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数据库可以根据不同的标准（如数据模型、用途、架构等）分为多种类型。：基于表格结构，使用 SQL（结构化查询语言），支持 ACID 事务。：兼顾分布式与 ACID，如 TiDB、CockroachDB。高速读写，如 Redis、Memcached、SAP HANA。：用于 AI 向量检索，如 Milvus、Pinecone。：支持多种数据模型，如 ArangoDB（文档+图）。：如 Bigchain
中国路径：2025-2030年，中国互联网广告行业规模将以12%以上的年复合增长率扩张，2030年突破1.4万亿元。细分领域中，短视频广告占比将从2025年的40%提升至2030年的50%，IoT广告占比从5%提升至15%。中国互联网广告市场规模占全球的18%，成为全球第二大市场。区块链存证：广告曝光数据全程可追溯，点击造假率从2020年的15%降至2024年的5%;数据资产运营：广告主对CDP(
和 DeepSeek-V3.1 相比，DeepSeek-V3.2 的架构改动是在继续训练过程中引入了 DeepSeek Sparse Attention（DSA）。DSA的原型设计由两部分进行构成，Lightning Indexer（闪电索引器）和 Fine-grained Token Selection Mechanism（细粒度 Token 选择机制）。其首先通过一个轻量级的索引器，进行快速筛
阿里云 Tair 联合 SGLang 推出分层稀疏化框架，通过“稀疏+分层”协同优化，将 KVCache 从 GPU 显存扩展至 CPU 与远端存储，实现计算与存储效率双突破，为百万级超长上下文推理提供新路径。
我在 2023 到 2024 年期间断断续续地学习，主要用了 QAE（官方题库）、Hemang Doshi 的 Udemy 课程以及 CRM（CISA 官方教材）。我一开始主要学习了第 1、2、3 域，但在 2024 年 6 月考试中考了 434 分没通过。最搞笑的是我没复习的第 4、5 域分数居然比花大量时间准备的第 1、2 域还高。估算一下当时大概只学了 30–50 小时。到了 2025 年
为满足客户对极致性能和成本效益的需求，腾讯云NoSQL的VDB团队深入研究了业界前沿的半精度技术，创新性地结合了通过SIMD指令的方式，来完成向量压缩和相似度距离的批量计算，从而在保证召回率的前提下，优化整体性能和资源利用率。
es基本增删改查
作为一站式理财服务平台，蚂蚁财富为广大投资者提供了便捷且高效的基金交易功能，每天支撑大规模基金申购和赎回交易。精准预测基金产品在未来一段时间的申购量和赎回量具有重大意义：从平台角度，定量把握基金产品的申赎情况，一方面能够科学地指导平台落实各项流动性管理动作，从而降低由平台垫资而产生的资金成本，另一方面能够揭示行业板块间的资金流向，有针对性地部署申赎预警和运营策略，从而避免AUM流失。
入手 Trae 开发已经有一段时间了，因为之前开发过一个vscode 插件，有点好奇如果让 Trae 来实现同样的功能会怎样。结果令人震惊 —— 不到10分钟就完成了开发！这让我突然间对未来迷茫起来了。甚至觉得"送外卖的日子"似乎也不远了（说起来也巧了，今天碰巧就注册了京东众包😂）我们先来看一下插件的效果这个插件是智能代码命名工具，很多开发者在给代码命名时常常感到困扰，尤其是在英文水平有限的情况
腾讯云NoSQL团队自研了完整的备份恢复功能，解决了分布式架构下数据与元数据的动态一致性难题，构建了一套对业务影响极低的精确时间点备份恢复系统。从功能设计到发布后，整体未发生过一起数据故障和间接引发的宕机故障。 腾讯云NoSQL团队是如何做到这一点的？本文将带你一探究竟。
"华医杯"全国健康科普大赛面向医疗从业者、科研人员及社会大众开放报名。参赛作品需围绕健康科普主题，形式包括图文、短视频等，要求原创且符合科学规范。报名通过官网(huayibei.com)完成注册、提交作品等流程，需注意赛事时间节点和作品格式要求。参赛者可登录个人中心查询审核状态，关注后续通知，并可选参与作品推广互动。
本文介绍了Elastic推出的Deepfreeze解决方案，帮助用户降低Elasticsearch历史数据的存储成本。通过自动化管理searchable snapshot存储库轮转，Deepfreeze可将已删除索引的数据保留在更便宜的S3 Glacier存储层，同时保持数据可访问性。该工具会定期创建新存储库、更新ILM策略、卸载旧存储库，并将数据自动转移到低成本存储。相比完全保留frozen索引
