如果没有检索到数据或没有输入数据，可以说“执行此操作”。
正文之前 想到自己每天中午还要玩一小时手机，就自责不已，今天看成甲的好好学习一书，颇有收获，晚上写给大伙看，现在还是谢谢 Mysql，到了后面感觉越来越难了呢！！ 正文 ---- Mysql 事务 Mysql 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。比如说，在人员管理系统中，你删除一个人员，你即需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等，这样，这些数据库操作语句就构成一个事务！简单点说，事务就是你要进行的一系列操作。你每输入一条指令，就类似于是进行了一个事务。在 ### Mysq
一、前言 AgileEAS.NET SOA 中间件平台是一款基于基于敏捷并行开发思想和Microsoft .Net构件(组件)开发技术而构建的一个快速开发应用平台。用于帮助中小型软件企业建立一条适合市场快速变化的开发团队，以达到节省开发成本、缩短开发时间，快速适应市场变化的目的。 AgileEAS.NET SOA中间件平台提供了敏捷快速开发软件工程的最佳实践，通过提供大量的基础支撑功能如IOC、ORM、SOA、分布式体系及敏捷并发开发方法所支撑的插件开发体系，以及提供了大量的实体、数据模
我叫《数据结构与算法》，是计算机世界的四大基石之一。 想来我应该是惹人怜爱的吧（认真脸），因为我仿佛听到了无数个初入计算机世界的同学的呐喊声（?）。 我作为一门简单学科，看到有很多的在半途弃我而去，我
1、什么是搜索？ 2、如果用数据库做搜索会怎么样？ 3、什么是全文检索、倒排索引和Lucene？ 4、什么是Elasticsearch？
百度：我们比如说想找寻任何的信息的时候，就会上百度去搜索一下，比如说找一部自己喜欢的电影，或者说找一本喜欢的书，或者找一条感兴趣的新闻（提到搜索的第一印象） 百度 != 搜索，这是不对的
LangChain 是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型 (LLM) 创建应用程序的过程。可以将其想象成一套使用高级语言工具进行搭建的乐高积木。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene™的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域， Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。 特点：
文本视频检索是一项具有挑战性的任务，其目的是基于自然语言描述搜索相关的视频内容。这个问题的关键是在联合嵌入空间中测量文本视频的相似性。然而，大多数现有的方法只考虑全局交叉模态相似性，忽略局部细节。有些作品通过跨模态局部匹配和推理结合了局部比较。这些复杂的操作会带来巨大的计算量。
当应用程序根据用户提供的输入提供对对象的直接访问时，就会发生不安全的直接对象引用 (IDOR)。由于此漏洞，攻击者可以绕过授权并直接访问系统中的资源，例如数据库记录或文件。不安全的直接对象引用允许攻击者通过修改用于直接指向对象的参数值来绕过授权并直接访问资源。这些资源可以是属于其他用户的数据库条目、系统中的文件等等。这是因为应用程序接受用户提供的输入并使用它来检索对象而没有执行足够的授权检查。（来源： OWASP）
AI科技评论按：本月初AI科技评论曾报道Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天，Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss，Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索（nearest neighbor search），比此前的最前沿技术快 8.5 倍，并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Faceb
本月初 AI 研习社报道，Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss。而在一个月之后的今天，Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍。 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库。而该领域一直是传统的搜索引擎的短板。借助Faiss，Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索（nearest neighbor search），比此前的最前沿技术快 8.5 倍，并创造出迄今为止学术圈所见最快的、运行于 GPU 的 k-selection 算法。Facebook 人工智
可就在最近，一位外国小哥就搞出了个神器——只要1行代码，就能轻松搞定这种海底捞针的事儿。
1、能否用最通俗的语言介绍下什么是向量，什么是向量数据库，它和传统数据库有什么区别？
