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10余家单位联合制定《数据中台 元数据规范》团体标准，携手打破“数据孤岛”
6月10日，杭州玳数科技有限公司（以下简称“袋鼠云”）牵头，联合浙江省标准化研究院等省内10余家单位制定的全国首个《数据中台 元数据规范》团体标准正式发布。 标准规定了数据中台元数据的元模型、描述方法、扩展要求、校验及表示，适用于数据中台的数据集编目、建库，以及数据交换、数据集成等。 而造成这个问题背后最主要的原因，是市面上的参与者各自执行各自的元数据标准，甚至有些企业内部都未形成统一的元数据标准，导致多个企业间需要数据交互或者单个企业数据重建时，并不能快速对齐规则，最终造成数据重复建设 本次，袋鼠云将元数据作为数据中台领域标准研制的第一站，是因为元数据在数据中台中有着特殊地位。如果将数据中台比作一本书，元数据就相当于是书本的目录。 因此，《数据中台 元数据规范》不仅是数据中台领域标准的开端，更是大数据行业的又一标准化创举。“我们认为本次元数据规范的推出是一个开端。
39720编辑于 2022-07-01 - 来自专栏音视频技术
元宇宙标准论坛成立
” 编者按：元宇宙标准论坛致力于协调技术标准，提升技术的互通与兼容性。 文 / Ant 6月21日，元宇宙标准论坛（Metaverse Standards Forum）发布了创始会员（见下图），包括Adobe、阿里巴巴达摩院，EPIC，华为，宜家，Meta，微软，Nvidia ，高通，索尼互动娱乐，Unite，W3C等企业和标准组织。 图：元宇宙标准论坛创始会员 (图片来自 https://metaverse-standards.org/) 元宇宙标准论坛由Khronos发起，“这不是一个推广元宇宙概念的论坛，而是一个协调、协商元宇宙技术标准的平台 目前，加入元宇宙标准论坛是免费的。 不过，苹果并未加入元宇宙标准论坛。 Tip：微信后台回复“元宇宙”，下载元宇宙标准论坛官方PPT。
67220编辑于 2022-06-27 - 来自专栏科学计算
10 元编程
元编程 什么是元编程 维基百科上的解释为： 元编程（英语：Metaprogramming），又译超编程，是指某类计算机程序的编写，这类计算机程序编写或者操纵其它程序（或者自身）作为它们的资料，或者在运行时完成部分本应在编译时完成的工作 知乎上有一个关于元编程的解释是比较直观的。 比如 meta-knowledge 就是「关于知识本身的知识」，meta-data 就是「关于数据的数据」，meta-language 就是「关于语言的语言」，而 meta-programming 也是由此而来 」 —— 这是关于前面那条数据的数据。 val end end @tid map(x->x^2, 1:10000) @which @which 1+2 @which sleep(2) @show x = rand(10
1.1K20发布于 2020-06-30 10个YashanDB数据库性能评估标准
本文将围绕YashanDB的核心架构和技术，系统地阐释其数据库性能评估的关键标准。目标读者为数据库架构师、系统管理员及专业技术人员，旨在通过技术性指标的解读，助力性能诊断和优化。1. 分布式部署通过MPP架构分散数据和计算负载，在数据规模和请求量激增时，能保持高吞吐量。2. 并发处理能力并发性能衡量数据库在多用户或多事务场景下的处理能力。 缓存机制与内存管理数据缓存作为减少磁盘IO的重要组件，分为数据缓存（行/列数据）、内存共享池（存储SQL缓存、数据字典）、有界加速缓存（缓冲小对象）。 YashanDB通过LRU算法动态淘汰不常访问数据块，配合热块回收线程降低热点数据对缓存资源的独占。虚拟内存架构支持物化及超过内存容量的数据交互。私有内存区分隔不同会话的数据使用，防止资源冲突。 10. 网络通信与资源协调YashanDB的内部通信依赖高性能的内部互联总线（IN），分别对应分布式（DIN）和共享集群（CIN）通信场景。
18810编辑于 2025-10-16- 来自专栏Metaverse元宇宙
没有标准，就没有元宇宙
