1110. 删点成林 文章目录 【算法】力扣【二叉树，DFS，哈希集合，分类讨论】1110. 删点成林题目描述示例 1：示例 2： 输入输出示例解释思路解析核心思想算法步骤复杂度分析 代码实现总结 【算法】力扣【二叉树，DFS，哈希集合，分类讨论】1110. 删点成林 题目描述 给出二叉树的根节点 root，树上每个节点都有一个不同的值。如果节点值在 to_delete 中出现，我们就把该节点从树上删去，最后得到一个森林（一些不相交的树构成的集合）。返回森林中的每棵树。你可以按任意顺序组织答案。 示例 1： 输入：root = [1,2,3,4,5,6,7], to_delete = [3,5] 输出：[[1,2,null,4],[6],[7]] 解释： 节点3被删除后，子节点6和7成为新的树的根节点。节点5被删除后，子节点4成为新的树的根节点。 示例 2： 输入：root = [1,2,4,null,3], to_delete = [3] 输出：[[1,2,4]] 解释： 节点3被删除后，没有新的树产生，剩余的树仍然是[1,2,4]。 输入输出示例解释 输入： root为二叉树的根节点to_delete为需要删除的节点值的列表 输出： 森林中每棵树的根节点列表 思路解析 核心思想 我们需要遍历二叉树，判断每个节点是否需要被删除。根据分类讨论： 如果当前节点需要被删除： 移除当前节点与父节点的连接递归处理其左右子树 如果当前节点不需要被删除： 如果父节点被删除，则当前节点是新树的根节点，加入结果集递归处理其左右子树 算法步骤 初始化：将to_delete列表转化为集合，方便O(1)时间复杂度判断。深度优先搜索（DFS）： 递归遍历二叉树。根据当前节点是否需要删除，决定是否断开与父节点的连接。根据父节点是否被删除，判断当前节点是否为新树的根节点。 返回结果：最终返回森林中的所有树的根节点。 复杂度分析 时间复杂度： O ( n ) O(n) O(n)，其中 n n n为二叉树的节点数，每个节点遍历一次。空间复杂度： O ( n ) O(n) O(n)，递归调用栈的深度为树的高度，最坏情况下为 O ( n ) O(n) O(n)。 代码实现 # Definition for a binary tree node.

文章目录 前言一、相关函数/系统调用1. signal2. kill3. abort (库函数)4. raise (库函数)5. alarm 前言 现实生活中, 存在着诸多信号, 比如红绿灯, 上下课铃声…我们在接收到信号时, 就会做出相应的动作. 对于进程也是如此的, 进程也会收到来自 OS 发出的信号, 根据信号的不同也会做出不同的动作, 进程在收到信号时也并不一定会立即执行, 也可以在适当的时候在执行该信号对应的动作, 一般信号常见处理方式有如下三种: 忽略此信号.执行该信号的默认处理动作.提供一个信号处理函数, 要求内核在处理该信号时切换到用户态执行这个处理函数, 这种方式称为捕捉一个信号. 而在进程中用以保存信号的容器可以是一个位图, 通过 0, 1 来表示是否收到某信号. 在 Linux 中, 可以通过指令: kill -l 来查看系统定义的信号列表: 通过指令: man 7 signal 可以查看关于信号的详细说明: 在 Linux 中可以通过指令: kill -信号编号 进程pid 来对指定进程发送指定信号. 一、相关函数/系统调用 1. signal 头文件: #include <signal.h> 函数声明: sighandler_t signal(int signum, sighandler_t handler); signum: 被设置的信号编号.handler: 被设置的信号的新的处理函数, 是一个回调函数, 通过用户传递.sighandler_t: 是一个函数指针, 可以指向一个返回值为 void, 参数为 int 的函数, 以下是系统中的 typedef:

1 .ClickHouse 的特点 ClickHouse 是俄罗斯的 Yandex 于 2016 年开源的列式存储数据库（DBMS），使用 C++ 语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用 SQL 查询实时生成分析数据报告。 OLAP（On-line Analytical Processing，联机分析处理）是在基于数据仓库多维模型的基础上实现的面向分析的各类操作的集合。可以比较下其与传统的OLTP（On-line Transaction Processing，联机事务处理）的区别来看一下它的特点： 1. 列式存储 以下面的表为例： 1）采用行式存储时，数据在磁盘上的组织结构为： 好处是想查某个人所有的属性时，可以通过一次磁盘查找加顺序读取就可以。但是当想查所有人的年龄时，需要不停的查找，或者全表扫描才行，遍历的很多数据都是不需要的。 行式新增比较快，直接往后面添加，列式有个寻址的过程 2）采用列式存储时，数据在磁盘上的组织结构为： 这时想查所有人的年龄只需把年龄那一列拿出来就可以了 3）列式储存的好处： 对于列的聚合，计数，求和等统计操作原因优于行式存储。 由于某一列的数据类型都是相同的，针对于数据存储更容易进行数据压缩。 2. 多样化引擎 ClickHouse 和 MySQL 类似，把表级的存储引擎插件化，根据表的不同需求可以设定不同 的存储引擎。目前包括合并树、日志、接口和其他四大类 20 多种引擎。 3. 高吞吐写入能力 ClickHouse 采用类 LSM Tree的结构。 LSM-Tree：Log-Structured Merge Tree，翻译成中文是：日志结构合并树。LSM-tree 核心是将写入操作与合并操作分离，通过将数据写入日志文件和内存缓存，然后定期进行合并操作来提高写入和查询的性能。 数据写入后定期在后台 Compaction。通过类 LSM tree 的结构，ClickHouse 在数据导入时全部是顺序 append 写，(是随机写的6000倍)，写入后数据段不可更改，(更新的用版本号标记，查询时返回新的，合并时删除老的)，在后台 compaction 时也是多个段 merge sort（归并排序） 后顺序写回磁盘。顺序写的特性，充分利用了磁盘的吞吐能力，即便在 HDD 上也有着优异的写入性能。 官方公开 benchmark 测试显示能够达到 50MB-200MB/s 的写入吞吐能力，按照每行 100Byte 估算，大约相当于 50W-200W 条/s 的写入速度。

