原标题 | Reverse Image Search with Machine Learning
【Bloom Filter】 Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中，有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。
作者 | Angel_Kitty ➤1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中， 有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场
Lucene是一套用于全文检索和搜索的开放源代码程序库。实际上lucene的功能很单一，说到底，就是你给它若干个字符串，然后它为你提供一个全文搜索服务，告诉你你要搜索的关键词出现在哪里。
DatabaseMetaData 有关整个数据库的信息：表名、表的索引、数据库产品的名称和版本、数据库支持的操作。 ResultSet 关于某个表的信息或一个查询的结果。您必须逐行访问数据行，但是您可以任何顺序访问列。 ResultSetMetaData 有关 ResultSet 中列的名称和类型的信息。 尽管每个对象都有大量的方法让您获得数据库元素的极为详细的信息，但在每个对象中都有几种主要的方法使您可获得数据的最重要信息。然而，如果您希望看到比此处更多的信息，建议您学习文档以获得其余方法的说明。 ResultSet ResultSet 对象是 JDBC 中最重要的单个对象。从本质上讲，它是对一个一般宽度和未知长度的表的一种抽象。几乎所有的方法和查询都将数据作为 ResultSet 返回。ResultSet 包含任意数量的命名列，您可以按名称访问这些列。它还包含一个或多个行，您可以按顺序自上而下逐一访问。在您使用 ResultSet 之前，必须查询它包含多少个列。此信息存储在 ResultSetMetaData 对象中。 //从元数据中获得列数 ResultSetMetaData rsmd; rsmd = results.getMetaData(); numCols = rsmd.getColumnCount(); 当您获得一个 ResultSet 时，它正好指向第一行之前的位置。您可以使用 next() 方法得到其他每一行，当没有更多行时，该方法会返回 false。由于从数据库中获取数据可能会导致错误，您必须始终将结果集处理语句包括在一个 try 块中。 您可以多种形式获取 ResultSet 中的数据，这取决于每个列中存储的数据类型。另外，您可以按列序号或列名获取列的内容。请注意，列序号从 1 开始，而不是从 0 开始。ResultSet 对象的一些最常用方法如下所示。 getInt(int); 将序号为 int 的列的内容作为整数返回。 getInt(String); 将名称为 String 的列的内容作为整数返回。 getFloat(int); 将序号为 int 的列的内容作为一个 float 型数返回。 getFloat(String); 将名称为 String 的列的内容作为 float 型数返回。 getDate(int); 将序号为 int 的列的内容作为日期返回。 getDate(String); 将名称为 String 的列的内容作为日期返回。 next(); 将行指针移到下一行。如果没有剩余行，则返回 false。 Close(); 关闭结果集。 getMetaData(); 返回 ResultSetMetaData 对象。 ResultSetMetaData 您使用 getMetaData() 方法从 ResultSet 中获取 ResultSetMetaData 对象。您可以使用此对象获得列的数目和类型以及每一列的名称。 getColumnCount(); 返回 ResultSet 中的列数。 getColumnName(int); 返回列序号为 int 的列名。 getColumnLabel(int); 返回此列暗含的标签。 isCurrency(int); 如果此列包含带有货币单位的一个数字，则返回 true。 isReadOnly(int); 如果此列为只读，则返回 true。 isAutoIncrement(int); 如果此列自动递增，则返回 true。这类列通常为键，而且始终是只读的。 getColumnType(int); 返回此列的 SQL 数据类型。这些数据类型包括 BIGINT BINARY BIT CHAR DATE DECIMAL DOUBLE FLOAT INTEGER LONGVARBINARY LONGVARCHAR NULL NUMERIC OTHER REAL SMALLINT TIME TIMESTAMP TINYINT VARBINARY VARCHAR DatabaseMetaData DatabaseMetaData 对象可为您提供整个数据库的信息。您主要用它获取数据库中表的名称，以及表中列的名称。由于不同的数据库支持不同的 SQL 变体，因此，也有多种方法查询数据库支持哪些 SQL 方法。 getCatalogs() 返回该数据库中的信息目录列表。使用 JDBC-ODBC Bridge 驱动程序，您可以获得用 ODBC 注册的数据库列表。这很少用于 JDBC-ODBC 数据库。 getTables(catalog, schema,tableNames, columnNames) 返回表名
