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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 - 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 - 来自专栏烂笔头
Python标准库笔记(7) — copy模块
4.深拷贝中的递归 为了避免拷贝时有递归数据结构的问题， deepcopy()`` 使用一个字典来跟踪已经拷贝的对象。这个字典被传递给deepcopy()` 方法进行检查。 下面示例展示了一个相互关联的数据结构(有向图)，如何通过实现 __deepcopy__() 方法来防止递归。
1.3K80发布于 2018-04-04 - 来自专栏DeepHub IMBA
7种不同的数据标准化(归一化)方法总结
所以本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。 简单来说，Z-Score 将数据按比例缩放,使之落入一个特定区间。公式如下： 其中 X 是数据值，μ 是数据集的平均值，σ 是标准差。 所以我们标准化的 x 或 x ' 是 15/50 = 0.3。 Standard Deviation Normalization，标准差归一化 假设我们的数据有五行 ，他们的ID 为 A、B、C、D 和 E，每行包含 n 个不同的变量（列）。 其余行以相同方式进行标准化。 第 i 列中 E 行的 ei 的归一化值计算如下： 当 如果E行的所有值都是相同的，那么E的标准差(std(E))等于0，那么E行的所有值都设为0。
6.1K20编辑于 2022-04-14 - 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
1、盲元定义盲元的定义：盲元是红外焦平面探测器中响应过高或过低的探测单元，即无法准确成像的像元。盲元主要分为噪声盲元和响应率差异盲元两大类。 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。 以上图为例，横坐标是某个像元的1000帧数据，同个像元1000帧间响应有高有低，当响应超过平均响应的一定范围则为异常像元。1.3 空域盲元将线列组件的空间盲元定义为相邻元之间响应差异较大的像元。 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。
1.3K10编辑于 2024-02-22 - 来自专栏数据派THU
7种不同的数据标准化(归一化)方法总结
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。 所以本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。 简单来说，Z-Score 将数据按比例缩放,使之落入一个特定区间。公式如下： 其中 X 是数据值，μ 是数据集的平均值，σ 是标准差。 所以我们标准化的 x 或 x ' 是 15/50 = 0.3。 Standard Deviation Normalization，标准差归一化 假设我们的数据有五行 ，他们的ID 为 A、B、C、D 和 E，每行包含 n 个不同的变量（列）。
2.2K50编辑于 2022-04-18 - 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？ 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。
56910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。 填充区别：在ECB、CBC工作模式下最后一块要在加密前进行填充，其它不用选择填充模式； 填充模式：DES支持的填充模式为PKCS5、PKCS7和NONE。 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 7、汇总数据标准这类标准主要服务分析和决策。指标名称怎么定义，计算口径是什么，统计粒度是什么，数据来源是什么，清洗规则是什么，校验方式是什么，都属于汇总数据标准的范畴。
7000编辑于 2026-04-07Python教程第7章 | 元类
可是我们到现在还不知道元类是什么鬼东西。 我们创建类的时候，大多数是为了创建类的实例对象。 那么元类呢？ 元类就是用来创建类的。也可以换个理解方式就是：元类就是类的类。 一开始也提到了，元类就是类的类。 也就是元类就是负责创建类的一种东西。 你也可以理解为，元类就是负责生成类的。 而 type 就是内建的元类。也就是 Python 自带的元类。 四、自定义元类 到现在，我们已经知道元类是什么鬼东西了。 那么，从始至终我们还不知道元类到底有啥用。 只是了解了一下元类。 在了解它有啥用的时候，我们先来了解下怎么自定义元类。 但是如果你这样做的话： guy = Person(name='bob', age='35') print guy.age 这并不会返回一个 IntegerField 对象，而是会返回一个 int，甚至可以直接从数据库中取出数据 这是有可能的，因为 models.Model 定义了 __metaclass__ ， 并且使用了一些魔法能够将你刚刚定义的简单的Person类转变成对数据库的一个复杂 hook。
62310编辑于 2024-01-24一文讲清数据治理体系：数据标准、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全、数据资产管理
