2024年1月2日，北京白鲸开源科技有限公司（以下简称"白鲸开源"）荣幸宣布，白鲸开源旗下产品WhaleStudioV2.4已成功通过与麒麟软件有限公司旗下的银河麒麟高级服务器操作系统产品的兼容性测试。麒麟软件有限公司的银河麒麟高级服务器操作系统(飞腾版)V10和银河麒麟高级服务器操作系统(鲲鹏版)V10也已通过测试。这一兼容认证确保了产品在性能、可靠性以及通用兼容性方面满足用户的关键性应用需求。WhaleStudioV2.4WhaleStudioV2.4是白鲸开源自主研发的数据开发产品。它为企业提供了强大的任务调度、数据同步、任务血缘等功能，使数据开发工作更加高效。WhaleStudioV2
北京时间2024年2月20日，中国领先的开源技术公司，白鲸开源科技有限公司（以下简称"白鲸开源"）荣幸宣布，该公司获得了第六届"年度金猿季大型主题策划活动"颁发的"2023大数据产业年度最具投资价值"奖项。这一殊荣是对白鲸开源在大数据领域取得的卓越成就和突出贡献的认可。金猿季推动产业升级"年度金猿季大型主题活动"由金猿、数据猿、上海大数据联盟共同组成的金猿组委会发起。本届金猿季以"小趋势·大未来"为主题，旨在促进大数据产业的进步，激发企业的数据资产价值与数据技术能力，推动整个产业的转型升级。活动吸引了来自不同行业的众多精英参与。业界权威的奖项与榜单在历经数月的申报和评选过程后，组委会评选出了七
纵观2023年中国数据行业发展与2024年数据产业趋势，就不得不提到2023年全年国家全年强调的数据要素的概念以及在2023年12月中国国家数据局等17个部门联合印发了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》。从2020年-2023年政策发展脉络来看，政府整体思路上让数据要素成为企业的“新能源”，从而促进企业数智化发展活力，带动整体上下游整体产业升级。那么，数据要素与数据商融资真的可以促进中国数据相关产业像中国新能源造车新势力一样弯道超车，从而带动整个产业升级么？请详读本文，它会来给你带来答案。数据要素的缘起“数据要素”这个概念是在2020年-2023年多个政策文件中都有提及，从
纵观2023年中国数据行业发展与2024年数据产业趋势，就不得不提到2023年全年国家全年强调的数据要素的概念以及在2023年12月中国国家数据局等17个部门联合印发了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》。从2020年-2023年政策发展脉络来看，政府整体思路上让数据要素成为企业的“新能源”，从而促进企业数智化发展活力，带动整体上下游整体产业升级。那么，数据要素与数据商融资真的可以促进中国数据相关产业像中国新能源造车新势力一样弯道超车，从而带动整个产业升级么？请详读本文，它会来给你带来答案。数据要素的缘起“数据要素”这个概念是在2020年-2023年多个政策文件中都有提及，从
智能优化算法应用：基于白鲸算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于白鲸算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.白鲸算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要：本文主要介绍如何用白鲸算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。1.无线传感网络节点模型本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为RnR_nRn的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”，RnR_nRn称为传感器节点的感知半径，感知半径与节点内置传感器件
基于白鲸算法的无人机航迹规划文章目录基于白鲸算法的无人机航迹规划1.白鲸搜索算法2.无人机飞行环境建模3.无人机航迹规划建模4.实验结果4.1地图创建4.2航迹规划5.参考文献6.Matlab代码摘要：本文主要介绍利用白鲸算法来优化无人机航迹规划。1.白鲸搜索算法白鲸算法原理请参考：https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/1276423542.无人机飞行环境建模?环境模型的建立是考验无人机是否可以圆满完成人类所赋予各项任务的基础和前提，其中第一步便是如何描述规划空间中的障碍物。首先我们将采取函数模拟法模拟地貌特征。其函数表达式为：z(x
数据作为新型生产要素，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和治理方式。越来越多企业也在尝试充分利用数据要素，开辟全新发展路径，进一步实现业务价值提升。在数字化转型的大背景之下，白鲸开源旗下WhaleStudio与火山引擎ByteHouse依托于双方完善的产品能力和互补的优势，于近日完成产品兼容性测试。测试结果表明双方产品完全兼容，整体运行稳定高效。此次产品互认将促进双方深入合作，为用户带来一站式、扩展性强、接入便捷的联合数据解决方案。WhaleStudio与ByteHouse产品互认证书白鲸开源是一家由多名ApacheSoftwareFounda
数据作为新型生产要素，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和治理方式。越来越多企业也在尝试充分利用数据要素，开辟全新发展路径，进一步实现业务价值提升。在数字化转型的大背景之下，白鲸开源旗下WhaleStudio与火山引擎ByteHouse依托于双方完善的产品能力和互补的优势，于近日完成产品兼容性测试。测试结果表明双方产品完全兼容，整体运行稳定高效。此次产品互认将促进双方深入合作，为用户带来一站式、扩展性强、接入便捷的联合数据解决方案。WhaleStudio与ByteHouse产品互认证书白鲸开源是一家由多名ApacheSoftwareFounda
作者|李晨编辑|DebraChen数据准备对于推动有效的自助式分析和数据科学实践至关重要。如今，企业大都知道基于数据的决策是成功数字化转型的关键，但要做出有效的决策，只有可信的数据才能提供帮助，随着数据量和数据源的多样性继续呈指数级增长，要实现这一点愈加困难。如今，很多公司投入了大量时间和金钱来整合他们的数据。他们使用数据仓库或数据湖来发现、访问和使用数据，并利用AI推动分析用例。但他们很快意识到，在湖仓中处理大数据仍然具有挑战性。数据准备工具是缺失的组成部分。什么是数据准备，挑战是什么数据准备是清理、标准化和丰富原始数据的过程。这使数据准备好应用于高级分析和数据科学用例。准备数据需要执行多项
业务挑战与痛点随着互联网技术的发展、云计算技术的成熟、人工智能技术的兴起和数字化经济的崛起，数据已成为企业的核心资产。在金融行业中，数字化已成为了支撑各类业务场景的核心力量，包括个人理财、企业融资、股票交易、保险理赔、贷款服务、支付结算、投资咨询、资产管理等等。然而，在基于大数据分析与处理技术的业务建设中，当下的金融企业也面临许多挑战与不足：实时与查询性能不足，高并发支持挑战大：金融行业中常见的风控、决策分析、高管看板、实时营销等业务场景均要求数据的高时效性以及秒级甚至毫秒级的查询性能；同时金融行业常见的支付、转账、账务业务场景均对吞吐量有很高的要求，需要稳定的高并发数据服务支持。然而基于离线
