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全世界只有 3.14 % 的人关注了 爆炸吧知识 来源 | 募格课堂 科研，是一项严肃且要求一丝不苟的研究工作。但你可曾想过，那些年自己追过的像 葫芦娃 、 孙悟空 等充满 中国风元素 的 影视作品 ，竟然被科研人作为idea，不仅有理有据地研究还发了顶刊论文？甚至荣登期刊杂志封面！ 图源：封面设计来自中科幻彩 有了这中西元素的结合， 不禁让人好奇这些论文都研究了什么？ 一篇来自化学类顶级期刊的封面论文是这样的：只见当年由周星驰扮演的至尊宝盘坐在盘丝洞前，手持月光宝盒，在打开时刻绽放出释放出多种型号的纳米级晶内中孔材料。 这篇论文由 中国科学院大连物理化学研究所 、 聊城大学 、 北京大学 和 北京化工大学 的研究人员合作完成。 图 1. 致敬《大话西游》的文章封面 图源： Angew. Chem. Int. Ed. 封面上这些纳米新材料和盘丝洞是如何扯上关系的，“神器”月光宝盒在论文中隐喻何物？接下来我们就来一起简单解析下这篇画风清奇的文章，学习下作者天马行空的写作创意： 研究团队通过高均相、高浓度的前体简易合成纳米单晶多层磷酸铝分子筛，这类分子筛属于沸石型材料。沸石材料，尤其是含多层中孔的纳米晶体，具有表面积大、传质能力强，热稳定性好等优越的属性，在催化、吸附、分离等化工领域有巨大的应用潜力。 然而，这类材料的合成目前依然是一个巨大挑战。 本文的研究人员集体化身为“至尊宝”

传感器基础知识 因为超大规模集成电路 (VLSI) 以及微机电系统科技 (MEMS technology) 等硬件基础以及radio frequency (RF) 技术的进步，使得传感器的发展越来越快。 传感器具有的优势： 可以放置在任何环境，任何时间都可以工作，并且不需要太多的人力来进行管理。 具有更好的容错能力，局部出现故障仍然能较好的完成工作。 获取的数据更精确。通过多个传感器获取的信息更加可靠准确。 成本低以及容易部署。 Due to WSNs’reliability, self-organization, flexibility, and ease of deployment, their existing and potential applications vary widely. As well, they can be applied to almost any environment, especially those in which conventional wired sensor systems are impossible or unavailable, such as in inhospitable terrains, battlefields, outer space, or deep oceans.

　　企业资源计划或称企业资源规划简称ERP（Enterprise Resource Planning），由美国著名管理咨询公司Gartner Group Inc.于1990年提出来的，最初被定义为应用软件，但迅速为全世界商业企业所接受，现已经发展成为现代企业管理理论之一。企业资源计划系统，是指建立在资讯技术基础上，以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。企业资源计划也是实施企业流程再造的重要工具之一，是个属于大型制造业所使用的公司资源管理系统。世界500强企业中有8O％的企业都在用ERP软件作为其决策的工具和管理日常工作流程，其功效可见一斑。 　　ERP是整合了企业管理理念、业务流程、基础数据、人力物力、计算机硬件和软件于一体的企业资源管理系统。ERP是先进的企业管理模式，是提高企业经济效益的解决方案。其主要宗旨是对企业所拥有的人、财、物、客户、信息、时间和空间等综合资源进行综合平衡和优化管理，协调企业内外各管理部门，围绕市场导向开展业务活动，提高企业的核心竞争力，从而取得最好的经济效益。所以，ERP首先是一个软件，同时是一个管理工具。它是IT技术与管理思想的融合体，也就是先进的管理思想借助电脑，来达成企业的管理目标。 　　西方企业管理方法的发展经历了以下过程： 订货点法。在40年代，计算机系统还没有出现，为解决库存控制问题，人们提出了订货点法。

