大数据

⾯向对象和集合编程题

【握剑之手】——《文字定律》随笔有一份思考，还未完成。今天了任务，先把思考发出来。也期待有这方面思考的读者朋友可以留意和参与探讨。这里给大家提前拜个门。

Elastic 中国社区官方博客

Kubernetes 可观测性：用于更安全 EKS 故障排查的 MCP 专家 agents作者：来自 Elastic Ramprasad KM在 Elastic AI Agent 进行故障排查时，为集群检查限定一个专家 EKS MCP agent；通过几个提示使用该专家 agent 修复服务配置错误。

智慧水利堤坝监测：全域实景技术实现河流、水库隐患预警河流、水库堤坝是抵御洪涝灾害、保障水资源安全的重要屏障，更是守护沿岸群众生命财产安全的“生命线”。当前，水利堤坝监测面临“隐患隐蔽、监测滞后、处置被动”的突出痛点——传统人工监测费时费力、精度不足，部分小型病险水库甚至缺乏基本监测设施，堤坝位移变形、渗流渗压、管涌渗漏等隐蔽隐患难以及时发现，极端天气下易引发溃坝、漫坝等安全事故，严重威胁流域安全与群众安宁。

云边云科技_云网融合

大模型聚合时代：云边云科技 AI 网关轻量化赋能企业落地随着各行业 AI 智能体应用加速落地，大模型服务（MaaS）市场迎来指数级增长。据国家数据局统计，截至 2026 年 3 月，我国日均 Token 调用量已突破 140 万亿。面对企业以高效、低门槛、低成本接入多个大模型的迫切需求，大模型 API 聚合平台顺势崛起，成为企业快速落地 AI 的优选路径。

openUBMC集成构建本文档说明 storage 组件在 openUBMC 中的编译构建方式，并结合 manifest_new_blue（产品集成仓）与 storage_new（组件源码仓）进行说明。

Elasticsearch 8.5.3 + IK 分词器 + Kibana 8.5.3 一键安装版本统一：ES 8.5.3 + IK 8.5.3 + Kibana 8.5.3 特性：关闭安全认证、无密码访问、中文分词开箱即用

真上帝的左手

19. 大数据-数据仓库简介数据仓库 DW‌。定义：面向分析、决策，整合全业务多源数据，做统一存储、清洗、汇总的数据集合特点：面向主题、集成性、稳定性、时变性

Volunteer Technology

MapReduce使用与原理（一）一个MapReduce程序由三部分组成：Mapper、Reducer、Dirver。Mapper编写Mapper部分需要用户自定义一个类，并继承Hadoop 中的Mapper类，Mapper以行为单位读取split中的数据，转换成K,V格式，K表示读取当前行数据的offset偏移量，V表示读取当前行数据的内容。针对读取过来的数据用户需要在自定义Mapper类中实现map方法完成相应业务逻辑处理数据，读取到的每行数据都会调用一次map方法，最终返回一条K,V对的数据，便于Reduce端拉取。

Volunteer Technology

MapReduce使用与原理（二）以上案例中，如果我们希望将hello、lisi结果输出到同一个文件中、zhangsan结果输出到一个文件中、wangwu结果输出到一个文件中，那么就可以自定义分区器方式来自定义哪些数据分配到相同的Reduce进行处理。

新时代的信息茧房大家有没有发现：信息爆炸 2.0 时代，获取真知为何反而更难了？人类正身处信息传播最为便捷的时代。移动互联网的普及与信息技术的迭代升级，让知识获取变得前所未有的低廉易得。迈入 AI 时代后，这一发展进程更是被推至全新高度 —— 我们已然正式步入 “信息爆炸 2.0 时代”。AI 对信息传播进程的加速作用主要体现在三个方面：第一，AI 技术本身正以指数级速度迭代发展，大模型参数规模持续刷新纪录；第二，AI 能够自主生成海量多元内容，涵盖文本、图像、代码、视频等各类形式，算法生成内容正快速挤占原本由人类产出主

