最近Medium上出现了一个面试题：如何向你奶奶解释SQL和NoSQL的区别。我看作者是用自己的结构化的家族谱来比喻sql和nosql的区别的，写的挺好就是有点啰嗦，面试官可没时间听你在那滔滔不绝。我个人觉得，sql和nosql的区别海了去了，一两句话可概括不完，更何况是讲给你奶奶听，所以如果真被问到这个问题，可以挑选其中一个最主要的区别来类比就好，比如sql是通用的，nosql是专用的。所以我的答案是这样的：
人工智能以及自主实验目前主要由Python等语言编写，但并非所有实验科学工作者都擅长这类编程语言，在真实世界实验中的影响力还是比较有限。
随着企业上云和数字化转型升级的深化，数据正在成为企业的核心资产之一，在生产过程中发挥的价值越来越大。
一、原料购进前的准备工作 1.1. 供应商主数据、原料主数据宜先建好； 1.2. 在SAP系统中已完成采购订单、采购合同的申请、批准程序； 二、采购收货一般步骤 1． 原料进厂后安排司机停在指定区域，品管部进行30％取样抽检，合格后允许过磅，否则退回。 2． 采购员开立原料收货报告一式六联，在“采购部”栏中必须完整如实填写：日期、采购单号、供应商全称、运输单位全称、货车号/车皮号，原料名称、包装袋处理结果（一定要注明包装扣重标准及包装处理结果）。 3．司机持六联收货报告过磅称重，地磅员输入15位
陶哲轩一直看好，ChatGPT将颠覆数学证明，而如今，AI在化学领域的潜力同样深不可测。
近来许多学生和已经入职工作的知友们，纷纷以私信的形式来询问我到底电气工程师需要哪些知识。我没法给出电网工作的知识结构，但对于本专业的知识结构倒是略知一二。 以下给出一些个人看法： 我在ABB低压成套的工作岗位上先后从事过三个职务：第一个是职务是开关柜设计工程师，第二个职务是0.4kV和10kV电力监控系统设计工程师，第三个职务是技术支持工程师。以下谈谈这三个工作岗位所需要的知识结构。 第一个岗位：开关柜设计工程师 在这个岗位上，主业是设计ABB的MNS3.0低压开关柜，因此对MNS3.0低压开
作者 | 曾响铃 文 | 响铃说（xiangling0815） 安踏又火了！ 随着“神舟十三号”顺利返航，翟志刚、王亚平和叶光富三位宇航员圆满结束为期183天的飞行任务回到地球，得到了全国人民的热烈欢迎。 和三位宇航员一起返回地球的，还有一款号称“世界上最轻”的跑鞋——安踏氢跑鞋。并瞬间在网络上掀起了全民讨论与求购热度。 早在去年央视新闻“中国空间站”视频直播神舟十三号航天员在“太空健身房”的运动场景时，细心的网友就发现航天员脚上的鞋子是安踏氢科技跑鞋3.0系列，这也成了备受追捧的“太空网红鞋”。
大数据文摘作品 编译：李雷、大茜、Aileen 算法和材料数据库正帮科学家预测哪些元素能合成新材料。 几百年来，人们一直是通过反复试验或者靠运气和偶然发现新材料。现在，科学家们正在使用人工智能来加速这一过程。 最近，西北大学的研究人员用AI来解决如何生成新的金属玻璃混合物的问题。这比起在实验室进行实验快了200倍。 科学家们正在构建由数千种化合物组成的数据库，以便用算法来预测哪些化合物的组合会形成有趣的新材料。还有人用AI来分析已发表的论文挖据“材料配方”以产生新材料。 过去，科学家和建筑工人们只能将材料混
你的秘密安全吗?选择正确的OpenStack Barbican部署选项来保护您的云的隐私和完整性。 无论您是遵循您的内部信息安全政策，还是试图满足诸如GDPR、ANSSI、PCI DSS、HIPAA或
一、问题描述 客户端运行，提示：该数据正在被修改，无法编辑？ 解决方法1、关闭杀毒软件； 2、用KDMAINDBG.EXE跟踪检测组件； 3、在数据库的该套帐实体中的表中清空t-funcontrol的内容
目前，人工智能以及自主实验室主要由 Python 等语言编写，然而，并非所有实验科学工作者都擅长使用这类编程语言，因而其在真实世界实验中的影响力还是比较有限。
