本文尝试以提问回答的方式来介绍笔者所理解的图数据库。包括图数据库的基本定义，图数据库如何表达数据，图数据相比关系型数据库的优势，图数据库使用场景等。Q：什么是图数据库？A：图数据库是图数据库管理系统的简称，使用图形化的模型进行查询的数据库，通过节点、边和属性等方式来表示和存储数据，支持增删改查（CRUD）等操作。图数据库一般用于OLTP系统中，提供在线事务处理能力。与图数据库对应的是图计算引擎，一般用于OLAP系统中，提供基于图的大数据分析能力。Q：图数据库如何表达数据？或者其建模方式A：图数据库使用图模型来操作数据。目前使用的图模型有3种，分别是属性图（Property Graph）、资源描述框架（RDF）三元组和超图（HyperGraph）。现在较为知名的图数据库主要是基于属性图，更确切...阅读全文
这是一个Maven提高篇的系列，包含有以下文章： Maven提高篇系列之（一）——多模块 vs 继承 Maven提高篇系列之（二）——配置Plugin到某个Phase（以Selenium集成测试为例） Maven提高篇系列之（三）——使用自己的Repository(Nexus) Maven提高篇系列之（四）——使用Profile Maven提高篇系列之（五）——处理依赖冲突 Maven提高篇系列之（六）——编写自己的Plugin（本系列完） 在本系列的上一篇文章中，我们讲到了如何使用Profile，在本文中，我们将讲到如何处理Maven的依赖冲突。 不知道你在使用Maven时是否遇到过诸如"NoSuchMethodError"或"ClassNotFoundException"之类的问题，甚至...阅读全文
本文主要介绍解决动态连通性一类问题的一种算法，使用到了一种叫做并查集的数据结构，称为Union-Find。 更多的信息可以参考Algorithms 一书的Section 1.5，实际上本文也就是基于它的一篇读后感吧。 原文中更多的是给出一些结论，我尝试给出一些思路上的过程，即为什么要使用这个方法，而不是别的什么方法。我觉得这个可能更加有意义一些，相比于记下一些结论。 关于动态连通性 我们看一张图来了解一下什么是动态连通性： 假设我们输入了一组整数对，即上图中的(4, 3) (3, 8)等等，每对整数代表这两个points/sites是连通的。那么随着数据的不断输入，整个图的连通性也会发生变化，从上图中可以很清晰的发现这一点。同时，对于已经处于连通状态的points/sites，直接忽略，比如...阅读全文
在软件项目开发中有一些不同的角色，但很容易让人陷入在概念和责任交叉的误区里。 在本文中，我们着重来过考量 IT互联网行业的三个主要职位：产品经理，项目经理和产品经理。这些专家都是项目开发的关键角色，似乎挺相像，但是区分他们的专业边界很重要。 角色定义 让我们开始深入分析这些职业的概念。想请大家注意一个小细节，尽管我们把这三个管理者角色合并在一篇文章里，但它们几个角色的性质是完全不同的。 产品经理  介绍了java堆外内存的使用，以及堆外内存的释放。那篇博客遗留了一个问题：DirectByteBuffer究竟是如何释放堆外内存的？本文主要是解决下那篇博客的遗留问题。 首先我们修改下JVM的启动参数，重新运行之前博客中的代码。JVM启动参数和测试代码如下： -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+DisableExplicitGC -XX:MaxDirectMemorySize=40Mimport java.nio.ByteBuffer; public class TestDirectByteBuffer { // -verbose:gc -XX:+Pr...阅读全文
阅读本文需要5分钟作者：liuxiaopeng 链接：http://www.cnblogs.com/paddix 一、拦截器与过滤器我们先了解一下过滤器和拦截器。这两者在功能方面很类似，但是在具体技术实现方面，差距还是比较大的。在分析两者的区别之前，我们先理解一下AOP的概念，AOP不是一种具体的技术，而是一种编程思想。在面向对象编程的过程中，我们很容易通过继承、多态来解决纵向扩展。但是对于横向的功能，比如，在所有的service方法中开启事务，或者统一记录日志等功能，面向对象的是无法解决的。所以AOP——面向切面编程其实是面向对象编程思想的一个补充。而我们今天讲的过滤器和拦截器都属于面向切面编程的具体实现。而两者的主要区别包括以下几个方面：Filter是依赖于Servlet容器，属于Ser...阅读全文
