这个包需要使用梯子访问谷歌。关于设置代理，可以参考[[73-R工具指南20-优雅地在R中設置代理]]，如果你实在没有一个梯子，也可以参考我下面关于tinyscholar 的介绍。
五年前，研究人员对能够解释图像的软件的准确性方面有了相当大的飞跃。人工神经网络支撑了我们目前在AI领域看到的“繁荣”。然而，我们仍然没有达到像“终结者”或“黑客帝国”那样的现实。 目前，研究人员正试
Name Disambiguation in AMiner: Clustering, Maintenance, and Human in the Loop
这个响应表明文档成功地被索引到了"goboy-blog"索引中，索引操作是成功的，只有一个分片成功地完成了索引操作。索引操作通常用于将文档添加到Elasticsearch索引中，以便后续搜索和检索。
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。
5. 用例设计思想(举例说明) 如上表，是某个接口说明文档中的一个接口，课程检索，其中“v1/Lesson/testsrch/?” 为接口调用地址，此外，还给出了接口函数输出(即Server Re
前几天在看 2018 云栖大会，来自中科院计算所的陈世敏研究员在“数据库内核专场”做了一场《NVM在数据库领域的研究和探索 》的报告演讲。在30分钟的演讲中，其中有近10页PPT的内容和B+Tree这种索引有关。
对于一个报表检验，性能就是其检验方向之一，皕杰报表之初就把性能摆到了第一位，但当面对超量的数据，服务器硬件毕竟有限，因而在设计报表时，性能优化也是需要考虑的问题。
PayPal的bug允许通过逐一列举的方式获取付款方式的最后四位数字以及披露任何给定PayPal账户的账户余额和近期交易数据。 介绍 这篇文章详细介绍了一个问题，它允许列举付款方式的最后四位数字（例如
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~
每当域在 Internet 上处于活动状态时，要访问它，就需要对 DNS 解析器进行 DNS 查询。通过在 DNS 解析器上激活特殊探测，可以将这些查询记录到数据库中。这不会记录哪个客户端发出了请求，而只是记录某个域已与特定 DNS 记录相关联的事实。
前段时间偶然间在一朋友处获得了多个系统的web日志，并被被要求针对这些日志进行分析。一时兴起，随便打开了一个，打开后发现日志数量极大，接着又打开了好几个，发现每个系统的日志量都极大的。起初准备找web日志分析工具，收集一番后对这些日志分析工具不熟悉，因此凭着经验进行分析。
ChatGPT 的数据覆盖范围仅至 2021 年 9 月前，这意味着如果出现了 2021 年 9 月之后的新信息或技术，ChatGPT 可能无法提供准确的答案或建议。例如，前端开发中经常使用的公司开源项目 TDesign 就是一个例子：
过去几年，使用NoSQL数据库的网站和应用数量激增。 MongoDB无处不在。 现代网络如何偏离传统的基于SQL的数据库确实令人着迷。 MongoDB和其他NoSQL数据库在存储和检索数据方面有一种新方法。 那么让我们来看看MongoDB与MySQL不同的一些关键因素。
数据库分片是在多台机器上存储大型数据库的过程。一台计算机或数据库服务器只能存储和处理有限数量的数据。数据库分片通过将数据拆分为更小的块（称为分片）并将其存储在多个数据库服务器上来克服此限制。所有数据库服务器通常都具有相同的底层技术，它们协同工作以存储和处理大量数据。
结构化数据：也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。
一直对SQL优化的技能心存无限的向往，之前面试的时候有很多面试官都会来一句，你会优化吗？我说我不太会，这时可能很多人就会有点儿说法了，比如会说不要使用通配符*去检索表、给常常使用的列建立索引、还有创建表的时候注意选择更优的数据类型去存储数据等等，我只能说那些都是常识，作为开发人员是必须要知道的。但真正的优化并不是使用那些简单的手法去完成实现的，要想知道一条SQL语句执行效率低的原因，我们可以借助MySQL的一大神器---"EXPLAIN命令"，EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，本文在结合实
系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块（block）为基本单位的，位于同一个磁盘块中的数据会被一次性读取出来，而不是需要什么取什么。
DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文：Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里，Amazon 介绍了如何使用 Commodity Hardware 来打造高可用、高弹性的数据存储。想要理解 DynamoDB，首先要理解 Consistent Hashing。Consistent Hashing 的原理如下图所示：
Java 21 带来了一系列令人振奋的增强功能，革新了并发性、集合操作以及记录处理方式。
我们用一个例子来逐渐引出啥是索引。话说大老板东哥有一天想体验一下快递小哥的生活，就去自家快递公司准备干活了，一进仓库看到一地的快递，兴冲冲的就问旁边的快递小哥 “这么多快递，我要找一个人的快递怎么办？”。快递小哥说 “你可以一件件找，直到找到你要的那件快递”，东哥一听脸顿时黑了 “淦！上十万件快递你要我一件件找，是想累死我，然后继承我的白条吗？” 说完一甩手扭头就会豪宅去了。 第二天，快递公司老板去找东哥说 “领导，我们已经改进了，再去指导指导呗”。东哥一听，哎呀！动作挺快，然后就又到快递公司了，问 “你们想出什么办法了吗”。快递小哥连忙回答 “我们给所有的快递都编了号，做了一个表格，只要从表格中找到编号就可以找到快递了”，东哥心想，我从上十万的名单里找出了编码，还要去上十万的快递里扒出快递，还是太累了就说 “我时间有限有没有更快的办法”。 快递公司老板一听，这还得了，大 BOOS 不满意了，得亏有备用方案，就说 “领导，我们还有个方案，我们做个快递柜，1 ~ 10 号快递放 0 号，10 ~ 20 放 1 号，依次类推，只要找到了快递编码，很快就可以找到快递了”。东哥一听，不错哈！这么干就快多了，但是我还要从上十万的表格中找出编码，难受啊！一脸的难受。快递公司老板冷汗直流，这是嫌找编码满了啊，该怎么办，BOOS 一怒，回家种地。这时一个程序员站住来说 “领导，我们还有个方案，我们把表格进行优化，按照姓名首字母来分类，就可以很快的找到指定的名字和编码”。东哥大喜，升职加薪！ 从上面的例子可以推出，如果没有索引，必须遍历整个表，直到指定快递被找到为止；有了索引之后，即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的，因而查找次数要少的多。可见，索引是用来定位的。官方来讲就是：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。
深度自编码在异常检测中得到了广泛的应用。通过对正常数据的训练，期望自编码器对异常输入产生比正常输入更高的重构误差，以此作为识别异常的判据。然而，这一假设在实践中并不总是成立。有人观察到，有时自动编码器“概括”得很好，也能很好地重建异常，导致异常的漏检。为了减轻基于自编码器的异常检测的这个缺点，我们建议使用内存模块来增加自编码器，并开发一种改进的自编码器，称为内存增强自编码器，即MemAE。对于给定的输入，MemAE首先从编码器获取编码，然后将其作为查询来检索与重构最相关的内存项。在训练阶段，内存内容被更新，并被鼓励表示正常数据的原型元素。在测试阶段，学习记忆是固定的，从正常数据中选取少量记忆记录进行重构。因此，重建将趋向于接近一个正常的样本。从而增强异常的重构误差，用于异常检测。MemAE没有对数据类型的假设，因此适用于不同的任务。在各种数据集上的实验证明了该备忘录具有良好的泛化性和较高的有效性。
内容提要 一、对EF框架的性能测试 增、删、改，查测试及性能优化 二、使用sql执行 增、删、改，查测试 三、对以上两种方式对比分析 一 对EF框架的测试 1插入操作测试 测试代码（关键部分） List<Collection> list = new List<Collection>(); int i = 0; while (i < count) { Collection
虽然大型语言模型在NLP领域展现出的强大性能十分惊人，但其带来的负面代价也很严重，比如训练过于昂贵，难以更新等。，而且很难处理长尾知识。
转一篇他人写的数据库设计技巧，感觉也不一定都正确，开拓一下思路吧。 说到数据库，我认为不能不先谈数据结构。1996年，在我初入大学学习计算机编程时，当时的老师就告诉我们说：计算机程序＝数据结构＋算法。尽管现在的程序开发已由面向过程为主逐步过渡到面向对象为主，但我还是深深赞同8年前老师的告诉我们的公式：计算机程序＝数据结构＋算法。面向对象的程序开发，要做的第一件事就是，先分析整个程序中需处理的数据，从中提取出抽象模板，以这个抽象模板设计类，再在其中逐步添加处理其数据的函数(即算法)，最后，再给类中的数据成员和函数划分访问权限，从而实现封装。 数据库的最初雏形据说源自美国一个奶牛场的记账薄(纸质的，由此可见，数据库并不一定是存储在电脑里的数据^_^)，里面记录的是该奶牛场的收支账目，程序员在将其整理、录入到电脑中时从中受到启发。