如果在WINDOWS上想链接在LINUX上的MYSQL有什么方法，windows上各种GUI，还是打开MYSQL那个原本黑漆漆的小方格。...\connect -mc shell:1234.Com@192.168.198.210:3306 另外下面是一个例子，如何使用 mysql shell 中的 py模块来遍历一下数据库的库名。...，目的是什么。...为什么可以从官方给的例子来说的名字，我们只有对MONGODB 的表的称呼叫 collection，看看MYSQL 对非二维表格的文档的操作叫什么。...是有道理的野心不小，MYSQL 再也不是那个“单纯”的孩子。
1 事物是什么？ 数据库事务（transaction）是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部执行，要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。...事务由事务开始与事务结束之间执行的全部数据库操作组成。 2 事物的ACID是指什么？ 事务具有四个属性： 原子性、一致性、隔离性、持久性，这四个属性通常被称为ACID特性。...原子性（Atomic） 指整个数据库事务是不可分割的工作单位。事务中各项操作，要么全做要么全不做，任何一项操作的失败都会导致整个事务的失败。...一致性（Consistent） 指数据库事务不能破坏关系数据的完整性以及业务逻辑上的一致性，事务结束后系统状态是一致的。...通过日志和同步备份可以在故障发生后重建数据。 事务的ACID特性是由关系数据库系统（DBMS）来实现的，DBMS采用日志来保证事务的原子性、一致性和持久性。
原子性(Atomic)：事务中各项操作，要么全做要么全不做，任何一项操作的失败都会导致整个事务的失败； 一致性(Consistent)：事务结束后系统状态是一致的； 隔离性(Isolated)：并发执行的事务彼此无法看到对方的中间状态...通过日志和同步备份可以在故障发生后重建数据。
就让我们来逐一列出PKI体系的十大安全隐患： 风险1：证书持有者能被信任吗？ 在PKI中，CA总是被认为是可以信任的，并且，由CA颁发的证书的持有者也是可以信任的。...PKI设计者的逻辑是：你已经得到一个由CA颁发的可以信任的证书，该证书告诉你持有者的姓名（或公司名等），因此你可以知道持有者是谁，而这些就是你所需要知道的全部信息。显然，这样的逻辑是不可依赖的。...由于证书鉴别使用的是公钥，也就没有任何需要保密的东西，这看来似乎是安全的。...显然，客户端程序也可能，并且已经成为PKI体系中的一大缺陷。仍然拿我们熟悉的SSL为例。...这就好比你在你见黑暗的房间里和一个人讲话，尽管你知道别人是不可能窃听到你们的对话，但在知道对方真实身份前，你可能将自己的秘密告诉他吗？ 风险10：为什么这样使用PKI？
大数据概述 大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 数据与数据分析 数据分析离不开数据。...例如2020年2月运营收入下降50%，是什么原因导致的呢，是各项业务收入都出现下降，还是个别业务收入下降引起的，是各个地区业务收入都出现下降，还是个别地区业务收入下降引起的。...数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。...这正是传统数据分析领域面临的另一个挑战，如何去分析、计算海量数据。 大数据的特点（5V特征） Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大； Variety：种类和来源多样化。...分布式技术 什么是分布式 分布式系统是指：一个硬件或软件，其组件会分布在不同的计算机上，彼此之间仅仅通过网络消息传递进行通信和协调的系统。
超分辨率技术（Super Resolution），是通过硬件或软件的方法提高图像或视频帧的分辨率， 通过一系列低分辨率图像获取到高分辨率图像的过程。...比如左图是原始图片，右图是经过超分技术修复后的图像。 超分辨率可以通过多种技术来实现，其中包括传统的插值方法和基于深度学习的方法。...这些方法使用深度卷积神经网络（CNN）或生成对抗网络（GAN）等技术，通过学习大量训练数据的特征和映射关系，实现从低分辨率到高分辨率的映射。
标题 = 到文本 (取小时 (取现行时间 ())) + ":" + 到文本 (取分钟 (取现行时间 ())) + ":" + 到文本 (取秒 (取现行时间 ())) 因为标签类对象只接受文本型数据,所以要把时间型数据转化为文本型...,否则测试时会提示:"所接受的数据类型与传递给它的数据类型不一致"。...欲查看某类组件具有哪些方法,这些方法的详细解释以及有哪些可用参数等,请到易语言设计界面的支持库面板中的"数据类型"分支中寻找。...而其欲写出的数据(参数)是"数值到金额 (100, 假)"(这句的语法请看帮助),这是一种数值转换命令语句。 (3)调用相关对象的属性值作为方法的参数。例句: 列表框。加入项目 (编辑框1。...这是一种数据库操作命令,当指定数据库操作完毕后,关闭已经被打开的指定数据库,以便清空数据变量,节约系统资源,其句式是: 关闭([数据库别名或名称]) 当参数被省略时,表示关闭当前数据库。
\[\begin{aligned} \frac{d}{dx}(x^{2}) &= \frac{dx^{2}}{dx} \\ &= \frac{f(x+dx)-...
阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？...模型是指具有大量参数的深度学习或机器学习模型，这些参数可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元，以增加模型的表示能力和学习能力。...这些技术和策略共同支持了大模型的开发和应用，使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。然而，大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等方面的挑战。 什么是大模型的参数？...这也是为什么大模型通常需要特殊的硬件资源（如GPU或TPU）和优化策略（如分布式训练和混合精度训练）来进行有效训练的原因。...上述并行训练方法通常使用了以下通信原语： 数据并行-通信原语 AllReduce：AllReduce 是一种将所有参与者的数据汇总起来并将结果广播回所有参与者的通信原语。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 DAU / MAU值越大，说明app用户黏性越高！
什么是大语言模型？ 关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。 翻译自 What Is a Large Language Model?...在本文中，我们将提供大语言模型的定义，并讨论 LLM 的含义。使用这个资源来探讨大语言模型是什么，LLM 在人工智能背景下是什么，为什么它们被使用，不同类型的大语言模型以及未来可能的发展。...随着这一话题变得越来越受欢迎，越来越多的人熟悉 LLM 代表大语言模型。 什么是 LLM？...大语言模型与其他机器学习模型的对比 要确定何时可以使用大语言模型而不是使用使用较小数据集的其他机器学习模型，重要的是要确定 LLM 与使用较小数据集的模型相比的优势和局限性。...在未标记数据上训练的模型可能具有一定程度的偏见。 LLM 有时可能会产生幻觉，即不准确的响应。 结论 那么，什么是大语言模型？实际上，大语言模型可以是许多不同的东西，因为大语言模型的潜力是巨大的。
转载百度： 特指电信行业大数据领域的三大数据域。...B域=business support system的数据域， O域=operation support system的数据域， M域=management support system的数据域。...B域有用户数据和业务数据，比如用户的消费习惯、终端信息、ARPU的分组、业务内容，业务受众人群等。 O域有网络数据，比如信令、告警、故障、网络资源等。 M域有位置信息，比如人群流动轨迹、地图信息等。...从三大域进行数据分析和挖掘，就是电信行业的大数据应用，比如地理化精准营销、成本精算等。
我们会对新员工培训整个系统的架构，参加架构设计评审，学习业界开源系统（例如，MySQL、Hadoop）的架构，研究大公司的架构实现（例如，微信架构、淘宝架构）……虽然 架构”这个词常见，但如果深究一下“架构”到底指什么...模块与组件 模块和组件两个概念在实际工作中很容易混淆，我们经常能够听到类似这样的说法： MySQL 模块主要负责存储数据，而 ElasticSearch 模块主要负责数据搜索。...它分别包含了程序和数据结构两部分。现代软件开发往往利用模块作为合成的单位。模块的接口表达了由该模块提供的功能和调用它时所需的元素。模块是可能分开被编写的单位。...软件架构指软件系统的“基础结构”，创造这些基础结构的准则，以及对这些结构的描述。 单纯从定义的角度来看，框架和架构的区别还是比较明显的，框架关注的是“规范”，架构关注的是“结构”。...，标准的 MVC 架构”…… 究竟什么说法是对的，什么说法是错的呢？
在国内域名可以大致分为两类，一类是中文域名，一类是英文域名，中文域名作为一种刚出现的新事物，目前还未得到大量普及，近几年来也有不少网站注册了中文域名，但是由于部分输入法不支持输入中文的域名，所以仍有很多人对中文域名不了解...，甚至不知道中文域名有什么用。...下面为大家简单介绍中文域名是指什么，以及中文域名有什么用。 中文域名是指什么 中文域名也就是中文的域名，如果域名中含有中文的元素，那么就被称为中文域名。...中文域名有什么用 1、使更多人能够通过域名进入网页。...以上为大家介绍了中文域名有什么用，相对于英文域名来说，中文域名的优势非常明显，不仅符合国人的生活习惯和记忆方式，而且可选择的域名资源更丰富。
数据是什么？这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”，我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。...先看下面这组例子： “000000” 这里有6个0，请问它是数据吗？ 我们再看这样的例子： “11111aa” 这里有5个1和2个a，那么它是数据吗？ 也许你可能会摇摇头，“这到底是啥意思？”...我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据，换句话说，不管是石头上刻的画，或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹，或者是嬉皮士们在墙上的涂鸦，只要它表达一些确实的含义...，那么这种符号就可以被认为是数据。...不难看出，一些符号如果想要被认定为数据，那就必须承载一定的信息。而信息很可能是因场景而定，因解读者的认知而定，所以一些符号是不是可以被当做数据，有相当的因素是取决于解读者的主观视角的。
