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基于Hadoop生态的大数据异常检测平台搭建 批处理：用Spark MLlib的LOF（局部异常因子，适合高密度数据）、（单类支持向量机，适合高维数据）；流处理：用Flink ML的（实时聚类，检测离群点）、ADWIN（自适应滑动窗口，处理概念漂移）。数据层：用Flume/Kafka采集数据，HDFS存储，Hive管理元数据；计算层：用Spark处理离线批数据，Flink处理实时流数据；算法层：用孤立森林（批）、3σ原则（流）检测异常；可视化层：用Grafana做仪表盘，Prometheus+Alertmanager报警。这个平台能处理。 阅读详情
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WeDetect：基于视觉-语言检索的目标检测新范式 目标检测正从传统回归与分类耦合范式，向开放、灵活、可扩展的多模态检索范式演进。检索式检测（Retrieval-based Detection）将检测任务重构为视觉特征与文本语义的联合匹配过程，依托候选框索引库与双塔架构，天然支持开放词汇、零样本识别与小目标定位。其技术价值在于解耦空间感知与语义理解，消除NMS与anchor匹配等冗余计算，显著提升推理效率与跨场景泛化能力。典型应用场景包括工业质检中的缺陷新增识别、遥感图像小目标检测、低光照鲁棒视觉系统等。WeDetect正是这一范式的代表性实现，深度融合视觉 阅读详情

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