數(shù)據(jù)編排的現(xiàn)代時代：從數(shù)據(jù)碎片到協(xié)作第一部分

數(shù)據(jù)工程和軟件工程長期以來一直存在分歧，各自都有自己獨(dú)特的工具和最佳實踐。一個關(guān)鍵的區(qū)別是在構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品時需要專門的編排。在本文中，我們將探討數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)器所扮演的角色，以及行業(yè)的最新趨勢如何使這兩個學(xué)科比以往任何時候都更加緊密地結(jié)合在一起。

優(yōu)化您的數(shù)據(jù)管道：選擇正確的方法通過 ETL 和 ELT 進(jìn)行高效數(shù)據(jù)處理和轉(zhuǎn)換

隨著企業(yè)收集的數(shù)據(jù)比以往任何時候都多，有效管理、集成和訪問這些數(shù)據(jù)的能力變得至關(guān)重要。兩種主要方法主導(dǎo)了這個領(lǐng)域：提取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL) 以及提取、加載和轉(zhuǎn)換(ELT)。兩者都有相同的核心目的，即將數(shù)據(jù)從不同來源轉(zhuǎn)移到中央存儲庫中進(jìn)行分析，但它們的實現(xiàn)方式不同。了解差異、相似之處和適當(dāng)?shù)挠美峭晟茢?shù)據(jù)集成和可訪問性實踐的關(guān)鍵。

FPGA在智能交通信號燈控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

隨著城市現(xiàn)代化程度的提高，交通需求和交通量迅速增長，城市交通網(wǎng)絡(luò)中交通擁擠日益嚴(yán)重，逐步成為經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展中的全球性共同問題。傳統(tǒng)的交通信號燈控制系統(tǒng)大多采用固定轉(zhuǎn)換時間間隔的控制方法，但由于十字路口不同時刻車輛的流量是復(fù)雜的、隨機(jī)的和不確定的，這種控制方法經(jīng)常造成道路有效利用時間的浪費(fèi)，影響道路的暢通。因此，開發(fā)一種能夠根據(jù)實時車流量進(jìn)行自適應(yīng)控制的智能交通信號燈系統(tǒng)顯得尤為重要。

GDB動態(tài)打印：無需重新編譯的高效調(diào)試?yán)?/a>

RIFFA架構(gòu)的增強(qiáng)功能及其在現(xiàn)代計算系統(tǒng)設(shè)計中的應(yīng)用

RIFFA（Reconfigurable Integrated Fast Future Architecture）作為一種新興的架構(gòu)設(shè)計理念，為現(xiàn)代計算系統(tǒng)設(shè)計提供了靈活和高效的解決方案。尤其在FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）開發(fā)中，RIFFA架構(gòu)的模塊化和可重配置性使得開發(fā)者能夠根據(jù)具體需求動態(tài)地改變系統(tǒng)功能，從而應(yīng)對復(fù)雜的實時計算需求。本文旨在探討RIFFA架構(gòu)的增強(qiáng)功能及其在現(xiàn)代計算系統(tǒng)設(shè)計中的應(yīng)用。

電子產(chǎn)品可靠性預(yù)計：方法與實踐

在電子產(chǎn)品設(shè)計與開發(fā)的早期階段，可靠性預(yù)計是一項至關(guān)重要的工作。它旨在通過科學(xué)的方法和工具，預(yù)測產(chǎn)品在特定工作環(huán)境和使用條件下的可靠性表現(xiàn)，從而為后續(xù)的設(shè)計優(yōu)化、元器件選擇、生產(chǎn)質(zhì)量控制等提供關(guān)鍵依據(jù)。本文將深入探討電子產(chǎn)品可靠性預(yù)計的方法與實踐，包括基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的預(yù)計、物理模型預(yù)計、加速壽命試驗以及基于仿真的預(yù)計等。

Spring AI對于AI來說足夠強(qiáng)大嗎？第二部分

在實施人工智能模型時，由于可能會處理敏感數(shù)據(jù)，因此必須優(yōu)先考慮安全性。他們預(yù)測的準(zhǔn)確性可能會產(chǎn)生重大影響，特別是在金融和醫(yī)療保健等行業(yè)。

