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tdengine 頭像

TDengine濤思數據 - 從“數據堆場”到“智能底座”：TDengine IDMP如何統一數據語言

在企業數字化建設中，“採集難”已經不再是主要矛盾。傳感器布點、系統對接、人工錄入，讓大部分企業能夠順利匯聚來自生產、運營、管理的多源數據。真正困擾企業的是“口徑亂”： 語義不統一：同一指標在不同廠區、不同系統有不同命名，例如“温度”“WD”“Temp”。 單位不統一：能耗在 A 系統用“度”，在 B 系統用“千瓦時”；壓力在一個平台是“bar”，另一個是“MPa”。 統計口徑不統一：良率在

數據庫 , 人工智能

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u_17550480 頭像

Toobin - Arbess從基礎到實踐(15) - 集成GitLab實現Java項目自動化構建並多主機部署

Arbess 是一款國產開源免費的 CI/CD 工具，工具輕量、簡潔。本文將詳細介紹如何安裝Arbess、GitLab，並創建配置流水線實現多主機同時部署。 1、Gitlab 安裝與配置 本章節將介紹如何使用CentOS9搭建Gitlab服務器，並將代碼存放在Gitlab服務器，提供給Arbess克隆源碼。 1.1 安裝

服務器 , MySQL , 數據庫 , gitlab , JAVA , cicd , Arbess

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u_16993624 頭像

長腿大壯 - JS中`class`關鍵詞的使用解析

JS中class關鍵詞的使用解析 在JavaScript中，class是ES6（2015）引入的面向對象編程語法糖，核心作用是以更簡潔、語義化的方式定義構造函數和原型方法，替代了ES5中通過function+prototype模擬類的繁瑣寫法。class本質上是對原型鏈的封裝，並未改變JS基於原型的繼承本質，但讓類的定義、繼承、方法聲明更符合傳統面嚮對象語言的直覺，是現代JS開發中實

oracle , 靜態方法 , 實例方法 , 構造函數 , 數據庫

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u_16213581 頭像

西洋無悔 - 百度AI開放平台-全球領先的人工智能服務平台

引言 在人工智能技術迅猛發展的浪潮中，自然語言處理（NLP）領域正經歷着前所未有的變革，預訓練語言模型（PLM）已然成為驅動行業創新的核心引擎。百度最新發布的ERNIE-4.5模型系列，憑藉其突破性的架構設計與卓越的跨場景處理能力，迅速在技術社區與產業應用中引發廣泛關注。本文將從技術架構的底層創新、核心功能的場景化落地、多維度性能測評三個層

編碼器 , 數據 , MySQL , 數據庫 , 模態

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xiaoqian01 頭像

筱倩 - 從0到1構建一個穩定redis架構

從0到1搭建一個穩定的redis集羣 1、單機版redis 　　單機版的redis就是業務系統把他用作緩存使用，從mysql中查詢數據然後寫入到redis中，後面再查詢的時候就會優先查詢緩存。因為redis運行在內存中，所以速度很快。若業務體量不大，這樣似乎可以滿足需求了。但是隨着業務體量的擴大，redis中存儲的數據越來越多，此時業務對redis的依賴也越來越多。假設有一種情況，redis因為某

數據庫

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 思考：用信任創造共同的遠方 - 教程

領導力的本質，是以“內聖”築牢根基，以“點燃自己”激活內核，以“照亮他人”凝聚合力，以“強大意志力”突破困局，最終引領組織與夥伴奔赴共同遠方的閉環能力。華為與字節跳動作為科技行業的頭部企業，雖發展路徑與文化基因不同，但在領導力實踐上，均深度契合這一邏輯，以下結合具體案例展開解讀： 一、內聖外王：以內在定力支撐外在戰略，以核心信念驅動組織成長 “內聖”是領導者的認知格局

redis , 任正非 , 扁平化 , 數據庫 , 今日頭條

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u_16213708 頭像

mob64ca14163a4f - 英語詞組/短語-20211011

當預算有限時，如何造出最輕的機器？——用回溯法解“最小重量機器設計問題” 在工程與算法的交匯處，我們常常要回答這樣一個問題：如何在約束下做到“剛剛好”？ 今天想和大家聊一個經典但容易被忽略的組合優化問題——最小重量機器設計問題。它不像旅行商那樣廣為人知，卻真實反映了現實中的權衡藝術：在有限成本下，如何讓產品儘可能輕？ 而解決它的利器之一，就是我們熟悉的——回溯法

redis , 最優解 , 數據庫 , 回溯法 , 子節點

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u_17603560 頭像

mb6942808bc02a3 - Redis是什麼

Redis全稱 Remote Dictionary Server（即遠程字典服務），它是一個基於內存實現的鍵值型非關係（NoSQL）數據庫，由意大利人 Salvatore Sanfilippo 使用 C 語言編寫。 Redis 遵守 BSD 協議，實現了免費開源，其最新版本是 6.20，常用版本包括 3.0 、4.0、5.0。自 Redis 誕生以來，它以其超高的性能、完美

redis , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , 鍵值

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u_16213672 頭像

mob64ca140d96d9 - NESMA功能點估算案例分享

估算如何做出來？ 　　這裏開始所説的估算，全部都是指項目組對項目的估算，這個估算的目的是用來指導項目的具體工作。 　　有很多種估算辦法，大致可以分為兩類： 　　1、先得到軟件規模，然後根據公司實際的生產率由軟件規模導出工作量。 　　2、直接得到工作量。 　　第一類的常見方法有：功能點法、代碼行法，第二類的常見方法有Delph