翻译：https://pentesterlab.com/exercises/from_sqli_to_shell/course
Bloom Filter是一个占用空间很小、效率很高的随机数据结构，它由一个bit数组和一组Hash算法构成。可用于判断一个元素是否在一个集合中，查询效率很高（1-N，最优能逼近于1）。
不论是RAG，还是Agent，几乎每个LLM 驱动的应用程序都可能会用到向量数据库。那么，向量数据库是什么？与传统数据库有何不同？ 又如何选择向量数据库呢？ 本文是老码农关于向量数据库的学习笔记。
在过去的一年里，大语言模型（LLM）以及ChatGPT等产品吸引了全世界的想象力，并推动了一波基于它们的新功能浪潮。向量和向量搜索的概念是支持推荐、问答、图像/视频搜索等功能的核心。
Java Database Connectivity简称JDBC，属于Java核心API的一部分，是Java语言中用来规范客户端程序如何来访问数据库的应用程序接口。支持ANSI SQL-92标准，通过调用这些类和接口提供的成员方法，我们可以方便地连接各种不同的数据库，进而使用标准的SQL命令对数据库进行查询、插入、删除、更新等操作。
近些年来，向量数据库引起业界的广泛关注，一个相关事实是许多向量数据库初创公司在短期内就筹集到数百万美元的资金。
简单的说，搜索就是搜寻、查找，在IT行业中就是指用户输入关键字，通过相应的算法，查询并返回用户所需要的信息。
Datatables 插件的基本用法就不再介绍了，这里主要分享一下使用它实现服务器端获取数据时的分页处理。
上一篇文章我们介绍了什么是SQL，还有部分相关概念，本文我们来介绍关系型数据库管理系统（RDBMS）。
Beautiful Soup是一个Python库，它将HTML或XML文档解析为树结构，以便于从中查找和提取数据。它通常用于从网站上抓取数据。
全文检索是 20世纪末产生的一种新的信息检索技术。经过几十年的发展，特别是以计算机技术为代表的新一代信息技术应用，使全文检索从最初的字符串匹配和简单的布尔逻辑检索技术演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等 非结构化数据 进行综合管理的复合技术。由于内涵和外延的深刻变化，全文检索系统已成为新一代管理系统的代名词，衡量全文检索系统的基本指标和全文检索的内涵也发生巨大变化。
正如我们在第4章中所了解到的，大多数组织都会提供一个可访问Internet（或Intranet，如果在防火墙后面进行测试）的网站，以向匿名用户推销组织能力、联系信息等。这些类型Web服务的一种常见部署方法是托管在非军事区（DMZ）中，非军事区是一个逻辑上或物理上独立的子网，用于公开组织面向公众的外部服务。
2、索引需要占用一定的物理空间，除表结构要占用数据空间以外，索引也需要占用物理空间
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非关系型数据库，它是一种不依赖于传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的数据库管理系统。NoSQL数据库的设计目标是解决传统数据库在大规模、高并发、分布式等方面的一些问题，并提供更灵活的数据模型。以下是对NoSQL数据库的详细介绍。
如果一个黑名单网站包含100亿个黑名单网页，每个网页最多占64B，设计一个系统，判断当前的URL是否在这个黑名单当中，要求额外空间不超过30GB，允许误差率为万分之一。
这篇文章将带领读者探索数据库的多样化解决方案及其演进历程，特别关注向量数据库的重要性和在实际项目中的应用。
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身份服务通常是用户与之交互的第一个服务。一旦通过身份验证，最终用户就可以使用他们的身份访问其他OpenStack服务。同样，其他OpenStack服务利用身份服务来确保用户是他们所说的人，并发现部署中其他服务的位置。身份识别服务还可以与一些外部用户管理系统（如LDAP）集成。
大多数哈希表不能将相同的键映射到不同的值。 因此在现实生活中, 不会在哈希表中对基本键(1.0,0.0)和(-1.0,0.0)进行编码。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
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1、布尔运算：假设0代表假值，1代表真值，这样对位的运算看作是对真、假值的操作；则将处理真/假值运算命名为布尔运算
