智慧城市大脑及智慧城市驾驶舱大数据资源平台建设总体架构方案 智慧城市大脑及智慧城市驾驶舱大数据资源平台建设总体架构方案是基于大数据、人工智能、 IoT 等新型基础设施的建设,旨在推动智慧城市的发展和数字经济的增长。该方案旨在搭建一个集成了大数据、人工智能和 IoT 的智慧城市驾驶舱大数据资源平台,用于支持城市的智能化管理和发展。 该平台的主要组件包括: * 大数据资源平台:用于存储和处理城市的大数据,包括人口、事件、地理信息等数据。 * 智能驾驶舱:基于大数据和人工智能的智能驾驶舱,用于实时监测和分析城市的运行状态,提供科学的决策支持。 * IoT 实时监测系统:用于实时监测城市的运行状态,包括气象预警、交通监测、能源监测等。 * 人工智能应用系统:基于大数据和 IoT 的人工智能应用系统,用于智能化城市的管理和发展。 该平台的主要功能包括: * 实时监测和分析城市的运行状态 * 提供科学的决策支持 * 实现智能化城市的管理和发展 * 提高城市的运行效率和服务质量 * 支持城市的可持续发展 该平台的建设对智慧城市的发展具有重要意义,可以推动城市的智能化管理和发展,提高城市的运行效率和服务质量,支持城市的可持续发展。 智慧城市大脑及智慧城市驾驶舱大数据资源平台建设总体架构方案可以分为以下几个方面: * 大数据架构:包括数据采集、存储、处理和分析等方面。 * 智能驾驶舱架构:包括智能驾驶舱的设计和实现、智能驾驶舱的应用和集成等方面。 * IoT 架构:包括 IoT 实时监测系统的设计和实现、 IoT 数据的采集、存储和处理等方面。 * 人工智能架构:包括人工智能应用系统的设计和实现、人工智能算法的选择和优化等方面。 智慧城市大脑及智慧城市驾驶舱大数据资源平台建设总体架构方案对智慧城市的发展具有重要意义,可以推动城市的智能化管理和发展,提高城市的运行效率和服务质量,支持城市的可持续发展。
2025-07-24 10:00:07 7.3MB 智慧城市 data 文档资料
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吴恩达的机器学习课程主要包括两门,一门是在Cousera上的《机器学习》,另一门是他在斯坦福大学教授的《CS229: Machine Learning》。 Cousera上的《机器学习》课程侧重于概念理解,而不是数学推导。这门课程重视联系实际和经验总结,吴恩达老师列举了许多算法实际应用的例子,并分享了他们入门AI时面临的问题以及处理这些难题的经验。这门课程适合初学者,课程内容可以在Cousera网站上在线观看,需要注册后可申请免费观看。 斯坦福大学的《CS229: Machine Learning》课程则更加偏好理论,适合于有一定数学基础的同学学习。这是吴恩达在斯坦福的机器学习课程,历史悠久,仍然是最经典的机器学习课程之一。 机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 如需更多吴恩达机器学习课程相关内容,可以登录Coursera官网和B站查看课程介绍。
2025-07-23 12:27:49 48.01MB 机器学习
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截止2022年年底20954家全国电子与智能化工程专业承包二级资质企业名单
2025-07-12 16:46:47 3.4MB
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ASAM SOVD即面向服务的车辆诊断API规范,是汽车诊断领域中的一个标准化接口规范。该规范的主要目的是提供一套标准的方法和协议,使得车辆诊断工具与车载诊断系统(OBD-II)之间能够进行有效、标准化的通信。通过这种标准化接口,开发者可以更加方便地开发车辆诊断相关的应用程序,如故障码读取、数据记录、电子控制单元(ECU)编程等。 ASAM SOVD规范的发布日期为2022年6月30日,版本号为1.0.0。该规范由ASAM(国际汽车测量与测试标准化组织)制定,旨在为服务导向的车辆诊断提供支持,帮助相关企业、开发者、技术人员在不同的车辆系统和诊断工具之间实现互操作性。这种互操作性是现代汽车工业中一个非常重要的概念,因为它确保了不同制造商的产品可以无缝协作,为最终用户带来更好的服务体验。 规范中详细定义了车辆诊断的各个方面的接口和服务,包括但不限于诊断通信协议、数据交换格式、诊断服务的类型和内容、以及安全性要求。对于车辆制造商而言,这些标准为他们提供了一个共同遵循的框架,使得诊断服务能够更加高效地集成和扩展。对于维修技师和开发人员,它提供了一个学习和实施的基准,从而减少了对特定车辆平台和诊断工具的依赖。 此外,ASAM SOVD规范还包含了一系列的诊断功能,比如读取和清除故障码、读取车辆数据、控制车辆系统等。这些功能通过标准化的API进行封装,使得第三方开发者能够快速地集成这些功能到他们的应用程序中,从而实现车辆数据的可视化、分析和进一步的业务应用开发。 值得注意的是,ASAM SOVD规范的制定不仅仅是技术层面的进步,它还体现了汽车行业的开放性和创新精神。随着汽车电子化的不断深入和智能化技术的发展,车辆变成了一个集成了众多高科技系统的复杂设备。为了使这些系统能够有效地协同工作,并且能够被专业的技术人员和普通消费者所理解和使用,需要有一个统一的技术标准。ASAM SOVD就是在这个背景下诞生的。 由于ASAM SOVD规范是一个公开的技术标准,它的推广和应用将有助于推动整个汽车行业的发展,特别是在车辆诊断、远程信息处理、车辆维护和服务等领域。通过降低技术壁垒和促进不同制造商和供应商之间的合作,ASAM SOVD有望提升整个汽车产业的效率和创新能力。 ASAM SOVD规范的出现,不仅为车辆诊断技术的开发和应用提供了一条清晰的路径,也为整个汽车产业的未来发展奠定了坚实的基础。对于行业内的企业、技术人员、以及最终用户,这都是一个积极的信号,预示着更加高效、便捷和创新的汽车服务时代的到来。