清华大学化工系卢滇楠教授团队，联合美国加州大学河滨分校吴建中教授和北京科学智能研究院高志锋研究员，提出一种三维 MOF 材料吸附行为的机器学习模型 Uni-MOF，用于预测各类工况下纳米多孔材料对各类气体的吸附性能。
ProCAST作为铸造模拟方案的先锋，是全球首屈一指的材料物理学数值模拟原型和制造流程供应商。PROCAST成功的关键在于使用真实材料物理特性，能够进行更真实的模拟，来代替耗时的物理样机尝试和纠错过程。
在新的名单中，我们看到了一些非常熟悉的名字：清华大学电子工程系主任汪玉，清华软件学院副教授杨铮。
http://www.blogjava.net/jesson2005/articles/380880.html
http://www.finderweb.net/download/finder-web-2.4.9.war
SQL语句时操作关系型数据库的基础，在开发数据访问层、调试系统等工作中十分常用，掌握SQL对于每一个程序员（无论是.NET、Java还是C++等）都非常重要。这里挑选了一个常见的面试题目，来热热身。
面试时间：5.14 面试地点:武汉 面试岗位：应用开发（其实就是软件开发） 1.一面：群面（无领导小组） 十二个人，五分钟阅读材料，一分钟自我介绍+观点阐述，二十分钟小组讨论，三分钟总结人总结 材料内容：如何看待高校”懒人经济“的利与弊 首先解释一下懒人经济：就是我们常用的点外卖，淘宝，快递等一系列宅在宿舍不用出门的活动，我们组十二个人，我排在十一位，九个认为利大于弊（方便快捷，节约时间，促进大学生创业等），三个认为弊大于利（包括我，因为排在后面好处都被大家说完了，我就只好反着说，个人角度：不利于身体健康，
ScienceDirect数据库 1. Elsevier简介 荷兰Elsevier 是全球最大的科学文献出版发行商，已有180多年的历史。其产品涵盖科学、技术和医学等各个领域，包括1800多种学术期刊（大部分被SCI、SSCI、EI收录，是世界上公认的高品位学术期刊）， 5000多种书籍以及电子版全文和文摘数据库。 2. ScienceDirect数据库简介 Science Direct数据库是Elsevier公司的核心产品，也是全球最大的科学文献全文数据库，涵盖了科学、技术以及医学领域的21个学科（数学、物理、化学、天文学、医学、生命科学、商业及经济管理、计算机科学、工程技术、能源学、环境科学、材料科学、社会科学等众多学科）。它提供Elsevier的1800多种期刊的检索和全文下载，其中SCI收录1393种，EI收录515种。
小前端要足够灵活，大后台则要有足够强的资源整合能力和服务提供能力，这就是未来商业变革的核心。——《商业价值》 阿富汗战争启示 苏军攻占阿富汗动用10 万以上的军队，战争持续10 年难以取胜，而美英联军在阿富汗战争中仅动用123 人特种部队，用时两个月便大获全胜，推翻了塔利班政权。原因不在于其战略战术的高明，而是由于信息技术的巨大进步改变了战争的模式，使战争效率有了革命性的进步。信息技术让战争前端大幅变小，少量的人员装备往前突击，信息和数据迅速反馈到后台，同时由卫星、雷达、红外线感应及各探测数据组成立体信
MediaWiki是一个流行的免费wiki软件包。它与维基百科使用的软件相同，是完全动态的，可以在LAMP堆栈上运行，利用PHP语言和MySQL数据库后端。通过简单的安装和配置，当您需要用到一个熟悉的、功能齐全的动态wiki引擎时，MediaWiki是一个很好的选择。
工业世界里，高纯气体被广泛应用于半导体制造、光纤生产、科学研究、医疗健康、环保能源等诸多领域。例如，半导体行业，高纯气体是芯片制造的关键原材料，直接影响着集成电路的性能和良率。
作者：Avishai Ish-Shalom是ScyllaDB公司的开发者推广人员。
C/S 又称Client/Server或客户/服务器模式。服务器通常采用高性能的PC、工作站或小型机，并采用大型数据库系统，如Oracle、Sybase、Informix或 SQL Server。客户端需要安装专用的客户端软件。
