部落联盟
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行业智能部落(II)
- 行业智能
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行业智能1.0面向商业过程，将其中行为和状态数字化，
进行多维度数据分析和场景感知，建立行业知识图谱，提供个性化的资源配置和
服务。
行业智能2.0(中国智造2025/德国工业革命4.0)面向生产过程， 提升生产与服务敏捷性 ，提升资源共享性，降低生产和运营不确定性 ， 建立端到端行业全生态智能 服务。
- OICT
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OT（Operation Technology）关注物理和商业约束、人身安全，
ICT（Information and Communication Technology）关注商业约束、信息安全。
OT（碎片化）与ICT（专用化、标准化、开放性）话术、知识、文化差异巨大，融合协作困难。
- 边缘计算
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边缘计算是行业智能攻坚克难的必有路径：
数字孪生（物理世界和数字世界联接与融合）基础上=>
遵循智能模型驱动（Smart MDE）方法论=>经云敏捷实践（DEVOPS）=>建立云雾协同的行业大脑（ONOS）及边缘智能服务（XOS）。
这也带来安全挑战,同时需要建立贯穿云雾的安全体系。
- 相关架构
- IOTA（物联网及应用）,ONOS（开放网络操作）,Xedge（IOT边缘计算架构）, CROD(中控室重构数据中心),OPC UA(过程控制的对象链接和嵌入统一架构) SDN(软件定义网络)，NFV（软件功能虚拟化），EAAS（万物互联）是相关的指导思想与架构。
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数字孪生(Digital twins)
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模型驱动(Smart MDE)
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云敏捷实践(Devops)
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云雾协同(OICT)
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安全体系(Security)
- 基础部落(Base)
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Language/IDE/OS
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DB/Cache/Mq/ETL
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WEB开发
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移动/嵌入式开发
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新部落(+)
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百面机器学习 算法工程师带你去面试.pdf
目 录 版权信息 内容提要 推荐序 前 言 机器学习算法工程师的自我修养 第1章 特征工程 01 特征归
Sun Dec 08 14:33:17 CST 2019 -
python常见特征工程
1 特征工程是什么？ 有这么一句话在业界广泛流传： 数据和特征决定了机器学习的上限， 而模型和算法只是逼近 这个上限
Fri Aug 14 10:47:20 CST 2020 -
资源下载/ springboot
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WillKoehrsen/automated-feature-engineering
Python中使用Featuretools进行自动化特征工程
Sat Jun 02 00:26:03 CST 2018 -
Yimeng-Zhang/feature-engineering-and-feature-selection
特性工程和特征选择指南，以及Python中的实现和示例。
Sun Dec 02 13:06:35 CST 2018