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  • 来自专栏mysql

    hhdb数据库介绍(10-7)

    Note: “数据库平台名称”修改管理平台界面名称;“数据库管理平台名称”用于替换帮助文档中管理平台的名称。 保存与撤销修改:保存后顶部导航栏点击【关于我们】展示已编辑的信息;在保存前点【撤销修改】可以恢复“版本信息”和“技术支持”编辑前的内容 恢复默认 点击【恢复默认】,设置成功后,页面系统名称自动重置为“关系集群数据库可视化管理平台

    39710编辑于 2025-03-11
  • 来自专栏存储公众号:王知鱼

    Samsung:IU落地的应用生态(LBS实践)

    从传统的512B扇区到如今QLC闪存和IU的演进,SSD的性能瓶颈日益凸显。为了突破这些限制,三星等行业领导者正积极探索主机操作系统层面的优化方案,如大块大小(LBS)技术。 本文将带您抽丝剥茧,解析LBA、IU及LBS之间的复杂关系,揭示NVMe和OCP等标准在其中的作用,并展望LBS如何为主机软件生态系统带来“免费”的性能提升,最终实现QLC SSD在数据库等工作负载下的卓越表现 Fig-16:在主机操作系统中启用大块大小 (LBS) 图片讨论了在主机操作系统层面启用大块大小(LBS)以更好地支持 QLC 和使用 IU 的 SSD 的工作。 LBS 结论 增加 LBA 扇区大小很困难。 对原子掉电保护提出新要求是启用 IU 的最佳解决方案。 Fig-17:LBS如何增益IUs 图片解释了如何在主机操作系统层面通过一种称为“大块大小(LBS)”的方法来更好地支持使用 IU 的 SSD。

    58810编辑于 2025-04-21
  • 来自专栏原创

    构建基于LBS的大数据应用

    构建基于LBS的大数据应用,一般的实现流程为:通过信息收集后进行基础数据的整理,数据挖掘/机器学习,服务搭建以及数据可视化等。 ? 数据挖掘的基本流程 基础数据的处理主要包括:数据集成和一些部分数据处理。 数据集成,数据挖掘或统计分析可能用到来自不同数据源的数据,我们需要将这些数据集成在一起。 数据挖掘时只根据数据库中的数据,用合适的数据挖掘算法进行分析,得出有用的信息。其中,模型算法质量的评价是很重要的一步。且数据挖掘是一个循环往复的过程。 基于LBS的大数据应用需要解决很多问题:基础数据问题比如海量数据流(>20W 条/s)、数据处理性能复杂计算(定位和统计)、准确率、秒级实时性要求、以及数据的实时性等。 最后,基于大数据LBS应用,可以使用分布式流式计算框架,构建数据闭环,从而实现持续优化基础数据。 ? 目前的成功案例有: 1.杭州白马湖动漫节的安全保障。

    2.8K70发布于 2018-03-21
  • 来自专栏用户6336521的专栏

    本地外卖平台如何利用LBS数据进行用户画像精准营销

    数据火不火想必大家心中有数,尤其在LBS定位功能的前提下,能够快速找到附近的商圈,吃喝玩乐可以说是样样不缺了。接下来我们先来认识一下LBS定位功能。 u=1326731645,3839116331&fm=26&gp=0.jpg LBS,基于用户定位数据的服务,它包括两层含义:一是确定移动设备所在的地理位置,其次是提供与位置相关的服务。 移动互联网先天被打上了LBS的标签,其成为移动互联网的核心因素之一,这也是移动互联网区别于互联网的一特征。 用户的性别、年龄、收入等相对稳定的用户标签,能清晰地描绘用户是怎样样的人;用户在APP上的行为轨迹、订单数据等具有一定时效性的行为数据, 表明用户最近对什么感兴趣;用户的定位数据,无疑是用户此时此刻打开 而利用LBS获得精准用户主要做到以下几点,一让用户养成用外卖APP的习惯,能够在更多的地理位置得到用户分布的大数据;二优化立足于地理位置建立的周边搜索,增强用户对外卖APP的信任感;三根据不同的地理位置获取不同的福袋等等

