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05:15 PM · Oct 25 ,2025
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tdengine 頭像

TDengine濤思數據 - 新簽約 | 從數小時到實時：海康智聯用時序數據庫 TDengine 加速智慧交通決策

在智慧交通的建設浪潮中，車路協同已成為推動自動駕駛落地的關鍵環節。隨着車端設備數量激增、數據上報頻率不斷提升，海量的時序數據正以前所未有的速度產生。對於像海康智聯這樣承擔全國多地示範項目的企業而言，如何實現車輛數據的高效採集、可靠入庫與快速分析，成為智能道路建設的核心挑戰。 海康智聯長期專注於智能網聯與車路協同領域，以物聯網、大數據、人工智能技術為核心，形成一體化的全棧智能網聯與車路協同產品和技

時序數據庫 , 數據庫 , tdengine

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leguandeludeng 頭像

數據集成與治理 - 信息化、數字化、數智化的區別：300+大公司實戰經驗，看完不踩坑

前幾天跟製造企業老闆聊天，他直接問：“我們上了ERP、OA，報表能自動生成，算數字化還是數智化？” 其實不止他，我在 IT 和大數據行業帶了這麼多年，接觸過的中小企業裏，80% 的管理者都分不清信息化、數字化和數智化這三個詞。 你是不是也覺得這三個詞聽着差不多？甚至覺得是商家噱頭？ 但實際上三者差別直接影響企業發展——有的跳過基礎上AI，花幾十萬用不起來；有的停在線上化，看着同行靠數據搶佔先機。

資訊 , 教程 , 知識 , 數據庫

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chongdongdecuipichang 頭像

衝動的脆皮腸 - 拋棄 Excel？基於 VisiData 內核的 Python 本地高性能數據瀏覽器

背景：為什麼造這個輪子？ 做數據分析或者後端開發的同學應該都有過這種痛苦： Excel 真的很慢：打開一個 500MB 的 CSV，Excel 要轉圈半天，要是超過 100 萬行，直接報錯或卡死。 Pandas 查看不便：df.head() 只能看前幾行，想滾動瀏覽、篩選、排序，還得寫代碼。 現有工具不順手：Tad 不更新了，D-Tale 功能太重且依賴全量加載。 我非常喜歡 VisiD

資訊 , 知識 , 數據庫

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u_16099174 頭像

晨曦微露s - 雙閉環直流調速系統matlab/simulink仿真

一、系統架構設計 %% 參數定義（m函數參數輸入） function [sys,x0,str,ts] = BLDCM_Sim(t,x,u,flag) persistent params if isempty(params) params.R = 3; % 定子電阻 (Ω) params.L = 0.04; % 電感 (H)

參數設置 , MySQL , 控制系統 , 數據庫 , 系統架構設計

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octshop 頭像

OctShop全棧工程師 - 積分系統技術架構圖_OctShop大型積分商城系統源碼

一、引言 在如今數字化商業環境中，積分商城系統已成為許多企業提升用户粘性、促進用户消費和活躍的重要工具。一個高效、穩定且功能豐富的大型積分商城系統背後離不開合理的技術架構設計。本文將深入探討大型積分商城系統的技術架構圖以及相關源碼的關鍵要素，展現構建這樣一個系統所需的技術考量與實現細節。 OctShop大型商城積分源碼總體簡介：https://pc.opencodetiger.com/OctSh

數據庫 , 後端 , 前端

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u_16099326 頭像

編程小天才 - java解析pdf 圖片文字_Java 讀取PDF中的文本和圖片

在 Java 應用中，PDF 解析（PDF parsing in Java）通常用於從 PDF 文件中提取可用信息，本文將基於Spire.PDF for Java，從實際開發角度出發，介紹在Java項目中常見的PDF解析操作。 在 Java 應用中，PDF 解析（PDF parsing in Java）通常

文本解析 , redis , 加載 , 數據庫 , JAVA

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u_17044795 頭像

會洗碗的CV工程師 - Ubuntu22.04下用sysbench壓力測試openGauss數據庫的實踐記錄

作為一名數據庫運維工程師，近期我突然心血來潮想要評估openGauss數據庫在高併發場景下的性能表現，以便為業務系統遷移提供數據支撐。openGauss作為開源數據庫的代表，其穩定性和性能備受關注，而sysbench作為一款經典的多線程壓力測試工具，能精準模擬CPU、內存及數據庫等多維度負載。本次測試我選擇在Ubuntu22.04 LTS系統上開展，全程記錄操作細節、遇到的問題及

sysbench , 私藏項目實操分享 , mongodb , openGauss , 壓力測試 , 數據庫 , SQL

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huizhudev 頭像

HuiZhu - 別再給數據庫堆硬件了，你的SQL可能只是在"磨洋工"