Writer 首席执行官 May Habib 说，其语义图形化方法是使用向量数据库对 RAG 进行区块划分过程的替代方案。
在Python开发过程中，为了实现某项功能，经常需要对某些字符串进行特殊处理，如拼接字符串、截取字符串、格式化字符串等。下面将对Python中常用的字符串操作方法进行介绍。
说起搜索，大家心里边都有一些概念，我们平时使用的百度和谷歌，其实就是给我们拱了搜索的能力，当我们输入一个关键字点击搜索后，搜索引擎会返回给我们一大堆相关和不相关的内容。
早些时候 Erda Show 针对微服务监控、日志等内容做了专场分享，很多同学听完后意犹未尽，想了解更多关于日志分析的内容。Erda 团队做日志分析也有一段时间了，所以这次打算和大家详细分享一下我们在做的一些事情，希望对大家有所帮助。
目前围绕 LangChain 框架核心模块主要有六个，包括模型输入输出（Model I/O）、数据连接（Data Connection）、链（Chains）、记忆（Memory）、代理（Agents）和回调（Callbacks）。
NCBI Gene Expression Omnibus（GEO）作为各种高通量实验数据的公共存储库。这些数据包括基于单通道和双通道微阵列的实验，检测mRNA，基因组DNA和蛋白质丰度，以及非阵列技术，如基因表达系列分析（SAGE），质谱蛋白质组学数据和高通量测序数据。
多线程模块能够更加高效得完成任务，但是在PyQt 应用程序中实现多线程可以使用 Qt 的线程模块（QThread）或者 Python 的 threading 模块。两者各有优劣，具体选择取决于项目需求和个人偏好。下面我们将以案例来说明两种模块具体得优缺点。
什么是搜索？ 如果使用数据库做搜索会怎样？ 什么是全文检索和Lucene 什么是ElasticSearch1. 什么是搜索？ 百度、google上查询任何需要的内容信息。这种是通用的搜索。但是百度只是一个通用的搜索引擎，并不等于搜索。 垂直搜索(站内搜索)： 在指定领域或内容区域搜索内容， 互联网的搜索： 比如淘宝，拉钩，今日头条等。 IT系统的搜索： OA软件，办公自动化软件，会议管理，日程管理，项目管理等。 搜索：就是在任何场景下，找寻你想要的信息，这个时候，会输入一段你想要的关键字，然后就
元数据打通数据源、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的完整链路。它包含静态的表、列、分区信息（也就是MetaStore）；动态的任务、表依赖映射关系；数据仓库的模型定义、数据生命周期；以及ETL任务调度信息、输入输出等。
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 让你从7万张照片里面，找一张猫的照片。 崩溃不？ 可就在最近，一位外国小哥就搞出了个神器——只要1行代码，就能轻松搞定这种海底捞针的事儿。 就比如刚说的找“猫片”： 装上神器，终端进入你存照片的文件夹，输入“rclip cat”—— 很快，10张跟猫有关的照片就列出来了！ 当然，文字显示不直观，加个命令就能在图片查看器中预览： 再来一个抽象的：找跟“love”有关的。 几秒钟后四张人类或动物相拥的照片（以及一张三朵“相拥”的向日葵）就出来了。
优先级详情:https://www.php.net/manual/zh/language.operators.precedence.php
内容来源：2018 年 5 月 5 日，小米HBase研发工程师吴国泉在“ACMUG & CRUG 2018 成都站”进行《大数据时代系统体系架构和对比：存储与计算》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
LangChain由 Harrison Chase 创建于2022年10月，它是围绕LLMs（大语言模型）建立的一个框架，LLMs使用机器学习算法和海量数据来分析和理解自然语言，GPT3.5、GPT4是LLMs最先进的代表，国内百度的文心一言、阿里的通义千问也属于LLMs。LangChain自身并不开发LLMs，它的核心理念是为各种LLMs实现通用的接口，把LLMs相关的组件“链接”在一起，简化LLMs应用的开发难度，方便开发者快速地开发复杂的LLMs应用。LangChain目前有两个语言的实现：Python和Node.js
本文旨在引申出来Java IO的概念含义,作为学习JavaIO一个起步的了解知识点
本期教程开始讲解Matlab的简易使用之基础操作，作为学习DSP的必备软件，掌握简单的Matlab操作是必须的。
在GEO公共数据检索的时候，发现有一个数据集想要分析，但是发现是二代测序的数据，没有相关的原始数据处理经验，要怎么办呢？
NLP预训练模型需要非常大的参数量以及非常多的语料信息，这些都是希望能尽可能多的记住文本中的知识，以此提升下游任务效果。相比而言，直接从数据库、知识图谱、搜索引擎等引入外部知识进行知识增强，是一种更直接、节省资源的方法。知识增强也是NLP未来的重要发展方向，由于在NLU这种需要理解、常识性知识的领域，知识增强更加重要。