介绍 本文是关于客户端存储（client-side storage）的。这是一个通用术语，包含几个独立但相关的 API： Web Storage、Web SQL Database、Indexed Database 和 File Access。每种技术都提供了在用户硬盘上 —— 而非通常存储数据的服务器 —— 存储数据的独特方式。这么做主要基于以下两点理由：（a）使 web app 离线可用； （b）改善性能。对于客户端存储使用情况的详细阐述，请看 HTML5Rocks 上的文章 《"离线": 这是什么意思
PDOStatement::getColumnMeta — 返回结果集中一列的元数据(PHP 5 = 5.1.0, PECL pdo = 0.2.0)
内容概要：全球最大的照片网站 Unsplash 宣布平台已经开放了超过 20 万名摄影师的近 200 万张免费图片的，并开放了两个图片检索结果的数据集。
用GPT-4和ChromaDB向你的文本文件对话：一步一步的教程（LangChain 🦜🔗，ChromaDB，OpenAI嵌入，Web Scraping）。
从字面上理解，url去重即去除重复的url,在爬虫中就是去除已经爬取过的url,避免重复爬取，既影响爬虫效率，又产生冗余数据。
最近一段时间群里经常有人开始问MOGNODB 的问题，我觉得后面会开始在大量写一些MONGODB 的东西，原来从mongodb 3.2开始弄想起来也有6-7年时间了，相比传统的DBA 对于MONGODB 应该是非常了解和熟悉的，但是我错了，截止到现在，传统的DBA 对于MONGODB 一部分人还是一头雾水，时代不同了，不会MOGNODB 的DBA，如同你吃饭，只有刀叉，没有筷子，筷子更简单，更多变，适应的场景和变化更多，所以这是一个必备的技能，REDIS + MONGODB + MYSQL OR REDIS + POSTGRESQL + MONGODB 这属于DBA铁三角，不信你可以看看招聘信息。
自增的整型字段，必填参数primary_key=True,则成为数据库的主键，无该字段时，django会自动创建主键id字段。
USE 数据库名； 选择要操作的Mysql数据库，使用该命令后所有Mysql命令都只针对该数据库
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景。本文将从以下几个方面对它们进行比较和分析：
在前面的文章我们简单介绍了下什么是向量数据库，用比较生动的三原色的概念进行了类别，可以回顾下之前的文章。
在我们开始学习 PostgreSQL 数据库前，让我们先了解下 ORDBMS 的一些术语：
结合过去几天我自己的采访，我列出了一些php面试题，并根据我自己的意见基本上回答了这些问题。 请指出错误的地方，与您讨论和分析，并希望在面试过程中能帮助到你
Aqueduct是一个HTTP Web服务器框架，用于构建用Dart编写的REST应用程序。
这篇文章，是对数据库技术的一个小科普，希望能帮大家了解到更多元化的数据库，便于拓宽学习思路和项目的技术选型。
1、为什么要使用数据库？ 数据库技术是计算机科学的核心技术之一。使用数据库可以高效且条理分明地存储数据、使人们能够更加迅速、方便地管理数据。数据库具有以下特点： ·可以结构化存储大量的数据信息，方便用户进行有效的检索和访问 ·可以有效地保持数据信息的一致性.完整性,降低数据冗余 ·可以满足应用的共享和安全方面的要求 2、数据库的基本概念 ⑴什么是数据？ 数据就是描述事物的符号记录，数据包括数字、文字、图形、声音、图像等；数据在数据库中以“记录”的形式存储，相同格式和类型的数据将存放在一起；数据库中，每一行数据就是一条“记录”。 ⑵什么是数据库和数据库表？ 不同的记录组织在一起就是数据库的“表”，也就数说表就是来存放数据的，而数据库就是“表”的集合。 ⑶什么是数据库管理系统？ 数据库管理系统(DBMS)是实现对数据库资源有效组织、管理和存取的系统软件。它在操作系统的支持下，支持用户对数据库的各种操作。DBMS主要有以下功能： ·数据库的建立和维护功能：包括建立数据库的结构和数据的录入与转换、数据库的转储与恢复、数据库的重组与性能监视等功能 ·数据定义功能：包括定义全局数据结构、局部逻辑数据结构、存储结构、保密模式及数据格式等功能。保证存储在数据库中的数据正确、有效和相容，以防止不合语义的错误数据被输入或输出, ·数据操纵功能：包括数据查询统计和数据更新两个方面 ·数据库的运行管理功能：这是数据库管理系统的核心部分，包括并发控制、存取控制、数据库内部维护等功能 ·通信功能：DBMS与其他软件之间的通信 ⑷什么是数据库系统？ 数据库系统是一人一机系统，一由硬件、操作系统、数据库、DBMS、应用软件和数据库用户组成。 ⑸数据库管理员（DBA） 一般负责数据库的更新和备份、数据库系统的维护、用户管理工作、保证数据库系统的正常运行。 