登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
2025年4月18日，北京亦庄半程马拉松赛道上，人形机器人的表现引发了广泛关注。尽管机器人在比赛中频繁跌倒和跑错方向，但这些“失误”实际上揭示了具身智能技术发展中的关键挑战。机器人的平衡控制系统在复杂路况下暴露了传感器精度和控制算法的不足，而导航定位系统则在高楼和树荫等干扰下表现不佳。这些问题的解决需要硬件升级、新材料应用以及AI算法的深度融合。尽管当前技术存在瓶颈，但这些问题为未来的技术突破提供
更多精彩内容尽在，南大通用致力于成为用户最信赖的数据库产品供应商。数据库锁表问题一直是数据库管理中的一个难题。在GBase 8s数据库中，锁表可能导致表头、数据行等被锁定，进而引发各种错误信息。本文将带您深入了解GBase 8s的锁表情况，并提供一系列有效的解决策略。
本文作者：10年架构师 | 大模型Agent落地实践者阅读时长：25分钟 | 适合人群：大模型应用开发者、架构师、技术负责人核心收获：掌握生产级Agent记忆层选型逻辑，避免90%的架构踩坑。
用Gemini的长上下文构建即时企业知识库，本质上是将“模型即服务”的思路延伸到知识管理领域，省去了向量库和检索链的搭建成本，实现了分钟级部署。对于想快速解决内部重复咨询、提升新人上手效率的团队，这是一种值得验证的实践路径。可以在RskAi上动手体验，国内网络直接访问，多模型可选，每日免费额度足以支撑日常的知识问答。建议从一份你最常被人问起的制度文件开始，花10分钟搭建第一个单文档知识助手，感受零
Gemini在办公场景中的硬核应用，本质上是一套将多模态理解、长上下文推理和指令链结合起来的系统工程。它能将大量重复性的信息对齐、提取和报告工作自动化，释放人力用于更高层次的决策。对于希望快速验证这一工作流的用户，RskAi提供了零门槛的多模型环境，国内网络直接可用，每日免费额度足以支撑日常办公和小规模技术实验。不妨从一份你最熟悉的周报或会议记录开始，设计一条属于自己的自动化处理链，感受上下文工程
办公软件与数据库只认识固定的格式和字段。Gemini虽然能生成高质量文本，但如果不能将输出约束为严格的JSON、CSV或SQL语句，就无法直接写入系统，仍需人工转换。Gemini出色的指令遵循能力，使其在明确的模式定义下，能够稳定输出符合规范的结构化数据，让AI生成物可直接为程序所用，真正打通“对话→数据”的链路。数据报表：将分析结论输出为CSV文件，供Excel或BI工具直接读取。合同模板：根据
PITR，全称。顾名思义，它是一种能够将数据库的状态，完美恢复到过去任意一个极其精确的时间戳（比如）的容灾恢复技术。它不只是单纯地找回一个文件，而是将整个数据库所有的表、记录、乃至当时未完成的事务状态，整体倒带回你指定的那个瞬间。“世界上只有两种数据库，一种是已经出过事故的，另一种是即将出事故的。PITR 技术并不是日常高频使用的业务功能，它甚至会为了帮你节省服务器算力而在无人使用时自动休眠。但它
在正式介绍 Harness 的可解释性之前，我们需要先明确DevOps 可解释性（DevOps Explainability）DevOps 可解释性是指 DevOps 平台或工具（包括 CI/CD、监控、AIOps 等）能够将其内部的自动化决策过程（如代码质量评估、部署策略选择、健康检查判断、故障根因定位、自动扩缩容触发）以人类可读、逻辑可追溯、数据可验证的方式呈现给用户的能力。它的核心目标是消除
先授权，后使用”是铁律。与其每次找配乐都提心吊胆地查授权协议、担心被下架被索赔，不如从源头解决问题。用AI生成属于自己的原创BGM，生成免费、版权认证1元、全场景可用。把花在版权焦虑上的时间省下来，多做两条内容。
摘要：TopSQL是GaussDB(DWS)数据库资源监控工具，分为实时和历史视图，记录SQL语句的资源消耗和执行状态。主要应用场景包括性能问题定位、SQL调优和资源配置参考。实时TopSQL监控运行中SQL的资源使用，历史TopSQL记录已完成SQL的执行信息。数据流向从内存临时表转存到持久化表，可通过参数控制数据保留时间。系统提供query和算子级别的监控视图，并给出推荐配置参数，建议全开监控
