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本文介绍了如何通过ArkTS实现关系型数据库的基本操作。首先创建Rdb工具类获取RdbStore实例并初始化数据库，封装了增删改查接口（insertData、deleteData、updateData、query）。然后定义了账目信息表accountTable的结构，包含id、账目类型（支出/收入）、具体类别和金额字段。通过callback异步回调方式实现数据库操作，为账单管理功能提供了基础数据存
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1模型与2025昇腾CANN训练营第二季的强强联合，打造出大模型算子开发的黄金组合，为开发者提供从技术学习到实践落地的全流程支持。对于大模型开发者而言，这一黄金组合不仅能降低开发门槛、提升开发效率，还能获得丰厚回报，堪称现阶段算子开发的最优选择。如果你正在从事大模型算子开发相关工作，不妨尝试这一黄金组合，借助openPangu-Ultra-M
同时，参与社区任务（如算子开发作品分享、技术问答互动等），有机会赢取华为手机、平板、开发板等实物奖励，更能免费申领5000万算力，用于模型训练与算子调试。2025昇腾CANN训练营第二季的上线，恰好填补了这一空白，以四大专题课程为核心，搭配认证体系与丰厚奖励，助力开发者从0到1精通Ascend C算子开发。• 0基础入门系列：从CANN生态基础概念讲起，详解Ascend C算子的开发流程、环境搭建
该模型规模达723.97B，支持BF16、F32双张量类型，适配Transformers框架，可满足算子开发、模型调试、性能测试等多场景需求，让开发者无需担忧算力成本，专注技术创新。2025年昇腾CANN训练营第二季，基于CANN开源开放全场景，推出0基础入门系列、码力全开特辑、开发者案例等专题课程，助力不同阶段开发者快速提升算子开发技能。如果你想提升算子开发技能、获取免费算力、赢取华为大奖，不妨
依托CANN的底层优化，openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1在昇腾平台上实现了性能与能效的平衡，为开发者提供了高可用、易部署的大模型开发环境，推动开源大模型在产业级场景的落地应用。openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1作为昇腾原生开源大模型的旗舰版本，其7180亿参数规模与MoE架构的高效运行，离不开华为CANN（Compute Architecture
而大模型备案（或大语言模型备案）是算法备案里的一个分支，是针对具有舆论属性或社会动员能力的生成式人工智能产品（即我们常说的文生文/图/视频等）进行的备案。2024年4月2日网信办发布了已通过备案的117个大模型清单，并通知“提供具有舆论属性或者社会动员能力的生成式人工智能服务的，可通过属地网信部门履行备案程序”，大模型备案进入常态化阶段。应覆盖我国制度、信仰、形象、文化、习俗、民族、地理、历史、英
智能化是数字化的延伸，数据是AI的基石，AI需要借助数据更好地为社会、商业以及每一个人提供服务。基于AI的数据库将逐步演化为一站式的数据平台，这其中蕴含着巨大的商业价值。
数据同步工具对比与选型指南 本文系统对比了8款主流数据同步工具（DataMover、DataX、Kettle等），从架构设计、功能特性到适用场景进行全面分析。工具可分为四类：开源框架类（如DataX）、传统ETL类（如Kettle）、国产云平台类（如DataMover）和SaaS服务类（如Airbyte）。重点对比了部署架构、数据处理能力、增量同步支持、易用性等核心维度，指出DataMover在图
通过扣子平台 + TikHub.io，我们可以在不写代码的前提下，快速构建一个抖音视频文案获取工具。整个过程仅需：注册 TikHub → 获取API密钥在扣子创建插件 → 配置接口试运行 → 获取结构化文案数据构建Bot → 实现自动化交互🚀 无论是内容运营、数据分析，还是AI训练，这都是一个高效、低门槛的解决方案。
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。
TP6+Uni-app框架开发的多端陪玩系统，支持微信公众号、小程序、H5和PC端同步。系统提供定制化后台管理，无需PHP知识即可安装使用，集成语音聊天室功能，并可搭配多种付费插件扩展功能。适用于陪玩行业（游戏、电影等）及技能服务领域（家政、跑腿等）。系统提供愉快游戏体验和学习机会。可通过简单操作快速找到心仪陪玩，享受专业服务。