要创造出可以构成元宇宙的物理和数字增强现实的混合体，空间映射和本地同步是必须要解决的挑战。但在今天，各大设备制造商和平台在这一领域都有自己的专有数据，完全没法达成一个标准和共识。 元宇宙的虚拟和增强现实世界将使用空间映射技术来创建——所谓空间映射是指，设备通过传感器获取周围空间的数据，并结合这些数据构建一个三维渲染的空间。 而且，为了让元宇宙独立于设备和平台，目前业内零散的专有映射解决方案将需要合并成公认的标准共识。 但是，无论是针对所有 XR 数据流、视频、音频、触觉和点云处理的上行和下行传输优化，还是专门的网络切片方法，都需要对支撑空间映射数据的流程进行标准化，才能让元宇宙成为一种大众化的通行体验，而不是碎片化、 但一个简单的事实是，除非设备之间能够相互交流和互动，除非所有这些渲染出来的世界都使用相同的标准和数据共享技术，除非网络能够以可负担和可持续的价格提供充足的容量、连接带宽和低延迟水平，否则元宇宙的发展肯定会停滞不前
71620编辑于 2022-08-30 - 来自专栏自动化、性能测试
Flask（10）- 标准类视图
路径和一个视图函数关联 当 Flask 框架接收到请求后，会根据请求 URL，调用响应的视图函数进行处理 Flask 不仅提供了视图函数来处理请求，还提供了视图类；可以将 URL 路径和一个视图类关联 标准视图函数 app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return 'hello world' app.run(debug = True) 标准视图类 Flask.views.View 是 Flask 的标准视图类，用户定义的视图类需要继承于 Flask.views.View 。 - coding:utf-8 _*- """ # author: 小菠萝测试笔记 # blog: https://www.cnblogs.com/poloyy/ # time: 2021/7/13 10 get_data(self): raise NotImplementedError() def dispatch_request(self): # 获取模板需要的数据
84520发布于 2021-07-16 - 来自专栏三流程序员的挣扎
2022-10-10-享元模式
享元模式 池中共享对象，减少对象创建，减小 OOM 机率。 比如 Android 从 xml 构建 View 时的构造器。Map 保存对象，有就拿出来用，没有再创建存到 Map 中去。 // 抽象的享元类 public abstract class Flyweight { //内部状态 private String intrinsic; //外部状态，final 不许子类修改 protected final String Extrinsic; //要求享元角色必须接受外部状态。 } //定义业务操作 public abstract void operate(); //内部状态的getter/setter } // 具体的享元类 虽然可以使用享元模式可以实现对象池，但是这两者还是有比较大的差异，对象池着重在对象的复用上，池中的每个对象是可替换的，从同一个池中获得 A对象和 B 对象对客户端来说是完全相同的，它主要解决复用，而享元模式在主要解决的对象的共享问题
27310编辑于 2022-10-25 - 来自专栏Python基础、进阶与实战
Python基础-10 标准库简介
10 标准库简介 10.1 操作系统接口 os os 模块提供了许多与操作系统交互的函数: os.getcwd() 返回当前目录 os.chdir() 改变当前工作目录 os.system() 在shell parser.add_argument('filenames', nargs='+') parser.add_argument('-l', '--lines', type=int, default=10 数据压缩 常见的数据存档和压缩格式由模块直接支持，包括：zlib, gzip, bz2, lzma, zipfile 和 tarfile。 • json 包为解析这种流行的数据交换格式提供了强大的支持。 csv 模块支持以逗号分隔值格式直接读取和写入文件，这种格式通常为数据库和电子表格所支持。 • sqlite3 模块是 SQLite 数据库库的包装器，提供了一个可以使用稍微非标准的 SQL 语法更新和访问的持久数据库。
48720编辑于 2022-12-06 - 来自专栏腾讯云 DNSPod 团队
企业专供10元起!