有些開發者信奉一種"暴力美學"：查詢慢？加索引！還慢？加內存！再慢？換固態！ 這種"氪金變強"的思維，往往掩蓋了真正的技術貧瘠。 在雲原生時代，每一次低效的全表掃描，每一毫秒的CPU空轉，燃燒的不僅是服務器資源，更是實實在在的美元賬單。很多時候，你引以為傲的"複雜業務邏輯"，在數據庫看來，不過是一堆甚至連執行計劃都無法命中的垃圾代碼。 今天，我們要打破"性能優化=玄學"的刻板印象。不需要你背誦幾百

generative-ai , 數據庫 , chatgpt , SQL , prompt

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u_16213680 頭像

mob64ca140f67e3 - 數據庫的 shema

ACID，是指在數據庫管理系統（DBMS）中事務所具有的四個特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation，又稱獨立性）、持久性（Durability）。 在數據庫系統中，一個事務是指由一系列數據庫操作組成的一個完整的邏輯過程。例如銀行轉帳，從原賬户扣除金額，以及向目標賬户添加金額，這兩個數據庫操作的總和構成一個完整的邏輯過

機器學習 , 數據庫的 shema , 持久性 , 數據庫 , 人工智能 , 日誌記錄

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u_17578007 頭像

wx690f565d7bc78 - java 精度計算有誤

Java 中 “精度計算有誤” 是高頻問題，核心根源是浮點數（float/double）的二進制存儲特性—— 十進制小數（如 0.1）無法被二進制精確表示，導致加減乘除時出現精度丟失；此外，商業計算（金額、税率）若誤用浮點數，還會放大誤差。 下面從「問題根源 + 常見場景 + 解決方案 + 最佳實踐」全維度拆解，幫你徹底解決精度問題： 一、先搞懂：為什麼會精度丟失？

System , MySQL , 數據庫 , JAVA , 四捨五入

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u_16213393 頭像

mob64ca12e732bb - langchain如何連接docker中的chroma數據庫

在現代軟件開發中，利用 Docker 容器化部署應用和數據庫已成為普遍實踐。Langchain 如何連接 Docker 中的 Chroma 數據庫 成為了一個頻繁遇到的問題。本篇文章將系統性地分析並記錄解決這一問題的過程。 問題背景 作為一個新的開源數據庫，Chroma 擁有輕量級、分佈式存儲等優點，非常適合與 Langchain 結合使用。然而，在將二者整合時，我們遭遇了一些障

數據庫 , aigc , ci , Docker

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u_12595020 頭像

waeng_luo - 【鴻蒙開發實戰】RelationalStore數據庫初始化與版本升級

問題描述 在開發鴻蒙原生應用時,如何優雅地實現 RelationalStore 數據庫的初始化、表結構創建、索引優化以及數據庫版本升級?很多開發者在實際項目中會遇到以下問題: 數據庫初始化流程不清晰 數據庫版本升級時如何保證數據安全 如何優化數據庫查詢性能 如何處理數據庫升級失敗的回滾 本文基於真實的人情管理系統項目,分享一套完整的數據庫管理解

初始化 , MySQL , 數據庫 , 數據庫升級

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u_15912723 頭像

讓世界更美好 - 不只為了背誦：徹底吃透Redis分區，成為架構師路上的必修課

提到Redis分區（Sharding），很多人的第一反應是：“哦，就是把數據分散到多個實例，解決內存不足的問題。” 這個回答沒錯，但太淺薄了。如果你在面試中只答到這裏，那大概率會倒在後續的追問下。 今天，我們就拋開八股，深入聊一聊Redis分區的動機、實現、陷阱與最佳實踐，讓你不僅能應對面試，更能為設計高可用高可用、可擴展的系統打下堅實基礎。 一、 為什麼要分區？不僅

redis , 複雜度 , yyds乾貨盤點 , 客户端 , 數據庫

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wuliaodehongcha 頭像

無聊的紅茶 - 10個YashanDB配置優化策略提升系統性能

在現代數據庫系統中，性能瓶頸與數據一致性問題常成為影響業務效率的關鍵因素。作為一款具備高性能和高可用特性的數據庫產品，YashanDB依託其先進的體系架構和豐富的功能模塊，支持多種部署形態及靈活的存儲結構。針對不同業務場景，合理配置數據庫系統的相關參數，是提升系統整體性能的有效途徑。本文旨在深入探討YashanDB數據庫的關鍵配置優化策略，為具有一定數據庫基礎的開發人員和DBA提供可操作的技術指導