    3.3K40发布于 2019-11-15
  • 来自专栏数据 学术 商业 新闻

    把脉城市功能 | 基于LBS数据量化城市尺度动态功能

    然而以往的研究主要基于统计数据集,问卷调查结果和其他相关数据来定性或定量的定义城市的功能,但是,最新的统计数据并不总是容易获得。 创新点 本文基于LBS数据,首次在城市尺度量化城市动态功能,并对比了全国不同城市动态功能的异同点。 2.研究框架 2.1 研究数据 核心数据集包括收集自2018年10月15日至11月28日共32个工作日的腾讯定位请求数据以及高德地图开放平台2018年的POIs数据,其中,腾讯定位请求数据的时间分辨率为小时 然后,将poi数据重分类为6类以代表城市可以为居民提供的6基本功能(商业、工作教育、居住、交通、文化娱乐和户外休闲),并借助TF-IDF方法缓解因poi不同类型数量之间巨大差异所带来的问题。 进一步,为了探究城市功能结构和分布特征的规律和差异,本文构建了城市功能均衡指数(每个城市在同一时段6功能结构比例的标准差)。

    77330发布于 2021-02-22
  • 腾讯地图+AI:基于模型的智能化位置服务(LBS)核心能力与商业实践概要

    其本质是将腾讯地图的开发经验与LBS数据沉淀为AI编程技能包、模型可直接调用的MCP工具及多模态知识库。 AI 位置服务 (LBS智能问答与搜索) 核心功能:自然语言理解意图搜地点;结合实时路况与偏好生成个性化路线;融合腾讯地图多模态知识库与模型能力的LBS智能问答(一套API支持App、小程序、车机等多端 AI 选址 硬核指标:基于腾讯LBS数据,覆盖小区级人群画像(人口基础、消费能力、兴趣偏好),数据按月更新。支持零食、茶饮、便利店、母婴、健身等业态定制。 2. 模型深度适配:MCP工具将原始地图接口结果进行语义化转换,更适合模型理解和编排。 成效:实现快速上线附近门店、地图选点、点聚合展示功能;一键输出门店分布热力图、轨迹图等可视化数据屏。

    15710编辑于 2026-06-02
  • 腾讯LBS数据支撑文旅监管:构建省级智慧平台与客流预警体系

    画像与算法体系 标签体系: 基于游客基础特征、线下到访及线上行为,挖掘出7类1400+文旅画像标签指标。 舆情治理: 结合ASR、OCR、NLP技术,匹配POI数据与位置解析,快速定位舆情发生地点,提升响应速度。 经济带动: 通过LBS数据分析网红打卡地热度与消费情况,为文体活动转化效果提供评估依据。 北京:智慧文旅平台(2023年十政府信息化项目) 项目定位: 经北京市市长殷勇批准,市政府办公厅第69号文决议建设,打造全域智慧文旅3.0新模式。 五、 选择腾讯的技术确定性与生态优势 技术底座深度: 依托腾讯在人工智能、量子计算、Robotics X、七安全实验室及多媒体技术领域的探索,提供稳定的技术支撑。 AIGC融合能力: 将位置大数据作为模型知识引擎的学习数据,结合数字人技术,提供个性路线规划与对话式全流程服务,实现服务内容的“千人千面”。

    13710编辑于 2026-05-30
  • 腾讯云LBS数据与智慧停车解决方案驱动商业地产数字化转型

    腾讯云LBS数据与智能停车系统构成核心解决方案 腾讯位置服务提供选址、筹建、运营全周期数据分析支持,其数据基础为日均1100亿次定位请求,覆盖设备达10亿/日,平均精度<20米(来源:腾讯位置服务)。 量化应用效果:提升决策效率与顾客体验 选址决策效率提升:某地产项目通过“数据魔方”平台分析周边商圈,获取常驻人口207,694人、工作人口132,592人等关键指标,指导业态规划(来源:腾讯云合作案例) 停车出场效率飞跃:无感支付方案将平均出场时间从20秒缩短至2秒,高峰期每小时通行车辆达509辆(来源:万达广场实战数据)。 其LBS数据覆盖99%中国网民,微信生态(小程序、企业微信)提供天然流量入口与私域运营工具。腾讯七安全实验室为全链路业务保驾护航,确保系统稳定与数据安全(来源:腾讯云官方数据)。