当按照规定好的数据结构所采集到的数据量大到一定程度后，出于程序执行效率的考虑，程序员将其中的检索、更新维护等功能分离出来，做成单独调用的模块，这个模块后来就慢慢发展、演变成现在我们所接触到的数据库管理系统(DBMS)——程序开发中的一个重要分支。 下面进入正题，首先按我个人所接触过的程序给数据库设计人员的功底分一下类： １、没有系统学习过数据结构的程序员。这类程序员的作品往往只是他们的即兴玩具，他们往往习惯只设计有限的几个表，实现某类功能的数据全部塞在一个表中，各表之间几乎毫无关联。网上不少的免费管理软件都是这样的东西，当程序功能有限，数据量不多的时候，其程序运行起来没有什么问题，但是如果用其管理比较重要的数据，风险性非常大。 ２、系统学习过数据结构，但是还没有开发过对程序效率要求比较高的管理软件的程序员。这类人多半刚从学校毕业不久，他们在设计数据库表结构时，严格按照教科书上的规定，死扣E-R图和3NF(别灰心，所有的数据库设计高手都是从这一步开始的)。他们的作品，对于一般的access型轻量级的管理软件，已经够用。但是一旦该系统需要添加新功能，原有的数据库表差不多得进行大换血。 ３、第二类程序员，在经历过数次程序效率的提升，以及功能升级的折腾后，终于升级成为数据库设计的老鸟，第一类程序员眼中的高人。这类程序员可以胜任二十个表以上的中型商业数据管理系统的开发工作。他们知道该在什么样的情况下保留一定的冗余数据来提高程序效率，而且其设计的数据库可拓展性较好，当用户需要添加新功能时，原有数据库表只需做少量修改即可。 ４、在经历过上十个类似数据库管理软件的重复设计后，第三类程序员中坚持下来没有转行，而是希望从中找出“偷懒”窍门的有心人会慢慢觉悟，从而完成量变到质变的转换。他们所设计的数据库表结构有一定的远见，能够预测到未来功能升级所需要的数据，从而预先留下伏笔。这类程序员目前大多晋级成数据挖掘方面的高级软件开发人员。 ５、第三类程序员或第四类程序员，在对现有的各家数据库管理系统的原理和开发都有一定的钻研后，要么在其基础上进行二次开发，要么自行开发一套有自主版权的通用数据库管理系统。 我个人正处于第三类的末期，所以下面所列出的一些设计技巧只适合第二类和部分第三类数据库设计人员。同时，由于我很少碰到有兴趣在这方面深钻下去的同行，所以文中难免出现错误和遗漏，在此先行声明，欢迎大家指正，不要藏私哦8) 一、树型关系的数据表 不少程序员在进行数据库设计的时候都遇到过树型关系的数据，例如常见的类别表，即一个大类，下面有若干个子类，某些子类又有子类这样的情况。当类别不确定，用户希望可以在任意类别下添加新的子类，或者删除某个类别和其下的所有子类，而且预计以后其数量会逐步增长，此时我们就会考虑用一个数据表来保存这些数据。按照教科书上的教导，第二类程序员大概会设计出类似这样的数据表结构： 类别表_1(Type_table_1) 名称 类型 约束条件 说明 type_id int 无重复 类别标识，主键 type_name char(50) 不允许为空 类型名称，不允许重复 type_father int 不允许为空 该类别的父类别标识，如果是顶节点的话设定为某个唯一值 这样的设计短小精悍，完全满足3NF，而且可以满足用户的所有要求。是不是这样就行呢？答案是NO！Why？ 我们来估计一下用户希望如何罗列出这个表的数据的。对用户而言，他当然期望按他所设定的层次关系一次罗列出所有的类别，例如这样： 总类别 类别1 类别1.1 类别1.1.1 类别1.2 类别2 类别2.1 类别3 类别3.1 类别3.2 …… 看看为了实现这样的列表显示(树的先序遍历)，要对上面的表进行多少次检索？注
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda AAAI 2018 于 2 月 7 日在美国新奥尔良闭幕，本次会议收录了腾讯 AI Lab 共 12 篇论文。这里我们编译介绍了其中的《降秩线性动态系统（Reduced-Rank Linear Dynamical Systems）》；研究结果表明该方法可以稳健地从长度较短的、有噪声的、有计数值的数据中学习隐含空间。此外，作者也已经在 GitHub 上公布了他们用 Matlab 实现 RRLDS 的代码。 论文地址：http://yuan-gao.net/pdf
传统的关键词检索论文，浩如烟海的结果让你无所适从？试试人工智能检索引擎。根据你的研究兴趣和偏好，便捷而靠谱帮你找论文。
【引子】用户的隐私保护涉及多个方面，用户行为的隐私保护更是一个难点。周末读了一篇论文，https://cacm.acm.org/magazines/2010/4/81501-private-information-retrieval/fulltext，涉及了很多数学上的方法和概念，很是费劲，隐私信息检索会过犹不及么？企业这么做的动力在哪里呢？