2025-07-09 11:45:03 3.45MB
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FastReport 是一款强大的报表设计和打印工具,专为Delphi开发者设计。在Delphi 7到12的各个版本中,FastReport都是一个流行的选择,因为它提供了丰富的功能和高效的性能。FastReport 2022-3 VCL Enterprise 源码的发布,意味着开发者可以获得完整的源代码,以便于深度定制和集成到自己的应用程序中。 FastReport 支持VCL框架,是Delphi开发环境的核心组件之一。VCL是一个面向对象的库,包含了一系列的组件,用于构建Windows应用程序。FastReport与VCL的结合,使得开发者可以方便地在Delphi应用程序中创建、编辑和打印复杂的报表。 FastReport 提供了以下关键特性: 1. **设计界面**:它拥有一个直观的报表设计器,允许开发者通过拖放操作添加各种报表元素,如文本、图像、表格、图表等。 2. **预览功能**:开发者可以在运行时或设计时预览报表,确保其符合预期。 3. **脚本支持**:FastReport支持内置脚本语言,允许在运行时动态修改报表
2025-07-06 21:11:23 32.21MB FastReport Delphi
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Redis可视化客户端2022版本提供了一个全新的图形用户界面,旨在简化Redis数据库的操作和管理。这款客户端不仅拥有直观的用户界面,还通过各种辅助工具和功能,极大地提升了开发人员和数据库管理员的工作效率。它允许用户通过界面直观地查看和操作键值对、集合、列表、有序集合等数据结构,同时还支持事务、Lua脚本执行以及发布订阅模式等高级功能。 对于开发者来说,这款客户端能够实时监控和分析Redis实例的性能,包括命令执行时间、数据读写速度等关键指标,帮助他们快速定位问题并进行性能调优。此外,它还提供了强大的数据可视化工具,用户可以方便地创建图表和报告,使得数据的展示更加直观和易于理解。 在安全性方面,Redis可视化客户端2022版本同样不遗余力。它支持多级用户权限管理,确保只有授权用户才能访问特定的数据或执行特定的命令。同时,该客户端还实现了SSL加密通讯,保证了数据传输的安全性。 在标签方面,这款客户端被定义为Redis专业工具,它的目标用户是那些已经熟悉Redis基本操作,或者正在寻求一个强大而高效工具的开发人员和数据库管理员。它不仅能够满足日常的数据库操作需求,还能在大规模的数据处理中表现出色,成为Redis技术栈中不可或缺的一部分。 RESP_app作为压缩包中的文件名称,很可能是客户端的主程序或者某个关键模块的名称。RESP是Redis协议的一种简单文本协议,用于客户端与Redis服务器之间进行通信。这一名称表明,客户端在与Redis服务器的交互过程中,很可能采用了RESP协议作为主要的数据交换格式。 Redis可视化客户端2022版本是一款集操作便捷性、功能全面性及安全性于一体的Redis管理工具,它不仅提升了用户的操作体验,也为Redis数据库的管理和维护带来了全新的可能。
2025-07-01 15:33:56 26.21MB Redis redis客户端
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《VC Formal用户指南2022》是由Synopsys公司编写的一份文档,主要用于指导用户如何使用VC Formal这一验证工具。VC Formal是Synopsys公司旗下的一款应用于集成电路(IC)设计的功能验证产品,隶属于Synopsys的Verification Continuum平台。该工具使用先进的形式化验证技术来提高设计验证的效率和可靠性。 在使用VC Formal之前,用户需要了解一些基本的前提条件。VC Formal用户指南明确指出,该软件和相关文档是受版权法和商业机密保护的,未经授权,用户不得复制、传播或翻译软件和文档的任何部分。此外,VC Formal用户指南强调,文档中所有技术数据都受到美国出口控制法律的约束,读者有责任了解并遵守适用的法律法规。 Synopsys公司及其许可方不为本材料提供任何明示或暗示的保证,包括但不限于对材料的适销性和特定用途的适用性。此外,VC Formal用户指南中还提醒用户,文档中的商标,如Synopsys及其旗下某些产品名称,是Synopsys公司的商标,具体信息可参考Synopsys官网上的商标信息。 用户指南还提到,如果产品安装中包含开源软件的许可证通知,用户应参考产品安装中的相关信息。