顺序容器 三种容器均支持resieze()操作，重新划定容器大小，且此函数有重载。 vector vector和built-in数组类似，是一个在堆上建立的一维数组，它拥有一段连续的内存空间，并且起始地址不变，因此 它能非常好的支持随即存取，即[]操作符。vector因为存储在堆上，所以支持erase( ), resieze()（重新划分容器容量）等操作； vector不用担心越界当空间不够用的时候，系统会自动按照一定的比例（对capacity( )大小）进行扩充。在vector序列末尾添加(pus
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第3章 Matlab简易使用之基础操作 本期教程开始讲解Matl
我们使用的很多数据库，其实数据库里面的所有内容都是分析好的。我们在使用数据库的时候，其实就是在所有的结果里面去寻找我们想要的数据结果。类似于一个检索的功能。而这些分析好的数据，很多网站也都提供了下载的功能，通过下载的功能，我们就可以得到和这个数据库有关的结果结果。例如，我们在之前介绍的多基因转录因子富集的数据库当中([数据库推荐]多基因转录因子调控网络预测)，这个网站就提供了数据下载的功能。
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三个软件首字母。 Elasticsearch： 全文检索工具。和之前学习的Solr功能是类似的。 Kibana：页面管理工具。可以通过Kibana的管理界面操作Elasticsearch Logstash：日志收集的工具，通过此工具可以实现日志内容收集及格式转换。也就是将日志输入到这个里面，之后进行转换，再输出到Elasticsearch中，我们就可以在Elasticsearch中检索日志了。
sql注入：就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。简单说就是sql拼接。
翻译自 LangChain: The Trendiest Web Framework of 2023, Thanks to AI 。
很多时候开发人员只关系系统的功能的实现，很多系统开发人员甚至sql的安全全然不知，那么在开发中的sql具体有哪些注意点？这里我们就跟随笔者一起看看sql注入和相关的防范措施吧！
可以考虑用 filter “包裹一层”，如处理时间范围检索，Elasticsearch 能缓存部分结果。但，要说明的是更换时间窗口，换不同时间段检索，原有缓存不起作用。
分表是个目前算是比较炒的比较流行的概念，特别是在大负载的情况下，分表是一个良好分散数据库压力的好方法。
很多非科班和科班的朋友看到算法就头疼，因为这东西学起来困难，也不常用，唯二的两个做用，面试和装B，一个能赚钱，一个能爽，但是学习路线太过陡峭，不是不想学，而是感觉入地无门。 其实凡事都有技巧，难是因为不够了解它，就好像追不到女孩子其实不是你不够好，而是你不够了解对方。 当然，开篇严肃一些，后面会慢慢把一些不容易理解的，化繁为简，包教包会，不会不退学费，本来也没人给我钱^.^。
上周接到HR小姐姐电话约面试，我说周末可不可以，然后就约在周六去了。这次的面试官问的还比较细，我一向本着尊重考官，找机会就装B的原则，顺着话题就聊下去。
Elasticsearch 中文网站： https://www.elastic.co/cn/ 官网对Elasticsearch 介绍的第一句话： Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engine capable of solving a growing number of use cases. Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。Elasti
先给英文官方原文地址：https://hyperledger-fabric.readthedocs.io/en/latest/overview.html
之前有想过系统地来一番flink源码分析系列，谁曾想工作中需要完成的需求有些多，完整的flink源码分析系列只能一再往后拖了。之前公众号后台有想学习flink的朋友留言想看更多学习flink的资料，现在先发一些之前收藏的关于flink相关的文章，其中大多翻译自flink社区，希望能给大家带来一些帮助。本文[1]主要围绕flink任务的生命周期展开。
根据用户输入的关键词(java), 应用服务器使用SQL语句查询数据库, 将查询到的结果返回给用户.
转载： http://kuaibao.qq.com/s/20171210G0MCZX00?refer=cp_1026 了解NGS临床数据仓库VSWarehouse—出完报告是否分析人员的工作就能翻篇了
腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是云端全托管海量数据检索分析服务，拥有高性能自研内核，集成X-Pack。ES 支持通过自治索引、存算分离、集群巡检等特性轻松管理集群，也支持免运维、自动弹性、按需使用的 Serverless 模式。使用 ES 您可以高效构建信息检索、日志分析、运维监控等服务，它独特的向量检索还可助您构建基于语义、图像的AI深度应用。
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