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ClickHouse 的向量化执行技术本质上是一种“数据导向” 的编程模型和执行引擎。批量处理：将处理单元从"行"提升到"列块"，极大减少了控制逻辑开销。列式存储：为批量处理提供了自然的数据布局，同时提高了缓存利用率。SIMD 优化：充分利用了现代 CPU 的并行计算能力，将单核性能压榨到极致。这三者结合，使得 ClickHouse 在进行数据分析类查询（全表扫描、聚合、过滤）时，能够将硬件（特别
详细介绍了containerd 2.x版本中镜像仓库的配置方法。主要内容包括：1）配置结构说明，采用"一仓库一目录"原则；2）分步配置实战，从版本确认、创建目录到编写hosts.toml文件；3）配置验证方法，推荐使用nerdctl工具；4）常见问题解决方案表，如配置不生效、HTTP仓库连接失败等问题。重点强调了目录名与仓库地址必须严格匹配，以及K8s环境下镜像地址需包含完整仓
在当今大数据时代，数据库查询性能直接决定着企业应用的响应速度与用户体验。SQL索引作为提升查询性能的核心利器，其优化策略的合理运用往往能带来数十倍甚至百倍的性能提升。然而，实际开发中却频繁出现索引失效、查询越优化越慢的困境。本文将深入剖析SQL索引优化的底层逻辑，结合电商订单查询、日志系统时间范围查询等真实案例，揭示索引类型选择、复合索引设计、Explain执行计划分析等关键技术细节。通过系统性的
作为一名互联网公司的架构师，对数据库的理解深度和广度直接决定了系统架构的合理性、可扩展性和稳定性。需要超越普通开发的CRUD层面，从全局、本质和权衡的角度来思考数据库。70天，每天30分钟，短视频行动营（第二曲线最佳选择）流量从10万到10亿，一定会遇到的80个架构问题。，分布式系统架构有点听腻了，能不能换个主题。AI会取代我的工作吗？文字与短视频同步进行。1.数据库架构知识的四层结构。欢迎感兴趣
大模型驱动的AIOps正重塑故障预测与根因分析范式，多模态数据库突破结构化数据边界，云原生与分布式架构加速业务弹性与创新。汇聚行业顶尖专家，共探AI如何赋能运维智能化跃迁及数据库架构革新，分享互联网大厂、金融标杆企业的实战经验与前瞻洞察，与广大技术同路人一起解码AI时代决定企业及个人未来发展的关键命题。新型数据管理系统如何在系统架构、服务方式、实现技术上，满足新应用在数据全生命周期管理、应用适配、
DB-GPT 0.7.3版本现已上线，快速预览新特性～
企业在实施ITSM时常面临流程复杂、系统适配难、员工抵触等挑战。本文提出六大落地建议，成功落地ITSM需要正确方法论、持续改进和贴合业务的流程设计，才能有效提升服务效率和质量。
2018年BERT横空出世，在11项NLP任务中刷新记录，标志着预训练语言模型时代的到来。self.sentiment = nn.Linear(1024, 3)# 积极/中性/消极。BERT的工程化落地本质是算法创新与工程优化的平衡艺术。target_modules=["query", "value"],# 目标模块。data = torch.randn(1, 3, 512).cuda()# 示例
《分布式数据库神话破灭：理性选型指南》摘要 近年来，分布式数据库被过度神化为解决所有数据问题的万能方案。本文指出，虽然分布式数据库确实擅长处理互联网场景下的海量数据和高并发需求，但在传统企业应用中往往带来更高运维成本。文章通过银行案例说明，盲目选择分布式可能导致资源浪费。作者强调，技术选型应回归业务本质：互联网业务适合分布式，而复杂计算场景更适合集中式数据库。文中还列举了三类"伪分布式需
摘要：本文探讨了利用DeepSeek等大型语言模型实现低代码开发平台(LCDP)智能调试的创新方案。针对低代码应用调试的特殊性，提出了一种自动化解析报错日志并生成修复方案的方法，包括日志预处理、模型微调与提示工程、错误根因分析等技术环节。研究表明，该方法能有效解决低代码调试中存在的日志抽象、平台知识依赖等问题，显著提升调试效率。通过典型应用案例展示了系统处理表单验证错误、工作流逻辑错误等场景的实际
未来，随着低代码技术的发展，N8N 有望在 “AI 集成（如结合 ChatGPT 实现智能数据处理）”“更灵活的权限管理”“多租户支持” 等方向持续优化，进一步降低自动化门槛。N8N 的工作流基于 “节点（Node）” 与 “连接（Connection）” 构建，理解核心概念是高效使用的关键。”，既支持简单的任务触发（如邮件通知、数据同步），也能应对企业级的复杂场景（如客户数据管理、电商订单流程自
本文介绍了DLRover LLM Agent，展示了基于 LLM 上下文学习能力的优化算法设计理念以及在DLRover 资源调优上的应用方法和效果。