功能點 , 項目管理 , NESMA功能點估算案例分享 , 架構 , 數據庫 , 後端開發 , 項目計劃

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 告別手動埋點！Android 無侵入式信息採集方案深度解析

作者：路錦（小蘭） Android 應用數據採集背景 在移動應用開發領域，對應用性能（APM）和用户體驗的實時監控至關重要。傳統的監控方案通常要求開發者在代碼中手動添加和初始化 SDK，並在需要監控的業務邏輯處（如網絡請求、頁面跳轉、用户點擊等）手動調用埋點代碼。 這種方式存在諸多痛點： 侵入性強：監控代碼與業務代碼高度耦合，增加了代碼的複雜度和

MySQL , API , 字節碼 , 數據庫 , Android

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u_16125291 頭像

科技雲報到 - 算力互聯網服務論壇在成都成功召開——聚焦服務化轉型，共築產業新生態

為深入貫徹黨中央、國務院決策部署，落實工信部《算力互聯互通行動計劃》（工信部信管〔2025〕119號）“加快構建算力互聯互通體系，提高公共算力資源使用效率和服務水平”任務要求，12月25日，由由中國通信企業協會、中國互聯網協會主辦、 中國信息通信研究院、 中國郵電器材集團有限公司承辦的算力互聯網服務論壇在四川成都成功召開。論壇作為“2025算力互聯網大會”的重要組成部分，圍繞算力

大數據 , MySQL , 雲計算 , 數據庫 , 互聯網服務

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xzqcsj 頭像

愛學習的懶洋洋 - MySQL DATETIME類型存儲空間詳解：從8字節到5字節的演變

MySQL系列文章 在MySQL數據庫設計中，DATETIME類型用於存儲日期和時間信息，但其存儲空間大小並非固定不變，而是隨MySQL版本迭代和精度定義動態變化。本文將詳細説明其存儲規則，並提供清晰的對比表格。 一、核心結論 MySQL 5.6.4 是分水嶺：此前固定佔用 8 字節；此後優化為 5 字節基礎 + 精度附加空間。 精度決定擴展空間：若定義小數秒（如 DATETIME(

數據庫

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cixiangdeboluo 頭像

體育數據服務商 - 看球總刷比分？好奇數據哪來的？你該認識一下「體育API」了

看球時總忍不住一遍遍刷新最新比分？好奇手機裏的體育應用為何總能精準推送你關心的賽事動態？這一切流暢體驗的背後，往往站着一個低調的“數據搬運工”——體育 API。 簡單來説，體育 API 就像是一條高效運轉的數據流水線，它將全球各地的賽事信息——從比分、賽程到球員統計——打包成標準格式，供開發者直接調用。這意味着，無論是你常用的體育資訊 APP，還是專業俱樂部的戰術分析系統，都不必再“手動”收集信息

運維 , 數據庫 , 爬蟲

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u_16353097 頭像

程序員曉東 - JAVA打造：無人機租賃掃碼即享新體驗

以下為基於Java的無人機租賃掃碼即享系統全流程實現方案，整合物聯網、AI算法與信用體系，實現從掃碼到起飛的30秒極速體驗： 系統架構設計 技術棧選型 後端：Spring Boot 3.2 + Spring Cloud Alibaba微服務架構，集成Nacos註冊中心、Sentinel流量控制 數據庫

無人機 , redis , MySQL , 開發語言 , 數據庫 , JAVA

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bgyb 頭像

南國以南i - 對線面試官系列：MySQL 執行流程，清晰易懂！

@ 目錄 前言 背景 執行流程圖解 層級介紹 Server 層 存儲引擎層 連接器 解析器 預處理器 優化器 執行計劃 總結 前言 請各大網友尊重本人原創知識分享，謹記本人博客：南國以南i、微信公眾號：白碼夢想家 提示：以下是本篇文章正文內容，下面案例可供參考 背景 Hello 朋友們，今天是