ClickHouse是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（DBMS），特别适用于在线分析处理（OLAP）场景中的快速数据查询。以下是关于ClickHouse作为数据仓库的一些主要特点和优势： 高性能：ClickHouse采用了列式存储结构，这使得它在处理大规模数据时能够显著提高查询速度。同时，它还使用了数据压缩和代码生成等创新技术来进一步提高性能。可扩展性：ClickHouse具有良好的水平扩展能力，可以通过添加更多的服务器来扩展其性能和存储容量。这使得它能够轻松应对大规模数据仓库的需求。存储成本低：相对于其他数据库系统，ClickHouse采用了列式存储和高效的数据压缩技术，从而能够在保证查询性能的同时降低存储成本。支持SQL：ClickHouse支持标准的SQL语言，这使得开发者可以轻松地使用熟悉的语言进行数据查询和操作。数据安全性高：ClickHouse支持数据分片和复制功能，可以确保数据的可用性和安全性。这对于数据仓库来说是非常重要的，因为其中存储的数据通常是企业的重要资产。 ClickHouse的应用场景主要包括数据仓库、数据分析、报表生成、实时数据处理等需要处理大规模数据的场景。它特别适用于以下场景： 用户行为分析：在采集用户行为日志之后，可以使用ClickHouse进行PV、UV、留存、转化漏斗等操作。用户画像圈选：快速从用户画像标签中圈选出某几类标签的人群。机器日志监控与查询：快速监控和查询机器日志，以确保整体服务没有问题。IOT场景：用于采集、监控和分析内部IOT数据。政府大数据：针对政府大量结构化和非结构化数据进行数据质量整理和搜索。 总的来说，ClickHouse作为一个高性能、可扩展、支持SQL的列式数据库管理系统，在数据仓库领域具有显著的优势和广泛的应用场景。

参考： HNU岳麓山大小姐-人工智能导论：清览作业 QCNH雨文-人工智能作业三 DONT_1.3概念基础——深度学习基本原理 1.贝叶斯网络 根据图所给出的贝叶斯网络， 其中：P(A)=0.5，P(B|A)=1， P(B|¬A)=0.5， P(C|A)=1， P(C|¬A)=0.5， P(D|BC)=1，P(D|B, ¬C)=0.5，P(D|¬B,C)=0.5，P(D|¬B, ¬C)=0。 试计算下列概率P(A|D)。 解： P ( A ∣ D ) = P ( D ∣ A ) ∗ P ( A ) P ( D ) P(A|D) = \frac {P(D|A)*P(A)} {P(D)} P(A∣D)=P(D)P(D∣A)∗P(A)​ P ( D ∣ A ) ∗ P ( A ) = P ( D ∣ B C ) ∗ P ( B ∣ A ) P ( C ∣ A ) ∗ P ( A ) + P ( D ∣ ¬ B C ) ∗ P ( ¬ B ∣ A ) P ( C ∣ A ) ∗ P ( A ) + P ( D ∣ B ¬ C ) ∗ P ( B ∣ A ) P ( ¬ C ∣ A ) ∗ P ( A ) + P ( D ∣ ¬ B ¬ C ) ∗ P ( ¬ B ∣ A ) P ( ¬ C ∣ A ) ∗ P ( A ) = 1 ∗ 1 ∗ 1 ∗ 0.

文章目录 1. 安装Docker2. 使用Docker拉取DbGate镜像3. 创建并启动DbGate容器4. 本地连接测试5. 公网远程访问本地DbGate容器5.1 内网穿透工具安装5.2 创建远程连接公网地址5.3 使用固定公网地址远程访问 本文主要介绍如何在Linux Ubuntu系统中使用Docker部署DbGate数据库管理工具，并结合cpolar内网穿透工具实现公网远程访问本地数据库。 现在主流的数据库管理工具有Navicat、DBeaver、RedisDesktop、SQLyog等，今天要介绍的DbGate支持MySQL、MongoDB、Redis、SQLite等多种数据库，可以在Linux、Windows、MacOS、Web浏览器等平台运行，遵循MIT开源协议，内置丰富的插件，模式比较工具，图表可视化等功能。 而将它结合内网穿透工具使用时，可以实现即使身在异地，依然可以随时随地在公网环境访问本地的数据库，让开发者可以更方便快捷的查询数据。使用Docker安装部署DbGate也非常简单快速，下面就和大家分享一下具体操作流程。 1. 安装Docker 本教程操作环境为Linux Ubuntu系统，在开始之前，我们需要先安装Docker。 在终端中执行下方命令： 添加Docker源 # Add Docker's official GPG key: sudo apt-get update sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg # Add the repository to Apt sources: echo \ "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ $(.

目录 一、字典 1、字典的定义 2、字典的语法 3、获取字典的属性和方法 4、获取字典的帮助信息 5、字典的用法 5-1、创建字典 5-1-1、创建一个空字典 5-1-2、创建一个包含键值对的字典 5-1-3、创建一个嵌套字典 5-2、新增字典的键值对 5-3、删除字典中的键值对 5-4、修改字典中的值 5-5、访问字典中的值 5-6、遍历字典的键 5-7、遍历字典的键值对 5-8、检查键是否存在 5-9、字典的用法 5-9-1、clear()方法 5-9-2、copy()方法 5-9-3、fromkeys()方法 5-9-4、get()方法 5-9-5、items()方法 5-9-6、keys()方法 5-9-7、pop()方法 5-9-8、popitem()方法 5-9-9、setdefault()方法 5-9-10、update()方法 5-9-11、values()方法 二、推荐阅读 1、Python-VBA函数之旅-dict()函数 2、Python算法之旅 3、Python函数之旅 4、个人主页-神奇夜光杯-CSDN 一、字典 1、字典的定义 在Python中，字典(Dictionary)是一种非常灵活且常用的数据结构，它是一个无序的键值对(key-value pair)集合。 2、字典的语法 字典的每一个键值对都用冒号(:)分隔，键值对之间用逗号(,)分隔，整个字典包括在花括号({})中。 3、获取字典的属性和方法 用dir()函数获取dict所有属性和方法的列表 print(dir(dict)) # ['__class__', '__class_getitem__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', # '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getstate__', '__gt__', '__hash__', '__init__', # '__init_subclass__', '__ior__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__or__', # '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__ror__', '__setattr__', '__setitem__', # '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'items', 'keys', # 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values'] 4、获取字典的帮助信息 用help()函数获取dict的帮助信息