新材料技术是我国制造业的“底盘技术”，在人工智能、云计算等信息技术的加持下，新材料的发现与设计、分析与计算迎来了哪些变化？8月26日，腾讯教育联合腾讯云、腾讯量子实验室、龙讯旷腾、NVIDIA共同举办云计算助力材料多尺度计算研讨会，邀请11位材料科学领域专家学者分享多尺度计算模拟与云计算领域的最新进展、技术及成果，推动多尺度计算模拟的理论发展和应用探索。 腾讯杰出科学家、腾讯量子实验室负责人张胜誉，龙讯旷腾CEO吕海峰，香港城市大学讲座教授张瑞勤，北京航空航天大学物理学院院长、教授吕广宏，中国科学院半导体
这个文档是一份为开发人员提供的 Mozilla 源码目录结构树的指南。它提供源码的鸟瞰以方便开发人员理解 Mozilla 里有什么，到哪里去找想要的东西。它对一个刚刚学习 Mozilla 源码的开发人员来讲是一份不错的文档。
导读：对于任何一种性质的公司而言，财务流程都是公司运作当中的关键所在。本文是比较全面细致的一套关于公司财务体系的分解，有需要的朋友赶紧收藏转发。
Kong是一款云原生（cloud-native）、平台无关（platform-agnostic）、可扩展（scalable）的 API 网关，以通过插件实现的高性能和可扩展性而著称。
杜克大学的研究人员发明了一种方法，通过使用微波频段的窄带来观察墙壁，而不需要事先知道墙壁是由什么材料构成的。这项技术可以应用于安全领域、建筑行业以及军事侦察等领域，具有广泛的应用前景。该方法利用墙体的对称性，只需要一个频率扫描，就可以区分墙壁中的不同材料，实现更高效的扫描，而且单频发射器比宽带发射器便宜得多。
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今天为大家介绍的是来自Geoff Pleiss团队的一篇论文。自动化是当代材料发现的基石之一。贝叶斯优化（BO）是这种工作流程中的重要部分，使科学家能够利用先验领域知识高效地探索庞大的分子空间。尽管这些先验知识可以采取多种形式，但围绕大型语言模型（LLM）所包含的辅助科学知识有着显著的关注。然而，现有的工作迄今为止仅探讨了LLM在启发式材料搜索中的应用。实际上，最近的研究从点估计的非贝叶斯LLM中获得了不确定性估计，这是BO的核心部分。在本研究中，作者探讨了LLM是否真的有助于加速分子空间中基于原则的贝叶斯优化。作者采取冷静而客观的态度回答这一问题。具体来说，通过（i）将LLM视为标准但基于原则的BO代理模型的固定特征提取器，以及（ii）利用参数高效的微调方法和贝叶斯神经网络来获得LLM代理模型的后验分布。作者通过真实化学问题的广泛实验表明，LLM在分子BO中是有用的，但前提是它们经过了领域特定数据的预训练或微调。
例如，一个住宅的设计图纸，我们一看到每个房间的作用，应该不会怀疑这是一个住宅。几乎整个建筑设计都在尖叫着告诉你：这是一个家。
在连接到Oracle数据库的时候，可以有两种连接模式，一种叫做专用服务器连接（Dedicated Server），另外一种叫做共享服务器连接（Shared Server）。下面将分别讲解这两种连接方式的不同点。
摘要：本系列文章是Quora网站上"如何成为一名数据科学家"问题的高分答案集锦，来自不同领域的数据大咖们结合自己的切身经验，分享了对数据科学家成长之路的看法，可以作为初学者了解或入门学习使用。本篇文章作者是Rohit Malshe，就职于英特尔公司。 当我在整个互联网中查阅数据科学相关的材料时，我只会使用C和Matlab。我精通这些语言，但直到那个时候，我所做的以及能做的任何事情都不过是工程计算。我生成大量的数据，并创建一些图表。当我被大量涌现的数据包围时，我开始思考如何在其他地方应用这些数据。我开始寻
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