    8210编辑于 2026-05-31
  • 腾讯地图智慧交通解决方案:以LBS数据底座驱动业务提效与空间洞察

    部署全栈式智慧位置服务矩阵 为解决上述业务痛点,腾讯地图提供以公有云(地图开放平台)与私有化部署(WeMap专网地图)双轨并行的架构,输出三核心数据与服务产品: 多维地图数据底座: 标准精度数据(SD 高精度数据(HD):提供绝对精度<=1m,相对精度<=0.2m的车道级、地物级高精数据,适配智能网联与自动驾驶测试。 动态数据:全天候实时路况、突发事件与道路开通封闭状态更新。 敏捷位置服务引擎(LBS API/SDK): 整合定位、地址解析、路线规划等基础服务。 LBS数据分析中台(SaaS/PaaS交付): 基于百亿级定位数据,封装四场景套件:城市网联三件套(实时客流、通勤OD、城市迁徙)、智慧交管四件套(人路通、交通安全、车辆管理、态势感知)、商业经营赋能 智能网联与自动驾驶先导区: 西青/襄阳/柳州等网联项目:提供PaaS接口与屏SaaS平台,实现车辆在途监控、实时客流与通勤OD(起讫点)的动态三维可视化管理。

    11200编辑于 2026-05-31
  • 腾讯云LBS数据+电子签约驱动商业地产全生命周期降本提效

    运营流程成本高企: 传统合同签署面临毁约风险、有篡改风险,且需要大量人员投入,资源占用;法务审核依赖人工,效率瓶颈明显。 第二章:构建基于腾讯位置服务与AI中台的数字化解决方案 腾讯云智慧商业综合解决方案通过“大数据+AI+云原生”技术矩阵,覆盖商业地产全生命周期: 商圈分析(LBS数据): 利用腾讯位置服务(Tencent 数据中台: 整合资管、销售、商户、客流等核心数据,构建统一数据模型,通过RayData实现可视化BI分析。 基于3D建模与可视化屏,辅助集团直观决策招商与运营。 第五章:选择腾讯云的技术壁垒与生态优势 1. 全链路安全与合规 依托腾讯七世界顶级安全实验室,提供从流量反欺诈(天御TFA)、营销防刷、小程序高并发重保到隐私合规检测的全链路安全解决方案,确保业务系统稳定与用户隐私安全。

    9210编辑于 2026-05-31
  • 来自专栏用户4866861的专栏

    秒表检定装置秒表检定仪时间检定仪秒表检定设备

    SYN5301型  时间检定仪 该款设备结合了秒表检定仪、日差测量仪/校表仪、指针式电秒表检定仪、标准时间间隔发生器等4种功能,采用高稳定度石英晶体振荡器作为时间基准,使用7寸液晶触摸屏,采用大规模集成电路 2) 作为日差测量仪使用; 3) 作为标准时间间隔发生器使用; 技术指标 机械秒表和电子秒表输出时间范围300ms~9 999 999 999s准确度优于±(1×10-7×T0+3ms)物理接口香蕉座指针式电秒表输出时间范围 0.02s ~ 9 999 999 999s准确度优于±(市电频率准确度×T0+0.6ms)物理接口香蕉座毫秒表和数字式电秒表输出时间范围0.02μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±(1×10 -7×T0+0.6ms)物理接口香蕉座标准时间间隔输出时间范围0.1μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±(1×10-7×T0+1μs)物理接口BNC晶振指标频率10MHz日老化率≤5×10 -9/日秒稳定度≤5×10-11/s准确度≤1×10-7预热时间12小时50Hz路数1电平TTL物理接口DB910MHz路数1电平≥7dBm物理接口BNCRS232C串口路数1路电平RS232C功能上位机串口指令控制及软件升级物理接口

    1K20发布于 2020-01-15
  • 来自专栏用户4866861的专栏

    秒表检定仪时间检定仪检定电子秒表/机秒表

    连接图.png 该款设备结合了秒表检定仪、日差测量仪/校表仪、指针式电秒表检定仪、标准时间间隔发生器等4种功能,采用高稳定度石英晶体振荡器作为时间基准,使用7寸液晶触摸屏,采用大规模集成电路FPGA (1×10-7×T0+0.8ms)(使用数字式电秒表方式输出) 图片1111.png 1. 3. 3号区域:14个常用的测量数据,提高测量速度,免除了每次都按按键的麻烦,只要按下快捷键,就可以设置时间间隔; 4. 4号区域:10个数字的输入按键和一个小数点,以及一个后退消除按键,当用户需要输入一个时间间隔数字时 ,使用按键输入客户需要的数据,当输入数据错误时,使用后退消除按键擦除,然后重新输入即可; 5. 5号区域:按下复位按键,代表各种状态复位,脉冲间隔变成0,倒计时变成0,以及各种输出处于默认状态;启动按键是在其它各种操作完成后 仪器前面板有如右图所示部分: 此部分能够测试一个或者两个开关的通断时间,精度为优于±(1×10-7×T0+0.8ms);如果需要更高精度,使用标准时间间隔方式测量。 1. 1.