对于追求稳定、效率与创新的企业来说，建设一个完善的运维平台工单系统，是实现数字化转型和可持续发展的必然选择。
16核32线程+5.7GHz加速频率，视频渲染效率比Intel i9-14900K快28%，但满载功耗高达170W需搭配360水冷。：10核16线程+20MB缓存，搭配H610主板仅需1700元，1080P分辨率下《绝地求生》稳定200帧。：20核28线程+AI引擎，在PR剪辑中实时预览流畅度提升40%，适合短视频团队。：自带核显性能堪比GTX 750Ti，多开直播不卡顿，成为学生党“全能神器”。
本文详细介绍了通过Docker在Linux服务器上部署ClickHouse数据库的完整流程。首先说明了选择ClickHouse而非Elasticsearch处理埋点数据的优势，然后逐步讲解了镜像下载、容器配置、数据映射等具体操作步骤，包括使用DockerTarBuilder下载镜像、配置用户权限、构建容器等关键环节。最后介绍了使用DBeaver工具连接ClickHouse的配置方法，并指出需要熟悉
【代码】[特殊字符]Gemini 3[特殊字符]GPT-5.1[特殊字符]Claude Sonnet 4.5以及全球AI大模型實測測評永恒华夏天脑。
本文分析了在大规模集群中使用现有分布式训练方法训练 LLM 时存在的问题，并进一步分析了现有解决方案——Local SGD 方法存在的问题。在此基础上，提出了一种叫做 EDiT 的针对 LLM 的新颖的高效分布式训练方法。
甲骨文的优点不仅体现在数据储存和供应链的数据传输，其对数据分析、低代码高数据结构都有利于店铺货架开发人员直接处理。这个处理有的时候避免复杂的Java代码，有的时候借助第三方软件。而Oracle Integrated Cloud的服务 （简称OCI)，就是能够从单一产品信息填写，革新为批量上传的特点。比方说，你在数据存储桶调出一个之前上传的产品，函数就告诉调取的内容中，产品还以其他几种方式存储，图片
数据采集系统是企业实现数据自动抓取、整理和存储的核心工具，由数据源、采集设备、传输网络、存储系统及处理模块五大组件构成。它通过自动化流程替代传统手工收集，显著提升数据获取的实时性、准确性和全面性。 系统核心价值体现在：支撑精准决策、优化生产效率、改善客户体验、保障数据安全及驱动业务创新。实施过程中需重点关注数据质量、安全防护、系统兼容性与成本控制等关键问题。 中小企业可借助FineDataLink
推荐 GitHub 上一个开源的低代码平台：Budibase，开箱即用、UI 设计简洁精美、功能强大。该项目可帮你更快开发商业级应用，支持单页面项目，具备自动化工作流程、响应式设计、外部数据源对接等特点。此外，你还可以使用 Webhook 来集成其它平台的工具，通过用户群组权限划分，打造更为完善的项目功能。GitHub：github.com/Budibase/budibase现任惠普的高级网络安全
在AI时代，问题质量决定答案价值。能够清晰、结构化地向AI表达需求，已成为一项关键技能。这需要人类具备将模糊想法转化为具体指令的能力，包括明确目标、设定约束条件和提供背景信息。第二维度是。
本文对比了Llama3、Qwen2.5、Mistral三款开源大模型的中文微调表现。实验采用统一任务和参数设置，结果显示：Qwen2.5在中文任务上表现最优，微调后准确率最高；Mistral显存占用最低，推理速度最快；Llama3英文能力强但中文支持较弱。建议中文开发者优先选择Qwen2.5，低算力用户考虑Mistral，英文任务可选Llama3。未来开源模型将朝着轻量化、自动化方向发展，选对合适
云器Lakehouse迎来重大更新，全面提升数据处理能力。性能方面支持分区刷新和BITMAP类型，显著提升UV统计效率；AI能力增强包括原生向量检索和多模态混合检索，简化AI应用架构；生态集成实现与Snowflake、Databricks等平台的互通。同时优化了BYOS自助配置、长时作业路由等功能，提升用户体验。未来将持续优化性能、深化AI能力并拓展生态互联。
本文探讨了DeepSeek AI在科研论文图表解读中的应用。该系统能自动生成柱状图、折线图等常见图表的专业描述，包括统计指标和数学表达。通过统计检验、回归分析等方法进行数据解读，并基于假设验证和因果推断推导结论。案例研究表明，DeepSeek可显著提升论文数据描述的准确性和效率，但需与专家知识结合使用。该技术为科研工作者提供了标准化数据解读工具，推动了科研工作的智能化发展。
摘要：在AI生成内容泛滥背景下，GEO运营面临质量失控、创新乏力、全球化冲击和社会责任缺失四大挑战。惠算科技提出"智能质控+长效创新+责任融入+全球适配"解决方案，通过构建三重内容审核机制、本地热点联动、全球化平台适配及ESG内容体系，助力企业实现从规模增长到价值引领的转型。典型案例显示，该方案可使内容准确率提升至98%，用户互动率增长200%，跨境咨询量提升150%，有效构建
