[摘要] 一个不会直播的云服务架构师,不是一个好的攻城狮! 在这个全民直播的时代 一个不会直播的云服务架构师 不是一个好的攻城狮 3月23日15:00-15:50,华为云IoT物联网数据分析服务架构师周仕鹏老师,开启了他人生中的第一场直播.在历经了直播小白都会遇到的紧张.认真筹备.期待.再度紧张的一系列过程后,周老师终于站在了直播间,与大家侃侃而谈“以数字资产模型为核心驱动的一站式IoT数据分析实践”,并在直播过程中演示了物联网数据分析Demo开发流程. 直播结束后,小编在后台悄悄问了下周老师:

摘要:数字孪生?在数字世界找到物理世界的设备! 本文分享自华为云社区<[云驻共创]Huawei Mate 40产线直击之华为云IoT智能制造助力工厂数字化转型>,原文作者:启明. Part 1:智能化工业4.0时代的数字孪生 一.工业4.0,智能化时代已来 回顾人类历史,我们共同顺利经历了三次工业革命: 第一次是蒸汽机时代,开创了以机器代替手工劳动的时代:第二次是电气时代,自然科学的发展和工业紧密结合,科学在推动生产力方面发挥了更为重要的作用:第三次是信息化时代,科学技术转化为直接生产力的速度

数字孪生和平行系统作为新兴技术,在解决当今人工智能邻域面临的信息量大,干扰信息不确定因素多,与人的参与沟通更加紧密,人机互动更加重视,为了使人们有更好的体验人工智能带来的便利,急需推动信息物理社会的高度融合,将人重重的放入其中,这两个模型为解决此问题带来了新思路,将成为未来智能制造.智能管理等领域的重要发展方向,但是目前理论研究和实际应用还处于萌芽阶段,在看了杨林瑶等几位老师发的论文<数字孪生与平行系统: 发展现状.对比及展望>后做了一些整理,感觉思路比较新颖,将以表格对比形式展现,供大家参考

数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的:载入.清理.转换以及重塑.有时候,存放在文件或数据库中的数据并不能满足你的数据处理应用的要求.很多人都选择使用通用编程语言(如Python.Perl.R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理.幸运的是,pandas和Python标准库提供了一组高级的.灵活的.高效的核心函数和算法,它们使你可以轻松地将数据规整化为正确的形式. 1.合并数据集 pandas对象中的数据能够通过一些内置的方式进行合并: pan

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并

一.前言随着万物互联时代的来临,IOT逐渐成为各大云计算厂商重点发力的方向,作为平台厂商,提供的是包含接入.存储.管理.计算.展示等多个方面的综合能力,我这里就根据它们各自的特点和能力,简单介绍下它们的IOT解决方案 二.阿里云物联网套件物联网套件是阿里云专门为物联网领域的开发人员推出的一站式设备管理平台.性能强大的IoT Hub方便设备和云端稳定的进行双向通信:全球多节点的部署让全球设备都可以低延时与云端通信:多重的防护能力保障设备云端安全:功能丰富的设备管理能力帮助用户方便进行远程维护设备:

在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载.清理.转换以及重塑上.这些工作会占到分析时间的80%或更多.有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务.研究者都选择使用编程语言(如Python.Perl.R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理.幸运的是,pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的.灵活的.快速的工具,可以让你轻松地将数据变为想要的格式. 在本部分,我们会讨论处理缺失数据.重复数据.字符串操作和其他分

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 概览 首先还是几个官方链接放一下: Pandas 官网:https://pandas.pydata.org/ Pandas 中文网:https://www.pypandas.cn/ Pandas Github:https://github.com/pandas-dev/pandas 先介绍一下 Pandas ,在中文网上是这么描述的: Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库,提供了快速.

