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u_16099289 頭像

編程小匠人傳奇 - 學術論文發表的流程步驟大全

學術論文審稿流程全解析：從投稿到錄用的5大關鍵階段 很多研究者對“審稿”充滿未知，甚至因不瞭解流程錯過修改機會。2025年最新統計數據顯示，不同學科審稿週期差異達6倍，掌握流程細節能讓錄用效率提升40%。以下是全球主流學術期刊通用的審稿流程拆解，含關鍵時間節點和避坑要點： 1. 五大核心階段（附時間數據） 編輯部初篩（1-7天）：最易被忽略的“第一關”

oracle , 學術論文 , 數據 , 數據庫 , 計算機科學

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scales123 頭像

scales123 - spark的共享變量之廣播變量和累加器

1 核心概念：為什麼需要它們？ 在spark程序中，當一個傳遞給Spark操作(例如map和reduce)的函數在遠程節點上面運行時，Spark操作實際上操作的是這個函數所用變量的一個獨立副本。這些變量會被複制到每台機器上，並且這些變量在遠程機器上的所有更新都不會傳遞迴驅動程序。通常跨任務的讀寫變量是低效的，但是，Spark還是為兩種常見的使用模式提供了兩種有限的共享變量：廣播變（broadcas

數據庫

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u_16565911 頭像

南大通用GBase - 南大通用 GBase 8s JDBC 參數 OPTOFC簡介

OPTOFC 參數介紹 OPTOFC 是 "optimize-OPEN-FETCH-CLOSE" 的縮寫，正如其名，該參數主要用於優化 JDBC 中的 PreparedStatement 執行 SELECT 語句時的性能。 具體來説， OPTOFC 通過減少網絡請求次數來提高性能，適用於以下場景： 1. 當前 Statement 對象是 Pr

sed , oracle , GBase 8s , 網絡請求 , System , 數據庫

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selectdb 頭像

SelectDB技術團隊 - 面向 Agent 的高併發分析：Doris vs. Snowflake vs. ClickHouse

數據價值的不斷升級，是過去三十年來數據庫演進的核心驅動力。而 AI 的崛起，將這一需求推向新的高度：數據不僅要能被“看”到，更要能被“理解”和“創造”——這一點已在基於大語言模型（LLM）為核心的代碼生成、智能對話等應用中得以驗證。 這一背景下，由自主 AI 智能體（Agent）驅動的分析已成為典型範式。 智能體能夠獨立推理、實時分析數據，甚至主動觸發行動。這意味着分析模式正從被動報告轉向主動決策

數據庫 , apache , 後端

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data_ai 頭像

數據庫知識分享者 - 基於 Qoder 和 AnalyticDB Supabase 快速構建AI原生移動端 APP

本文介紹如何利用Qoder、雲原生數據倉庫 AnalyticDB PostgreSQL 版Supabase和通義千問圖像編輯模型（Qwen Image Edit），快速搭建一個無需傳統後端的AI手辦生圖Flutter應用。內容涵蓋從前端代碼自動生成、後端即服務（BaaS）配置，到AI模型集成，適合希望快速驗證AI原生應用原型並實現敏捷開發的開發者。 一、概述 在AI原生應用開發的時代，傳統的後端架

MySQL , adb , 阿里雲 , 數據庫

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fizz 頭像

fizz - go語言orm之gorose全新版本2.0低調發布

號稱go語言版本的laravel's eloquent, 發佈了久違了2.0版本, 新版本做了很大的改進和升級, 下面我們一起來看一下新版本的特性. 架構調整 gorose 2.0版本做了徹底的重構, 擁有全新的架構. 架構如圖: gorose 2.0 採用模塊化架構, 通過interface的api通信,嚴格的上層依賴下層.每一個模塊都可以拆卸, 甚至可以自定義為自己喜歡的樣子.

orm , laravel , 數據庫 , eloquent , go

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u_17480953 頭像

AIIData數據中台 - 實時開發平台(Streampark)--Flink SQL功能演示

摘要： • 使用Flink StandaIone模式運行FIink SQL Demo •Flink 安裝包需要與 StreamPark 服務同在一台服務器 實時開發平台基於開源項目StreamPark建設 實時開發平台 StreamPark 提供了一系列快捷 API 和 Connector，開箱即用，作業狀態自動追蹤，快速完成作業的開發和管理。同

