《中国数据库前世今生》纪录片带我们回顾了数据库技术的发展历程，下面我将以个人故事的形式，分享我与数据库的不解之缘。故事还得从我大学时代说起。那时，我是一名计算机专业的学生，对编程充满了热情。在一次课程设计中，我首次接触到了数据库这一神奇领域。当时，我们使用的是MySQL数据库，我被它强大的数据管理能力所吸引。记得有一次，我和我的团队为了完成一个校园信息管理系统，熬夜研究数据库设计、SQL语句编写和
在大模型中，温度系数（temperature）通常用于调整模型的输出概率分布。温度系数的概念来源于物理学的热力学，它可以理解为一个“热度”值，用于控制模型的输出稀疏程度。温度系数越大，模型输出越倾向于给出较高的概率值，表现为“热情”；温度系数越小，模型输出越倾向于给出较低的概率值，表现为“冷静”。在深度学习框架中，如PyTorch和TensorFlow，温度系数通常通过添加一个标量乘以 softm
在数字化转型的浪潮中，企业面临着如何有效利用海量数据驱动业务增长的挑战。数据中台，作为企业数据集成和分析的关键基础设施，往往未能充分发挥其潜力，成为数据的沉睡之地。数据飞轮作为一种新兴的数据驱动模型，提供了唤醒数据中台并实现数据流动的新思路。本文将探讨数据飞轮的概念、构建方法以及如何通过数据飞轮实现数据中台的活力焕发。随着人工智能和大数据技术的发展，企业拥有了收集和处理前所未有的数据量的能力。然而
数据技术介绍：1. 数据仓库（Data Warehouse）概念与起源：数据仓库是20世纪90年代初期兴起的一种数据管理和分析技术。它的核心思想是将来自不同源系统的数据集成到一个中央存储库中，以便进行高效的数据分析和报告。主要特点：集成性：将分散在不同系统中的数据进行清洗、转换和集成。主题性：数据按照业务主题（如销售、客户、财务等）进行组织。非易失性：数据一旦进入数据仓库，通常不会进行修改。时变性
通过使用文心智能体平台来创建智能体的过程。这种方法可以让没有编程经验的人也能快速构建智能体，降低了技术门槛。以下是一些建议和心得：选择合适的平台：文心智能体平台是一个优秀的选择，它提供了零代码和低代码的开发环境，极大地降低了技术门槛。设计对话流程：在创建智能体时，要考虑用户可能提出的问题和请求，以及智能体应该如何回应。设计一个清晰、逻辑性强的对话流程，可以提高智能体的用户体验。利用预训练模型：文心
在使用 IntelliJ IDEA 运行 Java 项目的 main 方法时，如果遇到 "Build Failure" 错误，通常意味着在构建项目时出现了问题。以下是一些常见的解决方法：1. 检查项目结构确保你的项目结构正确，特别是 src 目录和 main 方法所在的类文件路径是否正确。2. 检查编译输出路径确保 IntelliJ ID
数据中台是指企业级的数据共享和服务中心，它整合了企业的各类数据资源，提供了统一的数据服务接口，支持业务快速创新和决策。而数据飞轮则是一个更高层次的概念，它强调数据的持续循环利用，通过数据的不断积累、处理和应用，形成正反馈循环，推动业务持续增长和创新。数据中台是数据飞轮的基础，原因如下：数据整合：数据中台通过整合企业内部和外部的数据资源，为数据飞轮提供了丰富的基础数据。数据标准化：数据中台通过数据治
#数据中台过时了？为什么现在都在说数据飞轮？#首先我们要知道什么事数据中台，什么是数据数据中台定义：数据中台是一种架构理念，旨在通过构建统一的数据处理平台，整合企业内部的各种数据资源，提供标准化的数据服务，以支持业务发展和决策。优点：数据整合：打破数据孤岛，实现数据的统一管理和标准化。高效复用：通过统一的数据服务，提高数据的复用率，降低重复开发成本。支持决策：提供高质量的数据支持，帮助企业进行科学
Geo-fencing（地理围栏）是一种基于地理位置的服务技术，通过在地理空间中定义一个虚拟的边界（围栏），当设备（如智能手机、车辆等）进入或离开这个边界时，系统会触发预设的动作或通知。Geo-fencing广泛应用于各种场景，如广告推送、位置追踪、安全监控、物流管理等。主要特点实时性：能够实时监控设备的位置变化，并及时触发相应的操作。灵活性：可以根据需求定义不同形状和大小的地理围栏，如圆形、多边
IBM裁员事件引起了广泛的关注和讨论
方向三：学习方法与技巧。方向一：编程语言选择。方向二：学习资源推荐。