    1.5K40发布于 2020-01-19
  • 来自专栏用户4866861的专栏

    SYN5301型秒表时间检定仪特点说明

    针对当前市场品类繁多的秒表检定仪,我公司特意将同行的产品与我公司的《SYN5301型毫秒表时间检定仪》的参数及功能用途等等进行一一对比,方便用户选择,具体如下: 一、对比结果 1、 测量的准确度对比: ±(1×10 -7×T0+1μs) 优于 ±(1×10-7×T0+3μs) 2、 输入的范围对比: 机械秒表和电子秒表: 300ms~9  999 999 999s   优于  1s-99999s 指针式电秒表: 1×10-10/s 连接图.png 夹具性能:1、我们的夹具可以水平放置测秒表,也可以垂直测秒表,而其他厂家的夹具只能水平放置测,如果想垂直测的话得依靠在墙上或者是其他的物体上来测,这样的检测出来的数据会有一定的偏差 (需定制)这样的话会大大节约时间,况且我们的夹具做工更细腻、更加符合秒表检定规程,如右图所示: 5、 秒表检定仪:我们的秒表检定仪大小为标准3U机箱,符合机柜设计标准,全设备除开关外全部为触屏式,7寸屏触摸设计

    84110发布于 2020-01-13
  • 来自专栏用户4866861的专栏

    秒表检定仪时间检定仪检定电子/机械秒表

    图片1111.png 图片3.png 秒表检定仪时间检定仪结合了秒表检定仪、日差测量仪/校表仪、指针式电秒表检定仪、标准时间间隔发生器等4种功能,采用高稳定度石英晶体振荡器作为时间基准,使用7寸液晶触摸屏 3. 3号区域:14个常用的测量数据,提高测量速度,免除了每次都按按键的麻烦,只要按下快捷键,就可以设置时间间隔; 12.png 秒表检定仪时间检定仪 4. 4号区域:10个数字的输入按键和一个小数点 ,以及一个后退消除按键,当用户需要输入一个时间间隔数字时,使用按键输入客户需要的数据,当输入数据错误时,使用后退消除按键擦除,然后重新输入即可; 5. 5号区域:按下复位按键,代表各种状态复位,脉冲间隔变成 ~ 9 999 999 999s准确度优于±(市电频率准确度×T0+0.6ms)物理接口香蕉座毫秒表和数字式电秒表输出时间范围0.02μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±(1×10-7× T0+0.6ms)物理接口香蕉座标准时间间隔输出时间范围0.1μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±(1×10-7×T0+1μs)物理接口BNC晶振指标频率10MHz日老化率≤5×10-9/

    1.4K20发布于 2020-01-16
  • 来自专栏用户4866861的专栏

    高精度频率计数器功能简介

    该频率计采用7寸触摸屏设计,标配温补时基,可选高精度恒温晶振和铷原子钟,频率测量分辨率最高可达12位/秒,测量频率可达12.4GHz,具有高精度功率计功能。 ; 5) 直观的数据分析和图形显示。 产品特点 a) 精度高、高性价比; b) 功能齐全、性能可靠; c) 测量范围宽,灵敏度高; d) 7寸触摸屏设计,操作方便。 10Vrms闸门时间10ms~1000s测量功能平均值,最大值,最小值,峰峰值,频率趋势图功率测量范围-50dBm~+20dBm功率测量精度±1dBm内部时基输出频率10MHz温补晶振频率准确度A≤5×10 -7老化率≤1×10-6/年恒温晶振(选件010)开机特性V≤1×10-8频率准确度A≤1×10-7老化率≤1×10-9/日秒稳定度≤3×10-11/s铷原子钟(选件020)频率准确度A≤5×10-11

    92740发布于 2020-04-23
  • 来自专栏大数据文摘

    数据机遇还是忽悠?

