工作过程中，经常需要把一些sql的DDL 建表语句，导出到EXCEL，或者表格文档中，当作数据字典，供其他人员进行查看和分析，对于在 windows 或者mac 环境的一些mysql可视化工具差异，导致有的可以直接导出，有的则不行。为了导出DDL，还要安装其他支出导出的可视化工具， 甚至是需要破解，成本较大，故参考研究出以下sql 可以直接查询，然后把查询的结果，复制到excel即可，简单方便。然

先简单的说下我的配置:ssd固态硬盘，16G内存 ，i5 8400，idea版本是2019.3.2然后描述一下这个问题:一 、很突然发生了，编辑代码或注释文档的时候，打字越快，CPU使用率越高，然后CPU到达100%；二 、打开任务管理器，查看性能，然后编辑代码可以明显看到CPU使用率飙升，内存和硬盘使用正常；三 、使用其它的软件，CPU一切正常，切回idea上编写代码就卡；以上就是我遇到的问题，

Faiss是由Facebook AI Research（FAIR）团队开发的一个高效向量相似性搜索库。它主要用于快速检索和聚类大规模高维向量数据。Faiss不仅支持CPU和GPU，还提供了丰富的索引结构和优化算法，能够在保证高精度的同时，大幅提升检索速度。Faiss作为一个高效的向量检索库，凭借其丰富的索引结构、强大的GPU加速能力和灵活的API，受到了广泛的关注和应用。无论你是构建推荐系统、图像

不过我作为管理者，对我团队做稳定性的同学，始终坚持自己的理念，充分看见这件事背后的辛苦，对他们只会做奖励上的倾斜，相反一些非低级问题导致的故障却不会追责。出一次大故障，从上到下开始各种复盘，纠错，定责，然后再起稳定性战役，领导们以为和营收战役一样，战役包治百病，只要战役一结束，目标达成，这个事情也就成功了结束了。除了有大流量高并发经验的技术同学外，其他人很难理解：稳定性是一个长期持久的事情，只要流

SLA（Service-Level Agreement）服务等级协议，是指系统服务提供者（Provider）对客户（Customer）的一个可量化的服务承诺，常见于大型分布式系统中，用于衡量系统服务是否稳定健康的常见方法。

其次，我们将实现智能化的建模，通过已维护模型的血缘推断新模型的指标和维度绑定关系，实现语义化的自动建模。我们还将致力于智能化的指标拆解，通过大模型的理解和生产血缘，实现自动化拆解，减轻数仓在指标生产上的负担。此外，基于指标的消费方式还带来了一个优势，在以前的基于表或数据集的洞察分析中，我们只能分析某一维度或字段，例如，当我们分析国家占比时，只能看到指标整体上升时，哪些国家增长最为显著。接入层和公共

传统的关系型数据库（RDBMS）以其严格的ACID事务、优秀的一致性和安全性在企业应用中占据了长久的统治地位。然而，随着互联网、大数据和云计算的兴起，非关系型数据库（NoSQL）因其灵活的数据模型、易于水平扩展的特性和优异的处理高并发请求的能力，在特定场景下得到广泛应用。此外，时间序列数据库（TSDB）、图数据库等针对特定类型的数据和查询提供了更加专业的解决方案。除此之外，新型数据库如向量数据库则

自 1950 年计算机专家约翰・麦卡锡提出 “人工智能” 概念以来，AI 模型的发展经历了漫长而显著的历程。在早期，AI 模型以符号主义和连接主义为主要理论基础。符号主义 AI 致力于让系统能够理解、推理和解决问题，通过基于规则的系统如专家系统和知识工程进行运作。连接主义 AI 则以神经网络为核心，旨在通过大量数据训练来解决复杂问题，代表性工作包括反向传播算法和支持向量机。进入 21 世纪初，深度

在人工智能的不断发展中，图像生成技术一直是一个备受关注的领域。OpenAI 的 DALL-E 系列自发布以来，便因其卓越的图像生成能力而备受瞩目。作为这一系列的最新成员，DALL-E 3 再次突破了技术的界限，为图像生成带来了全新的可能性。本文将详细探讨 DALL-E 3 的技术创新、应用场景以及对未来图像生成的影响。

什么是流程编排？使用各种“能力”进行编排来完成某一业务，各个“能力”被有序的编织起来，聚合成一条特定的执行链。为什么要流程编排？为了解决各个BU对流程差异化的诉求，我们需要提供一种工具，可以根据能力自由组合，快速解决新的业务场景诉求，甚至可以让业务自己创建流程。比如电商场景里的交易流程：1、因为交易多种多样，比如买彩票，跟普通商品的交易流程不大一样，买彩票不需要物流。（虚拟商品交易）2、比如预付款