一文了解5G系统架构设计与NR思维导图
本文说明本文总结梳理5G-NR系统架构,L1、L2、L3功能框架,便于5G系统相关人员快速熟悉整体架构设计,了解关键技术标准和实现方法。不涉及具体技术细节,宏观把控即可。15G 系统架构与E2E网络切
钉钉进化史:协同办公有多大想象力?
如果给钉钉打个分,你会打几分?去年经历过一亿小学生暴打“一星事件”后,钉钉如今在APP Store上的评分也只有2.4分,企业微信和飞书分别达到了3.1分和4.7分。这个企业办公服务“鼻祖级”的软件,难道只值2.4分的低分?在“云钉一体”战略后
腾讯云帮助中国银行上线数据湖平台……等等,什么是数据湖?
3月31日的消息——中国银行「UDP-Dlake」数据湖平台近期正式投产上线了。据悉,这个「UDP-Dlake」数据湖平台,是基于腾讯云的大数据套件TBDS建设的,帮助中国银行首次实现了全行数据资产汇
人脸识别大环境下,如何避免伪“识别”?
人脸防伪就是:结合人脸识别系统,辨别人脸采集图像是来自真人还是一张伪造的人脸图像,保证人脸识别的安全可靠性。
京张高铁今日开通,你不得不知道的世界首条时速350公里智能高铁背后的黑科技
人工智能必将会越来越多地参与到人类的生产、生活等活动当中,而京张高铁仅仅是我国乃至人类高铁网络智能化的开始,未来将会在铁路人的努力下,由点带面地推向全国,并不断提升智能化水平。
IoT通信技术在智能计量上的两种应用
IoT连接技术为工业和能源业带来了前所未有的技术升级的便利,传统以IT为主架构的工业互联形态逐渐会升级为以物联网、大数据、云、3位一体的基础设施架构形态,物联网连接技术能够解决在复杂的网络环境下,机器对机器(M2M)设备之间多端连接、大数据交互以及快速传输.
SparkMLlib GBDT算法工业大数据实战案例
在格物汇之前发表的《工业大数据挖掘的利器——Spark MLlib》中提到,Spark 的MLlib组件能够对工业现场海量数据进行高效挖掘,快速呈现结果给业务分析人员。接下来将向大家介绍SparkMLlib 中的GBDT算法,并将应用该算法对工业数据进行代码实战。
漫谈边缘计算(一):边缘计算是大势所趋
前阵子边缘计算概念股被狂炒,众多真假专家纷纷提出对这一技术的理解和展望,股民们高涨的热情弄得我都不敢发声了。如今眼见那些边缘计算概念股冲高回落,我也终于可以阐述自己对边缘计算的观点了。想法比较多,也可能不系统,所以就分几个角度来说吧。
物联网的云模式:这才是物联网的正确打开方式
物联网是在互联网的发展中衍生出的网络概念。随着物联网技术的不断变革,使得其产生了海量数据信息,且需要较大规模的数据处理能力和存储能力。云计算同样属于互联网的延伸概念和技术,随着云计算技术的深入应用,云计算在物联网发展中起到的作用越来越大。
一篇文章带你了解网络爬虫的概念及其工作原理
使用传统数据收集机制(如问卷调查法、访谈法)进行捕获和采集数据,往往会受经费和地域范围所限,而且还会因其样本容量小、信度低等因素导致收集的数据往往与客观事实有所偏颇,有着较大的局限性。
用PCA还是LDA?特征抽取经典算法大PK
在之前的格物汇文章中,我们介绍了特征抽取的经典算法——主成分分析(PCA),了解了PCA算法实质上是进行了一次坐标轴旋转,尽可能让数据映射在新坐标轴方向上的方差尽可能大,并且让原数据与新映射的数据在距离的变化上尽可能小。
浅析特征抽取的经典算法PCA
特征抽取和特征选择都是降维的重要方法,针对于the curse of dimensionality(维数灾难),都可以达到降维的目的,但是这两种方法有所不同。
OpenStack云平台监控数据采集和处理的实践与优化
本文介绍了在OpenStack云平台中通过Ceilometer采集云平台中虚拟机、磁盘、网络等资源的使用数据,并通过Gnocchi处理、储存和索引数据的实践。
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