數據庫

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u_16213686 頭像

mob64ca1410eb61 - 混沌工程的入門

"生產環境能不能搞故障演練？" 這問題問老闆，老闆肯定説不行。但Netflix、Google都在生產環境搞，而且搞得很兇。 區別在於：有準備的搞破壞叫演練，沒準備的叫事故。 為什麼要故障演練 真實案例： 雙十一前一個月，我們信心滿滿，覺得系統扛得住。結果當天： Redis主節點掛了，failover花了30秒 這30秒，訂單服

redis , 生產環境 , 數據庫 , 回滾

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u_16099329 頭像

數據狂徒 - PCTP考試學習筆記之二：TiDB 數據庫 schema 設計_TiDB社區乾貨傳送門的技術博客

本學習筆記由個人為備考 PCTP 認證整理而成，僅供個人學習記錄之用，並非官方教材，內容僅代表個人理解。 PingCAP 官方擁有所有核心內容的知識產權。本筆記嚴禁用於任何商業目的。若官方認為筆記內容存在侵權問題，請告知，我將立即刪除。 參考資料：TiDB 數據庫管理 TiDB Cluster 部署 01 部署準備 1. 什麼是 TiUP

redis , MySQL , ip , 數據庫 , server

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u_16213608 頭像

mob64ca13fe62db - Redis 高級特性 Redis Stream使用

概念 Redis Stream 主要用於消息隊列（MQ，Message Queue），Redis 本身是有一個 Redis 發佈訂閲 (pub/sub) 來實現消息隊列的功能，但它有個缺點就是消息無法持久化，如果出現網絡斷開、Redis 宕機等，消息就會被丟棄。 簡單來説發佈訂閲 (pub/sub) 可以分發消息，但無法記錄歷史消息。

redis , 緩存 , 數據庫 , 後端開發 , 消息隊列 , Python

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tanking 頭像

TANKING - 一個非常簡單易用的php數據庫pdo操作類（Curd操作類，超好用）

操作類文件 db.class.php ?php class DB_API { // 數據庫表名 protected $table; // 數據庫主鍵 protected $primary = 'id'; // 表前綴 protected $prefix = ''; // WHERE和ORDER拼裝後的條件 private

pdo , MySQL , php , 數據庫 , class

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u_16565911 頭像

南大通用GBase - 南大通用GBase 8s 之集合屬性

GBase 8s 提供了一系列集合屬性和方法，用於操作和管理集合變量。本文將詳細介紹 GBase 8s 中集合屬性的使用方法，並通過實際示例展示其應用。 集合屬性簡介 GBase 8s 提供了多種集合屬性，用於操作和管理集合變量。這些屬性包括： - count() ：返回集合變量的元素總個數。 - limit() ：返回變長數組中允許出現的最大

oracle , GBase 8s , 數組類型 , 初始化 , 數據庫 , 計算機專業

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u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：十八、解密LangChain中的RAG架構：讓AI模型突破侷限學會“翻書”答題

一、相得益彰 在人工智能領域，我們常常遇到兩個核心挑戰：如何讓模型獲取最新知識，以及如何讓模型基於特定信息生成準確答案。RAG（Retrieval-Augmented Generation：檢索增強生成） 提供了一種解決這些挑戰的範式，而 LangChain 則提供了實現這一範式的完整工具箱。二者的結合，就像RAG給了建築師既有了設計藍圖，而LangChain又有了全套現代

yyds乾貨盤點 , API , 數據庫 , AI寫作 , aigc , 迭代

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kekenai - 深入剖析C#的多態(摘)

今天來詳細解析C#中這個核心且強大的概念——多態。這就像是我們編程工具箱裏的“瑞士軍刀”，用好了能讓代碼變得異常靈活和優雅。 一、多態是什麼？一個生動的比喻 想象一下一個通用的“繪圖”指令。 你對一個畫家説“繪圖”，他可能會拿出一張畫布，開始畫一幅油畫。 你對一個建築師説“繪圖”，他可能會打開電腦，用CAD軟件繪製建築

oracle , 開發語言 , 派生類 , 數據庫 , 多態 , c , ide

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u_16565911 頭像

南大通用GBase - 南大通用GBase 8s 中 SYSTIMESTAMP 表達式

在數據庫開發中，獲取和操作系統時間是一個常見的需求。GBase 8s 提供了 SYSTIMESTAMP 表達式，用於返回數據庫系統的當前時間，包括年、月、日、時、分、秒和小數秒。本文將詳細介紹 SYSTIMESTAMP 的使用方法、特點及實際應用示例，希望能在開發中更好地利用這一功能。 SYSTIMESTAMP 表達式簡介 SYSTIMESTAMP 關鍵字在 GBas

oracle , GBase 8s , 數據庫系統 , 系統時間 , 數據庫 , 輸出格式

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u_16640750 頭像

雲和恩墨 - 技術精講丨從AWR到裸數據：Oracle 性能診斷新思維

導讀 AWR報告是DBA最常用的性能診斷工具，但它展示的其實是一種“彙總後的視角”。很多時候，我們從報告中看到的是現象，而不是問題的根源。如果想更深入地理解數據庫的運行狀態，就需要回到AWR的底層，去分析它的“裸數據”——也就是最原始的統計表信息。這樣我們才能獲得更細粒度的性能數據，更精準地定位問題，甚至構建出自己的分析與監控體系。 本次我們邀請到雲和恩墨性能優化專家

數據 , MySQL , 性能分析 , 數據庫

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