老巷治理

老巷和老空区的自燃隐患，说实话，还挺让人头疼的。义煤集团在这方面做了不少实打实的工作，搞了套比较系统的防火方案，思路还挺清晰：一个是堵漏风，另一个是控供氧，听着简单，其实干起来门道不少。 注浆和充填是他们最常用的手段，比如在密闭墙后灌黄泥浆或者粉煤灰浆，不仅能填满裂隙，还能把煤体弄湿，降低热积聚风险。而且他们还会在老空区打钻孔灌胶体泥浆，既能粘合煤体，又能封微漏风点，挺聪明的。 还有一个比较关键的点是巷道支护。他们会加棚子、用锚索、喷浆这些，来对付矿压变化带来的位移，这种方式蛮实用，是对那种容易变形的老巷，有针对性。 ，光有措施还不行，监测和维护也不能拉。义煤集团会定期补浆、湿润，甚至还会用注

SQL Server 的老牌 JDBC 驱动，还是挺好用的，尤其是那三个经典的 JAR 包：msbase.jar、mssqlserver.jar和msutil.jar，现在偶尔还能派上用场。要在 Java 里连 SQL Server，用它们妥妥的。 msbase.jar是整个驱动的底座，打通 Java 和数据库的桥梁，主要负责 JDBC 标准类的实现。没它，其他俩基本也白搭。 mssqlserver.jar就比较针对 SQL Server 了，支持 TDS 协议，还有些 SQL Server 专属的东西，不装上可不行。 msutil.jar是工具类库，帮你做点数据、性能监控这类杂活，虽不是主力

老杜的MySQL笔记概述涵盖了数据库基础知识到高级查询技巧的全面内容。

部委级数据治理项目是一项涉及国家级数据治理体系的技术项目，通常会有较为复杂的数据管理需求和严格的质量控制标准。你如果正准备参与类似项目，肯定会用到一些高效的数据治理工具和方法。推荐你看看这篇资源分享，涵盖了从数据治理框架到具体实践的各类资料，能够你理解如何在大型项目中提升数据和管理能力。 比如，华为 DGC 数据湖治理方案了一个成熟的数据湖治理框架，挺适合大规模数据项目的部署。再比如，Spring Cloud 服务治理之道，它针对分布式系统了优化的治理方案，适合复杂企业架构下的服务管理。还有 Apache Atlas 2.2.0，这个数据治理框架也挺受欢迎的，适合那些需要高效数据跟踪和管理的项

随着技术的不断进步，永豪老ID脱机sql5.0已经迎来新的版本更新，为用户提供了更稳定和高效的操作体验。

深入浅出，探索 Spring Cloud 分布式服务治理的奥秘。从入门到精通，全面掌握服务注册与发现、负载均衡、熔断、降级等核心机制，构建稳定高效的微服务架构。

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SOA治理：框架与优化方法.pdf Oracle介绍其SOA解决方案的简要概述。

数据治理，为您开启高效利用数据资源的大门。从数据管理策略的制定，到数据标准和规则的规范，再到数据质量和一致性的保障，以及数据安全和隐私的管理，数据治理涵盖了数据生命周期的各个环节。 通过有效的监控数据使用和共享，建立完善的数据存储和访问控制机制，数据治理助力企业提升决策效率，增强业务竞争力，在数字化时代乘风破浪。

华为的数据湖治理方案挺适合做大规模数据治理的场景。基于它家的DGC 平台，你能搞定从数据接入、权限管理到模型沉淀这套流程，基本全打通，蛮省事的。尤其适合企业搞数据中台、数字化转型那一类的。 一站式的数据运营平台，支持实时接入、离线迁移还有第三方工具对接，像你手上数据源比较杂、格式不统一，这套挺能兜住。支持40 多种异构数据源，你用 MySQL、Hive、Kafka 甚至 Oracle 的，接入都没问题。 还有一块比较打动我的是模型资产沉淀，能复用行业知识库。比如做金融风控、制造预测的场景，一键导入导出模型模板，方便，能把之前一个月的建模活儿压缩到一天以内，开发节奏能快不少。 安全治理也做得比较