随着信息时代的迅速发展,数据变得愈加庞大和复杂。在这个大数据的时代,企业面临着海量信息的管理和利用挑战。为了更有效地获取并利用数据,企业信息模糊搜索API成为了企业数据智能引擎的一部分,为企业提供了精准的企业列表检索服务。
今天的企业正在竞相将关系到用户体验的数据置于更接近终端用户的位置,同时各类区域性数据隐私法规也纷纷出台;在这样的背景下,我们有必要审视数据中心的“同步数据检索”“后续数据检索”和“预取数据检索”等企业数据模式。我们还应了解如何在将数据移植到边缘的同时避免像数据中心那样复杂地克隆整个架构,且能有效掌控控制平面、避免边缘盲点。
玉米(Zea mays L.)作为最广泛种植的作物之一,一个多世纪以来研究者和育种者对其进行了广泛的研究。随着高通量检测技术的快速发展,玉米相关的生物学数据朝着多组学、多维度的层面快速积累。这些信息的整合有可能加速玉米遗传研究和改良玉米农艺性状。
在一些大型的门户网站和电商网站中,都有自己的站内搜索,但是使用传统的数据库查询方式已经无法满足一些高级的搜索要求,比如说:搜索速度要快、搜索结果要按照相关度排序,搜索的内容格式不固定,这些都需要使用全文实现搜索功能。
Elasticsearch (简称ES)是一个天然支持分布式的搜索,聚合分析和存储引擎。
开发基于大型模型的应用时,选择合适的应用框架不仅能显著提高开发效率,还能增强应用的质量属性。这类似于在Windows上开发传统软件服务时从MFC过渡到.NET Framework,或在Linux服务器端使用Java语言时采用Spring及Spring Boot框架,以及在Web前端开发中选择VUE、React或Angular等多样的框架。面对基于大模型的应用开发,我们应如何挑选合适的应用框架呢?对于两种常见的大模型应用框架——Langchain和LlamaIndex,它们各自拥有独特的特性和适用场景,我们又该如何做出明智的选择呢?
今年年底,录信数软将封闭式开发第二代大数据检索分析数据库产品,提供海量数据实时更新和高并发特性,并力争解决多表关联等业界难题。
至少前天接触了有致于做物联网平台的某鞋业集团,发现对MongoDB文档数据库理解还是不够深刻。今天再次在两台Linux CentOS主机安装了MongoDB数据库,对其高级特性进行了验证。有以下经验。
跳表是一种用于数据查找的数据结构,它虽然不是常见的数据结构,但是在Redis、Hbase等中间件中却被广泛使用,是一款性能比较优秀的底层数据结构,可以支持高速的数据查找、删除以及插入。这种数据结构是由William Pugh发明的,最早出现于他在1990年发表的论文《Skip Lists: A Probabilistic Alternative to Balanced Trees》,以下是论文中关于跳表的描述。
Elasticsearch(以下称之为ES)是一款基于Lucene的分布式全文搜索引擎,擅长海量数据存储、数据分析以及全文检索查询,它是一款非常优秀的数据存储与数据分析中间件,广泛应用于日志分析以及全文检索等领域,目前很多大厂都基于Elasticsearch开发了自己的存储中间件以及数据分析平台。
在信息爆炸的时代,有效地检索和处理数据变得至关重要。Langchain 和 Elasticsearch 的结合,为我们提供了一个强大的工具,以更智能的方式进行数据检索和分析。
这篇文章主要讨论一下ElasticSearch数据检索内部流程,方便大家对数据检索的理解。如果对ElasticSearch的文档写入不了解的同学可以先看一下上一篇文章【从0到1了解ElasticSearch文档写入】。
分页查询是在数据库中检索数据的一种常见需求。它允许我们从大型数据集中获取有限数量的数据,以便于显示在应用程序的用户界面上。在本文中,我们将详细介绍SQL中的分页查询,包括基本语法、常见应用场景以及如何在不同数据库管理系统中执行分页查询。
此篇文章已经是本系列的第四篇文章,意味着我们已经进入了Prompt工程的深水区,掌握的知识和技术都在不断提高,对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整。较为主流的LLM模型框架设计可以基于链式思考(CoT)、思维树 (ToT)和检索增强生成 (RAG)。其中RAG框架可以算得上是AI平台研发的老生常谈之一了,因为无论是个人还是企业,都想要培养出一个属于自己领域专业的AI。但伴随而来的问题,不限于产生幻觉、缺乏对生成文本的可解释性、专业领域知识理解差,以及对最新知识的了解有限。