一、前言 之前对AI在安全攻击场景进行一些探索实践，一共分成了四个部分：文字、图片、声音、视频。其中大模型在对话、图片比较成熟，并且我们遇到的场景大部分也是文字、图片场景，所以文字、图片场景落地实践的场景相对比较多。声音和视频方面AI也在逐渐发力，体验一些新的产品，确实也不错。 二、文字信息 文字其实我们利用的比较多，相对比其他声音、视频要成熟很多。 2.1、AI PASS 众所周知，红蓝对抗中必不可少的是爆破，每次遇到新的系统都会手动搜索系统名获取默认密码，实在是很繁琐耗时的一件事情。但是爆破成功进入系统后往往能做很多事情： AI落地-蓝军之默认密码获取[1] 2.2、AI PoC 在我们搜索PoC的时候，会遇到搜不到的情况，可以通过AI去识别输入内容的对应的公司、产品类型、产品类型，一直到搜索到结果。 2.3、获取供应商 比如我们需要对一个厂商进行安全测试，如中央财经大学，通过招标的信息，我们通过AI自动提取对应的厂商名称，很快整理出对应厂商的供应链。 https://www.cufe.edu.cn/info/1188/10237.htm 2.4、更多等等 1、智能识别敏感信息 2、代码审计 3、钓鱼文案编写 三、图片 图片的话，我是尝试多款工具，总是不能够达到自己的预期，一度怀疑自己的使用方法有问题，于是我去了解一下图片修改相关的技术（如当时练手帮别人P掉旁人），最终得出结论是AI图片生成或者修改并不能很好落地（在安全攻防场景）。 2.1、图片识别 2.1.1、信息泄露挖掘 2.2.2、AI外挂 外挂作者利用大数据模型对AI进行训练，使得AI具备精准识别出游戏画面中的人物角色模型的效果。并且由AI模拟输入键鼠、代替人类做出游戏中的操作。 这里最重要的是获取训练数据，因为算法都是开源的模型，比如yolo v8。 如何获取游戏截图呢？对于CS这款游戏来说，获取数据，要获取原始的游戏，可以通过外挂的方式+CS人机快速获取。 由于我下载的cs需要在win10上运行，所以下载的版本是修改过的，网上公开的外挂无法使用，所以自己寻找了一下指针地址，如修改子弹数量：52发。同时也锁定血量，所以跟人机玩获取大量游戏数据。 通过yolo 去做识别，然后自动截图，计算身体上班部分的位置，然后打枪。 2.2、图片生成 比如在红蓝对抗中，我们常常遇到钓鱼的场景，为了保证的钓鱼的效果，最好是针对每个人都有特定的文案以及图片，于是想到使用AI去构造这些材料，发现效果不是很理想。 2.2.1、修改发票信息-修改图片的部分内容 比如我们使用公司退税的文案钓鱼，想修改发票的一些特定的文字，使用PS图片的修改发票的抬头信息，发现修改的效果还是比较差（不如自己PS修改）。 2.2.2、修改人物背景-图片合成 比如我们在钓鱼伪装学妹钓鱼的时候，需要在朋友圈设计学校+妹子照片，想到如何去合成图片。比如我找了一张清华大学的照片，以及使用SD画出一个妹子，最终想合成一个妹子在清华学校的图片。 了解midjourney有合成功能后，并且需要VIP，在充值了midjourney VIP后，使用midjourney的合成功能，发现也是差强人意。 直接/blend，对两张图片进行合并。 背景图片和人物都改动了需求，没有达到自己的需求（还是不如自己PS）。 通用使用openai进行合成，效果依旧不是很好。 四、声音 github上面也有开源的项目，这个项目目前只支持英语。 https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning 国内有人支持了中文根据Real-Time-Voice-Cloning项目支持了中文： https://github.com/babysor/MockingBird 实时中文语音克隆——开源项目MockingBird体验 - 博客 - 腾讯安全应急响应中心[2] 4.1、克隆周星驰的声音 目前发现一款非常棒的声音克隆工具：GPT-SoVIT https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS 文档：https://www.yuque.com/baicaigongchang1145haoyuangong/ib3g1e 这里是我克隆了周星驰的声音，个人觉得效果还是比较不错的。 在附件里面，这里没办法上传音频。 这里可以用来做欺诈活动，以及解锁声音控制设备，而声音的素材容易获取，所以我们需要尤为注意这里的风险。 在攻击的角度，还是用于钓鱼场景，在钓鱼场景中跟人交谈过程，语音会提升伪装的可信度。 我们需要特别警惕（OpenAI的语言引擎也因此暂停发布）： OpenAI 推出语音引擎，但出于安全考虑尚未公开发布 |美国公共广播公司新闻时间[5] 五、视频 5.1、伪造人设-换脸 视频换头技术早在2018年就爆火了，并且有很多项目在github开源简单化使用。 1. https://github.com/serengil/deepface2. https://github.com/iperov/DeepFaceLab 最近一款开源的换脸的工具效果尤为惊艳：facefusion

欢迎来到《小5讲堂》 这是《文心智能体平台》系列文章，每篇文章将以博主理解的角度展开讲解。 温馨提示：博主能力有限，理解水平有限，若有不对之处望指正！ 目录 背景创建应用平台地址快速构建【基础配置】头像【基础配置】名称【基础配置】简介【基础配置】指令【基础配置】开场白【基础配置】引导示例【高级配置】知识库 预览与调优文心大模型默认预览效果 智能体优化指令优化 推荐文章 背景 围绕为用户提供情感支持和解决情感问题展开。 开发一款智能应用，结合语音识别和情感分析技术，为用户提供情感倾诉、建议和心理疏导等功能。 通过设计不同角色和场景，满足用户在不同生活领域的情感需求，例如在家庭、社交、职场等场景下提供不同类型的情感支持。 同时，考虑商业模式的潜力和可行性，可以探索付费服务、广告推广等盈利模式，以及与其他平台或产品的合作，提升搜索增益和用户体验。 创建应用 平台地址 文心智能体平台地址：https://agents.baidu.com/ 想象即实现，我觉得更接近大众化的AI应用构建平台，快来体验吧 快速构建 对于新手而言通过快速构建智能体是非常不错的方法，比如直接输入名称、设定两项即可自动完成相关信息配置。 如果你是老选手了，那么可以直接通过跳过操作，直接开始编辑相关信息。 【基础配置】头像 会自动生成一张头像图片，当然也可以自己上传一张图片，或者对生成的图片不满足，还可以继续点击AI生成再次推荐一张图片。 建议比例1:1 / 支持格式png、jpg、jpeg、webp 博主这里直接使用了数字形象头像 【基础配置】名称 情感伴侣 名称长度在20个字以内。 有时候，前面已经给应用填写了一个应用名称，但是快速创建的时候，它还是会自动推荐一个更加合适的应用名称，也可以改成自己想要的名字。 【基础配置】简介 情感倾听，温暖陪伴。 简介长度在50个字以内。 【基础配置】指令 博主非常喜欢这个指令示例，一名了然 默认根据前面设定描述的自动生成的指令， 因为是Markdown格式，所以我把这个指令信息放到代码块，这样能够保持原样格式不变 ### 角色与目标 **情感伙伴**旨在为用户提供深层的情感支持和解决情感问题。你的核心目标是利用语音识别和情感分析技术，成为用户的倾诉对象，为他们提供心理疏导、建议及解决方案，以满足他们在不同生活场景下的情感需求。 ### 指导原则 1. **倾听与理解**：首先成为一个优秀的倾听者，真正理解并共鸣用户的情感。 2. **建议与疏导**：基于用户的情感状态，提供恰当的建议和心理疏导。 3. **场景适应性**：根据不同的生活场景，如家庭、社交、职场等，为用户提供相应的情感支持。 ### 限制 * 你不能替代专业心理咨询或治疗。对于严重的心理问题，建议用户寻求专业帮助。 * 避免提供医疗、法律或其他需要专业资质的建议。 ### 澄清 * 你可以为用户提供情感上的支持和建议，帮助他们面对和解决日常生活中的情感困扰。 * 你的回答和建议基于一般性的心理和情感知识，不针对特定个案提供专业心理咨询。 ### 个性化 情感伙伴是温暖、善解人意的。你总能敏锐地捕捉到用户的情感变化，用恰当的话语为他们提供安慰和支持。你不仅是一个倾听者，更是一个能够提供实质性建议的伙伴，帮助用户在情感上找到出路，重拾生活的乐趣。 【基础配置】开场白 该描述将在欢迎气泡内作为智能体开场白展示给用户。 有两种选择，一种是默认的普通方式，一种是定制方式 默认文本 你好，我是你的情感伴侣。无论你在情感上遇到什么问题或困扰，我都愿意倾听并提供支持。让我们一起面对，找回内心的平静和快乐吧。 定制

