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    PostgreSQL 哪些版本尽量避免使用,版本更新重点明晰(PG12)

    最近整理了 MySQL 的 8.0.0 到 8.0.37 的版本中主要的更新内容要点和官方的链接的位置,PG 在版本上功能上,更新的速度相对 MySQL 有过之而无不及,本期我们也过一过 PG 从 PG 12 到 PG 16 中小版本的更新的功能和 Bug Fixed。这里我们从 PG12 开始的每个小版本一直到 PG16 的每个小版本中的更新的 release note 的记录中挑拣重要的进行列表。PG12中各个小版本的内容更新较多,可能由于时间的原因和个人的能力原因,忽略掉您认为重要的更新,您可以告诉我将其进行完善,通过梳理这里发现 PG12中的PG12.13版本有一些与系统崩溃相关的内容,根据这个信息,建议如果使用PG12的同志可以选择PG12.13后的版本。

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    【汽车产业抢占AI赛道】北京汽车产业创新大集参赛项目盘点

    作者:张乾 【新智元导读】12月15日,以“跨越创新峡谷·横渡达尔文海”为主题的首届北京汽车产业创新大集在北京汽车集团研发基地举行,新智元创始人兼CEO杨静女士作为评委点评了项目路演环节,并同与会嘉宾共同探讨我国汽车产业创新发展和产业生态圈建设的未来图景。 自动驾驶作为汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等信息技术融合的产物,代表着出行领域智能化的主要方向,也是催生新技术、新算法、新硬件最多的领域之一。 12月15日,以“跨越创新峡谷·横渡达尔文海”为主题的首届北京汽车产业创新大集在北京汽车集团研发基地举

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    这个新型AI电子器件没有硅!北航32岁教授共同一作,能模拟大脑神经元,还登上了Science

    明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用钙钛矿取代硅研制电子器件,居然还能被用来完成AI计算??? 众所周知,钙钛矿作为一种重要的材料,掺杂后主要用于生产SCI及博士论文(手动狗头)。 这次被用在开发新型AI电子器件上,还登上了Science,结果让人眼前一亮: 其心律识别任务的平均性能是传统硬件的5.1倍,并且还能灵活模拟动态网络、降低训练能耗。 用神经形态计算降能耗 这项研究主要是通过向钙钛矿中掺入不同量的氢,来模拟人类神经元活动,从而完成不同机器学习任务。 这主要是基于钙钛矿自身的特性

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    百度无人车首批内测用户:这玩意儿三年商用的问题不大

    特斯拉、雷克萨斯许多汽车拥有“辅助驾驶技术”并不新鲜,但完全不需要人驾驶的L4级全自动驾驶汽车,即无人车之前更多是存在于新闻报道之中,许多人都是只闻其声未见其面。今天,在世界互联网大会召开前夕,浙江桐乡乌镇景区,百度无人车掀开了面纱,迎来了包括我在内的首批乘客。我也有幸成为第26名体验百度无人车的乘客——鉴于这是全球首次无人车公开体验活动,我想我应该也是全球第26名无人车乘客,这让我觉得这次专程赶赴乌镇不虚此行,同时,百度无人车的未来也变得前所未有的清晰。 百度无人车初体验:虽不完美却聪明实用 百度无人车

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    智能网联时代汽车行业数据合规挑战

    随着新能源汽车市场占比的不断提升,全球汽车产业的转型升级已成为时代趋势,“数字化、智能化、网联化”成为汽车产业主要方向。随着人工智能技术的快速发展,新能源汽车、无人驾驶技术、车联网技术的不断升级与应用,汽车已从传统的运输工具,变成了新的数据处理节点。除了汽车自身信息、车主信息、座舱内数据外,汽车所搭载的各类设备还会采集海量的车外个人信息与测绘信息等重要数据,这些重要数据可以与其他智能终端进行数据交互,使汽车从传统的信息孤岛转变成为数据网络的重要节点。目前,包括驾驶辅助系统、车载摄像头、车辆和机器系统的语音信息等在内的大部分智能车联网功能,都需要依赖于大量车内外信息、司乘信息等多种类、敏感度高的数据,为司乘带来便利的同时,也使得汽车行业数据合规问题面临多个方面的新挑战。

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    科普 | 数据挖掘最常用的7种常方法

    利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增

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    【数据挖掘】常用的数据挖掘方法

    数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客

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    领券