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借助DataStax Enterprise和其他开源的解决方案,Locstat为它的用户提供了创新的IoT解决方案,并将数据分析时间由2-3周降至数分钟内,从而快速生成用于分析的图数据.不仅如此,现在他们可以支持大数据,可以灵活伸缩,还可以每日分析处理上百万个数据点.   "通过使用DSE,我们建构了一个规则引擎.它不仅可以查询内部事务数据,还可以将在某个环境中串流的所有传感器数据可视化,从而为终端用户提供可以实时了解环境情况的数据图表.另外,我们还能快速存储和写入传感器数据.唯一真正可以搞定这

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开篇介绍 上周末参加了一次永洪科技在中关村 3W 咖啡举行的一次线下沙龙活动 - 关于它们的产品大数据敏捷 BI 工具的介绍.由此活动,我想到了三个话题 - 3W 互联网的圈子,永洪科技的大数据敏捷 BI 工具,微软 BI 工具的路应该如何去走. 3W 互联网的圈子 其实之前在中关村工作过很长的一段时间,每天吃饭的点基本上就包括中关村那一块,平时每天都从那个基督教堂门前走过来走过去.但是感觉在中关村那里白混了一年,因为从来没有注意到那里其实有一个人气很旺的 IT 互联网人的圈子 - 3W 咖啡屋

一.前言 去年写了一篇名为<GISer们还有机会屌丝逆袭吗?>的博文,希望能和广大GISer一起探讨地理信息产业留给小团队和个人的机会.文章发布后,很多GISer通过网络和我进行了交流,其中有高校相关专业的学生,有入职不满两年的新人,也有工作多年的同行(他们大多一直从事系统开发或做了几年项目经理,对行业前景不确定,对自己后续的职业发展感到疑惑).通过与他们的交流,感觉虽然这几年搞GIS的人数增长很快,但还是有一些GISer没有认识到自己的价值,对未来的职业发展缺少良性的规划.利用这周在外地出差

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一个打破神话的季节,正在降临.        我将坦诚地揭穿人们关于数据科学家所持有的惯有看法.在下文中,我将一个一个展示这些观点,宛如将一个又一个的玻璃瓶子摔碎在墙壁上一样.        关于数据科学家的神话主要是这些:        神话#1: 数据科学家们本身就是一种神奇生物,就像独角兽一样神奇叵測.        数据科学家实际上是很真实的.从人们開始进行多元统计分析.时间序列分析和运用其它核心分析方法时,他们就已经存在了.在某种程度上,假设你建立模型,并使用各种分析工具来找寻那些不显

试题二(共 25 分〉 阅读以下关于系统数据分析与建模的叙述,在答题纸上回答问题1 至问题 3. [说明] 某软件公司受快递公司委托,拟开发一套快递业务综合管理系统,实现快递单和物流信息的综合管理.项目组在系统逻辑数据模型设计中,需要描述的快递单样式如图 2-1 所示,图 2-2 是项目组针对该快递单所设计的候选实体及其属性. [问题 1](6 分) 数据库设计主要包括概念设计.逻辑设计和物理设计三个阶段,请用 200 字以内文字说明这三个阶段的主要任务. [问题 2]](11 分) 根据快递单

这一部分非常关键! 数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的:加载.清理.转换以及重塑. 1.合并数据集 pandas对象中的数据可以通过 一些内置的方式进行合并: pandas.merge可根据一个或多个健将不同DataFrame中的行连接起来.实现的就是数据库的连接操作 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值(通俗来说,差不多就是数据库的全外连接,简单地说,

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/first-steps-with-tensorflow/ 1- 工具包 TensorFlow工具包的层次结构 Estimator (tf.estimator): 高级 OOP API,与scikit-learn API兼容 tf.layers/tf.losses/tf.metrics: 用于常见模型组件的库 TensorFlow: 低级API TensorFlow由“

导读:本文介绍了基于Docker技术的企业级应用容器平台,从云的定义.云服务分类,到用友云PaaS基础平台.平台总体架构.架构预览.部署架构.平台核心价值和核心竞争力,阐述PaaS基础平台成为广大传统企业数字化转型的一把尖刀. 一.前言 在互联网的浪潮中,企业互联网技术发生了巨大的变化,架构模式从巨型架构,单层架构,SOA架构到微服务.无服务器架构:开发流程从瀑布式到敏捷开发.DevOps:部署方式从单一应用服务器到云端,从虚机到容器:基础设施从托管,自建到私有云,公有云,混合云:展示形态从pc

读懂SAP Leonardo物联网平台 https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/81903290 本文比较系统.全面地介绍了SAP Leonardo IoT平台,全文总共分为6部分: 1.连接与赋能 – SAP Leonardo IoT 2.边缘层 – SAP Leonardo Edge 3.平台层 – SAP Leonardo Foundation 4.应用层 – SAP Leonardo Applications 5.桥接层