Zeamap由华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室严建兵教授、杨宁教授团队,深圳国家基因库(CNGB),深圳华大基因股份有限公司支持并持续开发新的多组学分析及可视化工具,旨在通过整合多组学数据助力玉米遗传改良。
优先级详情:https://www.php.net/manual/zh/language.operators.precedence.php
子查询:嵌套在其他查询中;执行顺序由里到外。子查询数目没有限制,如果要使用多层查询,注意写好缩进格式,不要出错。
在这篇博客文章中,我将与大家分享我在学习过程中编写的JPA原生SQL查询代码。这段代码演示了如何使用JPA进行数据库查询,而无需将数据绑定到实体对象。通过本文,你将了解如何使用原生SQL查询从数据库中高效地检索数据。
实现同样的功能,Pandas 给用户提供了很多种方法,不少老手开发者们在这么多选择下要乐开花了。但对于初学者来说,情况却恰好相反,即使是一个很简单的操作有时对于他们来说,理解 Pandas 语法可能都是件挺困难的事情。
在本实验中,将进行Spring Data与JPA一起使用来检索数据并将其保存到数据存储区。
传统的检索通过关键字搜索相关结果,并根据关联度进行排名,之后根据得到的结果中进行整理,获得最终结果,但最终结果并不能保证是需要的结果。
Apache CarbonData 是一种索引列式数据格式,专为快速分析和实时洞察至关重要的大数据场景而开发。这个强大的数据存储解决方案是 Apache 软件基金会内的顶级项目,提供了一种更结构化、更高效、更快速的方法来处理和分析大型数据集
我们经常从GEO数据库中做miRNA数据挖掘的时候,会遇到一个很头疼的问题。就是miRNA芯片数据比较老,当时的对miRNA注释可能还没有分-3p和-5p。对这个概念还不太熟悉的小伙伴可以先去下面的视频。
主键索引:每个表只有一个主键索引,b+树结构,叶子节点同时保存了主键的值也数据记录,其他节点只存储主键的值。
Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务,使企业能够有效,高效地满足Hadoop中的合规性要求,并允许与整个企业数据生态系统集成。
向量相似性搜索是从特定嵌入空间中的给定向量列表中找到相似的向量。它能有效地从大型数据集中检索相关信息,在各个领域和应用中发挥着至关重要的作用。
关于非编码RNA的分类,之前在 [[非编码RNA分类总结]] 当中提到过里面的Long-Non Coding RNA是不编码蛋白的。但是随着研究的越来越深入,尤其是质谱技术的发展,也发现有些LncRNA可以编码肽段来发挥作用。这个也进一步丰富了LncRNA的功能。因此今天就来介绍一个用来检索肿瘤相关LncRNA编码肽段的数据库:SPENCER | A comprehensive database for small peptides encoded by ncRNA in cancer patients: http://spencer.renlab.org/#/home
ChatGPT 很多时候都被当作搜索引擎使用。但是它的知识库仅覆盖至 2021 年 9 月前的信息,一些新出的和内部的技术文档无法被查询到。本文讲解了作者为了解决这一痛点的实验过程,手把手教大家应用 embedding 技术并结合 AST 解释器,实现了对内部代码知识库的自然语言查询,最终查询精度高达90%,提高了20%开发效率,让程序员能更专注于业务逻辑的实现和优化。欢迎阅读~
用户可使用平台内置或自主上传的矢量文件,进行数据的检索(以 Sentine-2 L2A 为例),再进行数据筛选、拼接、裁剪等操作后,将数据导出至 我的数据 中。
SQL 服务器性能调优是一组过程,用于优化关系数据库中的查询以尽可能高效地运行,这可确保应用程序发出的 SQL 语句在尽可能快的时间内运行。目标是减少最终用户的响应时间或减少用于处理相同工作的资源,通常,数据库管理员处理这些任务。
在SQL(Structured Query Language)中,LIKE是一种用于模糊匹配的操作符。通过使用LIKE,我们可以根据模式匹配的方式进行数据检索,而不仅仅局限于完全匹配。本文将详细介绍SQL中LIKE操作符的语法、用法以及一些示例,帮助您掌握模糊匹配的技巧。
Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。
mysql内部索引是由不同的引擎实现的,主要说⼀下InnoDB和MyISAM这两种引擎中的索引,这两种引擎中的索引都是使⽤b+树的结构来存储的。
