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音频行业
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天翼云开发者社区
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2年前
新基建下纵览全局,2+4+31+X实力出镜
经历了云技术在新冠疫情期间的高效利用,从生活到工作,从医疗到教育,云上的中国让我们深切体会到云计算的价值,承载着海量数据的“云”已然在数字社会成为了各行业基础服务的底层保障。中国电信立足当前、着眼未来,在新基建“全国一盘棋”的大格局下,升级“2431X”云网融合资源布局,赋能全社会数字化转型。落子港珠澳,辐射东南亚3月27日,中国电信“粤港澳大湾区5
Wesley13
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3年前
ROS的安装与使用
一、apt方式安装安装说起ROS,可能大家现在或多或少都有所了解。现如今世界机器人发展之迅猛犹如几十年前计算机行业一样,机器人也逐渐进入到千家万户,大到工业机器人,小到家用的服务型机器人,各式各样,为各种人们生活所需的机器人以计算机技术的发展为基础的机器人也是如雨后春笋。机器人可主要分为硬件层和软件层两个大的主要方向。每一种
helloworld_78018081
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3年前
P8级别的顶级“并发编程”宝典,面试经历分享
为什么学Java?Java能干什么?每年转行想做程序员的人都不少,这个行业不像销售一样,你不必要懂那么多人情世故;也不像某些“安稳岗位”一样,工资较低。程序员靠技术恰饭,没有那么多职场周旋,工资也很可观,因此就成为了大多数转行人的第一选择。Java作为世界上最主流的编程语言之一,也是应用最广泛的编程语言,属于编程语言中老大哥般的存在,是绝大多数人的第一选择。
微步在线
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3年前
利用树莓派构建低成本分布式蜜罐系统
逛论坛发现一个很有意思的利用树莓派构建低成本分布式蜜罐系统的文,共享下正文:博主所在的是制造业,具体行业就不说了,公司在全国10个省会和直辖市有售后处2个省份有分公司,员工流动性很大,有时候客户来也要连网,关键是没有访客网络,IT就5个人负责网络建设,之前在网络安全唯一的投入是防火墙,最近老板要求加强内部网络安全感知,重点是:不加人,还没预算!具体做事在同学
Wesley13
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3年前
10月了,聊聊我今年参加秋招的真实感受
现在已经10月了,都说金九银十,这个说法到现在应该也不对了,在互联网行业,可能都是金七金八,铁九铜十,在现在的秋招的模式下,一般很多公司已经在7月就大规模的展开提前批的招聘了,而且,很多的offer基本上都是在7月和8月发出的,所以,一般来说,到了9月10月的时候,剩下的offer其实已经不多了,这里给大家如果还没有参加秋招的提个醒,互联网找工作,一定得提早
Wesley13
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3年前
APP推广为什么要烧钱?
APP推广是一个烧钱的行业。而今年以来,APP开发公司的烧钱更是一波接一波,你方唱罢我登场,好不热闹。继去年滴滴和快的烧钱24亿补贴打车之后,今年又有一号专车、uber、易到用车、E代驾等相继加入,烧钱之战打成一片。而在送餐OtoO上,饿了么、外卖网、美团、糯米、大众点评等一波接一波。在我们的APP和朋友圈里,还有一大推没有用完的优惠劵,打折劵。除了这些
天翼云开发者社区
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2年前
天翼云4.0创新成果发布!科技创新赋能安全普惠
5月17日,中国电信天翼云以“红云天翼,安全普惠”为主题,在线上举办了天翼云4.0创新成果发布会。此次发布会重磅发布了七款自主研发产品,全面展示了天翼云4.0分布式云的科技创新能力,为行业用户构建云边端“一朵云”。近年来,算力已成为最具活力和创新力的新型生产力,算力种类多样性态势日渐凸显、算力布局泛在化趋势愈发显著。如何构建无缝分布式部署体系,实现“算力一体
天翼云开发者社区
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2年前
加快云网融合发展,打通算力传输大动脉!
8月24日25日,第六届未来网络发展大会在南京举办,天翼云受邀参加25日举办的“云网融合与云原生网络论坛”。天翼云研发一部副总经理杨鑫发表题为《天翼云网络及云网融合实践》的演讲,详细介绍了天翼云网络技术与产品特性和布局,以及在多个行业中的云网融合应用实践。如今,数字经济底座正从连接为主的网络基础设施向云网融合的数字信息基础设施加速演进。天翼云历经十年发展,构
liam
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2年前
低成本、快速造测试数据,这个造数工具我后悔推荐晚了!
没有测试数据的用例就像一盘散沙,跑两步就跑不动了没有测试数据,所谓的功能测试和性能测试全都是无米之炊。但我发现一个蛮诡异的事情,就是行业内很少会有人去强调测试数据的重要性,甚至市面上都没有人在做测试数据这门生意。至今测试er造测试数据还是靠人工写,电话号码、身份证号、地址随便敲个差不多的数据就凑合着用。或者用Python或js脚本去跑些测试数据出来,当然
京东云开发者
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1年前
领域建模之数据模型设计方法论 | 京东云技术团队
本文通过实际业务需求场景建模案例,为读者提供一种业务模型向数据模型设计的方法论,用于指导实际开发中如何进行业务模型向数据模型转化抽象,并对设计的数据模型可用性、扩展性提供了建议性思考。通过文章,读者可以收获到业务模型向数据模型抽象可参考的一种方法论,并针对后期业务需求变化,尽可能降低模型调整或者模型推a倒重建的风险。本文可以重点关注建模实施流程,针对自己实际业务场景,不断抽象优化自己的数据模型。
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