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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 数据管理最容易混淆的3个概念：元数据、数据元、元模型
而数据元给每个业务概念定一个统一的“标准”，不管哪个部门用，都得按这个标准来。 数据元主要在三个地方用得多：1.制定数据标准公司层面的《数据标准手册》里，大部分内容都是数据元的定义。 比如“用户主数据”里：就包含“用户姓名”“身份证号”“手机号”等多个数据元，每个数据元都按标准定义，保证主数据的一致性。3.接口设计系统之间传数据，接口里的每个字段其实都是数据元。 3.低代码开发现在很多低代码平台里，拖拽一个“表单”组件就能生成数据库表，背后就是元模型在起作用。比如你选了“手机号”字段：平台根据元模型就知道要生成11位的字符串类型，还会自动加校验规则。 3.用数据时业务人员通过元数据找到需要的表，看数据元理解字段含义，比如“status”字段的取值规则，对照元模型明白表的设计逻辑。
3.4K11编辑于 2025-08-19- 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。 OpenXR 社区正试图通过一系列开放的 API 来解决这个问题，3GPP 正在制定无线电和网络优化的相关标准，而 MPEG 则在研究一系列压缩技术，包括空间音频、触觉和更高效的视频编解码标准。 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 - 来自专栏全栈程序员必看
W3C规范_web标准和w3c标准
万维网联盟（外语缩写：W3C）标准不是某一个标准，而是一系列标准的集合。 网页主要由三部分组成：结构（Structure）、表现（Presentation）和行为（Behavior）。 对应的标准也分三方面：结构化标准语言主要包括XHTML和XML，表现标准语言主要包括CSS，行为标准主要包括对象模型（如W3C DOM）、ECMAScript等。 这些标准大部分由W3C起草和发布，也有一些是其他标准组织制订的标准，比如ECMA（European Computer Manufacturers Association）的ECMAScript标准。 3、JavaScript定义 Js必须要用<script language="javascript" type="text/javascript">来开头定义，以保证在不支持js的浏览器上直接显示出来。 3、样式尽量少用行间样式表，使结构与表现分离，标签的id和class等属性命名要做到见文知义，标签越少，加载越快，用户体验提高，代码维护简单，便于改版 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
1.2K20编辑于 2022-09-30 - 来自专栏Vamei实验室
Python标准库14 数据库 (sqlite3)
Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口。 我将创建一个简单的关系型数据库，为一个书店存储书的分类和价格。数据库中包含两个表：category用于记录分类，book用于记录某个书的信息。 在使用connect()连接数据库后，我就可以通过定位指针cursor，来执行SQL命令： # By Vamei import sqlite3 # test.db is a file in the working 下面将在同一数据库中插入数据： # By Vamei import sqlite3 conn = sqlite3.connect("test.db") c = conn.cursor() books 你循环读取，也可以使用sqlite3提供的fetchone()和fetchall()方法读取记录： # By Vamei import sqlite3 conn = sqlite3.connect( 总结 sqlite3只是一个SQLite的接口。想要熟练的使用SQLite数据库，还需要学习更多的关系型数据库的知识。
1.9K90发布于 2018-01-18 - 来自专栏python3
Python3实现常用数据标准化方法
数据标准化是机器学习、数据挖掘中常用的一种方法。包括我自己在做深度学习方面的研究时，数据标准化是最基本的一个步骤。 数据标准化主要是应对特征向量中数据很分散的情况，防止小数据被大数据（绝对值）吞并的情况。另外，数据标准化也有加速训练，防止梯度爆炸的作用。下面是从李宏毅教授视频中截下来的两张图。 ? 左图表示未经过数据标准化处理的loss更新函数，右图表示经过数据标准化后的loss更新图。可见经过标准化后的数据更容易迭代到最优点，而且收敛更快。 一、[0, 1] 标准化 [0, 1] 标准化是最基本的一种数据标准化方法，指的是将数据压缩到0～1之间。 Z-score标准化是基于数据均值和方差的标准化化方法。
84510发布于 2020-01-13 为啥 DeepSeek-3FS元数据无状态，CephFS 的 元数据 要搞得这么复杂？
，为什么 3FS文件系统 • 文件元数据存储到KV中 包括 文件目录项 和数据分布 • 3FS 文件元数据 无状态的，任意节点都查询。 • 文件目录关系 通过kv命名区分，记住存储kv数据库中。 • 3FS 文件元数据 无状态的，重启很简单。 文件属性获取 CHUNK:{inode}:{offset} chunk_id 数据块定位 3FS 使用 FoundationDB 作为其元数据的分布式存储系统。 3FS 将所有元数据以键值对的形式存储在 FoundationDB 中。 元服务采用无状态架构，允许管理员无缝升级或重启服务，无需中断，从而显著增强了可维护性。 四、面试官反问：节点故障, 扩容如何保证一致性 4.1 3FS 甩手掌柜 • 把文件才做 变成kv操作， • 然后保证kv操作一致性 元操作利用 FoundationDB 的事务： • 用于元数据查询的只读事务
34010编辑于 2025-10-10- 来自专栏全栈程序员必看
网页w3c标准_让行为成为标准
转自：http://一杯白开水w.iteye.com/blog/1122618 什么是W3C标准 作为网站技术开发人员而言，往往是站在自己的开发角度来实施网站布署(读取数据及开发的方便性等等 要知道W3C标准，有必要先弄清楚什么是W3C？ W3C其实就是World Wide Web Consortium，全球万维网联盟的简称。 W3C，万维网联盟，一个负责制订并维护着我们所熟悉的万维网的诸多标准和协议的组织（你可以通过 http://www.w3c.org 或者http://www.w3.org 来访问它）在1999年12月24 2000年1月26 日在HTML4.01的基础上发布了其XML版本XHTML1.0，并将之作为建议标准（之后发布的XHTML1.1作为候选建议标准）。 如何符合w3c规范？ 但我们还需要校验一下是否真的符合标准了。我们可以利用W3C提供免费校验服务（http://validator.w3.org/）。发现错误后逐个修改。
64620编辑于 2022-09-29 - 来自专栏数说戏聊
06.简单计算&数据标准化&数据分组1.简单计算2.数据标准化3.数据分组
783 2092959 11 L 2787 975 2717325 12 M 2839 221 627419 13 N 331 480 158880 2.数据标准化 指将数据按比例缩放，使之落入到特定区间，用于进行不同变量间的比较分析。 0-1标准化计算公式 ? 屏幕快照 2018-07-03 05.32.15.png 将向量中的每个值与所在向量中的最小值的差，除以所在向量中的最大值与向量中最小值的差。 0.41 10 三班 陈丽灵 115 0.43 11 三班 方伟君 136 0.91 12 三班 庄艺家 119 0.52 #140分对应的标准化分数是 #96分对应的标准化分数是0，是所有学生中的最低分。 3.数据分组 根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。 ?