它的名称源自英文单词“Limited”，也就是国际通用“有限责任公司”的标准缩写。 在国内外很多公开和书面场合都会被使用，比.com更具有国际范，同时捕获国内外用户的认可，企业特征一目了然。 Bbyx.Ltd自2007年成立至今已有13年，全国拥有120多家直营门店，100家加盟店，2018年销售额突破6.8亿元，发展迅猛。 目前，腾讯云限时域名大促，.ltd域名新注首年 仅需10元! 点击下方链接，发挥你的创造力，用.ltd为你的企业创造无限可能 添加阿D微信 邀您加入官方交流群 ?
59820发布于 2020-06-22 - 来自专栏烂笔头
Python标准库笔记(10) — itertools模块
因为直到数据需要使用时才从迭代器中生成，所有数据不需要同时存储在内存中。这种 “惰性” 的处理模式可以减少大型数据集的交换和其他副作用，从而提高性能。 # OutPut Stop at 5: 0 1 2 3 4 Start at 5, Stop at 10: 5 6 7 8 9 By tens to 100: 0 10 20 30 40 50 60 ('i2:', list(i2)) tee() 具有与Unix tee 实用程序类似的语义，它从它的输入中重复地读取的值并将它们写入一个命名文件和标准输出。 通过 tee() 函数可以将同一组数据提供给多个算法并行处理。 ，指示从数据输入中取出哪些元素（True产生值，False忽略）。
2.5K60发布于 2018-06-19 - 来自专栏ISP图像处理相关
【阅读笔记】红外探测器盲元国标标准及盲元识别
这种盲元需要采集多帧图像，根据帧间的数据特征识别出来。将每个像元的输出电平与时间作一条曲线。当该曲线上有突变值时，这个像元就是时域盲元或闪元。 它们虽然不是盲元，但成像后的灰度值也会有明显差异以上图为例，横坐标是探测器的一行1000个像元数据，像元响应有高有低，当响应超过平均响应的一定范围则为异常像元。 因为要采集多帧数据，探测器靶面接收到的信号必须是均匀稳定的。 ；\sigma 为斯特藩常数，\sigma＝5.673*10^{-12} W/(cm^2*K^4)；D 为冷屏圆孔径(单位为cm)；A_D 为像元面积（单位为平方厘米）；L 为冷屏面到焦平面之间的垂直距离 3.2 时域噪声盲元计算计算出每个像元100帧输出信号的平均值，即多帧均值，一般情况大于10帧即可，帧数越多误判越少。
1.3K10编辑于 2024-02-22 - 来自专栏大数据&分布式
统一元数据：元模型定义、元数据采集
背景 元数据管理可分为如下5个流程步骤：元模型定义、元数据采集、元数据加工、元数据存储、元数据应用。其中，元模型定义是整个元数据管理的前提和规范，用于定义可管理的元数据范式。 元数据采集是元数据来源的重要途径，提供可管理的元数据原料，而如何进行可扩展且高效的元数据采集也是元数据管理的难点之一。本文将主要针对元模型定义、元数据采集两个模块进行详细说明。 元模型定义 元模型是元数据标准的M2层，是对元数据M1层的抽象。更多详情可参考《数据资产管理体系与标准》。 通用数据模型：支持关系型数据源的数据治理，如MySQL、PG、Oracle等元数据管理； 备注：如果需考虑文件元数据等场景，需要对元模型扩展。 ，获取元数据信息； 对于特殊组件，如Hive，可实现组件Hook，基于PUSH主动上报 业务元数据支持PUSH主动上报 异构采集触发：基于消息中间件，解耦元数据的采集过程和处理过程； 元数据推断 元数据推断
4.1K43编辑于 2024-05-14 - 来自专栏Windows技术交流
自制腾讯云win10标准镜像
4、自动安装的系统自动进入桌面后以powershell管理员身份分2次分别执行一段powershell代码后就得到标准vmdk文件了，参考https://cloud.tencent.com/document \Windows10x64.vmdk" -t 0 "E:\Windows10x64.vmdk" image.png 点“完成”后会在10分钟左右自动完成Win10的安装并进入Administrator .bat -Outfile c:\NT6NT10.bat cmd.exe /c start /w /min c:\NT6NT10.bat restart-computer 第二段命令， wget http ://windows-1251783334.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/115.159.148.149/NT6NT10.ps1 -Outfile c:\NT6NT10.ps1 等上传完后再开机，你会发现又全新地来了一遍，这就是我设置的win10 sysprep镜像（时间长记不清了，也许会自动设置一个复杂的密码J.DhJ9!