• Mermaid ER图能在Markdown中直接创建专业图表，无需切换工具！• 最重要的是这种，可直接用提示词让各种相关专业图表。本文来自「大千AI助手」技术实战系列，专注用真话讲技术，拒绝过度包装。随着大模型能力越来越强大，Mermaid也迎来了快速发展，相信未来Mermaid会支持更多的可视化图表，也会成为大模型输出可视化的完美搭档。从现在Markdown的地位看，。
7-9月，深圳计算科学研究院崖山数据库系统YashanDB与柏科数据技术（深圳）股份有限公司、深圳钛铂数据有限公司、华润数字科技有限公司、武汉中地数码科技有限公司、龙芯中科技术股份有限公司、华瑞指数云科技（深圳）有限公司、openEuler开源社区、中科方德软件有限公司。是深圳计算科学研究院自主研发设计的新型数据库系统，融入原创理论，支持单机/主备、共享集群、分布式等多种部署方式，覆盖OLTP/H
CSN事务快照，缓解高并发下资源争用问题
openGauss debug
信创考试不是拼难度，而是选对赛道。先考企业招标常用的华为/统信认证，攒够3个国产化项目经验，再冲高阶认证。：纯理论证书（如某些国产中间件认证）就业帮助小，华为HCIE-openEuler持证者薪资比HCIA高60%。：华为/统信3人团购享7折，博睿谷等机构常组“信创考证团”，人均省2000+元。：只认华为、统信、达梦等官网可查的认证，某宝上的“信创工程师证”企业不认。：HCIA级约2000元/科，
如果你也想体验“AI 全栈开发”的新方式，可以在 Cursor 里安装 Claude Code 插件，并尝试接入 Supabase MCP，你会发现，AI 编程的未来，已经开始了。过去，我们用 AI 写前端、生成 API、写文档，但真正能让 AI “动起来”的，是让它能访问真实的数据系统，这正是。Claude Code 本身已经很强，它可以帮你生成、重构、解释代码，当它只能“看代码、写代码”时，它
人工智能在编程领域的应用可以追溯到20世纪50年代，但真正的突破发生在最近十年。从早期的代码补全工具到如今能够理解上下文、生成完整函数甚至整个项目架构的AI系统，AI编程助手已经经历了革命性的发展。关键里程碑2018年：GitHub和OpenAI合作推出最初的Copilot原型2021年：GitHub Copilot正式发布，基于OpenAI的Codex模型2022年：ChatGPT发布，展示了大
Web应用程序通常是指设计为集中式系统，具有存储所有数据和应用程序逻辑的中央处理器，web3发展模式下没有所谓的中央服务器，所有的数据和应用都被分布式存储到节点当中，这种去中心化的模式可以避免传统的中心化服务器的弊端，减少维护成本，单个节点的故障并不影响整体网络的安全和性能，还能使用IPFS、Ethereum等区块链协议实现去中心化。语义网是web3.0的重要组成部分，它可以作为机器对网络评估的描
小总结
CMU 15-445 Project 1：Buffer Pool Manager 实现总结 本文总结了CMU数据库课程Project 1的实现过程，主要包含四个子任务： LRU-K Replacer：改进传统LRU算法，通过记录最近K次访问历史来防止缓存污染。实现使用链表存储访问时间戳，按k-distance选择驱逐对象。 Disk Scheduler：封装磁盘管理器，使用后台线程异步处理读写请求
splite3——C API
嵌入式数据库开发编程MySQL（全）
《DeepSeek零基础入门指南》是一份面向技术小白的实用手册，全面介绍了DeepSeek中文大模型的核心功能和使用技巧。指南从基础概念讲起，详细解析了文本创作、编程辅助、知识问答等八大核心能力，并提供了具体场景下的操作示例。针对不同使用需求，文章特别设计了场景选型建议，帮助用户快速匹配最适合的功能模块。此外，还包含高手进阶技巧、常见问题解答和实战案例演示，手把手教用户从零开始掌握这一AI工具。该
通过在一个查询中结合结构化和向量数据，过滤向量搜索在高级 RAG 系统、大规模多用户系统等方面具有广泛而重要的应用。基于列式的 ClickHouse SQL 数据库开发的 OriginHub MyScale AI 数据库支持丰富的元数据类型和函数，以及灵活的自查询能力。通过采用预过滤、列存储和算法优化，MyScale 在任意过滤比例下实现了高准确性和速度，为 LLM 应用奠定了坚实的数据基础。
虎贲等考AI的数据分析功能通过自然语言交互实现研究范式转变，将研究者从繁琐的技术操作中解放，回归科学解读本位。其"全栈AI"分析融合逻辑推理与机器学习，提供方法论导航、语境化解读和可视化叙事三大核心功能，支持从数据导入到结果呈现的完整分析流程。系统特别强调可解释性、方法严谨性和学术伦理，帮助研究者构建数据驱动的科学论证。这一工具让研究者得以专注于科学思考本身，从数据中提炼真知灼