本文将深入剖析 RabitQ 算法从单 bit 到多 bit 版本的演进脉络与数学理论，并结合腾讯云 NoSQL 团队向量数据库（VDB）的工程实践，揭示其在并发读写、内存管理等方面的优化方案，为读者完整展示下一代向量索引技术如何兼得性能、成本与召回率。
一定要坚持发，并非一两天就会暴富，需要累积账号权重，稳稳等待商品爆单。快手小店 抖音小店,有全套操作视频教程,快手，抖音全自动发橱窗。男女老少都可以做,有能力的工作室或者公司，可以批量做。短视频带货，绿色项目。起来之后每个视频出单赚几百上千都正常。安卓手机，没有限制机型都可以安装。外面收费昂贵的短视频带货项目。最新版小猴子Pro。
深入理解elasticsearch中queryDsl的高阶用法以及缓存机制
当你能为不同的业务场景，自信地说出“这里，我们应该用PostgreSQL的JSONB特性”，或者“这个高并发场景，必须上Redis”时，你就已经从一名开发者，向一名数据架构师迈出了坚实的一步。在我们今天所处的这个由数据驱动的时代，无论是支撑起一个拥有亿万用户的社交网络，还是驱动一个毫秒级响应的电商系统，亦或是在海量信息中挖掘商业洞见的AI模型，其背后都离不开强大而可靠的数据库技术。：当你面对一个新
本文是一份全面实用的MongoDB权威指南，涵盖MongoDB的核心概念、安装部署、运维管理、性能优化和实际应用场景。主要内容包括：MongoDB的背景与发展、BSON文档模型等核心概念；Linux环境下的安装配置与副本集/分片集群部署；用户权限、备份恢复等运维管理技巧；索引优化、查询调优等性能优化策略；内容管理、物联网等典型应用场景；与SpringBoot的集成实践及Kubernetes容器化部
你是否遇到过这样的场景？用MongoDB存储的电商订单系统，突然查询延迟从50ms飙升到500ms，日志里却只有“slow query”警告；Cassandra集群的写吞吐量骤降，监控面板显示“pending compactions”持续高企，但不知道是磁盘还是数据模型的问题；分片后的Redis集群出现热点节点，某个实例的CPU使用率100%，其他节点却空闲。分布式环境下，问题可能出在任意节点或网
单行的数据是 ACID 的，多行的事务时，不支持事务的正常回滚，支持 I(Isolation)隔离性(事务串行提交)，D(Durability)持久性，不能保证 A(Atomicity)原子性， C(Consistency)一致性。4）全文搜索功能较弱：关系型数据库下只能够进行子字符串的匹配查询，当表的数据逐渐变大的时候，like 查询的匹配会非常慢，即使在有索引的情况下。在 NoSQL 许多方面
文理小钱包;是一款基于React+NoSQL技术的Web记账应用，采用MongoDB文档型存储结构进行数据建模。项目使用React 18/19(TypeScript)构建SPA，搭配Tailwind CSS实现响应式UI，Recharts进行数据可视化。核心特色包括：1)模拟MongoDB文档结构存储账单数据；2)实现智能化仪表盘实时聚合计算；3)完整的CRUD账单管理功能。通过项目实践，深入理解
阿里云 Tair 推出 KVCache-HiSim，首个高保真 LLM 推理仿真工具。在 CPU 上实现＜5%误差的性能预测，成本仅为真实集群的1/39万，支持多级缓存建模与 SLO 约束下的配置优化，助力大模型高效部署。
大家好，我是海文。大模型LLM在越来越多的领域开始崭露头角，比如我们在今年上半年曾在某电商平台落地过较为直观简单的LLMx搜索项目（我称之为LLM应用的第一阶段），同时拿到线上收益，LLM的潜力可见一斑。如果你也对LLM颠覆搜推广范式充满期待（虽然可能还要不少时间），梳理了大模型在推荐系统中的应用部分工作，一起来看看！既然是大模型在推荐系统中的应用，那么首先要梳理对比下传统推荐模型和LLM的优缺点
在本教程中，我们将解释如何在 Ubuntu 22.04 上安装和配置 Nagios，使用 Apache 作为 Web 服务器，并通过 Let’s Encrypt Certbot 使用 SSL 证书进行保护。Nagios是一个强大的监控系统，它可以帮助组织在 IT 基础设施问题影响关键业务流程之前识别并解决它们。本教程将指导你完成在 Ubuntu 服务器上安装和配置 Nagios 的步骤。服务是你想