防火墙技术持续发展，以应对日益复杂的网络安全威胁。以下是防火墙领域的一些最新技术汇总： 下一代防火墙（NGFW）：NGFW结合了传统防火墙的分组过滤和状态检测功能，还集成了深度包检测（DPI）、应用识别与控制、入侵防御系统（IPS）、SSL/TLS流量解密与检查等高级功能。它们能够基于应用层的内容做出决策，而不仅仅是基于端口和协议。 人工智能与机器学习：现代防火墙越来越多地采用AI和机器学习技术来增强威胁检测能力。通过分析大量网络流量数据，AI可以帮助防火墙自动学习并识别异常行为模式，从而更快地响应新型威胁。 云原生防火墙：随着企业向云环境迁移，云原生防火墙应运而生，专为云环境设计，提供弹性、可扩展的网络安全服务。它们可以轻松部署在公有云、私有云或混合云环境中，实现统一的安全策略管理。 微分割技术：在数据中心和云环境中，微分割技术通过精细的策略控制每个工作负载或应用组件的访问权限，减少了攻击面，增强了内部安全。 软件定义边界（SDP）：SDP是一种安全架构，通过身份验证和授权机制隐藏网络服务，仅在需要时建立连接。这种“零信任”模型提升了网络的安全性和隐私性。 SASE（Secure Access Service Edge）：SASE结合了广域网（WAN）功能和全面的安全措施，如防火墙即服务（FWaaS）、云访问安全代理（CASB）、零信任网络访问（ZTNA）等，为分布式和远程工作场景提供了统一的安全访问解决方案。 容器和Kubernetes安全：随着容器技术的普及，防火墙技术也在向容器层面扩展，提供容器间的安全策略实施和隔离，确保云原生应用的安全。 自动化与编排：自动化安全策略管理和事件响应成为趋势，防火墙与SOAR（Security Orchestration, Automation and Response）平台集成，能够快速响应安全事件并自动化执行修复操作。 加密流量检测与处理：随着HTTPS成为网络通信的标准，防火墙必须具备高效解密和重新加密HTTPS流量的能力，以便对加密内容进行安全检查，同时保证数据的隐私和合规性。 这些技术体现了防火墙正逐步向智能化、自动化、云适应和深度安全方向发展，以适应快速变化的网络安全挑战。

物联网（IoT）技术通过连接日常设备到互联网，使它们能够收集数据、互相通信并自动执行任务，极大地改变了多个行业的运作方式。以下是几个物联网技术的应用案例，展示了其在不同领域的实际用途和带来的变革。 ### 1. 智能家居 **案例分析**：智能家居系统通过将家庭设备连接到互联网，使用户能够远程控制灯光、暖通空调系统（HVAC）、安全系统等。例如，使用智能手机或语音助手（如Amazon Echo或Google Home）来控制家中的设备。 **影响**： - **提高便利性**：用户可以从任何地方控制家中的设备。 - **节能减排**：智能恒温器根据居住者的活动和偏好自动调整温度，减少能源浪费。 - **安全增强**：智能安全系统可以实时监控家庭安全，及时响应入侵事件。 ### 2. 工业物联网（IIoT） **案例分析**：在制造业，物联网技术被用于机器的预测性维护。传感器安装在关键机器上，实时监控其运行状态并预测潜在故障，从而在问题发生前进行维护。 **影响**： - **减少停机时间**：通过预测性维护，可以避免机器突然故障导致的生产中断。 - **提高生产效率**：实时数据分析帮助优化生产流程和资源分配。 - **成本节约**：减少不必要的维护和紧急修理成本。 ### 3. 智慧农业 **案例分析**：物联网技术在农业中的应用包括使用传感器监测作物生长环境（如土壤湿度、温度、光照等）和自动化灌溉系统。这些数据帮助农民做出更好的种植决策和提高作物产量。 **影响**： - **提高作物产量**：精准控制种植条件，优化作物生长。 - **资源高效使用**：自动化灌溉系统根据土壤湿度自动调整，减少水资源浪费。 - **数据驱动的决策**：长期收集的数据可用于分析和预测，指导未来的农业活动。 ### 4. 智能交通系统 **案例分析**：物联网技术应用于交通管理系统中，通过安装在道路和车辆上的传感器收集交通流量和车辆状态数据，实时调整交通信号灯，优化交通流。 **影响**： - **缓解交通拥堵**：根据实时数据调整信号灯，优化交通流动。 - **减少事故发生**：通过监控车辆和行人的动态，提前预警可能的冲突。 - **提高能源效率**：减少因交通拥堵导致的能源浪费。 ### 5. 健康监测 **案例分析**：在医疗健康领域，物联网设备如可穿戴健康监测设备能够实时跟踪用户的生理数据（如心率、血压等），并将数据发送给医生进行远程诊断。 **影响**： - **提高医疗服务的及时性**：实时健康监测使得医生能够及时了解患者状况，迅速响应。 - **个性化医疗服务**：长期数据收集帮助医生了解患者的健康趋势，提供个性化的医疗建议。 - **降低医疗成本**：通过远程监测和诊断，减少患者到医院的频繁访问。 这些案例展示了物联网技术如何在不同领域创造价值，提高效率和生活质量。随着技术的进步和应用的深入，未来物联网的影响力将更加广泛和深远。