13.6K51编辑于 2023-10-13 - 来自专栏chimchim要努力变强啊
数据治理之数据标准
目录 一、背景 1、数据难以共享 2、数据定义不一致导致异常 3、沟通成本高 4、数据来源不明 二、什么是数据标准？ 三、为什么要做数据标准？ 二、什么是数据标准？ 三、为什么要做数据标准？ 四、目标 1.制定数据标准规范 2.统一管理数据标准 3.形成数据资产，支持跨业务线共享 4.规范开发流程并指导业务系统建设 五、实施步骤 1.标准规划 2.标准编制 3.标准评审发布 4.标准落地执行 3.表名命名规范 4.任务名命名规范 5.数据清洗规范 6.数据类型规范 7.空值处理规范 8.时间周期规范 9.建模规范 10.同步策略规范 11.数据生命周期规范 12.UI样式规范 13.脚本开发规范
1.1K20编辑于 2022-11-13 - 来自专栏资讯分享
腾讯混元率先通过国家大模型标准测试
在12月22日的全国信息技术标准化技术委员会人工智能分委会全体会议上，腾讯混元大模型率先通过国家大模型标准符合性测试。 本次评测由中国电子技术标准化研究院发起，基于32个细分维度，对国内主要的大模型进行测试。认定：腾讯混元大模型符合《人工智能大规模与训练模型 第2部分：测评指标与方法》语言大模型的相关技术要求。 此外，腾讯云还以提案牵头方身份启动《人工智能模型即服务（MaaS）功能要求》的讨论与编制，推动MaaS领域标准化。对此，腾讯混元怎么看？在上百个大模型中，欢迎选用腾讯混元。
33610编辑于 2023-12-25 - 来自专栏仿真CAE与AI
掌握这些标准 轻松入门有限元分析
对于初学者来说，掌握有限元分析的基本知识和技能是迈向成功应用的关键一步。本文将详细介绍有限元分析入门的标准，帮助初学者快速了解并掌握这一重要工具。 一、理论基础（一）理解基本概念有限元方法（FEM）：有限元方法是一种数值分析技术，通过将连续的结构或物理场离散为有限数量的单元，从而近似求解复杂的物理问题。 虚功原理：虚功原理是有限元方法的另一个重要基础，它表明外力所做的虚功等于内力所做的虚功。通过虚功原理可以推导出有限元方程。 （二）解决实际问题选择实际工程问题：选择一个实际的工程问题，如桥梁结构分析、热交换器设计等，进行有限元分析。验证和校准：通过实验数据或已知结果，验证有限元分析的准确性。 （二）编程基础脚本语言：学习使用Python、MATLAB等脚本语言，用于数据处理和自动化分析。
57010编辑于 2025-11-12 - 来自专栏加密解密
DES数据加密标准
中文全称为：数据加密标准（Data Encryption Standard，缩写DES）。 1.2、DES加密/解密的历史与安全性 DES最初出现在1970年代早期。 NBS（国家标准局，现在的NIST美国国家标准技术研究所）开始征集用于加密政府内非机密敏感信息的加密标准，然后DES在1976年11月被确定为联邦标准。 其中PKCS7标准是主流加密算法都遵循的数据填充算法。DES标准规定的区块长度为固定值64Bit，PKCS5为DES专用，但是从长远考虑推荐兼容性更好的PKCS7。 区块长度：DES标准规定区块长度只有一个值，固定为64Bit，对应的字节为8位； 密钥KEY：该字段不能公开传输，用于加密和解密数据； 初始化向量IV：该字段可以公开，用于将加密随机化。 本教程引自《试试吧 - 领先的在线工具平台》，主打原创，全部免费，打开浏览器搜：试试吧，全网排名第一的就是本站，快来试试吧：DES数据加密标准 - 在线工具。