她，会和很多爱美的女生一样，吃多了要减肥做运动，会去跑步、做瑜伽；身为数字虚拟人的「昤珑」特长是具备超强的计算力和记忆力，可以快速计算出行中的安全距离、停车角度、最快行驶路线等，并且能记住各种车型的特点和说明书，爱车爱自驾的她未来会有什么奇妙的故事，也是让人非常之期待。年轻人天然对虚拟世界和虚拟偶像有更高的接受度，从二次元的初音未来、洛天依，到一条视频涨粉上百万的美妆博主柳夜熙，一出场都受到万众瞩
两者对比，rag的使用场景更广泛，fine tuning的知识质量的高低会影响模型，还需要计算资源，模型微调之后，数据质量不够好，会影响基础模型的参数；当企业员工提问时，RAG系统首先将问题向量化，然后去企业自己的向量数据库中检索最相关的私域知识片段，最后把这些“内部资料”（作为上下文）和问题一起交给LLM，让LLM基于这些事实依据来生成安全、准确、且可溯源的答案。微调会使用一个较小的、高质量的、
wsl安装CentOS并安装配置好openGauss！
创建测试用户和数据库、安装dblink扩展、建立跨库连接、执行远程查询和关闭连接。使用dblink时需注意密码安全、网络延迟和权限管理等问题，确保跨库查询的安全性和稳定性。
利用蜣螂优化(DBO)算法求解分布式置换流水车间调度问题(Distributed permutation flow-shop scheduling problem, DPFSP)其中：main.m是主函数运行即可；DBO.m是算法的代码；color_selection用于获得甘特图的颜色配置；gantt_chart.m绘制每个工厂的甘特图；objective.m是目标函数，即计算每个工厂的Make
KaiwuDB(KWDB)是一款面向AIoT场景的开源分布式多模数据库，KAT(KaiwuDB Agent Tools)是基于MCP协议的智能助手，可简化KWDB的使用和运维。本文介绍了通过Docker容器快速部署KAT的完整流程：首先安装Docker和docker-compose环境，然后导入预先准备的KAT镜像(包括UI和服务端组件)，最后配置并启动docker-compose.yml文件。部
但题目要求的是某产品在所有仓库存放的总体积，因此可以把一个产品在所有仓库中贡献的体积统一算成一个值： 产品总体积 = width × length × height。仓库LCHouse1: 1个单位的LC-TV + 10个单位的LC-KeyChain + 5个单位的LC-Phone.仓库LCHouse2: 2个单位的LC-TV + 2个单位的LC-KeyChain.Id为4的商品(LC-T-Shi
摘要 软件测试中，合成数据生成通过算法模拟真实数据分布，解决了隐私泄露、数据不足等痛点。其优势包括提升测试覆盖率、降低合规风险、优化成本及增强测试灵活性。实施时需明确需求、选择工具并验证数据质量，已广泛应用于金融、医疗等行业。未来，随着AI技术发展，合成数据将更智能化，成为测试转型的关键驱动力。
持续测试流水线面临执行时间长、环境不稳定等瓶颈问题，影响研发效率。通过分层测试策略、容器化环境管理和智能用例优化可显著提升效能。需建立度量体系和跨团队协作机制，结合AI技术实现持续改进。
本文内容基本来自下面的链接。用于详细解释为什么 Oracle PDML 操作后，commit/rollback 之前，不允许读操作。主要解释见标红部分。大意：PDML 的实现方式是，多个线程启动独立的事务做更新，然后用一个两阶段提交来提交所有事务，从而实现 PDML 大事务的提交。有点类似一个应用层方案。Parallel DMLThe Oracle documentation limits the
如：即可以建立 col1,col2 的联合索引，又可以建col2,col1的联合索引，此时如果存在col1 列单独查询较多的情况下，一般倾向于建col1,col2的联合索引。一般情况下，如果建索引可以避免回表（在索引中即可完成检测），也可考虑对多列建组合索引，不过组合索引列不宜超过4个。组合查询中，如果有等值条件和范围条件组合的情况，等值条件在前，性能更高。–停止对索引的监控，观察v$object
在QT6.1及之后提供的MySql编译工程不再是pro工程了，不能直接用QtCreator编译了，而是通过cmake来编译，首先下载cmake：Cmake下载地址https://cmake.org/download/下载安装就不多介绍了，下载安装好之后打开gui界面并且输入QT中MySQL源码目录与编译输出目录，此处我将MySql的工程单独拷贝了出来建立了临时文件夹（对应QT位置：安装QT的盘符:
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