场景：之前做过的一个电商系统的库存检查函数，当库存不足时需抛出自定义异常。原MySQL函数BEGINEND IF;转换后KingbaseES函数DECLAREBEGINEND IF;END;核心转换点MySQL的SIGNAL SQLSTATE需替换为KingbaseES的RAISE EXCEPTION语法- 异常信息通过USING ERRCODE子句指定SQLSTATE，保持错误码兼容性迁移验证最

全面贯穿人工智能整个软硬件技术栈以大模型为牵引，形成智能领域的系统思维前沿研究与技术实践结合，快速提升智能领域的系统能力第2版的更新内容包括如何构建大模型算法（第2、3章），如何让编程框架支撑海量处理器分布式训练大模型（第4、5章），如何在单个处理器层面实现算力提升（第6、7章），如何面向大模型进行智能计算系统的编程（第8章）。我们还专门增加了第9章，将前面各个章节的串联起来，介绍完整的面向大模型

本书聚焦于DeepSeek大模型在企业与政府场景下的本地化部署应用。开篇对DeepSeek进行全面介绍，涵盖大模型发展脉络、DeepSeek的演变历程，剖析DeepSeek其技术架构和参数版本分类等，还讲解如何有效提问以及在热门平台的应用场景。随后深入本地化部署实操，从硬件选型的CPU、GPU配置，到Ollama和DeepSeek模型安装，再到网络安全规划与问题排查，都给出详细指引。并基于Open

本书是一本实用性很强的Kubernetes运维实战指南，旨在为容器云平台的建设、应用和运维过程提供全面的指导。作者结合丰富的生产环境经验，深入探讨作为一名Kubernetes工程师必备的核心技能，包括部署、存储、网络、安全、日志、监控、CI/CD等方面的技术。本书结合大量的实际案例，深入解析各个知识点，帮助读者更轻松地理解Kubernetes，并掌握在真实应用场景中的使用方法、技巧以及工作原理。

DeepSeek（深度求索）作为聚焦大语言模型研发的AI企业，由幻方量化于2023年7月正式创立，其技术演进路径围绕模型规模突破与推理效率优化双主线展开，形成了以DeepSeek-V3和DeepSeek-R1为核心的产品矩阵。本书是系统讲解DeepSeek大模型的技术指南，结合数据、信息、知识、智慧、意图白盒测评这一前沿理念，详 细阐述如何在大模型时代实现模型选取、定制优化与多模型协同，从而打造出

站在2025年的新起点，数字化浪潮已迈入智能爆发的新阶段。尤其在AI技术实现突破性进展的当下，数据治理正经历从聚焦质量与标准的"管好数据"，到构建决策支撑体系的"用好数据"，再到AI大模型时代追求价值创造的"让数据生智"的颠覆性变革。为庆祝该书发行5周年并见证华为公司新作《数据空间探索与实践》的重磅上市，机械工业出版社特筹备闭门研讨会，邀请这两本书的核心作者、华为和多个行业的权威专家，以及铁杆读者

Agent经典定义为“任何能够通过传感器感知其环境，并通过执行器对其环境产生行动的事物”。[9]在AI领域，Agent被赋予了更强的智能特性，包括自主性、反应性、交互性、学习/适应性和主动性等。[10]自主性：能够在没有人类或其他Agent直接干预的情况下，独立控制其内部状态和自身行为。反应性：能够感知其所处的环境，并对环境中发生的变化及时做出响应。交互性：能够通过某种Agent通信语言(ACL)

DeepSeek-VL 是一款基于 AI 的视觉编程工具，能够将设计稿（如 Figma、Sketch 或 Photoshop 文件）自动转化为高质量的前端代码。自动化：无需手动编写代码，直接从设计稿生成 HTML、CSS 和 JavaScript。高精度：支持复杂的设计元素（如渐变、阴影、动效等）的精准还原。跨平台：支持多种前端框架（如 React、Vue、Angular 等）和响应式布局。可定制

因此，随着数字经济、新质生产力的快速发展，国产数据库有广阔的市场前景。该一体机搭载“的卢运维智能体”，创新引入AI交互式运维模式，用户通过自然语言即可驱动数据库进行自治运维操作，通过AI驱动SQL优化，让数据库越用越快，并可通过AI实现告警自动处置闭环，故障预警准确率高达98%以上，大幅提升了运维效率与易用性。围绕“AI for DB”和“DB for AI”两个维度，电科金仓打造了深入融合AI能

本文基于DeepSeek-Coder 33B Instruct版本，实测支持Python/Java/JavaScript等主流语言（引用依据）