0、事出有因 您好，目前我需要将只读索引segment合并，有几个问题想要求教1、 segment是不是合并到一个最好，及max_num_segments=12、合并的时候，通过POST /my_index/_forcemerge?max_num_segments=1会不会吃光所有的机器资源，造成服务暂时不可用(optimize?max_num_segments=1就会吃光所有资源)，但是我没有从官方文档找到_forcemerger 这种方式的资源消耗。3、在es 6.7及以上中index.merge 相关参数有需要特别注意和调整的地方吗？（目前我全部使用的默认值）死磕 Elasticsearch 知识星球 http://t.cn/RmwM3N9这个涉及到基础概念，为保证说法的准确性，如下会...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《ChatGPT 背后的英雄——AI芯片》，作者:w****nAI芯片能为人工智能应用提供所需的基础算力；按技术架构主要分为GPU、FPGA和ASIC。ChatGPT 有着大量复杂计算需求的 AI 模型， AI 芯片专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务，是不可或缺的底层硬件。随着 AI 技术快速发展，AI 应用场景扩大至智能制造、家居、教育、医疗和金融等领域；而智能产品种类不断丰富，包括 ChatGPT 等 AIGC 产品持续升级对芯片算力提出更高要求，AI 芯片算力和需求旺盛增长。据 Frost&Sullivan 预计，2022-2026 年全球 AI 芯片市场规模将以 26.3%复合增速增长。从基础预生成 AI 到机器学习，最终达到深度学习，主要依赖于审阅庞...阅读全文
生xhr对象 现代浏览器，最开始与服务器交换数据，都是通过XMLHttpRequest对象。它可以使用JSON、XML、HTML和text文本等格式发送和接收数据。 好处： 不重新加载页面的情况下更新网页 在页面已加载后从服务器请求/接收数据 在后台向服务器发送数据。 缺点： 使用起来也比较繁琐，需要设置很多值。 早期的IE浏览器有自己的内置对象，这样需要写兼容代码判断是否为XMLHttpRequest对象。 if (window.XMLHttpRequest) { // model browser xhr = new XMLHttpRequest() } else if (window.ActiveXObject) { // IE 6 and older xhr = new ActiveX...阅读全文
在多模块的maven项目中 , 如果需要部署某个子模块 , 单独构建则会报错 , 如果构建整个项目 , 又会非常耗时 . maven为自定义构建部分项目提供了支持 : -pl, --projects 构建指定的模块，模块间用逗号分隔；适合无依赖的项目 -am, --also-make (常用) 同时构建所列模块的依赖模块，比如A依赖B，B依赖C，构建B，同时构建C -amd, --also-make-dependents 同时构建依赖于所列模块的模块，比如A依赖B，B依赖C,构建B，同时构建A 首先切换到maven父项目目录 , 单独构建web-a , 同时会构建 web-a 依赖的其他模块 mvn install -pl web-a -am 单独构建common , 同时构建依赖于comm...阅读全文
愿景Seata 是一款阿里巴巴开源的分布式事务解决方案，致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务...阅读全文
数字经济时代，文化资源在互联网中的流通正不断催生出新的文化需求和市场潜力。作为海量文化资源的载体，出版行业一直肩负着文化传承和发展的重任。在“文化数字化”被提升为国家战略的背景下，出版行业积极借助云计算、大数据等技术，推动自身转型升级，正以更加多元化的内容、更加丰富的形态传播优质文化，满足人民日益增长的精神文化需求。作为在国内拥有较大影响力和较强经济实力的综合性出版社，重庆出版集团携手天翼云在数字融合出版方向展开探索。通过推动出版物及相关阅读服务系统上云，双方共建数字出版新生态，为读者打造了个性化的阅读环境，也为重庆出版集团构建了新的竞争优势，实现降本增效。重庆出版集团探索数实融合发展新路径重庆出版集团成立于2005年，由重庆出版社整体“转制改企”组建而成。在70多年的发展历程中，重庆出版...阅读全文
1月9日，计世资讯（CCW Research）发布《2022-2023年中国信创数据库行业市场研究报告》（以下简称“报告”），从产品技术能力和市场及战略能力两个维度对我国主要数据库产品服务商进行竞争力分析。其中，中国电信天翼云凭借其产品丰富的管理功能、灵活的部署架构，位列云数据库产品领域领导者象限。大数据时代，数据库作为三大基础软件之一，其战略地位已经提升至前所未有的高度。基于对信息安全自主可控的需求，政府大力推动数据库等基础软件全面实现国产化替代，国产数据库迎来快速发展。同时，随着云技术在各行业的深入应用，云数据库成为数据库细分市场发展最快的领域之一，国产云数据库正在成为政企数字化转型的关键基础设施。天翼云作为数字中国建设主力军、云计算原创技术策源地，坚持科技创新引领，在数据库领域持续深...阅读全文