攻击者通过利用用户当前已认证的会话执行未经用户授权的操作，具体是利用用户在其他站点已经认证的会话信息，来伪造用户的请求，向目标网站发送恶意请求，从而执行未经授权的操作。攻击者通过构造恶意请求，欺骗服务器发起的请求来访问和操作服务器的内部资源，具体讲就是通过服务器发出网络请求，攻击者控制了服务器发起的请求，包括请求目标、请求方法和请求参数等，目的是绕过访问控制机制，使服务器发起请求到指定目标，而不是
Zabbix是一款企业级开源分布式监控解决方案，支持监控网络参数、服务器、应用程序等健康状态。其架构包含服务器、数据库、Web界面、Proxy和Agent等组件，提供灵活的告警机制和数据可视化功能。部署基于LNMP架构，需安装Nginx作为Web服务器、MariaDB 10.x作为数据库。Zabbix完全免费且开源，适用于各类规模的企业IT基础设施监控。
ELK企业日志分析系统是一个由Elasticsearch、Logstash和Kibana组成的开源日志管理平台。Elasticsearch负责分布式存储和快速检索日志数据，Logstash用于收集、过滤和传输日志，Kibana提供可视化界面展示分析结果。该系统通过集中化管理日志，解决了传统分散式日志查询效率低下的问题，支持实时监控、故障排查和性能分析。核心流程为：应用服务器→Logstash采集→
Oracle官方文档翻译《Database Concepts 26ai》第9章-数据字典与动态性能视图
Oracle官方文档翻译《Database Concepts 26ai》第8章-应用程序数据使用
5月13日11:11，EXADATA X5数据库一体机节点2出现异常，表现为无法登录（报错Cannot allocate memory"）和数据库集群资源无法关闭。工程师及时响应，通过重启服务器和更换/SYS/MB/P0/D5槽位故障内存（型号M386A4G40DM0-CPB）恢复业务。故障分析显示内存硬件故障导致系统资源不足，引发操作系统级错误。目前一体机及所有数据库已恢复正常运行。建
我们今天要聊的AI Agent Harness实时数据分析管控，就是专门解决上述痛点的核心方案。AI Agent Harness是介于AI Agent运行时和业务系统之间的统一管控层，它通过实时采集所有Agent的输入、输出、中间思考过程、数据调用行为，做实时的分析、校验、拦截、调度，让所有Agent的行为都在可控、可信、可审计的范围内运行。为什么这个技术现在变得无比重要？多Agent协同成为主流
2026年2月，OpenAI发了一篇博客，悄悄重新定义了软件工程师的日常工作。标题只有两个词： **"Harness Engineering"** 。
MySQL主从复制与读写分离技术摘要： 主从复制通过二进制日志实现数据同步，主服务器处理写操作并将变更记录到二进制日志，从服务器通过I/O线程获取日志并重放，确保数据一致性。读写分离将查询负载分散到从服务器，提升系统并发性能。实验采用三节点架构（1主2从），配置server-id、日志文件等参数，并验证主从同步状态。Amoeba中间件代理实现读写分离，客户端通过代理访问数据库集群。该方案有效提升数
用户输入│▼Guardrail（输入安全检查）│▼Context Assembly（组装上下文）│▼Orchestration（Agent 循环）│├── Tool Calling（调用工具获取信息）├── RAG（检索知识库）├── Memory（读写记忆）├── Handoff（委派子任务）└── Structured Output（结构化决策）│▼Guardrail（输出安全检查）│▼Tra