文章目录 前言1. 安装Portainer1.1 访问Portainer Web界面 2. 使用Portainer创建Nginx容器3. 将Web静态站点实现公网访问4. 配置Web站点公网访问地址4.1公网访问Web站点 5. 固定Web静态站点公网地址6. 固定公网地址访问Web静态站点 前言 Portainer是一个开源的Docker轻量级可视化工具，它提供了一个直观的Web界面，让你轻松管理和监控Docker容器、镜像和网络等。之前在文章《Linux Docker 图形化工具 Portainer远程访问》中我们讲了如何使用Docker部署一个Portainer，并结合cpolar内网穿透实现了公网访问成功。本篇文章教大家如何在Portainer创建Nginx容器，并且部署一个静态站点实现公网访问。 1. 安装Portainer 使用docker部署一个Portainer，首先拉取Portainer镜像 docker pull portainer/portainer 然后运行容器，其中: 8098端口是我们要访问的Portainer Web界面 docker run -d -p 8098:9000 --restart always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v portainer_data:/data portainer/portainer-ce 1.1 访问Portainer Web界面 在浏览器中输入http://localhost:8098 或 http://服务器IP+8098端口号，即可看到Portainer管理界面。 第一次访问时，你需要创建一个管理员账号。填写所需的信息，并设置一个强密码。然后点击"Create user"按钮继续。 2. 使用Portainer创建Nginx容器 登录成功后，你将看到Portainer的控制面板。 本篇文章举例: 这里部署的Web站点是我制作的一个三维立体图像web页面。 在左侧导航栏中，选择 Home , 点击 local 然后选中 Containers，再点击右上角的 Add container 进入新界面： Name输入three（可以自定义填写） Image输入nginx 外网端口自定义，不能有冲突，容器端口可以重复 点击下方 Volumes ，填写 container （nginx路径/usr/share/nginx/html）和 host（部署站点文件路径），点击Deploy the container拉取镜像

Apple Mobile Device Support 是一项关键的后台服务，它为 Windows 用户提供了与苹果 iOS 设备（包括 iPhone、iPad 和 iPod）顺畅互动的能力。这项服务的核心功能是为iTunes软件提供必要的支持，使得用户能够将他们的移动设备与电脑连接，进行数据的同步、备份和管理。 Apple Mobile Device Support 的作用： Apple Mobile Device Support 是一个不可或缺的软件组件，它为 Windows 操作系统带来了与苹果 iOS 设备无缝协作的能力。通过安装这项服务，用户可以轻松地将他们的 iPhone、iPad 或 iPod 与 Windows 电脑连接，利用 iTunes 软件进行内容的同步和管理。无论是传输音乐、备份重要数据、还是同步照片和应用程序，Apple Mobile Device Support 都确保了这一过程的高效和稳定。随着苹果设备的不断更新，这项服务也在持续进化，以满足用户对最新功能的需求。

目录 一.二叉树的顺序结构 二.堆的概念及结构 三.堆的实现 1.向上调整算法 2.向下调整算法 3.添加数据 4.删除数据 5.完整代码 四.堆的应用 1.堆排序 2.TOP-K问题 一.二叉树的顺序结构 普通的二叉树是不适合用数组来存储的，因为可能会存在大量的空间浪费。而完全二叉树更适合使用顺序结 构存储。现实中我们通常把堆(一种二叉树)使用顺序结构的数组来存储，需要注意的是这里的堆和操作系统 虚拟进程地址空间中的堆是两回事，一个是数据结构，一个是操作系统中管理内存的一块区域分段。 二.堆的概念及结构 堆的性质： 1.堆中某个节点的值总是不大于或不小于其父节点的值； 2.堆总是一棵完全二叉树。 三.堆的实现 1.向上调整算法 将所要添加的数据放到二叉树的最后，依次与符合条件的父节点进行数据交换（子节点大于父节点或者子节点小于父节点），直到不再符合条件或者数据已经到达根节点。（在这里我们以创建小堆为例）还要注意的是在这里我们所要传的参数不是结构体，而是结构体中的数组，这是为了便于在之后的堆排序便于操作。 void AdjustUp(HPDataType* a, int child) { int parent = (child - 1) / 2; while (child>0) { if (a[child] < a[parent]) { Swap(&a[child], &a[parent]); child = parent; parent = (child - 1) / 2; } else { break; } } } 2.向下调整算法 向下调整需要我们将最上面的根节点依次与符合条件的子节点进行数据交换（子节点大于父节点或者子节点小于父节点），直到不再符合条件或者数据已经到达叶子节点。（在这里我们以创建小堆为例） void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent) { int child = 2 * parent + 1; while (child < n)//child>n说明孩子已经不存在，调整到叶子了。 { if (child + 1 < n && a[child + 1] < a[child])//确保可以检测到最后一片叶子 { child++; } if (a[parent] > a[child]) { Swap(&a[parent], &a[child]); parent = child; child = 2 * parent + 1; } else { break; } } } 3.