45610发布于 2018-08-02 - 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。 3、盲元检测研究3.1 国标盲元定义在 GB/T17444-2013中，死像元的判据是其响应率小于平均响应率的1/2，噪声像元的判据是其噪声电压大于平均噪声电压的2倍。 ），在1.5与3之间的是时域软盲元（与其他判据共同判定是否为盲元，最好能根据实际探测器判别阈值参数的合理性）。
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》。 基于元数据定义数据范式 M2：元模型层，是针对M1模型层的抽象，例如，Hive元模型可理解为Hive Metastore的相关表定义 M3：元元模型层 Hive Metastore 的元模型定义如下所示 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。
4.1K43编辑于 2024-05-14 - 来自专栏云上计算
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？ 四、目标 五、实施步骤 六、详细内容 1、业务 2、技术 3、管理 ---- 一、背景 在过去的业务发展中，由于业务快速扩张，在数据建设的过程中缺乏统一的数据标准，导致数据多样化，如对表字段的命名随意性强 3、沟通成本高 数据理解不一致，不同人员对数据的理解不一致，导致在数据使用时浪费很多时间来进行沟通。 4、数据来源不明 数据来源不一致，数据存在多个来源，在使用数据时，不清楚应该取哪个系统的数据。 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 14.代码风格规范 3、管理 标准化流程规范 大纲如上，详细内容后续逐步补充。。。
1.1K20编辑于 2022-11-13 - 来自专栏python3
Python3 标准库:calendar
1.calendar import calendar print(calendar.month(2008,8)) #某个月 print(calendar.calendar(2008)) #某年 print(calendar.isleap(2008)) #是否闰年 print(calendar.leapdays(1900,2008)) #两个年份之间存在几个闰年 print(calendar.monthcalendar(2008,8)) #返回周一到周日的列表 print(calendar.monthran
72030发布于 2020-01-17 - 来自专栏python3
Python3 标准库概览
本文基于以下教程： http://www.runoob.com/python3/python3-stdlib.html 笔记内容：Python3 标准库概览 笔记日期：2017-11-27 ---- < br> Python3 标准库概览 操作系统接口 文件通配符 获得脚本参数 错误输出重定向和程序终止 字符串正则匹配 数学 访问互联网 日期和时间 数据压缩 性能度量 测试模块
操作系统接口 运行结果： [root@server ~/shellFile]# python testExit.py 1 2 3 sys.exit()会终止整个脚本。 line = line.decode('utf-8') # 将二进制数据解码为文本。 ... ---- 以下模块直接支持通用的数据打包和压缩格式：zlib，gzip，bz2，zipfile，以及 tarfile。87520发布于 2020-01-03 - <来自专栏全栈程序员必看
w3c标准 – Dom
w3c标准 – Dom 1. DOM （1） DOM : W3C的标准,定义了访问HTML和XML文档的标准。 （2） 分类 a. 核心 DOM – 针对任何结构化文档的标准模型. b. HTML DOM – 针对 HTML 文档的标准模型 （3）HTML DOM HTML DOM 是: HTML 的标准对象模型 HTML 的标准编程接口 W3C 标准 HTML DOM 定义了所有 HTML 元素的对象和属性，以及访问它们的方法。 同胞是拥有相同父节点的节点 （3）方法： 开发人员可以在节点上执行的操作 下面是一些方法的实际调用,具体的调用参数大家可以查看为w3c. div id="test_dom">
1.2K30编辑于 2022-09-29
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。
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。
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。 如今DES已经不是一种安全的加密方法，为了安全，可以使用DES的派生算法3DES来进行DES解密/加密。 因为3DES也存在理论上的攻击方法，所以DES标准和3DES标准已逐渐被高级加密标准（AES）所取代。 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。 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。
什么是数据标准管理？怎么进行数据标准管理？
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。 ：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 、使用方式、来源、更新周期等，辅助数据管理3、数据模型标准数据模型标准关注的是模型设计规范，包括实体怎么命名、属性怎么定义、关系怎么表达、主键怎么选、约束怎么设、模型文档怎么写、变更怎么管。 因为标准不是谁单方面说了算，必须把真实使用场景、历史问题、业务约束、系统限制都摸清楚。很多隐性问题，只有访谈时才会暴露出来。3、分析评估不是所有标准都要从零开始重建。 3、数据标准评价标准用了没有，适不适用，要靠评价来判断。至少要看两类指标：使用率，多少系统、多少流程、多少部门在用；适用性，标准能不能支持当前业务发展，有没有明显不合理、不好用的地方。
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