數據庫

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u_14319933 頭像

魯雜loser - 使用datax將oracle所有表數據導入 oceanbase中

本來這個打算髮布在csdn上來着，但是想到這幾年csdn越來越不當人，好多內容都在未經博主的同意下改為vip可見，他的作為，簡直令人噁心，從此以後我也不打算在那上邊寫了。 官方的oms的oracle收費，只能找替代品，datax是個不錯選擇，但是隻能支持單表，datax不支持多表，那我們就寫腳本，去批量執行多個指令。以下沒有視圖與函數存儲過程的導入，只有表數據。 我找

oracle , yyds乾貨盤點 , datax , oceanbase , 數據庫

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SelectDB技術團隊 - 終態部署、易擴展、無感升級，Doris Operator 支持高效 Kubernetes 容器化部署方案

容器化憑藉其靈活性、跨平台性、自動化管理和極致彈性，吸引了眾多企業的關注。一些企業希望將 Apache Doris 容器化部署，以實現高效的資源利用與部署迭代。Kubernetes 提供的編排和管理功能，能完成大規模容器部署，但 Kubernetes 自身的複雜性也導致眾多企業面臨部署複雜、運維困難、使用難度高等挑戰。 為滿足用户在 Kubernetes 平台上對 Doris 的高效部署和運維要求

部署 , kubernetes , 大數據 , operators , 數據庫

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hunter_58d48c41761b8 頭像

Hunter - MySQL筆記六之SELECT數據查看之大於小於

本文首發於公眾號：Hunter後端 原文鏈接：MySQL筆記六之SELECT數據查看之大於小於 SELECT 是查看數據的語法，將分為以下幾個方面介紹。 SELECT 查看所有數據 大於小於條件彙總 默認不區分大小寫 BETWEEN 的使用 NULL 的過濾 1、SELECT 查看所有數據 如果是想查看 book 表所有行的所有字段的數據，我們可以使用下面的語法： selec

MySQL , between , 數據庫 , select

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u_12228 頭像

香奈兒 - 畢業設計-springboot+vue公租房租賃管理系統_wx64786b01a48a2的技術博客

目錄 登錄接口説明：LoginController 一、獲取圖形驗證碼接口 controller層： service層： 二、登錄接口 controller層： service層： mapper層： 三、JwtUtil創建 四、獲取登陸用户個人信息接口 controller層： （重

Spring Boot , redis , 數據庫 , 後端開發 , JAVA , Jwt , Python

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zhuifengdekukafei 頭像

追風的苦咖啡 - 等保2.0+關基保護條例：國密SSL證書成政企合規剛需

https://www.joyssl.com/certificate/select/national_secret_alg... 一、政策法規的強制性要求 等保2.0的密碼應用規範 根據《網絡安全等級保護基本要求》（GB/T 22239-2019），第二級及以上信息系統需採用密碼技術保障通信數據的保密性和完整性。國密SSL證書通過SM2/SM3/SM4算法實現HTTPS加密

觀點 , 微服務 , 運維 , 知識 , 數據庫

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wintersun 頭像

PetterLiu - K12教育數字化市場洞察與產品競爭策略

K12教育數字化市場洞察與產品競爭策略 1. 宏觀市場環境與核心驅動力分析 本章節旨在為產品戰略的制定提供宏觀視角。在當前K12教育科技市場，任何有效的產品戰略都必須建立在對兩大核心驅動力的深刻理解之上：一是國家頂層設計所帶來的政策東風，二是後疫情時代用户行為的深刻變遷。這兩股力量共同塑造了市場的基本盤，定義了機遇與挑戰的邊界，是所有後續戰術決策的基石。 1.1 政策東風：教育數字化提升至國家

數據庫

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collen7788 頭像

collen7788 - 【趙渝強老師】國產金倉數據庫的邏輯存儲結構

金倉數據庫的邏輯存儲結構主要是指數據庫中的各種數據庫對象，包括：數據庫集羣、數據庫、表、索引、視圖等等。所有數據庫對象都有各自的對象標識符oid（object identifiers）,它是一個無符號的四字節整數，相關對象的oid都存放在相關的系統目錄表中，比如數據庫的oid和表的oid分別存放在sys_database,sys_class表中。下圖展示了KingBaseES數據庫

yyds乾貨盤點 , 金倉數據庫 , 數據庫 , postgresql , KingBase , SQL Server , 國產數據庫

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