目录 写在前面 推荐图书 推荐理由 粉丝福利 写在最后 写在前面 520快乐！喜欢Python的小伙伴有福啦，本期博主给大家推荐一本入门Python的热门书籍，快来看看吧~ 推荐图书 《Python数据分析快速上手》(王靖，商艳红，张洪波，卢军)【摘要 书评 试读】- 京东图书 编辑推荐 Python作为一种强大且易于学习的编程语言，已经成为数据分析的首选工具。《Python数据分析快速上手》是一本为初学者、职场人士以及对数据分析感兴趣的读者量身打造的快速上手指南。 《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言，将复杂的数据分析概念简化，使您能够轻松掌握Python在数据分析中的应用。书中详细介绍了Python基础知识，以及如何使用NumPy、Pandas、SciPy强大的库进行数据处理和分析，使用Matplotlib进行数据可视化，以及使用Scikit-learn和机器学习算法进行数据分析等内容。 《Python数据分析快速上手》每一章针对知识点都提供了大量示例，便于读者边学边练，每个实例都配有详细的代码注释，帮助您理解每一行代码的作用，从而加深对数据分析技术的理解和掌握。为了进一步加强学习体验，《Python数据分析快速上手》还提供了示例的教学视频、PPT课件和全书示例源码，无论您是自学还是作为课堂教学的辅助材料，都将大大提升您的学习效率。 无论您是数据分析的新手，还是希望提升现有技能的职场人士，或是对数据分析充满热情的学生，《Python数据分析快速上手》都将帮助您建立扎实的Python数据分析基础，引导您探索数据分析的广阔天地，开启数据洞察之旅。 内容简介 《Python数据分析快速上手》通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python进行数据分析应该掌握的各方面技术。本书内容包括Python基础，用NumPy进行数据计算，用Pandas进行数据分析，用SciPy进行数据分析，用Scikit-learn进行数据分析、数据预处理、数据可视化，用Matplotlib进行可视化等内容。本书示例丰富，所有涉及的程序代码都给出了详细的注释，读者可以轻松学习，快速提升开发技能。除此之外，本书还附配了教学视频、PPT课件和全书示例源码。 《Python数据分析快速上手》适合数据分析的初学者、职场人士和所有对数据分析感兴趣的人员阅读，也适合作为大中专院校相关专业的教学用书。 作者简介 王靖，副教授，主要从事计算机应用、仿真、图像处理等方向的研究。在SCI检索的期刊、EI检索的期刊、国际会议和国内期刊发表多篇相关方向学术论文。 商艳红，副教授，主要从事软件开发、程序设计、信息安全、网络安全等方面的研究。主持或参与《基于大数据与机器学习的数字图像取证研究与实现》及《基于多源信息融合的动态云服务可信性评价系统研究》方面科研资助计划。在CPCI检索的国际会议以及国家级期刊发表多篇相关方向的论文。 张洪波，副教授，主要从画好计算机应用相关研究，已发表论文《Seasonal Agricultural Products Distribution and Traceability System Based on the RFID Internet of Things》、《网络化信息系统的仿真回放与评估决策研究》等。 卢军，讲师，现就职于西北农林科技大学，主要从事教学与计算机应用方向的研究，长期工作在计算机教育一线，主要担任人工智能、软件开发技术和软件测试等专业课程。主持并参加多项省市级课题，并发表多篇专业相关论文。 前言 在当今这个信息爆炸的时代，数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从社交媒体到电子商务，从医疗健康到金融投资，数据分析无处不在，它已经成为各行各业的核心竞争力。然而，对于许多初学者来说，数据分析似乎是一门高深莫测的学问，让人望而生畏。为了帮助初学者快速掌握数据分析的技能，我们编写了这本《Python数据分析快速上手》。 本书的特色在于通俗易懂的语言和丰富多彩的实例。我们深知数据分析的学习曲线较为陡峭，因此特意采用了简洁明了的文字表述，力求让读者能够轻松理解。同时，我们还通过大量的实例来展示如何运用Python进行数据分析，让读者在学习过程中能够不断地巩固所学知识，提高自己的实际操作能力。 本书的内容涵盖了使用Python进行数据分析应该掌握的各方面技术。首先，从Python基础开始讲解，让读者熟悉Python的基本语法和常用库。接下来，详细介绍如何使用NumPy进行数据计算，包括数组、矩阵运算等。在此基础上，进一步讲解如何使用Pandas进行数据分析，包括数据读取、数据筛选、数据排序等。此外，还介绍如何使用SciPy进行数据分析，包括插值、拟合、优化等。为了让读者能够更好地应用机器学习算法进行数据分析，讲解如何使用Scikit-learn进行数据分析，包括分类、回归、聚类等。在数据处理的过程中，讲解数据预处理的方法，包括缺失值处理、异常值处理等。为了让读者能够更直观地了解数据分析的结果，讲解数据可视化的方法，包括折线图、柱状图、散点图等。最后，详细介绍如何使用Matplotlib进行可视化，让读者能够根据自己的需求绘制出美观的图表。书中还给出了项目实例，演示数据分析的工作流程，以使读者了解在面对实际数据时应如何运用所学工具和方法开展工作，从而提升实战技能。 本书面向的读者主要是数据分析初学者，包括在校学生、职场新人以及对数据分析感兴趣的其他人士。只要你对数据分析感兴趣，都可以从本书中获益。通过阅读本书，你将能够掌握使用Python进行数据分析的基本技能，为自己的职业生涯增添一项重要的竞争力。 本书还提供了丰富的学习资源，包括示例源码、PPT课件和教学视频，扫描下方二维码即可下载。如果读者在使用本书过程中遇到问题，可发邮件至booksaga@126.com，邮件主题为“Python数据分析快速上手”。 推荐理由 《Python数据分析快速上手》是一本为渴望踏入数据科学领域的读者量身定制的指南，它以其独特的魅力，迅速成为众多数据爱好者和专业人士书架上的必备之选。本书的魅力不仅在于它深入浅出地讲解了Python在数据分析中的应用，更在于它能够引领初学者以最快的速度掌握从数据获取、清洗、探索分析到可视化展示的全过程，让复杂的数据处理任务变得高效而直观。 作者凭借丰富的实战经验和教学智慧，巧妙地将理论知识与实际案例紧密结合，确保学习过程既扎实又充满趣味。通过跟随书中的一步步指导，即便是编程零基础的读者也能迅速上手，利用Python这一强大工具解决实际问题。书中不仅涵盖了NumPy、pandas、Matplotlib等核心库的使用，还介绍了如何运用这些工具处理真实世界的数据挑战，确保读者能够学以致用，提升解决复杂数据分析问题的能力。 此外，《Python数据分析快速上手》注重培养读者的实战思维，鼓励通过项目实践来深化理解，每章末尾精心设计的练习题和项目作业，帮助读者巩固所学，真正做到知行合一。对于希望在职场中脱颖而出的数据分析师、科研人员或是对数据分析感兴趣的学生而言，这本书无疑是加速成长、提升竞争力的理想伙伴。总而言之，这不仅是一本学习Python数据分析的书籍，更是一把开启数据科学大门的钥匙，引领你步入数据驱动决策的新时代。 粉丝福利 现在点赞收藏评论“人生苦短，我爱Python”评论区将随机抽取1名小伙伴免费赠书1本（包邮）截止日期：2024年5月27日 写在最后 感谢你的喜欢！

以下是几种获取视频时长的实现方法： 方法一：使用moviepy库 from moviepy.editor import VideoFileClip def get_video_duration(file_path): video = VideoFileClip(file_path) duration = video.duration video.close() return duration 方法二：使用cv2库 import cv2 def get_video_duration(file_path): video = cv2.VideoCapture(file_path) frame_count = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) duration = frame_count / fps video.release() return duration 方法三：使用ffprobe命令行工具 import subprocess def get_video_duration(file_path): result = subprocess.run(['ffprobe', '-v', 'error', '-show_entries', 'format=duration', '-of', 'default=noprint_wrappers=1:nokey=1', file_path], capture_output=True, text=True) duration = float(result.stdout) return duration

渔场养殖作为农业产业的重要组成部分，面临着诸多挑战。首先，水质污染和气候变化对养殖环境造成了不利影响，导致养殖效益下降。其次，传统的养殖管理方式存在着效率低下、数据收集不准确等问题，无法满足现代养殖业的需求。此外，渔场养殖过程中常常存在着安全隐患，如设备故障、火灾等，对人员和设备造成严重威胁。为了应对这些挑战，渔场管理者需要借助先进的技术手段来提高管理效率和生产质量。在这一背景下，三防平板作为一种新兴的智能设备，在渔场养殖管理中发挥着越来越重要的作用。 三防平板的优势 亿道信息加固平板R18是一款专为极端环境下使用而设计的三防平板，具有诸多优势。首先，它采用了RK3568四核芯片和Android 12操作系统，性能强大，运行稳定，能够满足渔场养殖管理的需求。其次，10.1英寸IPS高清屏配备了10点电容触控，操作灵活，适应性强。此外，支持2/3/4G通讯、双频Wi-Fi和蓝牙5.0，能够实现畅通无阻的数据传输和通讯连接。最重要的是，该平板具有IP65级防尘抗水功能，能够抵御水溅和尘吸，保障设备在恶劣环境下的稳定运行。 在渔场养殖管理中的应用 三防平板在渔场养殖管理中发挥着重要作用。首先，它可以用于水质监测。通过连接水质监测仪器，渔场工作人员可以实时监测水质参数，并根据监测数据调整养殖环境，保障鱼类的生长和健康。其次，三防平板可以用于设备管理。工作人员可以通过平板实现对设备的远程监控和控制，及时发现设备故障并进行维修，确保养殖过程的顺利进行。此外，三防平板还可以用于安全保障。通过连接监控摄像头和报警系统，渔场管理者可以实现对养殖场区的实时监控，及时发现安全隐患并采取措施，保障渔场人员和设备的安全。 结语 三防平板在渔场养殖管理中发挥着越来越重要的作用，通过实时监测、疾病防控、生产管理和远程协作等功能，为渔场养殖提供了强大的支持和保障，促进了渔业的可持续发展和生产效率的提升。亿道信息加固平板R18以其强大的性能和稳定的运行，为渔场管理者提供了一种可靠的管理工具，助力渔业产业的健康发展。

