openGauss数据库通过AI技术实现智能运维与优化，主要包括：1）参数自调优（X-Tuner框架），可动态优化300+核心参数，某银行案例显示性能提升25%；2）慢SQL智能诊断（SQLDiag框架），电商案例中优化后响应时间从800ms降至120ms；3）智能监控预测，支持200+指标监控和提前预警。此外，还提供自适应索引推荐、库内AI计算引擎等功能，支持70+算法并实现"数据不离

本文分享openGauss数据库从部署到运维的实战经验。首先介绍环境准备要点和可视化/脚本两种部署方式，着重强调系统配置检查的重要性。其次详细讲解数据迁移流程，包括工具选择、增量同步策略和常见问题处理。在运维部分，阐述监控告警设置、备份恢复方案和集群维护技巧。开发适配方面，说明openGauss的高兼容特性及SQL语法差异处理。最后提供常见问题排查思路，并总结openGauss开源免费、高效稳定的

本文介绍了openGauss数据库的日常运维实践，重点涵盖环境准备、核心运维操作和常见故障处理三部分内容。首先详细说明了CentOS7.9系统下的环境检查、依赖安装和工具配置流程；然后通过具体代码示例展示了实例启停、备份恢复、性能监控与优化等关键操作；最后针对主备同步中断、连接数满等典型故障提供了诊断和解决方法。文章还给出了定期备份、权限管控等运维规范建议，为企业级数据库系统的稳定运行提供实用指导

openGauss数据库通过AI技术实现智能运维与优化，主要包括：1）参数自调优（X-Tuner框架），可动态优化300+核心参数，某银行案例显示性能提升25%；2）慢SQL智能诊断（SQLDiag框架），电商案例中优化后响应时间从800ms降至120ms；3）智能监控预测，支持200+指标监控和提前预警。此外，还提供自适应索引推荐、库内AI计算引擎等功能，支持70+算法并实现"数据不离

塞巴斯蒂安·拉施卡（Sebastian Raschka）获密歇根州立大学博士学位，现在是威斯康星-麦迪逊大学统计学助理教授，从事机器学习和深度学习研究。他的研究方向是数据受限的小样本学习和构建预测有序目标值的深度神经网络。他还是一位开源贡献者，担任Grid.ai的首席AI教育家，热衷于传播机器学习和AI领域知识。刘玉溪（海登）[ Yuxi (Hayden) Liu ]在谷歌公司担任机器学习软件工程

2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了一款名为 ChatGPT 的聊天机器人程序，旋即引爆网络，在全球范围内引起巨大反响。紧随其后，各种大语言模型如雨后春笋不断出现。国外如 Google 的 Bard、Anthropic 的 Claude，国内如百度文心一言、阿里通义千问、讯飞星火认知大模型、昆仑万维天工大模型等。

比较采用人工反馈数据和采用非人工反馈数据的优劣：人工反馈往往更费时费力，并且不同人在不同时候的表现可能不一致，并且人还会有意无意地犯错，或是人类反馈的结果还不如用其他方法生成数据来的有效，等等。让用户在已有的参考内容上修改可以减少人类每个标注的成本，但是已有的参考内容可能会干扰到人类的独立判断（这个干扰可能是正面的也可能是负面的）。不采用人类反馈的数据难以构建合适的奖励模型，而且人类的反馈可以帮助

DeepSeek是一款基于人工智能技术的多功能工具，旨在帮助用户在日常工作中实现自动化、智能化和高效化。它集成了自然语言处理、机器学习、数据分析等先进技术，能够广泛应用于任务管理、数据整理、沟通协作和知识管理等多个领域。DeepSeek的核心优势在于其高度定制化和智能化，能够根据用户的需求自动调整功能，提供个性化的解决方案。DeepSeek作为一款先进的人工智能工具，可以帮助我们在日常工作中更高效

学好计算机组成原理对于掌握计算机技术的核心知识和技能至关重要。通过掌握基本概念和原理、了解设备组成和工作原理、关注新技术发展以及培养系统思维和批判性思考等方法，我们可以更加深入地理解和应用计算机组成原理的知识和技能。希望本文能够为同学们学好计算机组成原理提供一些有益的参考和帮助。

书主要以 Java 虚拟机的基本特性及运行原理为中心，深入浅出地分析 JVM 的组成结构和底层实现，介绍了很多性能调优的方案和工具的使用方法。最后还扩展介绍了 JMM 内存模型的实现原理和 Java 编译器的优化机制，让读者不仅可以学习 JVM 的核心技术知识，还能夯实 JVM 调优及代码优化的技术功底。这本书以通俗易懂的方式解释了复杂的概念和原理，让我能够轻松地理解Java虚拟机内部的工作机制。