AI大模型的选择不是一次性决策，而是一个持续优化的过程。在国产模型快速进步、国际竞争日趋激烈的背景下，企业需要建立系统化的选型框架，既要考虑当前的技术能力和业务需求，也要预判未来的发展趋势和风险挑战。最成功的企业不是选择了“最好”的模型，而是建立了最适合自己的AI能力体系——将外部模型能力与内部数据资产、业务流程、人才团队有机结合，在持续迭代中找到效率、成本、安全和创新的最佳平衡点。
Elasticsearch通过与NVIDIA合作集成GPU加速技术，显著提升了向量索引性能。新推出的Elasticsearch-GPU插件利用NVIDIA cuVS库实现高效向量搜索，在测试中展现出12倍的索引吞吐量提升和7倍的合并加速，同时降低CPU使用率。该技术计划在2026年初发布的Elasticsearch 9.3中作为技术预览版推出，为大规模向量工作负载提供更强大的处理能力。
近日，超融合异构云原生数据库MatrixOne企业版软件V1.0完成了与欧拉开源操作系统（openEuler简称“欧拉”）、麒麟信安操作系统系列产品和虚拟化平台的相互兼容认证，通过了欧拉兼容性测评，获得了《openEuler技术测评证书》和麒麟信安《产品兼容性认证证书》。测试期间，整体运行稳定，在功能、性能及兼容性方面表现良好。
本文主要讲述了嵌入式系统的组以及功能设计原理。同时，本文也会介绍嵌入式系统的基本情况、设计思想、组成部分和实时操作系统等特点，以及微内核、宏内核架构和嵌入式数据库等相关知识。
摘要：国产数据库迎来重大突破，金仓数据库发布新一代Kingbase FlySync Ultra数据集成平台。该平台针对数字化时代的海量数据实时集成需求，实现多项技术革新：支持异构数据库同步、结构化/非结构化数据处理、日均TB级数据传输能力。相比Oracle GoldenGate，KFS Ultra在国产化适配、运维成本及数据转换效率方面更具优势。平台采用AI智能调度和分布式架构，具备零停机校验修复
在当今人工智能技术飞速发展的时代，专业化学教育领域正面临着前所未有的变革机遇。化学作为一门基础性、应用性极强的学科，其教育质量的提升直接关系到国家科技创新能力和人才培养水平。然而，传统的化学教育模式在个性化学习、智能评估和知识体系构建方面仍存在诸多挑战。高质量、大规模的专业化学题库数据集，正是解决这些问题的关键所在。本数据集作为研究生级别的化学英文题库，不仅承载着深厚的学术价值，更在AI驱动的教育
AIWorks智能开发平台完成四大核心升级：1）工作流画布优化交互体验和调试追踪功能；2）自定义组件增强开发灵活性与安全性；3）知识库检索采用Milvus+ES双引擎架构提升精准度；4）新增细粒度权限管理体系保障多租户安全。此次升级显著提升了平台的开发效率、智能水平和安全管控能力，为开发者构建高性能AI应用提供更强大的支持。
本文详细探讨了OpenHarmony+Electron+Flutter混合架构在轻量化VR/AR跨端交互应用中的实践方案。通过三层架构设计，我们实现了关注点分离，各层发挥专长；通过精细的通信机制和性能优化，解决了跨进程通信和渲染性能的瓶颈。更深入的AI集成：利用OpenHarmony的AI引擎，实现更智能的VR/AR场景理解和交互。更强的分布式能力：借助OpenHarmony的分布式软总线，实现更
仅为个人学习记录一、简述1、DM 数据库的备份还原包括两种类型：物理备份还原和逻辑备份还原2、物理备份还原（1）对数据库的操作系统物理文件（如数据文件、控制文件和日志文件等）的备份还原（2）数据库本身的backup命令，dmrman的backup&restore&recover命令3、逻辑备份还原（1）对数据库逻辑组件（如表、视图和存储过程等数据库对象）的备份还原（2）dexp&a
摘要：云器科技CTO关涛指出传统Lambda架构存在成本高、复杂度大、数据一致性差等问题，提出"通用增量计算（GIC）"作为解决方案。该技术通过单引擎实现流批处理一体化，已在长安汽车、小红书等案例中实现成本降低75-80%、响应时间缩短至分钟级等显著效果。关涛认为大数据技术正从组合期迈向一体化阶段，增量计算将成为第四代计算范式，不仅能解决当前实时与成本的矛盾，还将为AI时代的数
摘要 本文探讨了鸿蒙与Flutter混合开发中的数据库选择与架构设计问题。主要分析了因数据库选择不当导致的功能受限问题，如SQLite与RDB的特性差异可能引发数据格式不兼容和查询能力受限。提出通过数据库能力评估框架（包含功能枚举、特性匹配和评分机制）来科学选择数据库，并展示了统一数据库访问层的架构设计方案，包括配置抽象、接口定义和SQLite具体实现。这些方法可有效解决混合开发中的数据一致性和访
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