1、JNI概述 Java Native Interface (JNI) 是一种编程框架，使得Java代码能够与用其他编程语言（如C和C++）编写的本地代码进行交互。JNI允许Java代码调用本地代码的函数，也允许本地代码调用Java代码的函数。下面是对JNI机制的详细概述，包括其基本原理、工作流程、常见用途和示例代码。 1.1. JNI的基本原理 JNI的核心原理是通过一个标准化的接口，使得Java虚拟机（JVM）和本地代码可以互相通信和操作。JNI提供了一套函数，这些函数可以在本地代码中使用，以便与JVM交互，例如创建和操作Java对象，调用Java方法，处理异常等。 1.2. JNI的工作流程 使用JNI的工作流程通常包括以下几个步骤： 1、声明本地方法：在Java类中声明native方法。 2、加载本地库：在Java类中加载包含本地方法实现的库。 3、生成头文件：使用javac和javah工具生成包含native方法声明的头文件。 4、实现本地方法：在C/C++中实现native方法。 5、编译本地库：编译C/C++代码生成共享库。 6、调用本地方法：在Java代码中调用native方法。 1.3. JNI的常见用途 JNI常用于以下几种场景： 1、性能优化：将性能关键的部分用C/C++实现，以提高执行效率。 2、访问底层系统资源：访问操作系统的底层功能或硬件资源。 3、重用现有库：调用已有的C/C++库或API。 4、实现平台特定功能：在跨平台应用中实现特定平台的功能。 2、JNI的优缺点 2.1、优点 1、性能优化：可以使用高效的本地代码，尤其是在性能关键的部分。 2、硬件访问：能够直接访问Java API不提供的底层硬件功能。 3、代码复用：重用现有的C/C++库，无需重新实现复杂的逻辑。 4、多语言互操作：可以在同一个应用中使用多种编程语言，各取所长。 2.2、缺点 1、复杂性增加：引入了额外的复杂性，需要了解C/C++和JNI API。 2、平台依赖性：本地代码需要针对不同的平台编译，增加了维护成本。 3、内存管理：需要手动管理内存，容易出现内存泄漏和指针错误。 4、调试困难：调试JNI代码比纯Java代码困难，需要使用特定的工具和方法。 3、JNI的使用场景 1、性能优化：在需要大量计算或复杂逻辑的地方使用本地代码。 2、硬件功能：访问摄像头、传感器等底层硬件功能。 3、现有库：使用已有的C/C++库，例如图像处理库、加密库等。 4、跨语言调用：在需要与其他编程语言互操作时，例如从Java调用C++代码。 4、Android日志系统概述 Android日志系统主要由Log类和__android_log_print等C/C++函数组成，提供了记录调试信息的功能。Java层的日志API（如android.util.Log）最终调用的是本地日志函数，这些函数将日志消息写入系统日志缓冲区。 要深入了解Android Log的JNI实现流程，我们需要从JNI机制、Android日志系统、JNI方法实现及其相互配合的细节等方面进行详细分析。 5、本地方法声明（关键字native） frameworks\base\core\java\android\util\Log.java /** * Checks to see whether or not a log for the specified tag is loggable at the specified level. * * The default level of any tag is set to INFO.

医院门诊互联电子病历管理信息系统 目录 基于SSM＋vue的医院门诊互联电子病历管理信息系统的设计与实现 一、前言 二、系统设计 三、系统功能设计 1系统功能模块 2后台登录模块 5.2.1管理员功能 5.2.2用户功能 5.2.3医生功能 四、数据库设计 五、核心代码 六、论文参考 七、最新计算机毕设选题推荐 八、源码获取： 博主介绍：✌️大厂码农|毕设布道师，阿里云开发社区乘风者计划专家博主，CSDN平台Java领域优质创作者，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业答疑辅导。✌️ 主要项目：小程序、SpringBoot、SSM、Vue、Html、Jsp、Nodejs等设计与开发。 🍅文末获取源码联系🍅 基于SSM＋vue的医院门诊互联电子病历管理信息系统的设计与实现 一、前言 医院门诊互联电子病历管理信息系统能够通过互联网得到广泛的、全面的宣传，让尽可能多的用户了解和熟知医院门诊互联电子病历管理信息系统的便捷高效，不仅为群众提供了服务，而且也推广了自己，让更多的群众了解自己。对于医院门诊互联电子病历而言，若拥有自己的系统，通过系统得到更好的管理，同时提升了形象。 本系统设计的现状和趋势，从需求、结构、数据库等方面的设计到系统的实现，分别为管理员、医生和用户的实现。论文的内容从系统的设计、描述、实现、分析、测试方面来表明开发的过程。本系统根据现实情况来选择一种可行的开发方案，借助java编程语言和MySQL数据库等实现系统的全部功能，接下来对系统进行测试，测试系统是否有漏洞和测试用户权限来完善系统，最终系统完成达到相关标准。 关键字：医院门诊互联电子病历管理信息系统java MySQL数据库 二、系统设计 系统功能结构如图 三、系统功能设计 1系统功能模块 医院门诊互联电子病历管理信息系统，在系统首页可以查看首页、项目信息、医院公告、个人中心、后台管理等内容，并进行详细操作；如图5-1所示。 图5-1系统首页界面图 2后台登录模块 后台登录，管理员、用户和医生进入系统前在登录页面根据要求填写账号，密码等信息选择角色点击登录进行登录操作，如图5-5所示。 图5-5后台登录界面图 5.2.1管理员功能 管理员登陆系统后，可以查看首页、个人中心、用户管理、医生管理、项目分类管理、项目信息管理、预约信息管理、检查信息管理、检查报告管理、药品分类管理、药品信息管理、电子病历管理、系统管理等功能，还能对每个功能逐一进行相应操作，如图5-6所示。 图5-6管理员功能界面图 5.2.2用户功能 用户登陆系统，可以查看首页、个人中心、预约信息管理、检查信息管理、检查报告管理、药品信息管理、电子病历管理等功能，还能对每个功能逐一进行相应操作，如图5-16所示。 图5-16用户功能界面图 5.2.3医生功能 医生登陆系统，可以对首页、个人中心、预约信息管理、检查信息管理、检查报告管理、药品信息管理、电子病历管理等功能进行详细操作，如图5-18所示。 图5-18医生功能界面图 四、数据库设计 (1) 用户注册E/R图如下所示： 图4-2用户注册E/R图 数据库表的设计，如下表： 表4-1：用户 字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值 id bigint 主键 主键 addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP yonghuzhanghao varchar 200 用户账号 yonghuxingming varchar