很多时候，数据用不起来，问题就出在这第一步。大家嘴上说的同一个词，背后指的根本不是同一个数。数据标准，说白了，就是让大家在说销售额、活跃用户这些词的时候，指的是同一个计算方法和数据来源。 所有新上的报表和系统，必须用这套新标准。已有的老系统，在改造的时候逐步对齐。我还在大家常用的BI工具里，把这些标准化的指标直接做成可选的数据产品，用起来方便，大家自然就愿意用了。 简单来说，做数据标准，就是选准切入点，拉齐共识，再用工具和流程把它固化到日常工作中去。二、元数据管理元数据，就是描述数据的数据。它的主要作用是解决数据在哪里和数据是什么的问题。 根据使用对象的不同，元数据主要分为下面这三类：说实话，我第一次接触这个概念也觉得虚。后来发现，只要做好两件事，价值立刻就出来了。 4、运营建个数据资产门户，将治理好的、高质量的数据产品（如标准报表、分析模型、API服务）以目录的形式展示出来。业务部门可以自己查找、申请使用。让数据更容易被找到、被用起来。
69930编辑于 2026-01-14- 来自专栏文渊之博
探索SQL Server元数据（三）：索引元数据
背景 在第一篇中我介绍了如何访问元数据，元数据为什么在数据库里面，以及如何使用元数据。介绍了如何查出各种数据库对象的在数据库里面的名字。 本篇我将会介绍元数据中的索引，不仅仅是因为它们本身很重要，更重要的是它们是很好的元数据类型，比如列或者分布统计，这些不是元数据中的对象。 索引对于任何关系数据库表都是必不可少的。 JOIN sys.Extended_Properties ep ON i.Object_Id = ep.Major_Id AND i.Index_Id = Minor_Id AND Class = 7; 让我们弄清楚这一点，因为它不是完全直观的体现在sys.objects，您可以找到关于所有公共数据库组件的基本标准信息，如表、视图、同义词、外键、检查约束、键约束、默认约束、服务队列、触发器和过程。 元数据中还有其他类型的索引吗? 还有两种比较特殊的索引，一是空间索引，其信息在sys.spatial_index_tessellations 和 sys.spatial_indexes表中。
1.4K10发布于 2018-08-03 - 来自专栏java编程那点事
合并元数据
如同ProtocolBuffer，Avro，Thrift一样，Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据，然后随着业务需要，逐渐往元数据中添加更多的列。 在这种情况下，用户可能会创建多个Parquet文件，有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况，并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。 因为元数据合并是一种相对耗时的操作，而且在大多数情况下不是一种必要的特性，从Spark 1.5.0版本开始，默认是关闭Parquet文件的自动合并元数据的特性的。 可以通过以下两种方式开启Parquet数据源的自动合并元数据的特性： 1、读取Parquet文件时，将数据源的选项，mergeSchema，设置为true 2、使用SQLContext.setConf // 一个是包含了name和age两个列，一个是包含了name和grade两个列 // 所以， 这里期望的是，读取出来的表数据，自动合并两个文件的元数据，出现三个列，name、age、grade /
1.3K10编辑于 2023-02-25 - 来自专栏大数据架构师成长之路
元数据解读
元数据只是发挥数据价值的充分条件，“酒香也怕巷子深”如制定了合理并严格执行数据标准，通用的易用的模型设计数仓底座，极高的良性循环的数据质量，安全的顺滑的数据访问和数据共享机制和合理的高效的管理流程等，就亟须统一标准的 保证了其独立于源系统的元数据高可用性；加强了元数据存储的统一性和一致性；通过结构化、标准化元数据及其附件的元数据信息，提升了元数据数据质量。集中式元数据架构有利于元数据标准化统一管理与应用。 虽然此架构保证了元数据始终是最新且有效的，但是源系统的元数据没有经过标准化或附加元数据的整合，且查询能力直接受限于相关元数据来源系统的可用性。 混合式元数据架构： 这是一种折中的架构方案，元数据依然从元数据来源系统进入存储库。但是存储库的设计只考虑用户增加的元数据、高度标准化的元数据以及手工获取的元数据。 这三类各有千秋，但为了更好发挥数据价值，就需要对元数据标准化、集中整合化、统一化管理。如果企业做功能较为完善的数据资产管理平台可采用集中式元数据架构。
1.6K51发布于 2020-06-10 - 来自专栏学习笔记持续记录中...
JDBC 利用反射及 JDBC 元数据编写通用的查询方法（7）
public class MyTest { public static void test01() throws ClassNotFoundException, SQLException, IllegalAccessException, InstantiationException { String driverClass = "com.mysql.jdbc.Driver"; String jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/
48520发布于 2020-03-17 数据管理最容易混淆的3个概念：元数据、数据元、元模型
做数据这行的，肯定常听到“元数据”“数据元”“元模型”这三个词。开会时有人说“元数据管理”，转头又有人提“数据元标准”，偶尔还穿插“元模型设计”，但真要问它们仨到底啥区别，估计不少人说不清楚。 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。 比如银行的标准里：“身份证号”这个数据元必须符合国家标准GB 11643-1999，长度18位，最后一位可以是X。2.主数据管理主数据（比如“用户”“商品”）的核心信息都是由数据元组成的。 ”按数据元标准设为decimal类型，最后把设计好的模型信息（表名、存储路径等）存成元数据。
3.4K11编辑于 2025-08-19
腾讯云开发者
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