近年来，随着5G网络的大力布局，大数据产业几乎同步高速发展，已融入到经济生活的方方面面。大数据作为5G新基建的重要一环，无论在民生还是工业领域，都能起到无可替代的作用。随着我国人口老龄化的到来，“人口红利”逐渐消失，而“数据红利”正稳步到来。如何更好地释放“数据红利”?如何掐准节点拓宽产业转型?在数字经济时代，数据红利的形成既是机遇，也是挑战。我国大数据产业

怎么向数据库中快速插入十万条数据呢，当然得需要对比才能看到效果，今天给大家亲身测了两种方法对比，差别25倍左右1，数据库用sqlserver2008r2，表结构非常简单，四个字段，建数据表的sql代码如下USETestDBGO

时间序列数据分析日期和时间数据类型datetime构造Python标准库中包含了用于日期（date）、时间（time）、日历（calendar）等功能的数据类型，主要会用到datetime、time、ca

以下脚本是借鉴chenshenhai大佬的Koa教程中的代码，并对其进行修改。整个初始化步骤作为记录，方便以后快速查阅。目录结构:sqldata.sqluser.sqldbmysql_config.js//数据库配置a

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大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用大数据安全等)。大数据采集技术:数据是指通过REID射频数据、传威器数据、社交网络交互数据及移动互联

多个信息源的数据进行融合处理后的信息具有较高准确性，同时具备互补性、及时性等特征，在一定程度上能够克服单信息源获取信息的局限性，能更加客观地对目标形成认识，具有更高置信度和较强鲁棒性。信息融合技术随着人工智能及物联网的发展，在人们日常生活中已被广泛应用。然而，在通过该技术享受生活便利的同时，也承担着其所带来的决策的误判、情报处理混乱等风险。

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