Oracle → StarRocks 迁移 = 模型重构 + 数据管道建设 + 应用适配不是简单“导数据”，而是数仓架构升级。推荐路径评估 → DDL 转换 → 全量导入 → 增量同步 → 校验 → 切流通过以上方案，可实现平滑、可靠、高性能的迁移，充分发挥 StarRocks 在实时分析、高并发查询方面的优势。
本文介绍了达梦数据库慢SQL排查与优化的全流程方法。首先通过动态视图实时监控活动会话和正在执行的慢SQL，解决SQL_TEXT显示问号的问题；其次配置慢SQL日志记录历史执行情况；然后利用EXPLAIN分析执行计划定位瓶颈；最后针对性地进行索引优化、SQL改写等操作。文章提供了详细的SQL示例和参数配置说明，适合达梦DBA和开发人员快速定位和解决数据库性能问题。
在多轮对话场景中，用户的后续提问往往依赖历史上下文（如指代“它”“那个方案”或省略主题）。传统 RAG 系统仅处理单轮 query，无法有效捕捉对话依赖关系。本文说明如何将对话历史融入检索过程，构建对话式 RAG 上下文检索系统。读完本文你将掌握：多轮 RAG 系统实现中的上下文维护方案、历史对话 RAG 查询压缩的基本原理，以及使用 LangChain、LlamaIndex 完成实战编码的思路。
DB_BLOCK_SIZE：Oracle数据库的最小存储单位，创建数据库时固定（如8KB、16KB或32KB）。操作系统块大小：数据块应为操作系统块大小的整数倍（如512B或4KB）。Oracle数据库中的数据文件的最大数量是有限的（通常为64K文件）。--来自官方文档。
本文探讨了元数据驱动的Java开发闭环方案，提出通过统一元数据模型连接Java实体与数据库Schema。系统包含双向工程处理：反向工程通过SchemaLoader从数据库提取结构并转换为实体模型，再通过模板引擎生成Java代码；正向工程则根据实体模型生成DDL脚本，支持差异对比和自动同步。该方案实现了"模型即代码，代码即模型"的开发范式，显著提升了ORM开发效率，确保领域模型与
Oracle官方文档翻译《Database Concepts 26ai》第7章-数据完整性
RAG 系统上线后答案出错，绝大多数团队的第一反应都是换更贵的模型、反复调试 prompt。但有时候，问题其实出在检索层，RAG根本没有召回正确的文档。而这种问题，如果没有量化评估，几乎很难被发现。
摘要：本文记录了技术面试全过程，涵盖RPC框架、Netty、零拷贝、TCP协议等底层原理探讨，以及项目落地和算法题表现。面试官肯定了候选人的技术深度，但指出知识广度不足，建议加强网络、操作系统等基础，并强调要深入理解技术设计原理而非死记硬背。虽然面试交流深入愉快，但因算法表现不佳最终未通过。反思指出需提升算法能力，并善用AI工具进行技术追问以建立系统性认知。
NineData SQL智能优化通过AI技术提供全面的SQL性能分析，能够快速定位SQL变慢的根本原因（如全表扫描、索引失效等），并给出具体优化建议。其核心优势在于：1）结合CBO代价分析，考虑数据分布等动态因素；2）同时评估索引推荐和SQL改写方案；3）提供优化效果预估验证。该功能降低了SQL优化门槛，帮助开发、DBA和运维团队高效协作，减少生产环境性能问题。NineData作为智能数据管理平台
摘要：本文介绍了一款创新的智能工资管理系统，通过纵向存储设计实现工资项灵活配置，无需修改数据库结构。系统采用SpEL表达式引擎处理复杂薪酬计算，支持自动同步人员信息、财务级数据归档和多账套管理。亮点包括Excel无缝对接、批量编辑功能和状态流转管理，解决了传统薪酬管理中字段固定、计算易错、数据不安全等问题。该系统基于Spring Boot+MyBatis-Plus构建，通过开源方式提供，旨在提升H
海信聚好看DBdoctor与中国人民大学联合研发的数据库性能诊断平台DBdoctor被国际顶会ICDE2026收录。该平台创新性地采用eBPF技术，实现非侵入式、细粒度的数据库性能监测，解决了传统采样监控存在的低精度与高开销矛盾问题。DBdoctor通过事件驱动采集内核数据，构建白盒诊断模型，可精准定位瞬态性能异常。目前该平台已适配20多种主流数据库，并整合AI技术实现智能SQL优化与全链路运维。