Git入门指南：核心概念与实用操作三个状态分别是：已提交 (committed)、已修改 (modified) 和已暂存 (staged)。由此引入了 Git 项目的三个核心工作区域：Git 仓库、工作目录以及暂存区域。

人工智能全球治理人工智能技术迭代远超人类预期，其进化速度突破摩尔定律，未来通用人工智能（AGI）更是如此，而现有社会、经济、法律等治理系统演进成本高、速度慢，难以实现快速反应与协同共振，这成为AI治理的重要挑战。同时，AI 技术智能涌现具有不可预测性，以大模型为代表的AI 具备自我创造、学习、进化特性，发展方向和突破节点难以预判，未来通用人工智能等技术还可能引发社会经济结构颠覆性变革，治理系统难以及时识别潜在风险并做好准备。鉴于AI 治理的紧迫性与复杂性，本章将结合国务院关于深入实施“人工智能+”行动意见的内容框架，从

AI灵活高效的智慧用能核心场景AI 推动能源消费侧从“被动刚性用能”向“主动柔性互动”转型，挖掘需求侧资源潜力，实现全社会能效水平的系统性提升，核心落地场景包括： a) 虚拟电厂资源聚合与优化调度针对分布式光伏、储能、充电桩、柔性负荷等资源分散、单体容量小、难以参与电网调度的痛点， AI 作为虚拟电厂的“智慧大脑”，实现海量分布式资源的全量感知、精准建模、聚合调控与市场化交易。通过AI 算法精准预测各分布式资源的可调潜力，优化聚合调控策略，引导柔性负荷错峰用电、储能充放优化，将分散的需求侧资源聚合形成可调节的“虚拟电源”，参与电网

NV301固态MT29F32T08GWLBHD6-QJES:BNV301固态MT29F32T08GWLBHD6-QJES:BNV301固态硬盘与MT29F32T08GWLBHD6闪存芯片深度解析：从入门级固态到美光原厂颗粒的全面技术分析

在 Grafana 中驾驭 ES|QL：Elasticsearch 管道查询实战指南在 Grafana 生态中，Elasticsearch 长期是最受欢迎的数据源之一。然而，在 ES|QL 出现之前，用户只能通过两种方式来查询数据：

AI-7D-SATS平台的harness engineering设计：让 AI Agent 从“工具堆叠”长成“工程制品”最朴素的实现是把 Agent 写成 Skill 的薄包装。“帮我生成脚本”就调脚本生成 Skill，“帮我分析根因”就调根因分析 Skill。Agent 没有思考能力，只是一个透传层。这种实现看起来“能跑”，但当业务真实复杂起来，就会暴露三个连锁问题：

All in Token，百度李彦宏指出：Token经济，阿里，百度，腾讯，字节，移动，电信，联通，华为，开启新的Token战争当AI作为生产力已经成为确定性命题，我们当下应该如何衡量一家AI企业的价值？是看大模型跑分刷榜的能力，还是用户每天消耗的token数量？

应急管理一张图｜黎阳之光全域实景技术，支撑突发事件快速响应应急管理是守护城市安全、保障群众生命财产的关键防线，而突发事件的突发性、不确定性，往往导致传统应急处置面临“信息碎片化、态势不清晰、联动不高效”的痛点——灾害现场情况难以及时掌握、应急资源调度滞后、多部门协同不畅，极易错失最佳处置时机，造成损失扩大。

数智孪生，全景可视——黎阳之光透明仓库，重构智慧仓储新范式在供应链效率决定企业核心竞争力的今天，传统仓库长期深陷“黑箱困境”：库存账实不符、作业盲区频发、异常追溯困难、数据孤岛林立，人工巡查成本高、效率低，已难以适配现代物流高时效、高精准、高安全的管理需求。黎阳之光深耕视频孪生与数字孪生领域十六载，以自主可控的原生技术底座为核心，打造透明仓库全域实景立体管控解决方案，打破虚拟与物理的边界，让仓库从“被动管控”转向“主动透明”，实现运营全可视、管理全透明、风险全可控、数据全可溯。一、技术筑基：原生自研，筑牢透明仓库数字底座黎阳之光透明仓库摒弃传统静态建模模式，