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u_12205 頭像

小魚兒 - db2綁定變量語句 db2定義變量

學習 DB2 9.5 SQL Procedural Language，包括變量、條件、處理程序聲明、控制流和迭代語句以及錯誤處理機制。 您將： 學習 SQL PL 的基本要素。 理解如何聲明變量、條件和處理程序。 學習控制流語句。 學習遊標處理和如何返回結果集。 理解錯誤處理機制。

數組 , 大數據 , 數據倉庫 , 寄存器 , db2綁定變量語句 , SQL

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u_15796946 頭像

程序猿追 - 每天節省3小時：我們如何用IPIDEA動態IP解決海外數據採集難題

一、前言 在數據驅動的業務中，穩定採集競品信息是做出有效決策的基礎。但在實際操作中，採集工具的可靠性常常受限於一個底層因素：IP 地址。 我曾面臨一個具體問題：我們在做一個一套用於監控海外運動品牌市場動態的系統時，因為自建代理池的 IP 質量不穩定，導致數據採集成功率僅在 65% 左右波動，並且採集的速度也不理想。維護這套系統，每天需要投入數小時處理 IP 和驗證碼。

大數據 , 數據 , ip , 數據採集 , 數據倉庫

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u_14444 頭像

lgmyxbjfu - Hive動態分區 - LongKing-Xu的個人空間 -

Hive動態分區插入報“分區數量超限”解決方案 問題原因 當動態分區數量超過Hive默認限制時觸發該錯誤，常見於以下場景： 分區字段基數過高（如用户ID、設備號等） 未合理控制分區粒度過細 Hive配置參數未適配實際數據規模 一、參數調優方案（立即生效） 調整以下參數可提升分區數量上

hive , 數據倉庫 , hadoop , 後端開發 , harmonyos

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u_17022799 頭像

亞拉索第一 - 基於 DevUI MateChat 構建通信業務智能助手

一、需求背景： 在數字化浪潮下，客服系統已成為通信運營商連接用户的核心觸點 —— 用户從套餐諮詢、業務辦理到售後維權，90% 的需求都通過客服渠道解決。但行業數據顯示，通信行業客服正面臨 “高成本、低效率、差體驗” 的三重擠壓：人工客服成本佔運營總支出的 15%，用户對響應速度的要求從 “分鐘級” 壓縮至 “秒級”，而單一文字推薦的轉化率不足 8%，遠低於電商行業的

ico , 大數據 , 數據倉庫 , 創建項目 , Git

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u_15844731 頭像

阿森CTO - C++進階模版 提升代碼複用性和可維護性

@TOC 📝前言 前面我們學習了初階模版，本節我們將學習模版進階 🌠 非類型模版參數 模版參數分類為兩種：類型形參與非類型形參。 類型形參：出現在模板參數列表中，跟在class或者typename之類的參數類型名稱。 非類型形參：就是用一個常量作為類型（函數）模版的一個參數，在類（函數）模版中可將該參數當做常量來使用。

實例化 , 模版 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , data , 數據倉庫

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u_17590687 頭像

長袖員大表哥 - Flink 與 Kafka

Flink 與 Kafka 是大數據實時處理領域的 “黃金組合”——Kafka 負責高吞吐、高可靠的實時數據收發，Flink 負責低延遲、高精度的實時計算分析，二者深度適配，能支撐電商實時風控、物流軌跡追蹤、直播數據大屏等各類高併發實時業務場景。下面用通俗易懂的方式拆解核心信息： 一、核心分工（為什麼是 “黃金搭檔”？）

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 實時監控 , kafka

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u_16773655 頭像

向量檢索 - DeepResearch 應用展示

本文為您視頻展示DeepResearch在複雜推理與長多步推理、日常生活規劃與決策、深級別的跨學科問答、需要詳細且真實的旅行行程、司法與成文法解釋、多情境研究寫作場景下的應用。 複雜推理與長多步推理 複雜的多步推理任務，需要網絡搜索、跨來源信息綜合以及工具編排，以解決具有動態且時間敏感數據的現實世界查詢。 點擊查看視頻示例

強化學習 , 阿里巴巴 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , AI , 人工智能

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u_17216172 頭像

數據庫知識分享者小北 - 雲原生數據倉庫 AnalyticDB Supabase 商業化正式上線！

AnalyticDB PostgreSQL 版 Supabase 是基於開源 Supabase 深度增強的全託管應用開發平台。它提供數據庫、用户鑑權、邊緣函數等核心功能，並結合阿里雲基礎設施，提升性能和安全性。與開源自託管方案相比，該平台具備全面的託管能力，支持按需選擇計算與存儲規格，原生支持支付寶、微信等第三方 OAuth 功能，彌補了開源方案的不足，保持與 Supabase

MySQL , 支付寶 , 數據倉庫 , 數據庫 , server , postgresql , Supabase

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u_12970 頭像

huatechinfo - 直接間接索引地址

關於轉移地址的尋址方式 關於轉移地址的尋址方式 程序要實現轉移，要知道轉移的目的地的地址，尋找這種地址的方式，稱為轉移地址的尋址方式。 分為兩種 段內轉移 段間轉移 段內轉移 段內轉移，只有IP值發生改變，CS沒變。 尋址方式有兩種： 直接尋址 間接尋址 直接尋址 指令