3、数据库的发展过程 ·初级阶段-第一代数据库：在这个阶段IBM公司研制的层次模型的数据库管理系统-IMS问世 ·中级阶段-关系数据库的出现：DB2的问世、SQL语言的产生 ·高级阶段-高级数据库：各种新型数据库的产生；如工程数据库、多媒体数据库、图形数据库、智能数据库等 4、数据库的三种模型 ·网状模型：数据关系多对多、多对一，较复杂 ·层次模型：类似与公司上下级关系 ·关系模型：实体（实现世界的事物、如×××、银行账户）-关系 5、当今主流数据库 ·SQLServer：Microsoft公司的数据库产品，运行于windows系统上。 ·Oracle：甲骨文公司的产品；大型数据库的代表，支持linux、unix系统。 ·DB2：IBM公司的德加·考特提出关系模型理论，13年后IBM的DB2问世 ·MySQL：现被Oracle公司收购。运行于linux上，Apache和Nginx作为Web服务器，MySQL作为后台数据库，PHP/Perl/Python作为脚本解释器组成“LAMP”组合 6、关系型数据库 ⑴基本结构 关系数据库使用的存储结构是多个二维表格，即反映事物及其联系的数据描述是以平面表格形式体现的。在每个二维表中，每一行称为一条记录，用来描述一个对象的信息：每一列称为一个字段，用来描述对象的一个属性。数据表与数据库之间存在相应的关联，这些关联用来查询相关的数据。关系数据库是由数据表之间的关联组成的。其中： ·数据表通常是一个由行和列组成的二维表，每一个数据表分别说明数据库中某一特定的方面或部分的对象及其属性 ·数据表中的行通常叫做记录或者元组，它代表众多具有相同属性的对象中的一个 ·数据表中的列通常叫做字段或者属性，它代表相应数据库中存储对象的共有的属性 ⑵主键和外键 主键：是唯一标识表中的行数据，一个主键对应一行数据；主键可以有一个或多个字段组成；主键的值具有唯一性、不允许为控制（null）；每个表只允许存在一个主键。 外键：外键是用于建立和加强两个表数据之间的链接的一列或多列；一个关系数据库通常包含多个表，外键可以使这些表关联起来。 ⑶数据完整性规则 ·实体完整性规则：要求关系中的元组在主键的属性上不能有null ·域完整性规则：指定一个数据集对某一个列是否有效或确定是否允许null ·引用完整性规则：如果两个表关联，引用完整性规则要求不允许引用不存在的元组 ·用户自定义完整性规则 7、SQLServer系统数据库 master数据库：记录系统级别的信息，包括所有的用户信息、系统配置、数据库文件存放位置、其他数据库的信息。如果该数据库损坏整个数据库都将瘫痪无法使用。 model数据库：数据库模板 msdb数据库：用于SQLServer代理计划警报和作业 tempdb数据库：临时文件存放地点
1 从阿里数据分析师笔试看职业要求 以下试题是来自阿里巴巴招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识
GPT-4 Turbo with Vision 是 OpenAI 开发的一个大型多模态模型 (LMM)，可以分析图像，并为有关图像的问题提供文本回应。 它结合了自然语言处理和视觉理解，GPT-4 Turbo with Vision 可以回答一般图像相关问题。 如果使用[视觉增强]还可以出示视频。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 来源：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imfinfo.html?searchHighlight=imfinf
本文是《SQL必知必会》一书的精华总结，帮助读者快速入门SQL或者MySQL，主要内容包含：
MongoDB 数据库是一种 NOSQL 数据库，NOSQL 数据库不是这几年才有的，从数据库的初期发展就以及存在了 NOSQL 数据库。数据库之中支持的 SQL 语句是由 IBM 开发出来的，并且最早就应用在了 Oracle 数据库，但是 SQL 语句的使用并不麻烦，就是几个简单的单词：SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY，但是在这个时候有人开始反感于编写 SQL 操作。于是有一些人就开始提出一个理论 —— 不要去使用 SQL ，于是最早的 NOSQL 概念产生了。可是后来的发展产生了一点变化，在 90 年代到 2010 年之间，世界上最流行的数据库依然是关系型数据库，并且围绕着关系型数据库开发出了大量的程序应用。后来又随着移动技术（云计算、大数据）的发展，很多公司并不愿意去使用大型的厂商数据库 —— Oracle 、DB2，因为这些人已经习惯于使用 MYSQL 数据库了，这些人发现在大数据以及云计算的环境下，数据存储受到了很大的挑战，那么后来就开始重新进行了 NOSQL 数据库的开发，但是经过长期的开发，发现 NOSQL 数据库依然不可能离开传统的关系型数据库 （NOSQL = Not Only SQL）。
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