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u_16099170 頭像

編程小匠人之魂 - navict怎麼禁用MySQL觸發器

筆者是SQL初學者，由於在日常工作中使用Excel處理數據時感覺有很多方面非常不便，現在正在學習使用Navicat來操作MySQL數據庫來更好地解決實際工作中的問題，歡迎一起交流討論。 現有一張考勤表“kaoqin”，如下： 此時我想刪除表中的一條記錄之前，自動將要刪除的這條記錄添加到另一個表“kaoqin_co

觸發器 , 文件名 , 數據 , MySQL , 數據庫 , navict怎麼禁用MySQL觸發器

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u_11659620 頭像

爾等氏人 - PostgreSQL批量數據導入優化

引言 在大數據時代，高效的數據導入能力成為衡量數據庫性能的重要指標。無論是數據倉庫建設、日誌分析還是系統遷移，批量數據導入都是不可避免的操作。PostgreSQL提供了多種優化手段來提升大批量數據插入的性能，正確使用這些技術可以將導入速度提升數倍甚至數十倍。 影響導入性能的關鍵因素 批量數據導入的性能受到多個因素的影響，包括硬件配置、網絡帶寬、數據格式、索引結構以及Postg

redis , 數據 , 數據導入 , 數據庫 , SQL

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u_16213405 頭像

mob64ca12ea10ec - ollama與openai區別

ollama與openai是當前通用人工智能領域中的兩個重要代表，各自有着不同的技術基礎和應用目標。在這篇文章中，我們將探討如何管理這兩個系統之間的區別，特別是在備份策略、恢復流程、災難場景、工具鏈集成、預防措施及擴展閲讀方面的綜合管理。 備份策略 在備份ollama和openai的數據及模型時，我選擇了定期備份方案，並使用甘特圖來表示這一過程。備份週期為每週一次，操作時間為每週

服務器 , 數據 , 工具鏈 , aigc

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u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：四十四、線性迴歸遇見大模型：從數學原理到智能實戰

一、什麼是線性迴歸 結合我們生活中例子，如果你是一個水果店老闆，你想知道“草莓的重量”和“它的價格”之間有什麼關係。憑經驗你知道，越重的草莓肯定越貴。線性迴歸就是幫你把這種模糊的經驗，變成一個精確的數學公式。 核心思想：找到一個線性方程（一條直線），來最好地描述自變量 (X)（比如：重量）和因變量 (Y)（比如：價格）之間的關係。 公式：Y = wX +

擬合 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 最小二乘法 , 人工智能 , 數據結構與算法

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u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《UGC工具的能力梯度解鎖指南》

很多產品陷入“功能越多越強大”的誤區，卻忽略了用户在碎片化場景下的核心訴求—當一位博主在通勤途中想用手機編輯圖文時，過多的排版選項會成為認知負擔，而過於簡化的功能又無法滿足專業表達需求。這就需要建立“感知負荷拆解模型”，將複雜功能拆解為“基礎必選”“進階可選”“專家隱藏”三個層級，通過用户行為數據動態調整功能展示優先級，讓工具的能力邊界與用户的操作熟練度形成正向匹配。這種設計思路

複雜度 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 代碼人生 , 開發者

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u_16099304 頭像

藍夢之翼 - Spark Streaming概述

一、定義 Spark Streaming 是 Spark 的流式數據處理模塊。Spark Streaming 支持的數據輸入源有很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ 和簡單的 TCP 套接字等。 二、DStream 和 Structured Streaming Spark Streaming 使用離散化流（DStream）作為

spark , Streaming , 大數據 , 數據 , API

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u_16213669 頭像

mob64ca140ce312 - 2分鐘讀懂Hadoop和Spark的異同

從數據處理流程看 Hadoop 與 Spark：批處理、流處理的實現差異 Hadoop 和 Spark 都是大數據處理框架的核心技術，但它們在數據處理流程（包括批處理和流處理）的實現上存在顯著差異。下面我將從數據處理流程的角度（數據輸入、處理引擎、數據輸出）逐步分析這些差異，幫助您理解各自的優勢和適用場景。回答基於真實技術原理，確保可靠。 1

spark , 大數據 , 數據 , hadoop , 前端開發 , Javascript

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yanpeng 頭像

燕鵬01 - Python數據分析入門指南（十三）：時間序列數據分析入門

如果你的數據帶有時間戳（比如股票價格、氣象數據），那麼時間序列分析就是你的必修課。對於研究城市熱島效應來説，掌握時間序列分析更是必不可少，畢竟温度變化本身就具有明顯的時間特徵。 1. 將日期設為索引 這是進行時間序列分析的第一步，也是最關鍵的一步。正確設置時間索引後，你就能輕鬆進行各種基於時間的操作了。 df.set_index('date', inplace=True)

時間序列分析 , 數據 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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u_16099244 頭像