OpenResty 的配置文件通常位于 /usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf 或 /etc/openresty/nginx.conf，具体位置可能因y的API或者Nginx的location块来调用。
在人机协作的模式下，程序员应该将AI视为合作伙伴而非竞争对手，通过不断提升自己的核心能力，找到与AI协同工作的最佳方式，以保持自身的
经过几个月的努力，我们成功将数据从MySQL迁移到了Oracle，并进行了分库分表、读写分离等优化措施，为公司业务的快速发
无人机Geo-fencing（地理围栏）是一种基于地理位置的安全技术，用于定义无人机的飞行边界并限制其在特定区域内的飞行。这种技术通过结合GPS（全球定位系统）和其他导航传感器，确保无人机在预设的安全区域内飞行，从而防止意外闯入限制区域或进行未经授权的飞行活动。以下是关于无人机Geo-fencing的一些关键点：工作原理：在飞行前，无人机的控制系统会加载地理围栏数据，这些数据定义了允许飞行的区域和
在当今这个数字化时代，人们对于高效、便捷的交互方式的需求日益增长。其中，语音交互作为一种自然、无障碍的沟通方式，正逐渐成为科技发展的前沿领域。而Whisper技术，正是这一领域中的一颗璀璨明星，引领着语音交互迈向新的高度。一、Whisper技术简介Whisper技术是一种基于深度学习的语音识别与转换技术。它通过复杂的神经网络模型，实现了从语音信号到文本的精确转换，同时保留了原始语音的语调、情感等丰
OpenResty是由C10K大神Leo Li（李纪宁）开发的一款高性能的Web服务器扩展套件，它将Nginx和LuaJIT（一款高性能的Lua解释器）进行了深度整合，使得服务器端的动态应用开发变得更为高效和便捷。OpenResty的核心组件包括Nginx、luaJIT、luaCore以及一系列的 Lua 模块。以下是OpenResty的一些主要特点和功能：高性能：OpenResty利用LuaJI
一、引言 在计算机科学中，算法是一种解决特定问题的步骤或规则的集合。它们是编程和数据科学的核心组成部分，用于处理各种复杂的问题。本文将介绍算法的基础知识、原理和架构，并通过案例分析来加深理解。 二、算法基础知识算法的定义 算法是一系列用于解决问题的步骤或规则的集合。它是一种指导计算机执行特定任务的指令，可以手动执行或通过计算机程序自动执行。算法的特性 （1）有穷性：算法必须在有限的步骤内结束； （
Traefik是一个现代的、开源的、自动化的HTTP和TCP路由器，它能够自动处理配置和重新加载。Traefik的动态路由能力使其成为Kubernetes等动态环境中的理想选择。以下是Traefik如何实现动态路由的几个关键点：基于标签的路由：Traefik可以基于Kubernetes中的标签来动态路由流量。您可以在Ingress资源中使用标签选择器来匹配Kubernetes服务的标签，并根据这些
命名实体消歧（Named Entity Disambiguation，NED）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，其目标是识别文本中的命名实体，并确定它们在现实世界中的唯一对应实体。命名实体包括人名、地名、组织名、日期、时间、货币等。 NED模型是用于解决NED问题的算法或系统。这些模型通常利用深度学习技术，特别是序列到序列（seq2seq）模型、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN
关于人工智能生成内容（AIGC）领域的BAND模型，它是一种专门用于命名实体消歧（Named Entity Disambiguation, NED）的模型。在文本中，命名实体消歧指的是识别和区分具有相同名称但代表不同实体的实体。例如，在新闻报道中，可能存在多个同名的人物或地点，BAND模型的目标就是帮助区分这些实体。 BAND模型通常包含以下组件：双向注意力机制：BAND使用双向注意力机制来同时考