做了这么多年的程序员，是不是一直靠着自己的聪明伶俐在编码，数据结构和算法是前辈们的心血和经验总结，不可错过。...数据结构是利用其存储结构和逻辑结构来有效地组织数据，比如线性的表、栈、队列，非线性的树、图等，而算法是描述运算的过程，良好的算法是建立在有效的数据结构之上的。...T(n)=2n3+3n2+2n+1的最大量级是n3，因此可简化为T(n)=O(n3)，这就大O表示法。...+n+1+n+1=2n+3，根据n的量级简化为大O表示即O(n)。...O(n2) O(n2)表示算法的复杂度与数据集大小的平方成正比，一般的循环嵌套就是这种，随着嵌套的层级增加可能是O(n3)、O(n4)等。
马克-to-win：DBMS （database management system---数据库管理系统）像mysql，oracle，sql server之类，首先没什么神秘的，都只是某个公司编的一个软件而已...，比如mysql是MySQL AB公司编的，而sql server是微软编的。...在你启动软件之后，你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据，之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS，比如mysql等。
一、什么是大数据 进入本世纪以来，尤其是2010年之后，随着互联网特别是移动互联网的发展，数据的增长呈爆炸趋势，已经很难估计全世界的电子设备中存储的数据到底有多少，描述数据系统的数据量的计量单位从MB（...二、hadoop概述 Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用Java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。...DK.Hadoop是大快深度整合，重新编译后的HADOOP发行版，可单独发布。独立部署FreeRCH（大快大数据一体化开发框架）时，必需的组件。...Shuffle是指从Map产生输出开始，包括系统执行排序以及传送Map输出到Reducer作为输入的过程。...大快大数据平台（DKH）,是大快公司为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级，大数据通用计算平台。
以上技术发展路径奠定了数据湖发展的基础，下面我们看看把数据湖打开看看。 一、什么数据湖（Data Lake） 第一次看到数据湖这个词，大部分人都很自然的想到有大量的数据的。...根据维基百科的定义，数据湖是指“使用大型二进制对象或文件这样的自然格式储存数据的系统 。...Iceberg 虽然Iceberg一直被称为数据湖三大解决方案之一，但是准确的来说，Iceberg并不是一个数据湖的解决方案，而是数据湖概念中的一个环节，之前我们说过，数据湖是和计算解耦的。...Iceberg有两大目标： 成为静态数据交换的开放规范 高扩展性和可靠性（这一点是几乎所有的分布式系统，可以忽略） 修复持续的可用性问题 其主要设计思想是跟踪表中所有文件的所有变化。...数据湖有什么特别 数据湖的形态发展至今，保留了大数据生态的灵活性和生态的优势外，也在往数仓的性能和企业能力上发展。
近年来，数据分析，数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。...数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库，也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤： ? 数据选取。 目的是确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。...一般包括消除噪声，推导计算缺省数据，消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的是将数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。...数据挖掘任务大致可以分为两大类： ? 分类预测任务 分类预测任务是从已经分类的数据中学习模型，并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如：给出一个顾客的消费情况，判断其是重要客户的可能性。...描述型任务 根据数据内部具有的固有联系，生成对数据集中的数据关系或整个数据集的概要描述。 典型的描述型任务包括： 摘要：用于对数据集进行总结。 聚类：把没有预定类别的数据划分为几个合理的类别。
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