数据库表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键，且主键的取值不能缺失，即不能为空值（Null）。
为解决大模型（LLMs）在处理超长输入序列时遇到的内存限制问题，本文作者提出了一种新型架构：Infini-Transformer，它可以在有限内存条件下，让基于Transformer的大语言模型（LLMs）高效处理无限长的输入序列。实验结果表明：Infini-Transformer在长上下文语言建模任务上超越了基线模型，内存最高可节约114倍。
每个程序员的梦想不仅是成为一名优秀的程序员，而且成为一名伟大的程序员。我们都想实现我们的目标，为了实现我们的目标，我们必须有一个伟大的计划。
张鹏，腾讯云容器产品工程师，拥有多年云原生项目开发落地经验。目前主要负责腾讯云容器服务 TKE 集群和运维中心开发工作。 概述 下面几个问题，相信广大 K8s 用户在日常集群运维中都曾经遇到过: 集群中的某个应用被删除了，谁干的？ Apiserver 的负载突然变高，大量访问失败，集群中到底发生了什么？ 集群节点 NotReady，是什么原因导致的？ 集群的节点发生了自动扩容，是什么触发的？什么时间触发的？ 以前，排查这些问题，对客户来说并不容易。生产环境中的 Kubernetes 集群通常是一个相当复杂
1.用 Select 子句检索记录 Select 子句是每一个检索数据的查询核心。它告诉数据库引擎返回什么字段。 Select 子句的常见形式是： Select * 该子句的意思是“返回在所指定的记录源中能找到的所有字段”。这种命令形式很方便，因为你无需知道从表中检索的字段名称。然而，检索表中的所有列是低效的。因此，因该只检索需要的字段，这样可以大大的提高查询的效率。 2.使用 From 子句指定记录源 From 子句说明的是查询检索记录的记录源；该记录源可以是一个表或另一个存储查询。 你还能从多个表中检索记录，这在后面的章节中将介绍。 例子： Select * From students 检索students表中的所有记录 3.用 Where 子句说明条件 Where 子句告诉数据库引擎根据所提供的一个或多个条件限定其检索的记录。条件是一个表达式，可具有真假两种判断。 例子： Select * From students Where name="影子" 返回students中name字段为影子的列表，这次所返回的结果没有特定顺序，除非你使用了 Order By 子句。该子句将在后面的章节介绍。 注意：Where 子句中的文本字符串界限符是双引号，在VB中因改为单引号，因为在VB中字符串的界定符是双引号。 补充： 使用 And 和 Or 逻辑可以将两个或更多的条件链接到一起以创建更高级的 Where 子句。 例子： Select * From students Where name="影子" And number>100 返回name为影子number大于100的列表。 例子： Select * From students Where name="影子" And (number>100 Or number<50) 返回name为影子，number大于100或者小于50的列表。 Where 子句中用到的操作符 操作符 功能 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 = 等于 <> 不等于 Between 在某个取值范围内 Like 匹配某个模式 In 包含在某个值列表中 SQL中的等于和不等于等操作符与VB中的意义和使用相同 例子： （1）.Between 操作符 Use cust Select * From students Where number Between 1 and 100 Between 操作符返回的是位于所说明的界限之内的所有记录值。这个例子就返回 number 字段 1 到 100 之间的全部记录。 （2）. Like 操作符和通配符 Use cust Select * From students Where name Like "%影%" Like 操作符把记录匹配到你说明的某个模式。这个例子是返回含“影”的任意字符串。 四种通配符的含义 通配符 描述 % 代表零个或者多个任意字符 _（下划线） 代表一个任意字符 [] 指定范围内的任意单个字符 [^] 不在指定范围内的任意单个字符 全部示例子如下： Like "BR%" 返回以"BR"开始的任意字符串 Like "br%" 返回以"Br"开始的任意字符串 Like "%een" 返回以"een"结束的任意字符串 Like "%en%" 返回包含"en"的任意字符串 Like "_en" 返回以"en"结束的三个字符串 Like "[CK]%" 返回以"C"或者"K"开始的任意字符串 Like "[S-V]ing" 返回长为四个字符的字符串，结尾是"ing"，开始是从S到V。 Like "M[^c]%" 返回以"M"开始且第二个字符不是"c"的任意字符串。 4. 使用 Order By 对结果排序 Order By 子句告诉数据库引擎对其检索的记录进行排序。可以对任何字段排序，或者对多个字段排序，并且可以以升序或隆序进行排序。 在一个正式的 Select 查询之后包含一个 Order By 子句，后跟想排序的字段（可以有多个）便可以说明一个排序顺序。 例子：
