮眼，前10个月天津市出口3603.4亿元，增长11.8%。

时序数据库选型指南：从大数据视角看IoTDB的核心优势在大数据与物联网技术深度融合的今天，时序数据正以爆炸式增长的态势渗透到工业制造、智能运维、物联网监控等各个领域。据相关数据统计，时序数据在全球数据总量中的占比已超过60%，且年增长率保持在25%以上。面对如此庞大的数据规模，选择一款适配业务需求、性能卓越且成本可控的时序数据库，成为企业数字化转型过程中的关键决策。本文将从大数据视角出发，结合时序数据库的核心选型指标，通过与国外主流产品的对比分析，为大家解析Apache IoTDB为何能成为选型优选，并附上实操步骤与代码示例，助力企业快速落地。

制造业都在说BOM，为什么BOM这么重要？目录一、到底什么是BOM？二、BOM到底起什么作用？1. 连接设计与制造2. 指导生产和组装3. 控制成本和采购

内容付费系统全面解析：构建知识变现体系的最强工具（2025 SEO 深度专题）随着知识付费与数字内容经济的持续增长，“内容付费系统”成为越来越多内容创作者、知识讲师、技术开发者、自媒体、培训机构以及内容平台搭建者的首选工具。从付费文章、付费视频、资料下载到会员订阅体系，内容付费已经成为最稳定的在线变现方式之一，也逐渐形成成熟的商业模式。

云计算大数据——Nginx 实战系列(性能优化与防盗链配置)提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Nginx 作为高性能的 HTTP 服务器与反向代理服务器，是支撑各类 Web 服务的核心基础设施，其配置的合理性直接决定服务的运行效率、资源成本与安全性。在生产环境中，仅依赖默认配置无法满足业务需求：高并发场景下易出现响应延迟、资源耗尽等问题，而静态资源（图片、视频、CSS/JS 等）又面临被外部网站非法盗用的风险，不仅造成带宽浪费，还会挤占服务器资源、影响合法用户体验。因此，针对 Nginx 开展性能优化与防盗链配置，是兼顾 “服务效率”

基于ElasticSearch的语义检索学习-向量化数据、向量化相似度、向量化检索**语义搜索是一种解读单词和短语含义的搜索引擎技术。**语义搜索的结果将返回与查询含义相匹配的内容，而不是与查询字面意思相匹配的内容。

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时序数据库选型指南：大数据时代下Apache IoTDB的崛起之路声明：文章为本人真实测评，非广告，无推广，为用户体验文章在工业4.0浪潮席卷全球的今天，某汽车制造企业的智能工厂里，20000个传感器每秒产生300万条数据；上海电气风电场的1000台风电机组，每台设备每天上传2GB的振动数据；德国铁路集团的全国路网监控系统，需要实时处理10万路视频流的时间戳数据。这些场景揭示了一个核心趋势：时序数据正以PB级规模重塑企业数字化转型的底层架构。

藏在细节里的生活答案从清晨唤醒感官的第一缕阳光，到深夜伴人入眠的柔和灯光，生活用品如同沉默的伙伴，渗透在生活的每一个褶皱里。它们不必拥有华丽的外观，却总能用精准的设计回应需求；无需标榜高端的定位，却在日复一日的使用中，为平凡生活注入便捷、温暖与安心。从厨房的烟火气到卫浴的静谧时光，从客厅的欢聚时刻到卧室的私密空间，这些小物件的演变，藏着人们对美好生活最真实的向往。厨房永远是生活用品的“试验场”，这里的物件最懂“实用为王”的道理。除了早已成为刚需的厨房用纸——那些采用100%原生木浆、带有清晰锯齿断点的款式，总能精准应对食材

TDengine （老段）

TDengine 日期函数 DATE 用户手册功能说明：返回输入时间表达式的日期部分。版本：v3.3.8.0返回结果类型：VARCHAR。适用数据类型：表示时间戳的 BIGINT、TIMESTAMP 类型，或符合 ISO8601/RFC3339 标准的日期时间格式的 VARCHAR、NCHAR 类型。

PostgreSQL 中进行数据导入和导出在数据库管理中，数据的导入和导出是非常常见的操作。特别是在 PostgreSQL 中，提供了多种工具和方法来实现数据的有效管理。无论是备份数据，还是将数据迁移到其他数据库，或是进行数据分析，掌握数据导入和导出的技巧都是必不可少的。本文将详细介绍在 PostgreSQL 中如何进行数据导入和导出，并给出具体的命令及示例。

大数据-165 Apache Kylin Cube7 实战：聚合组/RowKey/编码与体积精度对比省略Model等操作。构建前面Cube4类似的Cube7，仅在维度定义有区别。(我这里是Clone Cube4，然后修改的) wzk_test_kylin_cube_7的字段中，都是Normal：生成的如下图：

paperxie_xiexuo

面向多场景演示需求的AI辅助生成工具体系研究：十类平台的功能分型、技术实现与合规应用分析在当代科研协作、企业汇报与教学展示高度依赖高效可视化表达的背景下，演示文稿（Presentation）已成为知识传递与决策支持的核心载体。传统PPT制作依赖人工搭建框架、筛选模板、调整排版，效率低下且易因风格错配或逻辑疏漏影响信息传达。为应对这一挑战，多款AI辅助演示工具已通过自然语言理解（NLU）与多模态生成技术，提供从文本到幻灯片的自动化生成能力。

在 Flink Standalone 集群上运行 Flink CDC从下载到跑起一个 MySQL→Doris 同步任务操作系统：任意类 Unix 环境JDK：按对应 Flink 版本要求准备（如 1.16+ 通常要求 JDK 8/11）

Minio介绍MinIO 是一个高性能、云原生的分布式对象存储系统。你可以把它理解为一个开源的、轻量级的、与 Amazon S3 完全兼容的“私有化 S3服务”。它使用简单的 API，让你能够在自己管理的服务器（无论是物理机、虚拟机还是 Kubernetes 集群）上构建一个类似 AWS S3 的存储服务。

拓端研究室

专题：2025AI产业全景洞察报告：企业应用、技术突破与市场机遇|附920+份报告PDF、数据、可视化模板汇总下载原文链接：https://tecdat.cn/?p=44391 原文出处：拓端抖音号@拓端tecdat

Flink实时数据处理Flink 的核心就一句话：处理源源不断产生的数据流。主要解决两种业务问题：一、环境依赖二、数据模型定义

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基于NLP语义解析的联储政策信号：强化学习框架下的12月降息概率回升动态建模摘要：本文通过NLP模型对美联储官员演讲稿进行语义情感分析，结合强化学习算法构建政策决策模拟器，动态量化降息空间与劳动力市场、通胀风险的关联强度，分析多智能体博弈框架下12月议息会议的决策路径依赖性。

（2.2）新一代信息技术及应用物联网（The Intern of Things）是指通过信息传感设备，按约定的协议将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。

基于python大数据的小说数据可视化及预测系统博主介绍：java高级开发，从事互联网行业六年，熟悉各种主流语言，精通java、python、php、爬虫、web开发，已经做了多年的设计程序开发，开发过上千套设计程序，没有什么华丽的语言，只有实实在在的写点程序。