服務器 , 數據庫 , SQL Server , flink , 流處理

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u_92655 頭像

小題大作 - Redis緩存和數據庫雙寫一致方案

第一我們先來説一下什麼是緩存雙寫，就是我們利用redis的情況下一定會利用一個持久化的數據庫，最典型的就是redis+mysql的組合，使用他們倆就一定會存在數據不一致的情況，我們為了業務要求必須保證最終一致性，因而得我們解決的就是使用什麼方法讓他們之間的數據儘可能的在最短的時間、最大的吞吐量、最安全的方式下保證數據的一致性。 關於策略就有同步和異步的方式，同步的方式處理速

redis , 緩存 , 數據庫 , 後端開發 , Python

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u_16565911 頭像

南大通用GBase - 南大通用GBase 8a 數據庫磁盤瓶頸優化方案

一、現狀背景 當前某集羣部分節點磁盤使用率已達 95% 以上，因數據量增長觸發存儲瓶頸。結合 Gbase 8a 數據庫特性，可以提供 “表重建壓縮優化” 與 “服務器擴容” 雙方案，供業務評估選擇。 二、優化方案 方案一：表重建壓縮優化（歷史數據高壓縮處理） 1. 操作原理 通過調整表壓縮級別，對歷史數據進行高壓縮處理。當前數據庫默認壓縮

GBase 8a , 服務器 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 數據庫

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weiyuqingcheng 頭像

006玩命 - Mysql2Uxdb

migration.properties文件： srcCaseUpper=sensitive caseStrategy=CASE_KEEP 存儲過程，手動創建； 本文包含：--> -->

MySQL , 數據庫 , uxdb

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xinghuankeji 頭像

星環科技 - 什麼是分佈式數據庫？一文了解分佈式數據庫

隨着數字化轉型的深入，企業所面對的數據規模、訪問併發和業務複雜度持續攀升，傳統集中式數據庫在擴展性、可用性和性能方面逐漸顯現瓶頸。分佈式數據庫正是在這樣的背景下產生的一種新型數據庫架構，它通過將數據和計算能力分佈到多台服務器上，實現對海量數據的高效管理和穩定服務，成為現代數據基礎設施的重要組成部分。 什麼是分佈式數據庫？ 分佈式數據庫是指數據在邏輯上屬於同一個數據庫系統，但在物理上分佈存儲在多台計

數據庫

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u_15943685 頭像

步_步_為營 - 深入探究DbContext的ChangeTracker：精準把握Entity狀態管理與性能優化

深入探究DbContext的ChangeTracker：精準把握Entity狀態管理與性能優化 在基於Entity Framework Core的.NET應用開發中，對實體（Entity）狀態的有效管理是確保數據一致性和應用性能的關鍵。DbContext的ChangeTracker在其中扮演着核心角色，它負責跟蹤實體從加載到持久化過程中的狀態變化。深入理解ChangeTracker的

加載 , 數據庫 , 開發者 , 前端開發 , Javascript

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u_16099265 頭像

智能開發者 - linux 安裝 espeak 後 目錄在哪

一、前提是在Linux環境上安裝好python3.7版本和mysq5.75.7版本（此處是我自己使用的版本） 二、下載HttpRunnerManage源碼 1、可以到GitHub上下載源碼壓縮包到本地，GitHub下載地址：https://github.com/httprunner/HttpRunnerManager（可以查看readme） 2、在Linux的r

MySQL , 架構 , 數據庫 , 後端開發 , Python

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 第七章-Tomcat與SpringBoot集成機制 - 實踐

目錄 7.1 Spring Boot 內嵌 Tomcat 啓動原理 7.2 ServletWebServerApplicationContext 初始化流程 7.3 DispatcherServlet 與 Tomcat 協作機制 7.4 Tomcat 替換方案對比 7.5 自定義 Tomcat 配置 7.6 集成最佳實踐

tomcat , redis , 初始化 , 數據庫 , ide

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u_17216172 頭像

數據庫知識分享者小北 - 阿里雲「RDS AI助手」正式上線：大模型驅動的數據庫智能運維Copilot

還在為數據庫慢、配置難、巡檢煩而頭疼？ 現在，RDS AI助手正式上線，只需用自然語言提問，就能幫你查問題、做診斷、出報告、調參數——就像有個數據庫資深專家隨時待命，24小時在線答疑！ 它不是冷冰冰的對話窗口，而是深度跟數據庫控制枱交互融合，在你需要的地方出現一個RDS AI助手小圖標，點擊即用。 它是懂你業務、會看日誌、能寫建議的“智

MySQL , 阿里雲 , rds , 數據庫 , Copilot , SQL

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u_13250 頭像

flybirdfly - oracle rac是什麼-Oracle

什麼是RAC架構呢？ 共享同一個份物理存儲，把連接和計算層，作為instance做多實例部署。 這樣有什麼好處呢？ 第一個好處是增加可靠性 第二個好處是增加連接數 第三個好處是分散計算壓力。 前兩者是顯而易見的，畢竟節點數增加了。 第三個，就需要一定的技術支撐了。

oracle , 分佈式架構 , 數據塊 , 緩存 , 數據庫

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tdengine 頭像

TDengine濤思數據 - 億歐 2025 AI 軟件創新產品 Top10 出爐，時序數據庫 TDengine 入選

當“AI 驅動增長”成為越來越多企業的共識時，一個新的分水嶺正在出現：行業已經從討論模型能力，轉向討論哪類 AI 軟件真正能夠在未來產業裏穩定運行。尤其在製造、能源、化工等典型工業場景中，AI 要面對的不是實驗條件，而是設備的連續運行、數據的真實複雜性與業務的高可靠性要求。 就在近日由億歐主辦的 WIM2025 創新者年會上，這個問題得到了清晰迴應。大會發布了“2025 中國 AI 軟件創新產品

