首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有了 GPT,还需要付费咨询

另外,可以多注册几个 Cursor 账号,可以换着用,反正注册只需要提供邮箱,多搞几个邮箱就能解决问题。...前几天有位读者朋友问付费咨询的事情,我一开始想到的是,有了 GPT,还需要付费咨询? 不过后来认真想了想,至少目前 GPT 还不能完全取代付费咨询。...第二条建议,还需要继续去研究 Android 内存优化配置,研究下来可能会发现需要优化系统,而我只是开发浏览器应用,并不能去修改系统。...从这个意义上讲,那些需要专业知识和经验的付费咨询服务,是不能够被 GPT 取代的。 而且,在未来的阶段,GPT 也不一定能够完全取代付费咨询。 首先,付费咨询可以给你提供一个人类专家的视角和经验。...总之,在 GPT 还没有达到自主智能和超越人类水平之前,付费咨询还是有必要和价值的。

11110

MySQL】为什么需要NOSQL数据库

RDBMS缺点扩展性:水平扩展(分布式计算)通常比非关系型数据库复杂,尤其是在大规模数据集上。灵活性:对于模式的变更不够灵活,更改现有的数据库结构可能需要大量的工作和时间。...抛开成熟度和工具先不谈,NOSQL的优势是我们需要关注的点,即为什么需要NOSQL数据库。先说几个NOSQL数据库的使用场景吧。在产品的开发过程中,数据模型不断演化,新的特性频繁添加。...移动应用需要实时同步用户状态和信息。使用像Couchbase Mobile这样的解决方案,可以在本地设备上提供NoSQL数据库的实例,并与云端数据库无缝同步,保证用户数据的实时性和一致性。...当然,现在更多的都是使用Redis作为NOSQL数据库,面试部分问的也是最多的,以下通过说明几个Redis的使用场景说明为什么需要NOSQL数据库。...使用NOSQL数据库,用户并不需要去维护一张数据表的结构,对于Redis数据库而言,仅需要去维护对应的数据结构即可,用map实现数据的存取,以分布式锁的方式实现资源共享,从而实现业务需求。

8410
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

需要 GraphQL

GraphQL 开发初衷 我们在 Facebook 的代码开源网站上找到了 官方回答, 大意是说: 在开发带 WebView 的 APP 时需要兼容 Android、iOS 环境不一致从而设计不同 API...REST 模式痛点 API 爆炸 随着我们做的产品功能越来越复杂,需要依赖后台模块API数量越来越多,逐渐不好维护。...加载太多无用内容 使用 API 的前端开发人员无法限制接口返回内容,而且在接口复用中,通常会接收到很多不需要的字段,导致请求包很大,网络耗时变长。...实现一个功能需要请求多个 API 通常,复杂的功能不是一个 API 可以搞定的。这时我们会并发请求多次,但浏览器也有最大请求数量限制。...同时获取多个数据 我们在上面的 query 里面可以同时放多个对象描述,可以一次性把需要的数据都拉取回来,减少网络请求数量,极大优化了网络请求负载,同时也方便前端开发。

2.1K70

技术分享 | MySQL 数据库巡检需要做些什么?

作者:陈俊聪 中移信息平台能力中心数据库团队成员,主要负责 MySQL、TiDB、Redis、clickhouse 等开源数据库的维护工作。...接触 MySQL 数据库 7 年了,专职做 MySQL 数据库运维工作也有 6 个年头了,这 6 年来呆了三家公司,做过很多次数据库巡检工作,从一开始是网上下载个巡检模板应付工作,草草了事,到后来使用公司专门的数据库巡检模板做巡检...,对于不满 60 分的实例我们需要马上关注,自动通知数据库管理员,并且自动和智能地分析存在的问题。...MySQL 的玩法就是需要有主键,最好是业务无关的 int signed 自增主键,具体为什么请出门右拐看 "开发规范",他是如何影响性能的,网上有大量的文章,这里我就没必要过多赘述了。...以上就是我个人对 MySQL 数据库巡检需要做什么的总结,欢迎指正。

1.9K30

python程序需要编译

不过它是针对特定CPU体系的,这些目标代码只能在特定平台执行,如果这个程序需要在另外一种 CPU 上面运行,这个代码就必须重新编译。...而解释型语言是在代码运行期间逐行翻译成目标机器码,下次执行时,还是需要逐行解释,我们可以简单认为 Java、Python 都是解释型语言。...编译型相当于厨师直接做好一桌子菜,顾客来了直接开吃,而解释型就像吃火锅,厨师把菜洗好,顾客需要自己动手边煮边吃。...把模块定义成二进制语言程序的这个过程叫做字节编译 python是解释型语言,它的字节编译是由解释器完成的 编译py文件,生成pyc结尾的文件的方法, Import zipfile.py 到此这篇关于python程序需要编译的文章就介绍到这了

