人工智能能产生情绪吗？
因此，目前的人工智能技术还无法产生真正的情绪，其情绪识别和反应的能力还受到技术和算法的限制。未来随着人工智能技术的不断发展，也许会有更多的研究和探索涉及到人工智能的情感和情绪领域，但目前来看，人工智能还无法像人类一样具有主观的情感体验和情感决策能力。不同的观点和研究领域对情绪的本质有不同的解释和认知
Flink CDC 实时抽取 Oracle 数据-排错&调优
Flink CDC 于 2021 年 11 月 15 日发布了最新版本 2.1，该版本通过引入内置 Debezium 组件，增加了对 Oracle 的支持。对该版本进行试用并成功实现了对 Oracle 的实时数据捕获以及性能调优，现将试用过程中的一些关键细节进行分享。
基于多方安全计算的公共数据融合创新模式研究及应用
基于多方安全计算的公共数据融合创新模式研究及应用金加和1,赵程遥1,求昊泽2,刘鹏21浙江省数据开放融合关键技术研究重点实验室，浙江 杭州 3100072浙江大学计算机科学与技术学院，浙江 杭州 310027摘要：多方安全计算技术已广泛应用于金融、互联网等领域，用于解决“数据孤岛”难题，然而其在公共
深入理解 Flink（七）Flink Slot 管理详解
Flink 的 slot 管理分为 ResourceManager、TaskExecutor、JobMaster 3 个部分，本章节结合 Flink 源码对上述 3 个部分的协作关系、具体实现进行了深入剖析。
HBase的数据类型与索引
1.背景介绍HBase是一个分布式、可扩展、高性能的列式存储系统，基于Google的Bigtable设计。它是Hadoop生态系统的一部分，可以与HDFS、MapReduce、ZooKeeper等组件集成。HBase的核心功能是提供低延迟的随机读写访问，同时支持大规模数据的存储和管理。HBase的数
macos安装local模式spark
c. 添加以下三条连接，使得spark能够找到对应的hadoop和相应的包。2. 打开sparkshell。然后执行并生效系统环境变量。然后执行并生效系统环境变量。可以看到很多输出，最后找到。b. 其次替换配置文件。
【HBase】——优化
HBase 优化方案
在虚拟机上从0开始安装 hadoop 3.1.3 集群记录
192.168.10.12 hadoop12是Yarn节点。192.168.10.11 hadoop11是主节点。192.168.10.13 hadoop13是从节点。使用centos7.5 DVD。-设置查询hadoop脚本。环境虚拟机 VMware。
大数据StarRocks(七)：数据表创建
建表的基本语法[key_desc]参数说明col_name：列名称注意，在一般情况下，不能直接创建以以 __op 或 __row 开头命名的列，因为此类列名被 StarRocks 保留用于特殊目的，创建这样的列可能导致未知行为。如需创建这样的列，必须将 FE 动态参数 allow_system_re
大数据构建知识图谱：从技术到实战的完整指南
知识图谱，作为人工智能和语义网技术的重要组成部分，其核心在于将现实世界的对象和概念以及它们之间的多种关系以图形的方式组织起来。它不仅仅是一种数据结构，更是一种知识的表达和存储方式，能够为机器学习提供丰富、结构化的背景知识，从而提升算法的理解和推理能力。在人工智能领域，知识图谱的重要性不言而喻。它提供
记一次flink的job manager overuse情况
以前一直没出现过jm overuse的情况，今天刚好遇到，记录一下。18：21：36就已经失败shutting down了，而1。作业频繁重启又自行恢复，陷入循环。目前设置的是2G，需要。任务在18：21出现。
flink-1.17.2的单节点部署
Apache Flink 是一个开源的流处理和批处理框架，用于大数据处理和分析。它旨在以实时和批处理模式高效处理大量数据。Flink 支持事件时间处理、精确一次语义、有状态计算等关键功能。总体而言，Apache Flink 是构建实时和批处理数据处理应用程序的强大而灵活的框架，适用于大数据领域的各种
使用 Hadoop 进行大数据处理
1.背景介绍Hadoop 是一个开源的分布式大数据处理框架，由 Apache 基金会支持和维护。它由 Google 的 MapReduce 算法和 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)组成。Hadoop 可以处理大量数据，并在多个节点上并行处理数据，提高处理速度和效率。Hadoop 的核心组件包
大数据Flume--入门
Flume 是 Cloudera 提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。
Flink 1.17教程：并行度设置&优先级
在Flink中，可以用不同的方法来设置并行度，它们的有效范围和优先级别也是不同的。
构建企业数据安全的根基：深入解析数据安全治理能力评估与实践框架
随着数据安全挑战的日益增加，企业必须认识到构建和维护一个强大的数据安全治理框架的重要性。腾讯安全和信通院发布的《数据安全治理与实践自皮书》中提出了以风险为核心的数据安全治理体系框架，整个框架由实践模板可细化为组织内可分步落地实践的各个模块：法律合规体组织保障体系、流程体系、技术体系、安全基础设施。
扩展学习|大数据，新的认识论和范式转变
本文探讨了大数据的可用性，再加上新的数据分析，如何挑战科学、社会科学和人文学科的既有认识论，并评估了它们在多大程度上引发了多学科的范式转变。特别是，它批判性地探索了宣称“理论终结”的新形式的经验主义，数据驱动而不是知识驱动科学的创造，以及数字人文科学和计算社会科学的发展，这些科学提出了截然不同的方式
Flink中的容错机制
如果出现故障，我们恢复到之前保存的状态，故障时正在处理的所有数据都需要重新处理；我们只需要让源（source）任务向数据源重新提交偏移量、请求重放数据就可以了(即重新将故障时的数据读入Flink)。当然这需要源任务可以把偏移量作为算子状态保存下来，而且外部数据源能够重置偏移量；
spark3使用hive zstd压缩格式总结
ZSTD（全称为Zstandard）是一种开源的无损数据压缩算法，其压缩性能和压缩比均优于当前Hadoop支持的其他压缩格式，本特性使得Hive支持ZSTD压缩格式的表。Hive支持基于ZSTD压缩的存储格式有常见的ORC，RCFile，TextFile，JsonFile，Parquet，Squen
Chunjun纯钧(Flinkx)同步任务开发通用配置参数详解
Chunjun纯钧(Flinkx)是一款稳定、易用、高效、批流一体的数据集成框架，目前基于实时计算引擎Flink实现多种异构数据源之间的数据同步与计算，支持JSON模版配置任务，兼容FlinkSQL语法。本文对chunjun同步任务的配置文件进行详细的介绍和总结。