导语 | 在百花齐放的交互式分析领域，ClickHouse 绝对是后起之秀，它虽然年轻，却有非常大的发展空间。本文将分享 PB 级分析型数据库 ClickHouse 的应用场景、整体架构、众多核心特性等，帮助理解 ClickHouse 如何实现极致性能的存储引擎，希望与大家一起交流。文章作者：姜国强，腾讯实时检索研发工程师。 一、交互式分析之 ClickHouse 1. 交互式分析简介 交互式分析，也称 OLAP（Online Analytical Processing），它赋予用户对海量数据进行多维度、交互式的统计分析能力，以充分利用数据的价值进行量化运营、辅助决策等，帮助用户提高生产效率。 交互式分析主要应用于统计报表、即席查询（Ad Hoc）等领域，前者查询模式较固定，后者即兴进行探索分析。代表场景例如：移动互联网中 PV、UV、活跃度等典型实时报表；互联网内容领域中人群洞察、关联分析等即席查询。 交互式分析是数据分析的一种重要方式，与离线分析、流式分析、检索分析一起，共同组成完整的数据分析解决方案，在互联网、物联网快速发展的背景下，从不同维度满足用户对海量数据的全方位分析需求。 相比专注于事务处理的传统关系型数据库，交互式分析解决了 PB 级数据分析带来的性能、扩展性问题。 相比离线分析长达 T + 1 的时效性、流式分析较为固定的分析模式、检索分析受限的分析性能

在一个大数据团队中，大数据架构师主要关注的 核心问题就是技术架构选型问题 。架构选型问题一般会受到哪些因素的影响呢？在我们的实践中，一般大数据领域架构选型最受以下几个因素影响： 数据量级 这一点在大数据领域尤其是一个重要的因素。不过从根本上讲，数据量级本身也是一种业务场景的衡量。数据量级的不同往往也就昭示着业务场景的不同。 业务需求 经验丰富的大数据架构师能够从纷繁的业务需求中提炼出核心技术点，根据抽象的技术点选择合适的技术架构。主要的业务需求可能包括：应用实时性要求、查询的维度和灵活程度、多租户、安全审计需求等等。 维护成本 这一点上大数据架构师一方面要能够清楚的了解各种大数据技术栈的优劣势，在满足业务需求的要求下，能够充分的优化架构，合理的架构能够降低维护的成本，提升开发的效率。 另一方面， 大数据架构师要能清楚的了解自己团队成员，能了解其他同学的技术专长和品位，能够保证自己做的技术架构可以得到认可和理解，也能得到最好的维护和发展。 接下来我们会围绕这几个方面去看看，做一个最适合自己团队业务的架构选型会如何受到这些因素的影响？ 技术架构选型 业务需求是五花八门的，往往影响我们做技术选型的不是种种需求的细节，而是经过提炼后的一些具体的场景。就好比，业务需求提出我们要做一个日志分析系统，或者要做一个用户行为分析系统，这些具体需求背后我们要关注哪些具体的点？这是一个很有趣的问题

第一篇：数据仓库的概述 1.数据仓库基本概念 　　数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的、随时间变化的。 　　它用于支持企业或组织的决策分析处理。 2.数据分层 　　ODS(Operatitional data store)层 ：称为源数据层，表结构与业务系统的表保持基本一致。通常在ODS层主要做一些字段的筛选，枚举值的转换，统一编码，异常值与缺失值的处理等操作。 　　 DIM层 ：这层主要放一些维表，公共的维表需要跟业务沟通，最后确定。维表的生成基本都是从业务中抽象出来的。主要用到缓慢变化维技术。 　　DW(Datawear house store) ：主要根据业务出一些大宽表，数据粒度与ods保持一致，在这一层会按域-->>主题进行建模 　　　　DW细分还可以分为DWD（detial）与DWS（summary），分别为dw的明细层，dw的汇总层 　　DM（Data mark）： 称为数据集市层，也可称为应用层（application data store ADS）。集市主要是按业务主题、分主题进行建模的。面向特定的业务部门或人员。提供分析决策所需要的数据汇总、分析等。 3.数据仓库与传统数据的比较（OLAP与OLTP） 　　OLAP(On-line Analytical Processing)：联机分析处理，数据量大，操作少。以多维建模的方式进行分析数据，能够进行上砖