Spring AI對于AI來說足夠強(qiáng)大嗎？第一部分

近年來，人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)技術(shù)在各行各業(yè)的采用大幅增加。 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等框架因其多功能性和魯棒性而成為人工智能開發(fā)的熱門選擇。然而，將人工智能無縫集成到企業(yè)級、生產(chǎn)就緒的應(yīng)用程序中提出了需要解決的獨(dú)特挑戰(zhàn)。

Spring AI對于AI來說足夠強(qiáng)大嗎？第三部分

Spring 是一個基于 Java 的強(qiáng)大框架，以其可擴(kuò)展性和可靠性而聞名，在開發(fā)企業(yè)級生產(chǎn)系統(tǒng)方面受到廣泛青睞。另一方面，Python憑借其多功能的 ML/AI 框架(包括 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 和 Flask)，以其簡單性和廣泛的 AI/ML 生態(tài)系統(tǒng)而聞名。

高速實時流數(shù)據(jù)處理

在線數(shù)據(jù)的增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于數(shù)據(jù)處理速度。為了讓企業(yè)保持競爭力，必須隨時提供數(shù)據(jù)，以便盡早做出明智的決策。實時數(shù)據(jù)流軟件正在成為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，以盡早將數(shù)據(jù)傳輸?shù)教幚硐到y(tǒng)。雖然可以使用不同的流媒體軟件，但了解領(lǐng)域上下文和可用的基礎(chǔ)設(shè)施至關(guān)重要。

模型驅(qū)動的開發(fā)和測試

憑借數(shù)十年的經(jīng)驗，我喜歡為公司構(gòu)建企業(yè)應(yīng)用程序。每個解決方案都需要一組模型：SQL 數(shù)據(jù)庫、API(應(yīng)用程序編程接口)、聲明性規(guī)則、聲明性安全性(基于角色的訪問控制)、測試驅(qū)動的場景、工作流和用戶界面。 “元”設(shè)計方法需要考慮每個組件如何與其他組件交互。我們還需要了解項目范圍的變化如何影響每個元組件。雖然我使用過許多不同的語言(APL、Revelation/PICK、BASIC、Smalltalk、Object/1、Java、JavaScript、Node.js、Python))這些模型始終是影響最終綜合解決方案的基礎(chǔ)。模型是元抽象，描述對象的形狀、內(nèi)容和能力在運(yùn)行環(huán)境中的行為方式，而與語言、平臺或操作系統(tǒng) (OS) 無關(guān)。

人類自省與機(jī)器智能，第一部分

計算邏輯有多種形式，就像其他類型的邏輯一樣。在本文中，我的重點將是計算邏輯中的溯因邏輯編程(ALP)方法。我認(rèn)為 ALP 代理框架將 ALP 集成到代理的操作周期中，代表了解釋性推理和規(guī)范性推理的一個令人信服的模型。

人類自省與機(jī)器智能，第二部分

可能存在多種解決方案，與一組信念 BBB 結(jié)合，使目標(biāo) GGG 和觀察結(jié)果 OOO 都有效。這些解決方案可能會產(chǎn)生不同的結(jié)果，智能代理面臨的挑戰(zhàn)是在可用資源的限制下確定最有效的解決方案。在經(jīng)典決策理論中，行動的價值取決于其結(jié)果的預(yù)期收益。同樣，在科學(xué)哲學(xué)中，解釋的價值是根據(jù)其可能性和解釋觀察的能力來評估的(它可以解釋的觀察越多越好)。

人類自省與機(jī)器智能，第三部分

為了解決危機(jī)，請激活警報信號按鈕以通知駕駛員。如果火車的任何一段到站，司機(jī)都會停下來。如果沒有，火車將前往下一站，在那里可以更容易地提供幫助。

人類自省與機(jī)器智能，第四部分

在人工智能的知識表示領(lǐng)域，人們已經(jīng)探索了各種邏輯系統(tǒng)，其中子句邏輯通常被定位為傳統(tǒng)一階邏輯(FOL)的替代方案。盡管它很簡單，但事實證明，分句邏輯是認(rèn)知過程建模的有力候選者。