    持反方观点,为技术时代的到来欢呼的,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”,即科学家们研究所需的数据,最好用一台电脑就能装下,否则数据处理会过于繁琐,无助于解决问题。他结合自身经验说,随着数据量的增大,研究的准确性一开始会随之上升,但很快就会趋平。 这有三个原因:一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方,说,你们认为大数据过于庞杂纷繁,反而解决不了问题,那是不是说,当处理数据的计算工具变得足够好时,大数据就会变得有用? 正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当的数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

    4.2K81发布于 2018-05-18
  • 本地化 GEO 优化:AI 搜索引擎如何处理 LBS 和时效性数据

    一、本地化搜索的技术挑战:空间与时效性空间索引(GeospatialIndexing):传统搜索是线性索引,而LBS需要高效的空间数据结构(如Quadtree或Geohash)来快速筛选出用户周边一定范围内的实体 GEO优化的内容必须包含清晰、准确的经纬度数据和区域实体关联。时效性与实时性(Real-TimeFactors):本地生活查询高度依赖时效性数据,如营业时间、当前排队时长、最新优惠活动等。 二、LBS场景下的GEO优化:提升“邻近度权重”在LBS场景下,AI搜索引擎赋予品牌的权重,不再仅仅依赖于PageRank,更依赖于**“邻近度权重”(ProximityWeight)**。 时效性数据结构化:GEO优化必须将易变信息(如优惠券、团购链接、活动时间)转化为LLM易于解析的结构化数据流,而不是放在网页深处。 总结:LBSGEO优化是空间与效率的对决AI搜索引擎对LBS数据的处理,要求企业具备高效的空间索引管理和实时信息投喂能力。

    43810编辑于 2025-12-16
  • 融合LBS数据重塑行业监管:文旅全域数智化治理与服务赋能路径

    行业痛点集中爆发于政府监管(G端)、企业运营(B端)与游客体验(C端)三链路的协同断层中: 监管视角(G端)缺乏全域穿透力: 省市级大数据建设呈现高度分散态势,线上线下数据无法同步共享。 : 全景画像与动态监测体系: 建立涵盖7维度、1400+文旅场景化标签指标数据的人群画像体系。 系统内置50+文旅分析模型(如全域游客模型、驻地模型、消费模型),支持通过LBS(基于位置服务)数据实时洞察客流热度、驻留时长与迁徙趋势,实现对文旅业态最大承载量的全测算。 文旅AIGC智能化应用: 将LBS数据作为模型知识引擎的学习基座,推出结合数字人技术的智能客服。 基于LBS数据实现天级游客数据统计上报,监控重点商圈与文博场馆密度,彻底解决“无数据、不智慧”的粗放式管理难题。 云南省人民政府(一部手机游云南): 打造全国级数据枢纽示范。

    10510编辑于 2026-05-30
  • 来自专栏用户4866861的专栏

    秒表检定仪的使用说明

    该款设备结合了秒表检定仪、日差测量仪/校表仪、指针式电秒表检定仪、标准时间间隔发生器等4种功能,采用高稳定度石英晶体振荡器作为时间基准,使用7寸液晶触摸屏,采用大规模集成电路FPGA技术,全数字控制, (1×10-7×T0+0.8ms)(使用数字式电秒表方式输出) 1. 3. 3号区域:14个常用的测量数据,提高测量速度,免除了每次都按按键的麻烦,只要按下快捷键,就可以设置时间间隔; 4. 4号区域:10个数字的输入按键和一个小数点,以及一个后退消除按键,当用户需要输入一个时间间隔数字时 ,使用按键输入客户需要的数据,当输入数据错误时,使用后退消除按键擦除,然后重新输入即可; 5. 5号区域:按下复位按键,代表各种状态复位,脉冲间隔变成0,倒计时变成0,以及各种输出处于默认状态;启动按键是在其它各种操作完成后 仪器前面板有如右图所示部分: 此部分能够测试一个或者两个开关的通断时间,精度为优于±(1×10-7×T0+0.8ms);如果需要更高精度,使用标准时间间隔方式测量。 1.

    1.6K00发布于 2020-01-07
  • 来自专栏服务端技术杂谈

    :UBER数据迁徙

    数据迁移的日期定为万圣节(10月31日),而这恰是交通量会非常高的一天。 上面图中的大问题是:我们仍然依赖于单一的PostgreSQL (数据库管理系统)来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的: ? 我们评估了各种NoSQL(不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称)的具有上述特点风格的数据库。 追加(无更新)数据模型:它仅支持一个只追加数据模型中,一旦它被写入后,就不能进行修改。这对于存储交易数据,并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型,修改会自然幂等和交换。 在真正可以开始迁移之前,第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移,因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。

    2.9K70发布于 2018-04-16
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