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Streaming 2.批处理,如采用MapReduce,Spark SQL等 关键问题: 1.计算结果容易不一致,如批计算的结果更全面,与流计算有差异 2.IoT时代数据量巨大,夜间批计算时间窗可能不够3.数据源一旦变化,适配工作量巨大。 二、一种改良的大数据平台架构Kappa 一条数据流统一处理:来自:百科------- 设备集成了eSIM和vSIM后可以进行空中写卡。在不插入实体卡的情况下,通过串口调试工具AT+CPIN?命令查询,发现已经有SIM卡,则可证明该模组已经支持VSIM功能。 eSIM和vSIM可使用如下3个AT指令快速管理空中写卡功能。 AT+HWSIM:用于关闭或来自:百科
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城市智慧式管理和运行,促进城市的和谐、可持续成长,为人们创造更美好的生活。不知道从什么时候开始,水电表不再需要工作人员上门抄表,小区停车场有了车位查询、车位引导等功能,吃饭购物也可以不用出门了,我们的生活质量似乎在无形之中提高了。 华为云IoT城市物联网打造全时空感知城市 为解决来自:百科另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题,AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。 IoT设备来自:百科
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