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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。
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
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
NoSQL数据库原理与应用1. 绪论1.1 数据库系统数据库技术是研究数据库的结构、存储、设计、管理和使用的一门科学。数据库系统的组成：数据库根据不同逻辑模型（一种数据模型）可分为：层次型（一对多）、网状型（多对多）、关系型（二维表）。数据库管理系统（DBMS）是一种操纵和管理数据库的大型软件，如Oracle、MySQL都是 DBMS。是数据库系统的核心。主要功能有：数据定义 DDL，数据操纵 D
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
在 /etc/mongod（没有路径就创建）路径下新建配置文件 mongod.conf，使用配置文件启动 MongoDB 服务（把命令写入配置文件，以后启动服务就不用再输入一长串的命令，直接启动配置文件即可）。（平台已经帮你配置好环境，如果是在本地环境练习，请安装并配置好 MongoDB）启动 MongoDB 服务，要准备数据存放位置，日志文件和配置文件。以上工作准备完成，便可以开启服务了，配置文
保证高吞吐与低延迟Redis 缓存热点广告提升查询性能分布式容错与 checkpoint保证数据可靠性可视化 Dashboard实时展示业务指标监控与自动扩容确保高峰稳定运行通过该架构，沈阳广告平台实现亿级实时数据分析、秒级广告效果反馈和高可用运行，为精准投放和运营决策提供可靠技术支撑。
头歌实验，不知道是哪个了，本地notepad++写的内容，删了总比发了好，保证都是能满分的。MongoDB 实验——java 和 MongoDB。MongoDB 之滴滴、摩拜都在用的索引。MongoDB 实验——数据备份和恢复。MongoDB 文档的高级查询操作。MongoDB 实验——数据库优化。MongoDB 之聚合函数查询统计。MongoDB 复制集 & 分片。MongoDB 数据库基本操作
MongoDB 常用于大数据的存储，在庞大的数据中查询出我们所要的信息，如果使用普通查询方法，遍历所有文档查询，花费的时间太久了。假设现在有个集合 person，查询命令：db.person.find( {age: 18} )， 查询所有年龄 18 岁的人，这时需要遍历所有的文档（全表扫描），根据位置信息读出文档，对比 age 字段是否为 18。当然如果只有 4 条文档，全表扫描的开销并不大，但如
人工智能（AI）是模拟和扩展人类智能的技术，它能够通过学习、推理、判断和优化等方式自主地处理任务。机器学习（ML）：通过算法分析大量数据，从中发现规律并进行预测。机器学习应用在金融风险管理、精准营销、健康诊断等领域。自然语言处理（NLP）：让计算机理解、生成和翻译人类语言。NLP在智能客服、语言翻译、情感分析等方面有广泛应用。计算机视觉：使计算机能够“看”到并理解图像或视频，广泛应用于自动驾驶、医
摘要：人工智能正成为推动可持续发展的关键技术，在能源、农业和环保等领域发挥重要作用。AI通过优化能源管理、提升可再生能源效率、实现精准农业和智能环境监测，助力绿色转型。然而，其广泛应用仍面临数据隐私、技术成本和算法公正性等挑战。未来，随着技术进步和全球合作，AI有望成为实现可持续发展目标的核心驱动力，推动构建更加绿色智能的未来社会。（148字）
随着全球数字化转型的不断加速，5G网络和人工智能（AI）已经成为推动技术革新的两大支柱。这两者的深度融合不仅仅意味着速度和效率的提升，更在于为行业创新带来了前所未有的机遇。从自动驾驶到智慧城市，从智能医疗到精准农业，5G与AI的协同作用将深刻改变我们的生活、工作和社会结构。本文将探讨5G和AI的结合如何推动产业变革，并分析其中的挑战与未来前景。
Redis是一个超精简的基于内存的键值对数据库(key-value)，一般对并发有一定要求的应用都用其储存session，乃至整个数据库。不过它公自带一个最小化的命令行式的数据库管理工具，有时侯使用起来并不方便。不过Github上面已经有了很多图形化的管理工具，而且都针对REDIS做了一些优化，如自动折叠带schema的key等。这里推荐几款开源的图形化Redis客户端管理，非常的使用！如果觉得不
兴趣使然，突发奇想，想到了就写，就当打发时间了。
1. 问题现象和原因概述1） 网卡打满导致请求响应缓慢：通过查看问题发生时段集群服务器的网络流量情况，发现大量的RegionServer所在的服务器出现了网卡打满现象。随着大数据业务的快速发展，Hadoop集群所面临的数据读写压力也在不断增长，千兆网卡在应对大批量的数据通信请求时容易被打满，这种大数据培训情况下就会大大影响数据的传输速度，进而产生请求响应缓慢的问题。2） RegionSer
大数据技术在过去十年间飞速发展，已经成为驱动现代商业、科学研究和社会进步的重要力量。本篇文章将深入探讨大数据的基本概念，详细解析其定义与特征，包括数据的体量、速度、多样性和真实性。我们将介绍大数据的生态系统，涵盖核心组件如Hadoop、Spark、NoSQL数据库等，并解析其在存储、处理和分析海量数据中的应用。通过对大数据技术的全面剖析，读者将获得对这一领域的深刻理解，为进一步探索和应用大数据技术
管理redis的可视化客户端目前较流行的有三个：Redis Client ; Redis Desktop Manager ; Redis Studio.这里目前给大家介绍Redis Client 的下载安装及基本使用。RedisClient是Redis客户端的GUI工具，使用Java swt和jedis编写，可以方便开发者浏览Redis数据库。该软件支持简体中文，非常适合国内用户使用，不需
一、下载influxdb并安装wgethttps://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.7.7.x86_64.rpmsudo yum localinstall influxdb-1.7.7.x86_64.rpm启动service influxdb start二可视化工具InfluxDB在0.13版本以后，就默认关闭了web管理页面因此可以
(1)用 Redis 的哈希结构设计出学生表 Student（键值可以用 student.zhangsan 和student.lisi 来表示两个键值属于同一个表）；(2)用 hgetall 命令分别输出 zhangsan 和 lisi 的成绩信息；(3)用 find 函数查询 zhangsan 的所有成绩(只显示 score 列)(1)添加数据：English:45 Math:89 Comput
山东大学软件学院大数据2021级NoSQL期末回忆版
AI与5G的融合正在推动智能制造向更加高效、灵活和智能化的方向发展。通过实时数据分析、智能预测和自动化控制，制造企业能够大幅提升生产效率、降低成本并提高产品质量。虽然技术融合和数据安全等问题依然存在，但随着技术的不断发展和创新，5G与AI的结合将继续深刻改变制造业的未来，推动全球产业链的智能化和数字化转型。
云计算是一种基于互联网的计算服务模式，用户可以通过网络按需访问计算资源、存储空间和软件应用，而不需要在本地硬件上进行大量投资。云计算提供的弹性服务使得企业能够动态调整资源规模，满足不同业务需求，极大地降低了IT基础设施的管理成本。IaaS（基础设施即服务）：提供计算、存储和网络资源。PaaS（平台即服务）：为开发者提供应用程序开发环境。SaaS（软件即服务）：为最终用户提供软件应用。云计算与人工智
摘要：大数据与人工智能（AI）正驱动企业数字化转型，通过数据分析优化决策、提升运营效率及客户体验。大数据帮助企业从海量信息中提取价值，而AI则实现智能化预测与自动化管理，广泛应用于零售、金融、医疗及制造等领域。然而，数据隐私、技术整合与算法偏见等挑战仍需解决。未来，随着技术发展，大数据与AI将推动更智能、高效的商业生态。
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