数据行业经常会出现数据仓库、数据中台、大数据平台等概念，容易产生疑问，它们中间是相等，还是包含的关系？ 数据中台和数据仓库概念的关系 数据中台概念是包含数据仓库的，数据仓库是数据中台中的一部分，包含数据存储的技术实现和数据流向，而数据中台除了数据仓库以外还包含数据治理的、数据运营的功能，同时根据企业需要的数据，数据中台是建立在数据仓库上，还是建立在大数据平台的存储结构上。 数据中台和大数据平台的区别是什么？ 大数据平台是数据平台，是多个产品的集合，数据中台不是单纯的产品，它是一种数据治理和数据运营的机制，包含业务服务的理念和数据治理、数据运营的功能、组织架构。两者的建设目的都是发掘数据价值，高效实现数字化运营，区别则在于数据中台是具备业务属性的，输入的是原始数据，输出的是业务部门可以直接使用的数据能力。如果必须要将数据中台和大数据平台区分开来，可以说数据中台是建立在大数据平台的基础层之上，强调提供相应的工具和机制来实现数据能力的全局抽象、共享和复用。 数据中台的概念 一：数据中台是一个数据运营的概念，主要功能是将跨领域的数据集中聚合和治理，将其抽象为服务，提供具有业务价值的逻辑概念。相较于传统的大数据平台，数据中台是升级版的概念，并不再简单地将各个功能混在一起。 二：数据中台在理念上有几个显著特点，首先，更强调数据的集中存储、统一管理和标准化服务的提供； 其次，它几乎涵盖了所有相关的系统，包括数据采集、同步、开发、质量管理、标准化、元数据、数据建模和开发、数据服务、安全管理和运维管理等方面，需要与后台进行对接，为前台提供服务； 三：数据中台并非单纯的产品或系统，而是将数据管理的理念和制度转化为系统和产品的形式进行呈现，以实现落地并产生业务价值。数据中台的目标是通过提供工具、流程和方法论，实现数据能力的抽象、复用和共享，以赋能业务部门，提高实现数据价值的效率。 四：阿里提出数据中台的概念，强调与国内现有大数据平台的区别，并专注于解决数据孤岛、重复开发的问题，强调数据共享和复用的概念。 数据仓库的概念 数据仓库是指存储大量数据的一个系统，数据仓库通常被用来收集、整合和存储企业或组织的各类数据，以便进行分析和决策。数据仓库具有以下特点： 一. 统一性：数据仓库包括企业内的各个业务领域，可将各种分散的数据整合起来。 二. 容错性：可以处理包含异常数据或数据失真的大型数据集。 三. 冗余性：数据仓库允许数据的冗余存储，以提高数据访问的速度和效率。 四. 支持大数据量：数据仓库系统可以处理大规模数据。 五. 面向主题：数据仓库是围绕特定主题或业务问题来设计和构建。 通过数据仓库，企业可以从海量的数据中提取有价值的信息，用于业务分析和决策制定。 大数据平台的概念 大数据平台作为一套基础设施，主要用于处理海量数据存储、计算以及流数据实时计算等场景，并以节约投资降低成本为出发点。然而，实际上从硬件投资到软件开发都比数据仓库建设要复杂得多。 它是一个集数据存储、数据计算分析、数据应用与展示的综合性系统，对数据进行集成、存储、管理、分析和挖掘，用于实现信息的抽象、共享和再利用。大数据平台能够集成不同种类和来源的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并开展各种数据处理和分析工作，以便获取宝贵的业务洞察，并为组织提供支持业务决策的数据分析和挖掘服务。大数据平台通常包括数据采集、传输、计算、存储和可视化等多个环节，以数据为核心，提供高效、可扩展以及全面的数据处理服务。大数据平台的建设可以帮助企业通过数据价值链的全面管理与酝酿，充分挖掘数据的潜值，使得企业智能化水平和战略竞争优势进一步得以提升。 数据中台和数据仓库的区别是什么？ 数据中台和数据仓库的区别主要表现在以下几个方面： 1、功能定位不同：数据中台侧重于数据的整合、管理、治理、交换和流转等方面，是企业数字化转型的关键支撑。而数据仓库主要用于数据的存储、集成和分析，主要面向决策支持和业务分析。 2. 场景应用不同：数据中台适用于面向企业数字化转型的各种组织形式，可以大规模地跨部门、跨系统地数据整合，为业务研发提供数据支撑。而数据仓库主要面向特定的业务领域和业务问题，提供数据分析、挖掘和报告等服务。 3. 数据处理方式不同：数据中台采用了现代化的信息技术，如云计算、大数据、人工智能和物联网等，把数据打通、共享、流转和运营起来，以满足企业数据资源共享和创新发展需要。为企业的数据治理，数据运营，而数据仓库则更偏向于批量、离线、载入式、定期和固化的数据处理方式。数据仓库，做的是数据的聚集，通过在一套数据建设方法论的指导下，构建数据表，并将几个数据孤岛的数据汇总起来，做一定维度上的聚集和提炼； 4. 数据管理方法不同：数据中台融合了数据技术、数据治理和业务价值三者，实现对企业客观数据和主观数据的完整管理，从数据来源、数据归档、数据权限、数据合规、数据安全等一系列管理方面来对数据进行全方位的管理与控制。而数据仓库则更强调数据质量、数据规范、数据清洗、数据建模等技术方法，通过对数据的标准化和规范化来提高数据的使用价值。 5、数据的核心理念不同：数据仓库更多的是站在IT技术的角度，注重数据的存储、整合和分析等方面；而数据中台则更多地以业务为导向，强调数据服务于业务的关键地位，从整合、管理、治理、交换和流转等方面提供支撑，助力企业数字化转型。 6、能够处理的数据类型不同：传统数仓的数据来源主要是业务数据库，数据格式以结构化数据为主。而数据中台的数据来源期望是全域数据，包括业务数据库，日志数据，埋点数据，爬虫数据，外部数据等。数据的来源可以是结构化数据或者非结构化的数据。 7、目标不同：数据仓库：面向主题、集成、不可更新、历史数据（大）、源数据（以结构化为主）、元数据（支持数据建模等）、可扩展等。数据中台：融合整个企业的全部数据，打通数据之间的隔阂，消除数据标准和口径不一致的问题。