Java Persistence API(JPA)和Hibernate是两个常用的持久化框架,它们都提供了一种强大的查询语言——JPQL(Java Persistence Query Language)。在大型应用中,高效的查询是保证性能的关键。本文将探讨JPA与Hibernate在JPQL查询优化方面的区别,并结合一个实际项目中的应用场景,介绍如何优化JPQL查询以提升性能。
记得前几个月,spring4all 社区刚搞过一次技术话题讨论:如何对 JPA 或者 MyBatis 进行技术选型?传送门:http://www.spring4all.com/article/391 由于平时工作接触较多的是 JPA,所以对其更熟悉一些,这一篇文章记录下个人在使用 JPA 时的一些小技巧。补充说明:JPA 是一个规范,本文所提到的 JPA,特指 spring-data-jpa。 tips:阅读本文之前,建议了解值对象和实体这两个概念的区别和领域驱动设计的基本概念。 使用 @Embedded
之前我们介绍过关于[[ENCODE-转录调控必知数据库]]这个数据库。目前这个数据库更新到了V 5.0的版本。基本界面也发生了变化。所以这里就重新来介绍一下关于ENCODE: https://www.encodeproject.org/ 。
人可以通过听觉感知位置、运动、音调、音量、旋律并获取信息。日常生活中,音频是一种重要的多媒体数据,我们会收听电台节目、欣赏在线音乐等。
地理空间数据云是由中国科学院网络信息中心建设的一款数据云计算的平台。能够在这个平台上完成数据检索,产品检索和许多高级检索的操作,虽然主要是用于国家的科研,但是目前是对所有人免费进行开放的,当然,前提是不影响国家机密,保证国家安全,用户在这上面也能体验到全方位的数据检索服务。
目录 前言 前台实现 后台实现 总结 一、前言 看到这个题目有人肯定会说这有什么可写的,最简单的我只要用文件系统一个个查找、打开就可以实现,再高级一点我可以提取出所有数据的元数据,做个元数据管理系统就可以实现查找功能,有必要用geotrellis用分布式吗?这不是杀鸡用牛刀吗?理论上是这样的,但是要看我们考虑问题的尺度,如果你只是一些简单的数据用传统方法当然好,省事、省时、简单、速度快,但是当我们将数据的量放大到一个区域乃至全球的时候恐怕事情就不是那么简单了,比如我们有了全球Landsat数据
许多组织依赖第三方软件存储重要数据。例如,Salesforce用于客户数据,Zendesk用于支持数据,Confluence用于内部流程数据,Google Drive用于业务文档。这些提供商通常提供REST API,使外部系统能够搜索和检索信息。
编辑 | Tina 近期,阿里开源了自研的大规模分布式搜索引擎 Havenask(内部代号 HA3)。 Havenask 是阿里巴巴内部广泛使用的大规模分布式检索系统,支持了淘宝、天猫、菜鸟、优酷、高德、饿了么等在内整个阿里的搜索业务,是过去十多年阿里在电商领域积累下来的核心竞争力产品。 大数据时代,数据检索是必备的基础能力。Havenask 支持千亿级别数据实时检索、百万 QPS 查询,百万 TPS 高时效性写入保障,毫秒级查询延迟和数据更新。并具有良好的分布式架构、极致的性能优化,能够实现比现有技术方
公式中使用大写的 V 表示监测设备发送到平台上的原始值,如果公式设置为V/10 则表示当管理平台收到设备发来的数据时将原始数值除以 10 再进行保存,这样我们在数据检索时就会看到计算完成后的数值。所以, 公式的内容到底应该怎么写,完全取决于设备发来的原始数据含义是什么,以及我们希望平台进行什么样的计算之后再存储,以便我们检索数据时看到的是计算完成的结果值。
ODS是一个面向主题的、集成的、可变的、反映当前细节的数据集合。它主要用于支持企业处理业务应用和存储面向主题的、即时性的集成数据,为企业决策者提供当前细节性的数据,通常作为数据仓库的过渡阶段。
每个表有且⼀定会有⼀个聚集索引,整个表的数据存储在聚集索引中,mysql索引是采⽤B+树结构保存在⽂件中,叶⼦节点存储主键的值以及对应记录的数据,⾮叶⼦节点不存
通过灵活组合以上元素,SELECT语句实现了对数据库中数据的灵活、高效的检索和处理,是SQL中最基础、重要的命令之一。理解和熟练掌握SELECT语句的使用对数据库查询操作至关重要。
针对如下这条SQL,使用了row_number()函数,但外层使用了rownum,
InnoDB 是 MySQL 数据库中最常用的存储引擎之一,它使用了 B+ 树索引结构来实现高效的数据访问。在本篇文章中,我们将介绍 InnoDB 的索引结构以及为什么使用 B+ 树实现索引。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云