直接尋址 , 尋址方式 , 大數據 , 轉移指令 , 數據倉庫 , 直接間接索引地址

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u_16099254 頭像

歲月靜好呀 - ENUM 類型需要建索引嘛

結構體-枚舉類型 一、枚舉類型 枚舉（enum）是值類型的一種特殊形式，它從System.Enum繼承而來，併為基礎類型的值提供替代名稱。枚舉類型有名稱、基礎類型和一組字段。基礎類型必須是一個除char 類型外的內置的有符號（或無符號）整數類型（如Byte、Int32或UInt64）。也可以説，枚舉類型是一組常量的集合。 1、定義：Enum....{E

大數據 , ENUM 類型需要建索引嘛 , 變量名 , 數據倉庫 , i++ , 枚舉類型

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u_15796946 頭像

程序猿追 - 使用GeeLark+亮數據，做數據採集打造爆款內容

https://www.bilibili.com/video/BV1t5m1B4Emg/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.clickvd_source=8c987e288018fae8f95831d231306b93 結合GeeLark與亮數據（Bright Data）進行數據採集，是內容創作者和營銷人員打造爆款內容、實現數

大數據 , 數據 , ip , 數據採集 , 數據倉庫

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nebulabio 頭像

北京辰輝創聚生物 - 病毒學研究的關鍵工具：重組病毒蛋白的技術解析與應用實踐

在當代病毒學與傳染病基礎研究領域，重組病毒蛋白已成為不可或缺的核心研究工具。這些通過基因工程技術在哺乳動物細胞、昆蟲細胞等表達系統中精準製備的蛋白質，為科研人員提供了安全可控、可規模化生產的高純度研究材料。與傳統的病毒提取蛋白相比，重組技術不僅完全規避了生物安全風險，更能實現嚴格的批次間一

重組蛋白定製 , 大數據 , 哺乳動物細胞表達 , 數據倉庫 , 蛋白質相互作用研究 , His標籤蛋白 , HEK293細胞表達

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nebulabio 頭像

北京辰輝創聚生物 - 細胞因子：細胞信使的分子世界與功能解析

在複雜的多細胞生物體內，細胞間的信息交流是維持生命活動的基礎。其中，細胞因子 作為一類關鍵的信使分子，在免疫調節、細胞生長、分化、炎症反應和組織修復等過程中扮演着不可或缺的角色。本文將深入探討細胞因子的分子特性、作用機制及研究應用，為讀者提供全面的技術視角。 一、細胞因子的

腫瘤壞死因子 , 大數據 , 細胞因子 , 信號轉導 , 數據倉庫 , 流式細胞術 , 白細胞介素

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u_15844731 頭像

阿森CTO - C++11線程庫

@TOC 在C++11標準出台前，多線程編程依賴系統原生接口——Linux的POSIX線程（pthread）與Windows的CreateThread接口互不兼容，導致跨平台代碼開發難度大、可移植性低。C++11首次將多線程納入標準庫，無需依賴第三方庫即可實現跨平台併發編程，同時引入原子操作類，為併發安全提供了原生支持。 一、C++11線程庫核心接口解析

大數據 , yyds乾貨盤點 , include , 數據倉庫 , i++ , ios

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u_16213722 頭像

mob64ca1419a401 - 網站被搜索引擎轉碼了

這裏所説的搜索引擎主要是Google，因為像百度這種搜索引擎，老老實實的只使用GB2312編碼，自然不存在識別的問題。而Google本來也很厚道的會在Url中標識一下關鍵詞的編碼類型，可惜得加一個修飾“有時”，而另外一些時候，它會十分體貼的自動識別轉化而不告訴你…… 本着“Google可往，我亦可往”的信念，自己動手解決關鍵字編碼自動識別的問題。 好在需要識別的範圍已

ico , 大數據 , google , 數據倉庫 , 編碼格式 , 網站被搜索引擎轉碼了

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u_16099220 頭像

數碼精靈abc - 範圍查詢索引會失效麼

在計算機科學中，k-d樹（k-dimensional的縮寫）是一種空間劃分數據結構，用於組織k維空間中的點。主要應用於多維空間關鍵數據的搜索（如：範圍搜索和最近鄰搜索）。k-d樹是空間二分樹（Binary space partitioning ）的一種特殊情況。 索引結構中相似性查詢有兩種基本的方式： 一種是範圍查詢（range s

機器學習 , 範圍查詢索引會失效麼 , 大數據 , 搜索 , 算法 , 數據倉庫 , 子節點

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u_16213683 頭像

mob64ca14101b2f - oracel 分區表不走normal索引

表空間是指磁盤上的一塊存儲區域，用來存放表。 　　使用範圍分區法對數據量大的表進行分區，分區存放到不同的表空間。 　　範圍分區就是用表中的某個字段值的範圍進行分區。 　　比如： 　　1）用數值型的id字段,id100000的在第1個分區，100000=id200000的在第二個分區。 　　2）用日期類型的字段，2011年的數據在一個分區，2012年的