數據庫

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u_15016006 頭像

u_15016006 - MySQL 從入門到刪庫跑路，保姆級教程！傻子可懂

你是小阿巴，剛入行的程序員。 這天，你接到一個私活：幫學校做個學生管理系統，要能管理學生信息、記錄成績、統計數據。 你一聽，這不簡單嗎？用 Java 寫個程序，把數據存到 Map 裏就搞定了。 public class StudentManagementSystem { // 使用 Map 存儲學生信息，key 為學號，value 為學生

數據 , MySQL , 數據庫 , 編程語言 , SQL

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 使用Kotlin Coroutines實現Java應用的高併發與非阻塞I/O - 教程

好的，讓我們開始吧。 Kotlin Coroutines 賦能 Java 應用：高併發與非阻塞 I/O 大家好，今天我們來深入探討如何利用 Kotlin Coroutines 提升 Java 應用的併發性能並實現非阻塞 I/O。雖然 Kotlin 通常被視為一種獨立的語言，但它與 Java 具有良好的互操作性，這意味着我們可以逐步地將 Kotlin Coroutine

Kotlin , redis , System , 數據庫 , JAVA

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u_16099181 頭像

數碼悟透 - restic備份操作系統

備份系統： 1. 備份服務器：安裝的備份軟件的服務器端。 2. 備份軟件：具體備份策略的制定、備份介質的管理及一些擴展功能的實現，都由其最終完成 3. 備份介質：磁盤，磁片 備份存在問題： 1. 備份窗口：備份窗口是指應用所允許的完成數據備份作業時間。由於數據備份作業會導致應

服務器 , 數據 , restic備份操作系統 , 雲計算 , 數據庫 , JAVA , 雲原生

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alijishu 頭像

阿里雲開發者 - JDBC寫入速度比較慢，應該怎麼解決？

雲數據庫的話，考慮網絡環境、併發情況、數據規模。 完整內容請點擊下方鏈接查看： https://developer.aliyun.com/ask/427635?utm_content=g_1000371542 版權聲明：本文內容由阿里雲實名註冊用户自發貢獻，版權歸原作者所有，阿里雲開發者社區不擁有其著作權，亦不承擔相應法律責任。具體規則請查看《阿里雲開發者社區用户服務協議》和《阿里雲開發者社區知識

jdbc , 阿里雲 , 數據庫 , 雲原生 , 併發

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 策略模式詳情 - 實踐

策略模式：定義一組算法，將每個算法封裝起來，使它們可以互相替換，且算法的變換不會影響使用算法的客户。 • 抽象策略（Strategy）類：這是一個抽象角色，通常由一個接口或抽象類實現。此角色給出所有的具體策略類所需的接口。 • 具體策略（Concrete Strategy）類：實現了抽象策略定義的接口，提供具體的算法實現或行為。

System , 封裝 , MySQL , 數據庫 , 策略模式

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databend 頭像

databend - 如何打造 AI 時代的數據基石 | Databend Meetup 上海站

數據洪流奔涌，AI 浪潮澎湃。當 Data 與 AI 深度交織，如何構建面向未來的技術棧？如何基於亞馬遜雲科技構數據分析業務？11月29日「如何打造AI時代的數據基石 | Databend Meetup 上海站」 應勢而來！我們力邀多位來自明星開源項目與一線大廠的資深專家，為您全景解析數據平台架構、AI 創新實踐與職業發展路徑，開啓一場思想與技術的碰撞。 本次 Meetup，我們榮幸地邀請到 Da

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u_15654855 頭像

此星光明 - LBA-ECO ND-07 Microbial Biomass in Cerrado Soils, Brasilia, Brazil

巴西利亞塞拉多土壤中的 LBA-ECO ND-07 微生物生物量 簡介 本數據集報告了巴西利亞塞拉多（Cerrado，一種林地-稀樹草原地區）土壤樣品中的微生物生物量。微生物生物量以磷脂脂肪酸（PLFA）的總濃度來衡量。土壤樣品（0-5 釐米）採集於 2000 年 6 月至 2001 年 6 月，地點為塞拉多兩個原生區域，這兩個區域經歷了不同

數據挖掘 , 大數據 , MySQL , 數據庫 , NASA , Python

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