导语 | 在百花齐放的交互式分析领域，ClickHouse 绝对是后起之秀，它虽然年轻，却有非常大的发展空间。本文将分享 PB 级分析型数据库 ClickHouse 的应用场景、整体架构、众多核心特性等，帮助理解 ClickHouse 如何实现极致性能的存储引擎，希望与大家一起交流。文章作者：姜国强，腾讯实时检索研发工程师。 一、交互式分析之 ClickHouse 1. 交互式分析简介 交互式分析，也称 OLAP（Online Analytical Processing），它赋予用户对海量数据进行多维度、交互式的统计分析能力，以充分利用数据的价值进行量化运营、辅助决策等，帮助用户提高生产效率。 交互式分析主要应用于统计报表、即席查询（Ad Hoc）等领域，前者查询模式较固定，后者即兴进行探索分析。代表场景例如：移动互联网中 PV、UV、活跃度等典型实时报表；互联网内容领域中人群洞察、关联分析等即席查询。 交互式分析是数据分析的一种重要方式，与离线分析、流式分析、检索分析一起，共同组成完整的数据分析解决方案，在互联网、物联网快速发展的背景下，从不同维度满足用户对海量数据的全方位分析需求。 相比专注于事务处理的传统关系型数据库，交互式分析解决了 PB 级数据分析带来的性能、扩展性问题。 相比离线分析长达 T + 1 的时效性、流式分析较为固定的分析模式、检索分析受限的分析性能

测地线就是在一个三维物体的表面上找出两个点的最短距离。测地线的具体应用挺广的，比如说飞机船只的航道设计。首先我们知道在二维平面上两点之间线段最短，但若是换到三维这就没办法实现了，因为你无法穿透这个物体以寻求最短距离。所以，我们就得想办法在曲面上面寻求最短距离。因为曲面略微抽象而且路径很多让人感觉无从下手，所以看似很难找。 其实不然，想象一张纸（假设它的厚度是忽略不计的），你既可以平铺让它处于绝对二维状态，又可以将其折叠成不同形状使其处于三维状态。如果这样想，事情就变简单了。假设你的那张不计厚度的纸处于平面状态，纸上有两个位置不同的点，你可以很容易找到两点之间最短距离。然后，你再将纸折叠成不同形状，尽管此时面不同了，但是两点的最短距离依然还是原先那条线：因为面不管被如何折面积都是不变的。 所以要找到测地线的关键就是把曲面转化成平面的这一步。微积分里面的术语叫parametrization（参数化），先不做过多讲解。当把曲面参数化成二维面之后，我们可以通过微积分求导，最后把二维重新转回三维。 数学语言表达 The geodesic equation In a Riemannian manifold M with metric tensor g , the length L of a continuously differentiable curve γ : [ a , b ] → M

加利福尼亚州海沃德 -2020年 9 月 4日-在线表面检测解决方案的领先提供商阿美特克表面视觉公司已经支持铝生产商Laminazione Sottile SpA满足客户对产品质量的要求 ， 更多信息尽在振工链 。 它的 SmartView ®系统安装在意大利的公司的临界表面处理生产线，确保只有检查材料进行进一步处理，并带入市场。 该系统以明场配置安装，具有在线检查和流媒体视频功能，使 Laminazione Sottile能够保持高水平的材料质量，从而大大减少了客户要求。 Laminazione Sottile生产轧制铝产品，包括刚性，半刚性和柔性包装，HVAC-R，汽车零件，炊具和一般工程组件。该公司需要一个能够实时客观地检查产品质量，检测缺陷并确定其根本原因的自动化系统。它还必须充当质量控制的大门，以便将卷材直接销售给客户并由Laminazione Sottile Group其他子公司进行进 一步 加工。 AMETEK Surface Vision的销售客户经理Marco Saitta表示：“借助SmartView，可以根据最终客户的要求选择已检验的材料。该过程利用了有关当前表面质量的知识，并提供了纠正任何过程不正常现象的能力。现在可以基于目标数据来计划和评估过程改进。” Laminazione Sottile的饰面部门经理Pierpaolo Panza表示：“