文档中可能会包含到第三方网站的链接,这些链接仅供参考,Synopsys公司不对此类第三方网站的内容、隐私政策、可用性或其他实践承担任何责任。用户指南也提到了Synopsys公司的包容性和多样性声明,显示了公司对于多元化和包容性的承诺。 VC Formal作为一款功能强大的形式化验证工具,通常用于复杂的IC设计验证过程中,能够提供精确的错误检测,并帮助验证工程师更加高效地完成验证工作。用户在使用VC Formal时,必须遵循文档中的指南和建议,以确保正确、有效地应用该工具,同时遵守相关的法律法规和公司政策。 用户指南不仅提供了关于VC Formal使用的信息,还包括了一些法律声明和免责声明,强调了用户在使用过程中需要遵守的法律和规定。通过这些信息,用户可以了解到VC Formal的正确使用方法,并在合法合规的框架内进行设计验证工作。文档中所涉及的所有警示和提示都是为了保护用户和公司的利益,确保产品使用的安全性以及合法性。 用户指南的撰写充分考虑到了法律和道德方面的诸多因素,强调了尊重版权、遵守出口管制法律的重要性,以及不对材料提供任何明示或暗示的保证。此外,文档还提醒用户注意注册商标,尊重第三方网站的链接使用,以及关注公司的包容性和多样性政策。这些内容不仅体现了文档的专业性和权威性,也显示了Synopsys公司对知识产权保护和合规经营的重视。 此外,用户指南可能还包含了对文档的版权声明,明确了文档和软件是Synopsys公司的财产,且只能在授权协议规定的条款下使用和复制。文档可能还包含了对技术数据出口控制的声明,强调了用户有责任遵循相关法律法规,尤其是有关对其他国家披露技术数据时的限制。这些声明和责任要求保证了用户指南和相关软件的使用既合法又合规。 用户指南还可能提供了一个关于自由和开源软件许可的通知部分,其中解释了如果产品中含有开源软件,用户应该如何按照开源许可证的要求进行使用。这个部分确保了用户在使用VC Formal进行设计验证工作时,能够充分尊重开源软件的许可条件,遵守相应的开源软件条款。 VC Formal用户指南2022是一份全面且专业的指导文件,旨在帮助用户正确使用VC Formal这一形式化验证工具,同时确保整个使用过程的合法性、合规性和专业性。通过对指南的学习和理解,用户可以更加高效、安全地完成IC设计的验证任务。此外,指南中包含的法律声明、商标信息、开源软件许可通知等内容,也体现了Synopsys公司对知识产权保护、合规经营以及开源软件贡献的高度重视。
2025-06-27 10:39:17 19.32MB Synopsys
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2022下半年软件评测师考试真题及答案-下午卷.pdf
2025-06-26 17:53:40 1.81MB
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山东大学软件学院2022级多核实验加复习资料
2025-06-26 03:19:31 53.03MB 山东大学软件学院
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Apache Flink 案例集(2022 版) Apache Flink 作为流处理领域的领军角色和事实标准,已经逐步演进为流计算核心能力的领军角色。在数据集成方面,Apache Flink 提供了 Flink CDC 组件,使用 CDC 技术从各种数据库中获取变更流并接入到 Flink 中。Flink CDC 可以替代传统的 DataX 和 Canal 工具做实时数据同步,将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。 在数据分析和数据仓库领域,Apache Flink 扮演着重要的角色。Flink 的批流一体技术被越来越多的公司所采纳,社区也持续推出 Flink Table Store 等新技术进一步精简流式数仓(实时离线一体化)的架构,推动数据仓库从 Lambda 架构到 Kappa 架构的演进和落地,大大降低企业建立实时化数据分析平台的人力和硬件资源成本。 此外,Apache Flink 也广泛应用于推荐、广告和搜索等机器学习业务场景中。借助流批一体技术的演进和升级,Flink 社区推出了新一代机器学习基础框架 Flink ML 2.0,能够将数据清洗、数据预处理、特征计算、样本拼接和模型训练完全串联,形成一套高效的、大数据 AI 一体化的计算流程,同时可以兼容业界成熟的深度学习算法、嵌入 Tensorflow、PyTorch 等主流的深度学习算法库,支持全链路的深度学习流程。 Apache Flink 的成功案例涵盖了数据集成、数据分析(BI)、人工智能(AI)、云原生以及企业数字化转型等多个应用场景,其中既包含传统和新兴的互联网公司,也包含通信、证券、银行等传统企业。 在实践中,Apache Flink 被广泛应用于众安保险、奇安信、工商银行、中信建投、美团、伴鱼、Bilibili 等公司,解决实际生产问题,实现实时化平台搭建和业务转型。 Apache Flink 的未来发展前景广阔,期待在下一年的专刊中看到更多用户的反馈和分享。
2025-06-24 11:54:24 20.23MB apache flink
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