码海舵手之心 - 網卡索引號什麼時候用

sql執行時間長，性能下降的原因推測： 1.查詢語句寫的不好 2.索引失效 索引分為： 1.單值索引 create index idx_user_name on user(name) 2.多值索引 create index id

表名 , 字段 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 網卡索引號什麼時候用

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u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《Unity沙盒雲服配置實戰指南：地形生成與創作協同的算力架構》

沙盒世界的核心魅力在於無限探索與自由創作—玩家可能在雪山之巔搭建空中城堡，在深海之下挖掘遠古遺蹟，或是在平原之上構建複雜的機械裝置，這些場景背後，雲服務器需要承載的不僅是海量地形數據的實時傳輸，更是動態實體的持續運算、創作數據的安全存儲與多人協作的低延遲同步。不同於傳統遊戲的固定場景與線性流程，沙盒遊戲的不確定性（玩家行為不可預判、實體數量動態變化、地形探索無邊界）對雲服務器的架

服務器 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 自定義 , 代碼人生

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金海境科技 - 【服務器數據恢復】RAID5陣列雙盤離線導致Oracle數據庫 OA系統崩潰數據恢復案例 - 金海境科技

一、客户信息 廣東省某地級市政務服務數據管理局，該機構負責當地政務服務平台的建設、運營及數據管理工作，承擔着全市42個部門的政務數據共享交換任務，服務對象包括企業及市民，年均辦理政務服務事項達120萬件。機構數據中心部署了多套核心業務系統，其中OA（辦公自動化）系統採用Oracle數據庫構建，存儲了近五年的政務公文、會議紀要、審批流程及部門協作數據，數據總量約500GB，是

服務器 , 數據 , MySQL , 數據庫

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u_16213384 頭像

mob64ca12e51ecb - 斷網啓動stable diffusion

在某些情況下，我們可能會面臨“斷網啓動Stable Diffusion”的問題。此時，正確的備份、恢復策略和災難場景規劃能夠確保在沒有網絡連接的情況下，Stable Diffusion能順利啓動並運行。 備份策略 確保Smooth Flow在斷網情況下的啓動性，首先需要良好的備份策略。我們可以採用思維導圖形式將備份策略分成幾個關鍵維度：數據備份、模型備份、配置文件備份等。 m

數據 , bash , aigc , ci

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u_14499 頭像

coolfengsy - Excel如何把空單元格快速填充上一行單元格的值

當 Excel 中 B 列存在空值，要把對應 A 列的值填入 B 列空單元格，有公式填充、定位空值填充等多種簡單方法，具體步驟如下： IF 公式填充法 這種方法適合數據量適中的情況，操作後可將公式轉為數值避免後續變動。 1、假設數據從第 2 行開始（如 B2 為首個需判斷的單元格），在 B2 中輸入公式=IF(B2="",A2

數據 , 後端開發 , vba , 右鍵 , Python

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u_13317 頭像

liutao988 - podman desktop如何打開容器可視化界面

Docker可視化工具 1、簡介 Portainer是Docker的圖形化管理工具，提供狀態顯示面板、應用模板快速部署、容器鏡像網絡數據卷的基本操作（包括上傳下載鏡像，創建容器等操作）、事件日誌顯示、容器控制枱操作、Swarm集羣和服務等集中管理和操作、登錄用户管理和控制等功能。功能十分全面，基本能滿足中小型單位對容器管理的全部需求。 2、安裝

數據 , 雲計算 , 雲原生 , Docker

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u_9176029 頭像

獨淚了無痕 - COALESCE函數：處理NULL值的利器

一、基礎解析 基本概念   在 SQL 數據查詢中，空值（NULL）處理是開發者經常面臨的挑戰，空值可能由於數據缺失、未知或未定義的值而存在。SQL 提供了多種方法來處理空值，其中 COALESCE 函數是一個非常有用的工具，能夠優雅地解決數據缺失問題，為查詢結果提供可靠的默認值。   COALESCE 是ANSI SQL標準定義的函數，其名稱源自"coaliti

數據 , MySQL , 默認值 , 數據庫 , SQL

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上海拔俗網絡 - AI醫療前置分析與就醫決策支持系統開發：看病前先“問”AI，少走冤枉路

普通人看病，最頭疼的就是“看病前的迷茫”：身體不舒服，卻不知道該掛哪個科；好不容易排到號，跟醫生説病情又説不明白，白白浪費時間；運氣差的還會掛錯號、跑錯科室，折騰半天。而醫生接診時，也常因為不瞭解患者的過往健康情況，要花大量時間追問，耽誤診療效率。AI醫療前置分析與就醫決策支持系統，就像給患者和醫生配了個“看病前的健康助手”，能提前幫你梳理病情、找準科室，還能給醫生提供參考。作為深耕醫療

數據 , NLP , 決策支持系統 , 數據安全 , 人工智能

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mb6911caa73d1d1 - 從零到一，解鎖城市治理數字孿生高效開發秘籍