春回大地，春耕正当时。抓好春耕备耕工作是全年农业生产的基础，也是确保全年粮食和重要农产品稳产保供的关键。当下，春耕已在全国各地如火如荼开展，智能水肥、“云端农场”、数据监测……各种新技术、新模式应用在田间地头，一幅幅春耕备耕的生动画卷正从南到北陆续展开。科技+农业打造的新质生产力让春耕跑出了“智慧加速度”。近年来，随着数字化转型在农业领域广泛渗/透，云计算、大数据等新兴技术成为促进农业高质量发展的重要抓手。天翼云作为云服务国家队，一直致力于以科技创新助力乡村振兴，通过将新兴技术深入到农业种植的全产业链中，持续打造农业新质生产力，助力农业发展焕发出新的活力。在甘肃，为加快推动马铃薯全产业链高质量发展，当地政府携手天翼云紧紧围绕定西市打造“中国薯都”战略目标，制定了全套解决方案，按照“四个一”...阅读全文
近日，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，简称“沙利文”）发布的《2023年中国属地云市场研究报告》显示，天翼云在2023H1中国政务属地云市场竞争格局中排名第一，持续领跑中国政务云市场。近年来，随着云服务技术和市场日臻成熟，上云成为各地政府全面提升政务服务效能、加快构建智慧城市的关键举措。政务属地云通过将计算能力、存储能力、网络能力从中心云资源池下沉至城域网，能够帮助政务部门实现资源的集中管理和动态分配，促进政府决策的科学化和精准化，已成为深度用云时代的城市数字底座。天翼云作为云服务国家队，充分发挥云网融合优势，深耕算力基础设施建设，积极推进“一城一池”布局，通过构建城市级的云计算和大数据中心，为用户提供高效集约、超低时延分布式云服务。目前，天翼云已形成“2+4+31+X”...阅读全文
近日，2024可信数据库发展大会在北京召开，主题为“自主、创新、引领”。大会重磅发布多项中国信通院及中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）在数据库领域最新研究和实践成果。一众数据库领域的专家、学者、创业者汇聚一堂，围绕金融、电信、能源与政务领域的数据库应用创新带来切实的落地经验，分享AI+DB、搜索与分析型数据库、多模数据库、数据库生态、数据库国际化等前沿技术趋势。天翼云数据库产品线首席技术官李跃森在大会发表《天翼云在数据库领域的创新探索和深入实践》演讲，分享了天翼云数据库的发展历程、产品布局、核心优势及生态建设相关情况 。他表示，围绕多云时代、多样化的数据库需求，天翼云TeleDB数据库致力于为企业数据库全栈上云提供一站式服务，帮助用户高效上云、用云，并为客户提...阅读全文
近日，VLDB 2024（International Conference on Very Large Data Bases）在广州隆重举行，全球数据库领域顶尖学者汇聚一堂，围绕数据库行业前沿议题展开探讨，带来一场跨越东西方、覆盖产学研的交流盛宴。作为数据库领域三大国际顶级学术会议之一，VLDB致力于展示和分享数据库领域的最新研究成果，对整个行业具有重要的学术价值和引导意义，在全球学术界和工业界享有颇高声誉。天翼云科技有限公司数据库产品线首席技术官李跃森受邀参会，并在大会发表《天翼云TeleDB在分布式数据库上的探索与思考》演讲，全方位展示了天翼云在分布式数据库领域的探索历程、产品布局及前瞻洞察，与业界同仁共同探索分布式数据库的未来。数据库是承载数据的基石，也是IT基础设施的重要组成部分。...阅读全文
AI零基础变现实战课，搞定10+变现场景与AIGC必备技能 | 完结获课：789it.top/4980/在数字化和人工智能迅猛发展的背景下，"搞定10+变现场景与AIGC必备技能"是指在多个行业和应用场景中运用人工智能生成内容（AIGC, AI-Generated Content）能力，并具备相应的技能，推动从概念到实际应用的转化，提升工作效率和创意水平。以下是一些要点和技能，帮助个人和团队掌握这一领域：1.理解AIGC的基本概念AIGC指的是通过人工智能技术，尤其是深度学习和自然语言处理（NLP）技术生成各种内容的过程。AIGC可以应用于文本、图像、视频、音频等多种形式的创作。文本生成：如文章、故事、广告文案、产品描述等。图像生成：例如通过AI工具生成绘画、设计图、照片等。音频生成：自动...阅读全文
C++中高级工程师获课：www点bcwit点top/5820/获取ZY↑↑方打开链接↑↑C面向对象编程基础原则C语言本身并不直接支持面向对象编程（OOP），但可以通过结构体和函数指针等机制模拟一些面向对象的概念。然而，在C++等面向对象编程语言中，面向对象编程有一系列基础原则，这些原则同样适用于模拟面向对象编程的C语言代码设计。以下是面向对象编程的一些基础原则：封装（Encapsulation）：将对象的属性（数据）和行为（方法）结合在一个单独的单元中，并尽可能隐藏对象的内部细节和复杂性。通过访问修饰符（如public、private、protected）控制对对象属性和方法的访问权限。抽象（Abstraction）：提取现实世界中实体的共同特征和行为，形成抽象的概念或类。通过抽象，可以隐...阅读全文