本次测试基于EM12C平台对数据库维护监控功能进行验证，重点测试了诊断包和调优包的核心功能。测试环境采用HP ProLiant DL580服务器，部署Oracle Enterprise Linux 5.7系统，监控对象包括Oracle 9i和11g数据库。测试内容涵盖数据库性能监控、事件告警处理、主机资源监控等日常运维功能，特别验证了ADDM自动诊断、SQL调优建议等高级特性。测试结果表明，EM1
既然传统的“按用户标签/地域切流”的灰度上线方案在AI Agent这里“水土不服”，那我们应该用什么方案呢？答案就是我和团队在2023年那次事故复盘后，花了3个月时间研究、迭代、验证的「逐层放量的AI Agent Harness灰度上线方法」不要一开始就把整个Harness管理的多Agent协作系统推给用户，而是像“剥洋葱”一样，从最底层、最独立、最可控的组件开始，一层一层地向上放量，每一层放量都
执行命令：flyway migrate -locations=files:///脚本存放路径（如本地路径、代码仓库路径），执行完成后，检查 flyway_schema_history 表，确认版本已记录、执行状态为 SUCCESS。- 校验失败：应用启动报错，日志显示“Validation failed”，提示版本不匹配/脚本缺失，部署团队立即反馈给 DBA 和开发，排查问题（如 DBA 未执行对
他们以为向量数据库就是"把向量存进去、搜出来"，选哪个差别不大。但真的上了生产才发现：选错了，要么搜得太慢，要么存得太贵，要么你需要的功能它不支持。
本文分享了作者3个月来使用AI工具辅助管理50套Oracle数据库的真实体验。AI在AWR报告分析、巡检脚本生成、报错解读、文档撰写和告警降噪五个方面显著提升了效率，平均节省30%工作时间。但同时也存在五大风险：AI缺乏环境上下文理解、优化建议过于泛化、可能产生错误信息、提问方式影响效果以及API成本问题。作者强调AI是工具而非替代品，DBA需要保持专业判断力，所有AI建议必须经过测试验证。最终结
数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。它是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。持久化存储：数据长期保存，不会因为程序结束而丢失结构化组织：数据按照特定的数据模型组织共享性：可以被多个用户和应用共享使用减少冗余：通过数据共享减少数据重复存储数据独立性：数据与应用程序相互独立完整性保障：保证数据的正确性和一致性安全性控制：提供数据保护
BEGINEND LOOP;END;
这是一个Oracle DMP文件解析工具的Python实现摘要。该工具基于Java版本移植而来，主要功能包括： 解析Oracle DMP二进制文件格式 支持提取表结构（生成SQL语句） 支持导出数据（转换为CSV格式） 核心类包括： DMPItem：处理不同类型的数据项（字符串、数字、日期等） DMPTable：存储表结构和数据 OracleDMPParser：主解析器，处理文件读取和解析逻辑 解
本文记录了将Oracle DMP文件解析工具从Python迁移到C语言的过程。首先尝试让美团龙猫改写Python代码为C语言，但CSV导出存在问题。随后发现GitHub上的OraDB-DUMP-Viewer项目，其核心解析模块使用C语言编写且跨平台。在Linux环境下编译时遇到多个Windows特有语法问题，通过宏定义替换__stdcall、_stricmp等关键字解决。针对缺少main函数的问题
oracle
——oracle
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
深开鸿 技术专区
AtomGit开源社区
openEuler 社区
华为开发者空间
2048 AI社区
DeepSeek技术社区