作為一名數字孿生應用開發者，我深知在城市治理項目中，我們常常面臨這樣的挑戰：如何快速構建一個既宏觀又精細的三維城市場景？如何讓業務數據與三維場景無縫聯動？如何在有限的開發資源下，實現跨平台、多終端的應用適配？今天，我想和大家分享一些我在實際項目中總結出的高效開發技巧，希望能為你的城市治理數字孿生項目帶來啓發。 一、快速搭建城市級場景底圖，讓項目贏在

數據 , API , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生 , 調試器

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Tob市場觀測員 - 企業獲客路徑的技術性拆解：從流量到線索的工程化實現

在當前的商業環境中，企業獲客已從單純的營銷活動演變為一個涉及數據、技術和流程的複雜系統工程。核心挑戰在於，如何將分散的公域流量與私域觸點高效連接，並實現潛在客户信息的結構化沉澱與有效轉化。本文旨在從技術實現與業務邏輯融合的視角，中立分析這一過程的關鍵環節與可選方案。 一、問題根源：獲客效率瓶頸的技術性歸因 獲客效率的瓶頸往往並非源於單一渠道的失效，而是系統性的數據孤島

機器學習 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 觸點

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程序員曉東 - 國際多商户團購新勢力：JAVA掃碼核銷，解鎖消費新玩法

JAVA掃碼核銷系統憑藉其高併發架構、智能核銷引擎、全球化適配能力及全鏈路安全防護，已成為國際多商户團購領域的新勢力，為消費者解鎖了便捷、高效、安全的消費新玩法。以下從技術實現、核心功能、安全體系及商業價值四個維度展開分析： 一、技術實現：高併發與數據安全的雙重保障 微服務架構：系統採用Spring Cloud Alibaba生態體

redis , 高併發 , 數據 , 開發語言 , JAVA , 前端開發 , Javascript

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mob64ca12d0a366 - llama模型Tool 如何解析出當前時間

在現代IT系統中，使用Llama模型來解析和處理多種數據是常見的需求。尤其是在處理與時間相關的數據時，正確地獲取和解析當前時間變得尤為重要。接下來，我將詳細描述如何解決“Llama模型Tool如何解析出當前時間”的問題。 問題背景 在許多業務場景中，獲取當前時間非常關鍵。例如，在日誌記錄、數據存儲、事件觸發等操作中，準確的時間戳可以極大提升數據的可追溯性和操作的準確性。若解析時間

數據 , 初始化 , 獲取當前時間 , aigc

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footballboy - fivem音樂盒怎麼用

1、靈感來源： LZ是純宅男，一天從早上8:00起一直要呆在電腦旁到晚上12:00左右吧~平時也沒人來閒聊幾句，刷空間暑假也沒啥動態，聽音樂吧...~有些確實不好聽，於是就不得不打斷手頭的工作去點擊下一曲或是找個好聽的歌來聽...但是，[移動手鎖定鼠標--移動鼠標關閉當前頁面選擇音樂軟件頁面--選擇合適的音樂--恢復原來的界面] 這一過程也會煩人不少，如果説軟件的設

機器學習 , 串口 , 數據 , fivem音樂盒怎麼用 , 人工智能 , 句柄

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mb6911caa73d1d1 - 數字孿生技術如何重塑國防航天指揮體系？

在國防航天領域，指揮中心面臨着前所未有的挑戰：海量設備需要實時監控、突發狀況需要快速響應、跨部門協作需要高效協同。傳統依賴人工巡檢和分散系統的模式，已經難以滿足現代化國防航天任務的需求。今天，我們將通過一個真實案例，探討孿易數字孿生IOC ProMAX版如何幫助某航天基地構建智能化指揮體系，實現從被動響應到主動決策的轉型升級。 案例背景：航天發射基

分析工具 , 數據 , 運維 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生

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ctaxnews - python網絡安全的書信_給關注《Python爬蟲系列》讀者的一封信：想學爬蟲？請入圈！..._weixin

親愛的網站們： 您好，我是一個後端工程師，一個在深夜裏常常忍不住向您發送請求的小小腳本作者。 您可能不認識我，但當您凌晨 2 點服務器的 CPU 突然飆高、日誌裏多了大量奇怪的 UA，那十有八九就是我。 今天，我想真誠地向您説一句： 對不起，我又來“爬”您了。 請聽我解釋。 我不是壞人，我只是工作需要，我只是代碼驅使，我

服務器 , 數據 , ip , 後端開發 , Python

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技術極先鋒 - （二）presto安裝並集成hive_presto集成hive

Presto作為分佈式SQL查詢引擎，與Hive的深度集成為大數據分析提供了強大的解決方案。本文將詳細介紹如何實現Presto與Hive的無縫集成，讓您能夠快速查詢Hadoop數據倉庫中的海量數據。 為什麼選擇Presto查詢Hive數據？ ✨ Presto與Hive的集成提供了卓越的性能優勢。相比傳統的Hive查詢，Presto能夠實現亞秒級的交互式查詢響應

數據 , hive , Css , 前端開發 , HTML

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