SRE 急速入门，开辟你的职业蓝海(完结）获课：789it.top/13445/SRE（Site Reliability Engineering，站点可靠性工程）是由Google提出的一种工程实践，旨在通过工程和自动化手段提高系统的可靠性、可扩展性和性能，同时减少人工干预。SRE的目标是让服务更加可靠、高效，同时又能够迅速扩展。如果你想快速入门SRE，可以从以下几个方面进行学习：1.理解SRE的基本概念SRE是一种结合了软件工程和系统运维的理念，核心目标是提高可靠性。它基于几个关键原则：服务水平指标（SLO，Service Level Objective）：这是衡量服务可靠性的标准。它通常通过一些关键指标来表示，比如响应时间、可用性等。服务水平协议（SLA，Service Level Agr...阅读全文
https://97it.top/1101/ 引言 计算机视觉（Computer Vision, CV）作为人工智能（AI）领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够“看懂”并“理解”图像或视频。它通过模拟人类视觉系统的处理方式，利用计算机对图像进行分析、处理和解释，以实现自动化的视觉感知。随着深度学习、卷积神经网络（CNN）等技术的快速发展，计算机视觉的应用已经深入到各个领域，如自动驾驶、医疗影像分析、安防监控、工业自动化等。 计算机视觉的发展不仅带来了许多前沿的技术创新，也对许多行业的工作方式和效率产生了巨大的影响。本文将详细探讨计算机视觉的基本概念、发展历程、核心技术、应用领域及其面临的挑战，旨在帮助读者更好地理解计算机视觉技术及其在现代社会中的重要性。 一、计算机视觉的基本概念 计算机视...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《libvirt和qga的区别？》，作者：乐道Libvirt是一个开源项目，提供了一组API、工具、库，用于管理和控制虚拟化平台。在Openstack环境中，Libvirt是一个至关重要的组件，它为各种虚拟化技术（如 KVM、QUME、Xen和LXC）提供统一的接口，使得Openstack能够和底层虚拟化技术进行交互。 Libvirt 主要功能包括：1、API提供：Libvirt 提供一个C语言的API，同时也支持多种高级编程语言的绑定。这些API允许开发者编写应用程序来创建、配置和管理虚拟机2、虚拟化管理接口：Libvirt 提供了一个统一的接口，可以透明地处理不同的虚拟化技术。这意味着Openstack不需要知道具体的虚拟化实现，而是通过libvirt进行操作，...阅读全文
<<<下栽科>>>：789it.top/14274/RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构是一种结合了检索和生成技术的深度学习模型架构。它通过将传统的生成模型与外部知识库的检索功能结合，能够有效地增强生成模型的表现，特别是在处理信息量大且依赖背景知识的任务中。RAG的核心思想是利用外部检索来补充和增强生成模型的知识，而不仅仅依赖于模型本身的参数。RAG架构的工作原理RAG架构主要分为两个步骤：检索和生成。检索（Retrieval）： 在生成模型处理用户输入时，首先通过检索模块（通常是一个基于文本的检索系统，例如BM25、FAISS等）从一个大型知识库中寻找相关信息。这个过程类似于检索引擎，模型会根据输入的查询从预先构建的知识库中找出若干个相关的文档或者段落...阅读全文
获课：jzit.top/14395/获取ZY↑↑方打开链接↑↑RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和生成模型的技术，旨在提高生成任务的准确性和相关性。通过将检索到的相关文档或知识与生成模型结合起来，RAG可以为AI应用提供更精准的回答。下面从基础到精通介绍如何使用RAG技术打造高精准AI应用。RAG技术的性能如何？RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的性能可以从多个角度来评估，包括准确性、相关性、实时性、可扩展性和灵活性等方面。以下是对这些方面的详细说明：准确性与相关性准确性：RAG通过结合检索模块和生成模块，能够在生成答案时参考最新的或最相关的文档资料，从而提高输出内容的准确性。相比于仅依赖于预训练...阅读全文