字段 , 表空間 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫

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u_14767244 頭像

u_14767244 - Apache Doris 4.0.2 版本正式發佈

親愛的社區小夥伴們，**Apache Doris 4.0.2 版本已正式發佈。**此版本新增了在 AI Search、函數、物化視圖、Lakehouse 等方面的功能，並同步進行了多項優化改進及問題修復，歡迎下載體驗！ GitHub 下載：https://github.com/apache/doris/releases 官網下載：https://doris.apach

大數據 , hive , 數據倉庫 , 人工智能 , 物化視圖 , apache

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KPaaS集成擴展平台 - 聚水潭如何自動同步銷售出庫單到金蝶雲星空？購銷業務集成

在“以銷定採、快反快供”成為電商運營核心邏輯的今天，企業對前後端系統協同效率的要求前所未有地提高。前端依賴聚水潭等電商SaaS平台快速響應市場訂單、高效管理倉配；後端則依託金蝶雲·星空實現財務合規、成本核算與供應鏈計劃。然而，若兩者之間僅靠人工導表或簡單接口對接，極易在採購入庫、銷售出庫等關鍵業務環節出現斷點——不僅拖慢履約速度，更可能引發賬實不符、税務風險和客户投訴。 本

大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據孤島解決方案 , 數據倉庫 , 異構數據整合 , 數據一致性 , etl , 數據集成與應用集成

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kpaas 頭像

KPaaS集成擴展平台 - 連鎖餐飲系統集成方法論：從點對點到中台化的演進之路

業務背景 在過去十年，中國餐飲行業經歷了快速連鎖化的過程。根據《中國餐飲連鎖化發展白皮書》數據顯示，截至 2024 年，全國餐飲收入 5.5 萬億元，連鎖化率已從 2021 年的 18% 提升至 23%。頭部品牌如西貝、綠茶、蜜雪冰城、瑞幸咖啡等，門店規模動輒上千甚至上萬。 隨着規模的擴大，信息系統建設呈現出以下特點： 系統數量劇增 門店：POS

大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據孤島解決方案 , 數據倉庫 , 異構數據整合 , 異構系統集成 , 數據一致性 , 數據集成與應用集成

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u_15879876 頭像

Aloudata - AI 數據分析的終點不止數據探查，要構建“智能問數-歸因分析-決策建議”價值閉環

在數字化轉型浪潮中，企業每天產生海量數據，但“數據爆炸”與“決策困難”的矛盾愈發尖鋭。隨着 Data + AI 的融合創新，以 ChatBI 為代表的 AI 數據分析工具開始爆火。 但大多數 AI 數據分析工具往往止步於“智能問數”，難以給出深層次的分析洞察，特別是對於異常數據表現，無法下鑽和歸因分析，難以為業務決策提供有效支持。 因此，一款優秀的 AI 數據分析工具

大數據 , 數據 , 自然語言 , 數據倉庫 , dataagent , 數據分析 , chatbi

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u_16213614 頭像

mob64ca13ffd0f1 - openkylin倉庫

Data Warehouse（數據倉庫） 數據倉庫是一個各種數據（包括歷史數據和當前數據）的中心存儲系統，是BI（ business intelligence ，商業智能）的核心部件。 這裏所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客户和供應商等來自企業所處行業和競爭對手的數據以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。 Business Intel

商業智能 , 數據 , 雲計算 , 數據倉庫 , openkylin倉庫 , 雲原生

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u_16272508 頭像

事辯天下 - 邁瑞發佈啓元檢驗大模型丨AI檢驗專家已就位！

導語：馭數據萬象，啓智檢新元 11月21日，邁瑞醫療在第八屆南方檢驗醫學學術大會暨2025年廣東省醫學會檢驗醫學學術年會上發佈啓元檢驗大模型，以垂直、可生長的AI科技，解決檢驗科報告審核、解讀、管理、評審等多個關鍵問題。讓關於檢驗科的AI設想，在此刻成為現實。 發佈會現場，重磅嘉賓雲集共襄盛舉。廣東省醫學會常務副會長兼秘書長李國營教授、深圳市衞

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 人工智能

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u_16213699 頭像

mob64ca1414098d - 內連接join 怎麼走聯合索引

這麼久終於可以靜下來整理一下工作上學到的東西了（主要還是自己太懶了。。） 廢話少説，正文開始 在公司裏，數據庫用的基本都是Oracle，所以就學了一下Oracle的一點知識，現在整理一下自己遇到的問題和學到的一些東西。 先説説自己經常搞混的內連接、外連接（大學裏一直沒搞懂。。） 數據表之間有很多種連接方式，如：內外連接等 一（內連接）：

大數據 , 右外連接 , 數據倉庫 , 左外連接 , 內連接join 怎麼走聯合索引 , 外連接

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