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PolarDB 开源版 使用PostGIS 数据寻龙点穴(空间聚集分析)- 大数据与GIS分析解决线下店铺选址问题
寻龙点穴是风水学术语。古人说:三年寻龙,十年点穴。意思就是说,学会寻龙脉要很长的时间,但要懂得点穴,并且点得准则难上加难,甚至须要用“十年”时间。 但是,若没正确方法,就是用百年时间,也不能够点中风水穴心聚气的真点,这样一来,寻龙的功夫也白费了。 准确地点正穴心,并不是一件容易的事,对初学者来说如此,就是久年经验老手,也常常点错点偏。 寻龙点穴旨在寻找龙气聚集之地,而现实中,我们也有类似需求,比如找的可能是人气聚集之地。 PolarDB 开源版 使用PostGIS 数据寻龙点穴(空间聚集分析)- 大数据与GIS分析解决线下店铺选址问题
Curve 块存储实践 _ 十分钟带你体验高性能云原生数据库PolarDB
Curve 块存储是云原生计算基金会 (CNCF) Sandbox 项目,是网易自研和开源的高性能、易运维、云原生的分布式存储系统。而 PolarDB File System (PFS)是由阿里云自主研发的高性能类 POSIX 的用户态分布式文件系统,服务于阿里云数据库 PolarDB 产品。通过本文的介绍,大家可以快速部署一套 PolarDB+PFS+CurveBS 的云原生数据库,并在 PFS 上编译部署 PolarDB 。
直播预告 | pg4ml 机器学习框架系列课程:实现细节、XOR 模型案例(上)
pg4ml 机器学习框架是基于 PostgreSQL v13 实现的、使用 plpgsql 编写的机器学习框架,本次讲解的实验环境基于PolarDB-PG开源数据库。本次分享主要介绍框架的实现细节,并构建XOR两层网络的模型案例,包括数据集、XOR分类的案例与原理、神经网络节点、训练任务结构与执行等内容。
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 11: 物联网(IoT)、监控系统、应用日志、用户行为记录等场景 - 时序数据高吞吐存取分析
物联网场景, 通常有大量的传感器(例如水质监控、气象监测、新能源汽车上的大量传感器)不断探测最新数据并上报到数据库. 监控系统, 通常也会有采集程序不断的读取被监控指标(例如CPU、网络数据包转发、磁盘的IOPS和BW占用情况、内存的使用率等等), 同时将监控数据上报到数据库. 应用日志、用户行为日志, 也就有同样的特征, 不断产生并上报到数据库. 以上数据具有时序特征, 对数据库的关键能力要求如下: 数据高速写入 高速按时间区间读取和分析, 目的是发现异常, 分析规律. 尽量节省存储空间
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