<<<下栽科>>>：789it.top/14274/RAG（Retrieval-Augmented Generation）架构是一种结合了检索和生成技术的深度学习模型架构。它通过将传统的生成模型与外部知识库的检索功能结合，能够有效地增强生成模型的表现，特别是在处理信息量大且依赖背景知识的任务中。RAG的核心思想是利用外部检索来补充和增强生成模型的知识，而不仅仅依赖于模型本身的参数。RAG架构的工作原理RAG架构主要分为两个步骤：检索和生成。检索（Retrieval）： 在生成模型处理用户输入时，首先通过检索模块（通常是一个基于文本的检索系统，例如BM25、FAISS等）从一个大型知识库中寻找相关信息。这个过程类似于检索引擎，模型会根据输入的查询从预先构建的知识库中找出若干个相关的文档或者段落...阅读全文
获课:789it.top/14092/跨平台挑战：使用Flutter和React Native进行安卓开发的比较随着移动应用开发需求的不断增长，跨平台开发框架成为了开发者们的热门选择。Flutter和React Native是两个最受欢迎的跨平台开发框架，它们都允许开发者使用一套代码库来构建iOS和Android应用。然而，这两个框架在架构、性能、开发体验等方面有着显著的不同。本文将对Flutter和React Native进行详细比较，帮助你在选择跨平台开发框架时做出更明智的决策。1. 架构与工作原理1.1 FlutterFlutter是由Google开发的开源UI软件开发工具包。它使用Dart编程语言，并采用了一种独特的渲染引擎，直接与底层图形库（如Skia）进行交互，从而实现了高性能的...阅读全文
RAG全栈技术从基础到精通，打造高精准AI应用｜果fx获课♥》789it.top/14274/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 从基础到实战：RAG全栈技术在AI应用中的核心原理与实现RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一种结合信息检索与生成模型的技术，特别适用于处理具有知识密集型任务的自然语言处理（NLP）问题。它通过结合外部检索和生成能力来提升模型的表现，特别在开放领域问答、对话系统和其他需要大规模知识库的场景中表现突出。在深入RAG的原理和实现之前，我们可以从以下几个方面来了解它：1. RAG的基础原理RAG的基本思想是将两个重要的模块结合起来：检索（Retrieval） 和 生成（Generation）。检索模块：该模块负责从外部知识库（如文档、数据...阅读全文
黑马AI大模型应用开发训练营第二期获ke地址：jzit.top/14411/Transformer架构：驱动现代AI大模型的核心技术Transformer架构自2017年由Vaswani等人在《Attention is All You Need》一文中提出以来，已经成为现代人工智能（AI）特别是自然语言处理（NLP）领域中最具影响力的技术之一。它在很多AI应用中，如机器翻译、文本生成、语音识别等，取得了突破性进展。以下是对Transformer架构的详细解析及其如何推动大规模AI模型的发展。1. Transformer的基本概念Transformer架构的核心思想是“注意力机制”（Attention Mechanism）。它摒弃了传统RNN（循环神经网络）和CNN（卷积神经网络）中依赖于序列...阅读全文
获课：weiranit.fun/14419/获取ZY↑↑方打开链接↑↑零声 DPDK / 网络协议栈 / VPP/OVS/DDos/SDN/NFV/ 高性能专家之路在数字化浪潮奔涌的当下，网络技术持续迭代革新，对高性能、高可靠性网络解决方案的需求极为迫切。零声精心打造的 DPDK / 网络协议栈 / VPP/OVS/DDos/SDN/NFV/ 高性能专家成长路径，致力于培养具备前沿技术视野和卓越实战能力的网络领域精英。DPDK，即数据平面开发套件，是一系列用于快速数据包处理的库和驱动程序，它能显著提升网络应用性能。网络协议栈作为网络通信的核心架构，规定了数据在网络中传输的规则和方式。VPP（Vector Packet Processing）是一种矢量包处理技术，可加速网络数据包处理。OVS（...阅读全文
【完结14章】RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）全栈技术是一种结合检索和生成的技术，主要用于让AI在回答问题或生成内容时，能够更好地利用外部知识库，而不是完全依赖于自身预训练的知识。RAG通过在生成内容之前先从知识库中检索相关信息，从而提升生成内容的准确性和相关性。 一、RAG的工作原理 RAG的工作可以分为三个阶段： 1、检索（Retrieval）：用户提出问题后，RAG会将问题转换成一个“向量”，然后在知识库中查找最相关的向量。知识库中的内容会被提前处理成向量，并存储在向量数据库中。数据库可以根据语义理解来检索数据，而不是单纯靠关键词匹配。 2、增强（Augmented）：找到相关资料后，R...阅读全文
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