自定义规则是Trae的另一大亮点。系统支持两级规则：个人规则（user_rules.md）和项目规则（.trae/rules/project_rules.md）。个人规则适用于所有项目，我配置了一些个人偏好，如"使用TypeScript而非JavaScript"、"遵循函数式编程范式"等。项目规则则针对特定项目，我在公司项目中设置了"遵循公司编码规范"、"使用特定版本依赖"等要求。实测下来，Tra
本文基于STM32F103C8T6单片机设计智能彩灯控制系统，包含核心电路设计、软件编程及系统调试。STM32F103系列单片机具备低功耗、高性能特点，集成丰富外设资源，支持多种控制模式。系统通过按键和手机APP控制RGB彩灯颜色变化，实现本地与远程双模式操作。硬件设计包括最小系统、复位电路和时钟模块；软件采用Keil开发，实现按键检测、蓝牙通信及灯光控制功能。测试结果表明，系统能稳定实现多色灯光
本文简单对单片机、上位机中的映射（Mapping）和位移操作符（Bit Shifting）等相关知识进行了简单介绍.一、单片机与上位机中的二进制操作基础在嵌入式开发（单片机）和上位机编程（如Python、C#等）中，二进制操作是底层数据处理的核心，尤其在硬件控制、通信协议解析和数据压缩等领域。位移操作符左移（<<）：将二进制数向左移动指定位数，右侧补0。作用：等效于乘以2^n（n为位移数）。示例：
MongoDB核心摘要： MongoDB作为领先的NoSQL数据库，通过文档模型（BSON格式）实现灵活的数据存储，解决关系型数据库在非结构化数据处理、水平扩展和动态Schema上的痛点。其核心架构包含副本集（高可用）和分片集群（水平扩展），支持嵌入式与引用式数据建模。相比SQL的固定表结构，MongoDB的集合允许异构文档，无需预定义Schema，适合快速迭代的现代应用。Java开发者可通过Mo
UnQLite 是一个嵌入式的NoSQL数据库引擎，提供一个无需编写复杂SQL语句的方案，支持任意形式的数据存储。对于需要频繁操作JSON数据的应用来说，UnQLite提供的JSON文档存储和读取特别方便，使得数据操作直观和高效，适合于各种嵌入式应用程序。
今天给大家分享一个小巧、快速、轻量级的 .NET NoSQL 嵌入式数据库：LiteDB。本篇文章主要是介绍LiteDB和在.NET中如何使用。LiteDB 是一个小巧、快速和轻量级的 .NET NoSQL 嵌入式数据库。无服务器的 NoSQL 文档存储简单的 API，类似于 MongoDB100% 的 C# 代码支持 .NET 4.5 / NETStandard 1.3/2.0，以单个 DLL（
在大语言模型的推理阶段，生成式推理本质上遵循自回归范式：模型按顺序逐个输出 token，每一步的预测都依赖于此前已生成的所有内容。这种机制虽然有助于维持输出的语义一致性，却也引入了明显的计算冗余——尤其是在注意力机制中，Key（K）和 Value（V）向量的重复计算成为性能瓶颈。具体来说，每当生成一个新的 token 时，模型需将其对应的 Query（Q）与所有历史 token 的 K 和 V 进
键值存储是开发中十分常见的需求，在Flutter开发中，一般使用 shared_preferences 插件来实现。shared_preferences 本质上就是将键值对保存到一个XML文件中进行持久化。而shared_preferences 实际上存在一定缺陷，譬如其性能较差，不适合处理大量数据，不能创建新的XML文件，所有数据存在同一个文件中。除此外，还有其他一些持久化方案，如SQLite、
开源、C 语言编写、基于内存、支持持久化的键值数据库。高性能：读取可达 110000 次/s，写入 81000 次/s数据结构丰富：string、list、hash、sets、sorted sets支持持久化：数据可保存到磁盘原子性：单线程避免并发锁问题主从复制：数据备份为什么快？1. 纯内存操作 → 避免磁盘 IO2. 单线程 → 避免锁开销3. I/O 多路复用 → 高并发秒杀活动：库存扣减、
亲，转载请保留以下信息@from : http://blog.csdn.net/larrylgq/article/details/7851207@author :吕桂强@email; larry.lv.word@gmail.com存储从理论角度提到大数据存储nosql是不得不提的一个部分,CAP，BASE，ACID这些原理在过去的一些年对其有着一定的指导作用(
