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日前，以色列云数据安全公司Laminar发布了《2023年公有云数据安全态势调查报告》，通过对近百位企业组织的安全管理和运维人员进行问卷调查和访谈，研究人员力求更深入了解当前公有云数据安全的风险态势和挑战。报告调研数据显示，39%的受访企业对现有的云上数据安全防护措施应用信心不足，越来越多的企业开始

边缘计算正迅速成为数据中心设计和管理的下一个前沿领域，改变着组织处理、存储和分析数据的方式。随着对实时数据处理和分析的需求不断增长，与传统的基于云的数据中心相比，边缘计算提供了更高效、更经济的解决方案。通过使计算和数据存储更接近数据生成源，边缘计算可减少延迟、提高数据处理速度并增强整体系统性能。边缘

 最近，关于TikTok的报道铺天盖地。这是因为，从国会到学术界，从跨国公司到小企业，从董事会到卧室，这个频道都因其劫持思想、情感和数据的潜力而引起了人们的注意。云计算不是更重要吗?作为一种单一的资源，云不是可以存储更多的数据，拥有更大的覆盖范围和影响力吗?难道它不应该得到同样多的关注吗?

目录基于深度学习的平面抓取算法二指机械手抓取模型平面抓取：平面抓取第一种模型平面抓取第二种模型平面抓取检测与神经网络结构端到端先采样后评估平面抓取检测数据集经典平面抓取算法GGCNN概述网络结构 数据集构建数据集训练的评判标准DEX-Net2.0基于深度学习的平面抓取算法二指机械手抓取模型

机器学习：如何对你的数据进行分类🌸个人主页：JoJo的数据分析历险记📝个人介绍：统计学top3研究生💌如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、👍点赞、✌收藏、👍订阅专栏机器学习：如何对你的数据进行分类引言如果我们希望使用机器学习来解决需要预测分类结果的业务问题，我们可以使用以下分类算法。分类算法是

​云计算服务提供的好处是显而易见的：它们是一种高效且负担得起的方式来扩大业务运营，并使企业的员工在任何地方都能保持生产力。但是，即使有这么多好处，许多企业并没有为应对云计算服务带来的风险做好准备。由于企业的数据驻留在几十个云应用程序中，用户通过不受控制的端点和网络访问有价值的企业资源，因此安全环境现

如果您正在开发物联网设备，您很可能希望它进行一些有价值的计算来解决一个重要问题。也许您想在偏远地区部署传感器，开发可以执行数据分析以监控可再生能源的设备，或者构建可以使用计算机视觉检测疾病早期迹象的医疗设备。无论您正在构建什么，在某些时候您可能会开始怀疑：您的设备应该在云端还是在边缘执行这些重要的计

     长期以来，我们一直听说物联网（IoT）将通过将日常设备连接到互联网来改变我们的生活和工作方式。虽然物联网的许多承诺似乎总是"即将到来"，但物联网设备的激增已经创造了大量的数据，需要实时处理、存储和分析。我已经说了很多年--实际上已经超过十年

【图像分类数据集】非常全面实用的垃圾分类图片数据集共享数据集介绍：训练集文件夹结构如下（部分：第0类文件夹下数据展示如下（部分：测试集大致如下：数据集获取方式： 总结：数据集介绍：训练集该垃圾分类训练集一共有四个大类：可回收物、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾。该垃圾分类训练集一共有四十个小类

一、背景引入这篇文章，我们来聊一下消息中间件高可用架构的一些原理。对于一个合格的高级Java工程师而言，你肯定会碰到在系统里用到MQ的场景，那么这个时候你需要基于你的业务场景和需求，考虑在使用MQ的时候可能遇到的一些技术问题。接着，你必须得针对这些技术问题设计一套完整的技术方案。你需要从消息的订阅模

一、前言供应链时效域历经近一年的发展，在预估时效方面沉淀出了一套理论和两把利器（预估模型和路由系统）。以现货为例，通过持续的技术方案升级，预估模型的准确率最高接近了90%，具备了透出给用户的条件。但在接入前台场景的过程中，前台对我们提出接口性能的要求。以接入的商详浮层场景为例，接口调用链路经过商详、

Pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。数据预览对于探索性数据分析来说，做数据分析前需要先看一下数据的总体概况。​​info()​​方法用来查看数据集信息，​​describe()​​方法将返回描述性统计信息，这

在我们开始之前，让我们先来看看一些定义。GraphQL是一种查询语言TheGraph是一个使用GraphQL查询语言的区块链项目。该项目允许任何人建立和发布一个称为subgraph的开放API。Graph项目使用GraphQL，这是一种描述如何询问数据的语法。这种语法并不与特定类型的数据库或存储引擎

一、序言在实际开发中常常遇到如下需求：判断当前元素是否存在于已知的集合中，将已知集合中的元素维护一个HashSet，使用时只需耗时O(1)的时间复杂度便可判断出结果，Java内部或者Redis均提供相应的数据结构。使用此种方式除了占用内存空间外，几乎没有其它缺点。当数据量达到亿级别时，内存空间的占用

 Pandas对数据科学界来说是一份天赐的礼物。问任何一个数据科学家，他们喜欢如何使用Python处理他们的数据集，他们无疑会谈到Pandas。Pandas是一个伟大的编程库的缩影：简单、直观、功能广泛。然而，对数据科学家的一项常规任务，使用Pandas进行数千甚至数百万次的计算，仍然是一

一、基本概念概念一：单库概念二：分片分片解决“数据量太大”这一问题，也就是通常说的“水平切分”。一旦引入分片，势必面临“数据路由”的新问题，数据到底要访问哪个库。路由规则通常有3种方法：(1)范围：range优点：简单，容易扩展。缺点：各库压力不均(新号段更活跃)。(2)哈希：hash优点：简单，数

 如果面试的时候碰到这样一个面试题：ES在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率?这个问题说白了，就是看你有没有实际用过ES，因为啥?其实ES性能并没有你想象中那么好的。很多时候数据量大了，特别是有几亿条数据的时候，可能你会懵逼的发现，跑个搜索怎么一下5~10s，坑爹了。***次

Python最近火了，大红大紫那种。PYPL(编程语言受欢迎程度)四月官方榜单宣布，Python荣获***，竟然连朋友圈里的文科生都开始转发Python课程打卡的链接了……这是怎样一个令全民疯狂的语言?作为编程界的“头牌”名媛，Python平易近人的态度和精明婉约的灵动深得各个大佬欢心。比如：人工智

【51CTO.com原创稿件】经过多年的发展，从大数据1.0的BI/Datawarehouse时代，到大数据2.0的Web/App过渡期间，再进入到IOT的大数据3.0时代，随之而来的是数据架构的变化。2018年5月18-19日，由51CTO主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开。在“大数据处理技术

一、背景通天塔是京东商城内部提供给运营，用以快速搭建活动页面的平台，自2015年***版上线以来，已历经多个618和双十一的考验。通天塔的诞生是历史的必然，当业务发展到某一程度，有限的开发人力和冗长的开发流程已无法满足蓬勃发展的业务需求，而这对电商企业来说尤为明显，根据部分数据统计，2017年11月