RabbitMQ的集群是指将多个RabbitMQ节点（服务器）组织在一起，以提供更高可用性、容错性和扩展性的机制。在RabbitMQ中，集群允许节点之间共享消息、队列和其他资源，从而使得消息可以在集群中的不同节点上进行处理。当创建一个RabbitMQ集群时，集群中的每个节点都会共享相同的元数据，比如交换器（exchanges）、队列（queues）、绑定（bindings）和用户（users）等。
RabbitMQ 是一个开源的消息队列系统（也称为消息代理或消息中间件），它实现了高级消息队列协议（AMQP）和其他消息协议。它用于在分布式系统中存储和转发消息，支持多种编程语言，并且被广泛用于处理异步消息传递、应用程序解耦、数据缓冲和流量控制等场景。RabbitMQ 的“前世”可以追溯到 2007 年，当时它是作为一个轻量级、可扩展的消息队列解决方案被开发出来的。它的“今生”则是一个成熟、可靠的
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个跨平台的计算机视觉库，最初由Intel开发，现在是一个开源项目，由一个全球性的开发团队维护。OpenCV旨在提供一个简单易用的计算机视觉和机器学习接口，适用于学术和商业用途。 以下是关于OpenCV的一些详细介绍：主要特点跨平台：OpenCV支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等，并且可以在
X86架构服务器硬件设计涉及多个组件，每个组件都有其特定的功能和性能要求。以下是X86架构服务器硬件设计的主要组成部分和考虑因素：中央处理器（CPU）： 型号：选择适合工作负载的CPU，如Intel Xeon或AMD EPYC。核心数量和线程数量：根据计算需求选择核心和线程数量。缓存大小：更大的缓存可以提高数据处理速度。内存（RAM）： 容量：根据工作负载需求选择足够的内存容量。速度：内存速度影响
大数据架构管理规范是指在大数据环境中对数据架构进行有效管理和优化的标准、流程和方法。以下是大数据架构管理规范的一些关键要素：数据管理规范： 数据分类和标签：对数据进行分类和打标签，以便于管理和检索。数据质量控制：确保数据的准确性、完整性和一致性。数据生命周期管理：定义数据的创建、存储、使用、归档和删除的流程。数据存储规范： 数据存储格式：根据数据类型和应用需求选择合适的存储格式，如CSV、JSON
国家新型互联网交换中心（Internet Exchange Point, IXP）的大二层扁平架构是一种网络设计模式，旨在提高互联网服务提供商（ISP）之间的互连效率和降低成本。在这样的架构中，所有的参与者（如ISP）都在同一个逻辑层面上，即“二层”（Layer 2，L2）进行通信，而不是通过传统的三层（Layer 3，L3）路由。在大二层扁平架构中，交换中心提供一个统一的交换平台，允许ISP之间
一、引言在信息爆炸的时代，语音作为人类沟通的重要方式，承载着大量的知识和信息。然而，传统的语音处理方式往往受限于时间和空间的限制，使得语音信息的整理、存储和检索变得复杂而耗时。随着人工智能技术的不断突破，音频AI生成文字技术应运而生，它为语音信息处理带来了革命性的变革，开启了一个崭新的纪元。音频AI生成文字技术，简而言之，就是利用人工智能算法将语音信号转换为文字信息的过程。这项技术不仅极大地提高了
在ARM架构（如树莓派、嵌入式设备等）上安装Ubuntu系统，通常需要一个SD卡作为介质，并且可能需要使用特殊的工具（如Etcher、balenaEtcher等）来写入系统镜像。以下是一个基本的步骤概述：下载Ubuntu镜像：访问Ubuntu官方网站（https://www.ubuntu.com/）下载适用于ARM架构的Ubuntu镜像。通常选择"Desktop"版或"Server"版，取决于你的
在机器学习中，时间序列分析是一种特殊类型的预测建模，它关注的是数据随时间的变化趋势。时间序列数据常见于经济、金融、气象、医疗、社交媒体等多个领域。以下是使用机器学习做时间序列分析的一般步骤：数据准备：数据收集：获取包含时间戳的数据，如股piao价格、天气数据、销售记录等。数据清洗：处理缺失值、异常值，确保数据质量和一致性。数据预处理：将时间序列数据转换为适合机器学习模型的形式，如平滑、差分、滞后（
Copyright © 2005-2024 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