前面有写过一篇Redis集群实战详解，主要是针对部署redis集群实战操作。可参考：https://blog.csdn.net/qq_45441466/article/details/116424318本篇主要是针对Redis的数据类型、Jedis-Api 、（持久化、事务）的原理、集群（哨兵、主从）原理及秒杀案例的剥析-所以更加详细篇幅更长（参考某钩课程）。1、概述1.1 Redis入门介绍互联
存储「谁关注了谁」，并快速查询「A的关注列表」和「A的粉丝列表」。例子：Google App Engine, Heroku。例子：Gmail, 钉钉, Salesforce。这是考试的拉分项，请遵循以下结构化思路。例子：AWS EC2, 阿里云 ECS。
利用循环输入表的名字进行删除import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.hbase.*;import org.apache.hadoop.hbase.client.*;import java.io.IOException;import java.util.Scanner;import org.apache
Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Pyth
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、高性能的、基于内存的数据结构存储系统。它具有极高的读写性能，并且能够支持多种数据结构的存储。Redis 最初的设计目标是作为一个缓存解决方案，但随着其功能的不断扩展，Redis 被广泛应用于各种场景，成为许多大型互联网系统中不可或缺的组件。
NoSQL数据库，NoSQLNot Only SQL，意即“不仅仅是数据库”，是一项全新的数据库理念，其为解决海量数据的存储、并发访问以及拓展而产生，具有**数据模型灵活、并发访问度高、易于扩展和伸缩、开发效率高以及开发成本低**等优点，能够解决大规模数据集合多重数据种类挑战，尤其是大数据应用难题。
1.背景介绍1. 背景介绍NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它的设计目标是为了解决传统关系型数据库(如MySQL、Oracle等)在处理大规模、高并发、高可用性等方面的不足。NoSQL数据库可以分为键值存储、文档型数据库、列式存储和图形数据库等几种类型。在NoSQL数据库中，索引和查询优化是非常重要的，因为它们直接影响了数据库的性能和效率。索引可以帮助数据库快速定位到特定的数据记录...
NoSQL数据库技术与应用复习总结【看到最后才是重重重点
而 KingbaseES 的 JSONB 类型经过优化，在某些场景下也能提供不错的查询性能，并且可以结合传统的 SQL 查询功能，实现更强大的查询能力。MongoDB 在早期版本中对事务的支持较弱，虽然现在有了一定的改进，但相比之下，KingbaseES 作为传统的关系型数据库，具有成熟的事务处理机制，能够更好地保证数据的一致性和完整性。需要注意的是，数据 value 的类型需要能够隐式转换到 r
在前面通过使用MongoDB在命令窗口操作数据库，而MySQL数据库也同样可以在命令窗口使用sql语句操作数据库，在安装数据库的时候提到可以安装这个图形化工具的，为了节省安装时间和卡顿选择后续安装MongoDB图形化工具，在MySQL数据中同样也有这个MySQL workbench 图形化工具可以选择进行安装；那么本篇就来安装MongoDB的图形化工具 — MongoDBCompass。
1：SQL数据库结构化数据模型：基于关系型模型，数据以表格（行和列）形式存储，表之间通过外键建立关联。例如，客户表与订单表通过客户ID关联，形成严格的逻辑结构。预定义模式（Schema）：需提前定义表结构（字段类型、主键、外键等），修改结构需通过ALTER等命令，灵活性较低。标准化查询语言：使用SQL（Structured Query Language），支持复杂查询（如JOIN操作）和事务管理。
快速入门 MongoDB 数据库
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