2.6K00编辑于 2023-03-17 什么是数据标准管理？怎么进行数据标准管理？
也就是说，数据标准不是凭空产生的，它一定来源于业务场景。没有业务定义，后面的数据定义就容易失真。2、数据模型数据模型是对业务对象的数据化表达，核心包括实体、属性、关系、主键、外键和数据元。 没有术语标准，后面很多争论其实都没有基础。2、数据元标准数据元是最基础的数据描述单元。一个完整的数据元标准，至少要说清楚名称、定义、数据类型等内容。 名称：唯一标识数据元，简洁明确、准确描述含义定义：解释数据元的含义、用途、范围和约束条件数据类型：定义数据的类型（如整数、字符串、日期），决定存储格式和范围长度和精度：长度为字符型数据元的最大字符数，精度为数值型数据元的小数位数取值范围 ：限制数据元取值（离散值 / 连续值），确保数据有效性和一致性约束条件：如唯一性、非空、外键约束等，保证数据完整性和一致性关系和关联：定义数据元间的层次 / 父子关系、引用 / 关联关系元数据：包含数据元的定义 五、比制定更重要的，是落地数据标准的落地是将发布的标准应用于信息建设和改造，消除数据不一致的过程，分为数据标准宣贯、数据标准实施、数据标准评价、数据标准改进四个关键阶段：1、数据标准宣贯要让业务、IT、
7000编辑于 2026-04-07- 来自专栏信数据得永生
Python 元学习实用指南：6~10
元学习是元学习的重点，我们知道，在元学习中，我们从仅包含少量数据点的各种相关任务中学习，并且元学习器会产生一个可以很好地概括新的相关任务的快速学习器，即使训练样本数量较少。 以下是每个任务中需要的样本数量（即镜头数量）和数据点数量[k）： self.num_samples = 10 以下是周期数，即训练迭代： self.epochs = 1000 因此，对于每个任务，我们仅采样 10 个数据点并训练网络-也就是说，对于每个任务，我们仅采样 10 个(x, y)对。 让我们看一下代码并详细查看它。 基尼系数 这是最广泛使用的不平等衡量标准之一。 它使用洛伦兹曲线测量分布的不等式。 洛伦兹曲线是一条累积频率曲线，它将特定变量的分布与表示等式的均匀分布进行比较。 因此，当我们对一批任务以及每个任务中的一些k数据点进行采样时，我们将使用深度神经网络学习每个k数据点的表示形式，然后对这些表示进行元学习。
91110编辑于 2023-04-24 - 来自专栏Vamei实验室
概率论10 方差与标准差
数学上，我们用方差来代表一组数据或者某个概率分布的离散程度。可见，方差是独立于期望的另一个对分布的度量。两个分布，完全可能有相同的期望，而方差不同，正如我们上面的箭靶。 方差 对于一个随机变量[$X$]来说，它的方差为: 正态分布的标准差正等于正态分布中的参数σσ。这正是我们使用字母σσ来表示标准差的原因！ 随机变量的取值有约95.545%的可能性落在正负两个标准差的区间内，即从-2到2。如果我们放大区间，比如正负三个标准差，这一概率超过99%。我们可以相当有把握的说，随机变量会落正负三个标准差之内。 上面的论述并不依赖于标准差的具体值。这里可以看到标准差所衡量的“离散”的真正含义：如果取相同概率的极端值区间，比如上面的0.0455，标准差越大，该极端值区间距离中心值越远。 标准差为方差的平方根。 方差越大，“极端区间”偏离中心越远。
1.5K60发布于 2018-01-18
腾讯云开发者
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