3.4K10

大数据分析需要把hbase、mysql等数据导入hive

看做什么,如果不需要对数据进行实时处理,那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql数据库)“导入”到hive(数据仓库)中进行分析。“导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。...我们通常讲的业务系统都是基于OLTP的,主要的关系数据 库代表为Oracle,Sybase,DB2,SQLServer,MySQL等等。...主要的关系数据库代表为 Oracle,Sybase,DB2,SQLServer,SybaseIQ,Terradat,MySQL等等。...这些类型的系统的组件包括一些数据库和应用程序,用于为分析人员提供支持组织机构决策制定所需的工具。 数 据仓库本质上仍然是一个关系数据库,包含那些通常表示某个组织机构业务历史的数据。...当分析人员搜寻答案或试探可能性时,在得到 对历史数据查询的回答后,经常需要进行进一步查询。OLAP 系统可以快速灵活地为分析人员提供实时支持。

1.6K50

腾讯云自建数据库mysql为什么需要undo log?

在腾讯云上购买了服务器然后搭建mysql数据库,为什么需要undo log呢,下面我们来详细的解答。...以下讨论以MySQL的InnoDB引擎为例 在InnoDB中,有三种日志跟事务的ACID关系都很大: undo log负责原子性,保护事务在exception或手动rollback时可以回滚到历史版本数据...如果我们只记录一个历史版本数据,其它事务每次都只需要读取到最新版本的数据,的确是这样,这个就是Read Committed 但是,如果说你要备份整个数据库,整个事务可能会持续一个小时,同时有大量线上并发修改操作...这时同一行数据就需要支持多个历史版本的数据了,这一招叫MVCC,对应Repeatable Read隔离级别,而记录多个历史版本数据的地方就叫undo log 实践中,对于面向个人业务的互联网在线业务,推荐

1.5K20

关于Mysql数据库索引你需要知道的内容

数据库索引是什么 数据库索引,是数据库管理系统中一个排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库表中数据。索引的实现通常使用B树及其变种B+树。...创建索引需要遵循的原则 索引是建立在数据库表中的某些列的上面。在创建索引的时候,应该考虑在哪些列上可以创建索引,在哪些列上不能创建索引。...一般来说,应该在这些列上创建索引:在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引...第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。...MyISAM和InnoDB 1.数据库引擎InnoDB与MyISAM的区别 InnoDB 是 MySQL 默认的事务型存储引擎,只有在需要它不支持的特性时,才考虑使用其它存储引擎。

1.4K30

聊一聊,接口自动化测试需要验证数据库

比如,需不需要验证数据库是否正确? 这里还是跟你公司,跟你所在团队,跟你所在的测试方法或策略有关的。 为什么这么说? 因为在我之前的那家公司,因为上市公司,很厉害的。...所以测试根本没有数据库权限,你别说想看数据了,可能你要连接数据库的那个权限都需要领导层层申请。 当时设计的自动化测试框架比较简单,只是自动校验json格式是否正确。...对于测试来说,请求一个接口之后,需要知道这个接口在背后做了哪些事情(其实无非就是对数据库的增删改查操作),了解逻辑,对于多接口的测试,它背后更加复杂的逻辑更需要详细清楚。...需要测试同学耐心一点,仔细看看~~ 2. 需要了解数据库字段、数据库关系、表之间的关系等等,你要清楚比如字段代表的含义,如何修改?逻辑对应接口中哪些字段?...可能有时还需要到redis中去获取缓存数据,那可能就有点稍微复杂了。 怎么样,你看完之后,觉得我们在做接口自动化测试时,需要验证数据库

99220

我们真的需要模型压缩

然而,由于模型过参数化,它们记住数据 [4],而不是学习数据中的有用模式,这就需要正则化。然后,模型压缩利用这种简单性,只保留解决方案实际需要的参数。...由于我们的目标是训练使用较少 GPU 内存的神经网络,我们可以问一些显而易见的问题: 为什么需要过参数化? 需要多少过参数化? 我们可以通过使用更聪明的优化方法来减少过参数化?...未来方向 我们真的需要模型压缩?这篇文章的标题有些挑衅,但这个idea并不是: 通过收紧过度参数化的边界和改进我们的优化方法,我们可以减少或消除事后模型压缩的需要。...显然,在我们得到一个明确的答案之前,还有很多悬而未决的问题需要回答。下面是一些我希望在未来几年内完成的工作。 过参数化 通过观察数据的质量(使用低计算资源) ,我们能够得到更严格的边界?...我们可以将这些边界扩展到其它常用的架构(RNNs,Transformers)? 优化 在训练过的神经网络中还有其它我们没有利用的冗余

1.2K31
领券