优先级详情:https://www.php.net/manual/zh/language.operators.precedence.php
距离上次更新 MySQL 从零开始系列，已经过去了十几天，时间隔得有点长，由于我选用的是 MySQL 的最新版本，网上的教程大多停留在 MySQL 5.x，所以要参阅一下官方文档，而文档是英文的，看起来比较耗时，希望大家可以理解，此系列一定会更新到底！
爱可生交付服务部南区团队 DBA，主要负责公司自动化运维平台 DMP 维护和数据库日常问题处理。
从毫无存在感到无人不谈，大型语言模型（LLM）的江湖地位在这几年发生了巨变。这个领域的发展令人目不暇接，但也正因如此，人们难以了解还有什么难题有待解决以及哪些领域已有成熟应用。
java面试(3)SQL优化
4.10 从卡车卸下物料 码头装卸员工卸下进货卡车的货物，并确认部件到达正确的码头目的地。在签字装货之前，此活动也会检查集装箱是否有任何损坏。 4.11 MIGO根据采购订单从供应商接收货物 从集装
二十六、少样本生成 72、LoFGAN: Fusing Local Representations for Few-shot Image Generation 给定新的、训练未知的类别里的少数可用图像，少样本图像生成，旨在为该类别生成更多数据。以前工作试图通过使用可调整的加权系数来融合这些图像。然而从全局角度来看，不同图像之间存在严重的语义错位，使得生成质量和多样性较差。 为此提出 LocalFusion Generative Adversarial Network (LoFGAN)，将这些可用的图像作为一
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。
在当今数据驱动的时代，能够快速、准确地存储和检索信息是企业成功的关键。Elasticsearch，作为一个分布式的、RESTful风格的搜索和分析引擎，以其强大的索引、搜索和聚合功能，成为众多企业和开发者的首选。其背后的读写流程，融合了高效的数据结构与先进的分布式系统原理，确保数据既能被可靠地存储，又能被迅速检索。
导读：Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎，可以用于全文检索、结构化检索和分析，并能将这三者结合起来。Elasticsearch基于Lucene开发，现在是使用最广的开源搜索引擎之一。Elasticsearch可以应用于在/离线日志流水、用户标签画像、数据库二级缓存、安全风控行为数据、图数据库索引、监控数据、Wiki文档检索等应用场景。58同城有自己的主搜，而一些内部创新搜索业务和大规模的数据实时OLAP ( On-Line Analytical Processing，联机分析处理 ) 则是使用Elasticsearch。
[喵咪BELK实战(1)]浅谈日志的重要性以及介绍BELK #w-blog博客 前言 哈喽大家好呀!这次主要为大家带来BELK日志系统相关的博文,日志大家都知道,比如nginx请求日志,系统的日志,自
去年安智客统计过，TEE可信执行环境相关专利检索情况： TEE相关专利信息（上篇，涵盖TEE各个方面） TEE相关专利信息 （中篇，涵盖TEE各个方面） 今天我们从专利各个侧面进行分析一些有意思的情况
数据持久指将内存中的数据模型转化为存储模型，和将存储模型转化为内存中的数据模型这一过程的统称。在普通情况下，我们存储的数据会一直保留，直到我们删除相关内容；或者是这些数据保存到浏览器会话结束，用户关闭之后。 但在实际情况中会更加复杂一些。用户、操作系统、浏览器或插件都可以随时阻止或删除持久数据。浏览器有权限删除存储内容比较陈旧或者是比较大的项目内容；还能记录页面状态，当我们离开当前页面，重新打开页面的时候上次记录的内容会得到保存记录，可以直接使用。
多表查询和子查询是数据库中强大的工具，用于在复杂数据结构中提取有价值的信息。其目的在于实现数据关联、筛选和汇总，使得用户能够更灵活地从多个表中检索所需的信息。这种查询方式的重要性体现在解决实际业务需求上，通过有效地组合和处理数据，提高了数据库的查询灵活性和性能，为决策提供了有力支持。
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