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要计算两篇文章的相似度，可以使用自然语言处理技术，对两篇文章的内容进行分析，并计算它们之间的相似度。具体实现方式如下：
关于 PDO 的学习我们告一段落，从这篇文章开始，我们继续学习另外一个 MySQL 扩展，也就是除了 PDO 之外的最核心的 MySQLi 扩展。可以说它的祖先，也就是 MySQL（原始） 扩展是我们很多人刚开始学习 PHP 时连接数据库的入门导师。不过随着时代的变迁，MySQL（原始） 扩展在 PHP7 中已经被彻底废弃了。现在如果想要使用过程式的代码来操作数据库，只能使用 mysqli 扩展了。当然，mysqli 扩展也是支持面向对象式的写法的。
我们经过了一个相对漫长的周期把SQL Server业务迁移到了MySQL分布式架构，整个过程算是跌宕起伏。我来复现一下这个过程。
好了，事务相关最后一个知识点，就是剩下的 Redo 和 Undo 日志相关的内容了。在学习它们之间，我们要先复习一下事务的四大特性，小伙伴们还记得是哪四大特性吗？
学习了这么久，也该有个结束了，在最后一篇中，我们先来看一下 Nginx 做四层代理并实现负载均衡的模块。这个和 HTTP 模块中的七层代理没啥差别，就简单演示一下。最后，再稍稍总结一下，主要就是讲讲我们还有哪些东西没讲到。毕竟整个 Nginx 体系就是一个应用服务器体系的学习，牵涉到的东西还有很多。那么出于什么原因咱们不再继续了呢？别急，下面会说出原因。
大家在使用wampserver中的mysql数据库时，插入中文会显示“？？”，很多小伙伴都不知道给如何做，明明在创建数据库和表时已经设置字符为UTF-8了，可插入结果还是乱码。下面我来告诉大家一下原因。
五一假期也结束了，也是该回到工作状态了。继上次将小站的架构修整为Springboot后，就断了好几天没写文章了。 闲话少叙，切入正题。在CentOS7安装docker，linux内核必须要在3.10以上，可以使用命令查看CentOS7的内核是多少？
数据库表中的行格式决定了数据在物理存储时的布局方式，进而对查询和DML操作的性能产生影响。
上一篇我们主要讲了 MySQL 失效的场景到底有哪些原因导致的，并且提到了如果 SQL 中如果使用了函数，则可能会导致索引失效的问题。具体可查看文章：
MySQL通常使用B树（或其变体如B+树）作为唯一性索引的数据结构。这种结构允许高效的数据检索和插入操作。当插入新行或更新现有行的索引列时，MySQL首先在索引中检查是否已存在相同的键值。如果发现索引列的新值已存在于唯一性索引中，MySQL将阻止该插入或更新操作，并返回一个错误。
上一章阿常给大家讲了MySQL HAVING 子句，今天我们讲 MySQL ROUND() 函数。
加固建议 编辑<conf_path>/my.cnf文件，[mysqld] 段落中配置新的端口参数，并重启MySQL服务： port=3506
在面试中，SQL 调优经常是被问及的问题，它可以考察候选人对于 SQL 整体性能优化的理解和掌握程度。一般来说，SQL 调优的步骤可以从以下几个方面入手。
图床有很多免费,收费的,也有非国区和在大陆的 经测试,海外vps服务器的搭建的chevereto自建图床,在知乎和CSDN可以,但是bilibili和微信订阅号不行 最终还是选择了腾讯云的对象存储 ,核心的预期是能一键复制,显然它是可以胜任的
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本篇文章主要说一说Oracle数据库安全审计控制点中b、c、d测评项的相关内容和理解，以及一些其它零碎的与等保相关的内容。
数据库优化是一个老生常谈的问题，刚入门的小白或者工作N年的光头对这个问题应该都不陌生，你要面试一个中高级工程师那么他就想”哥俩好”一样那么粘，面试官肯定会问这个问题，这篇文章我们就和它哥俩好！而且这个问题就是一个送分题，数据库的优化方案基本就是那些，答案也都是固定的，大家只要好好准备这个问题就不会住你，可以在面试中安排面试官，不然就被面试官安排！话不多说下边就针对数据库优化展开讲！
几个月前，我自己开发过一个 AI 文档总结助手应用。给大家简单演示一下，首先我上传了一个文档，定义1 + 1 等于 3：
在完成毕业论文（设计）期间的调研工作，主要研究了几个经典的问答系统和机器阅读理解模型。
网络爬虫是指一种程序自动获取网页信息的方式，它能够自动化地获取互联网上的数据。通过使用网络爬虫，我们可以方便地获取到网络上的各种数据，例如网页链接、文本、图片、音频、视频等等。
【新智元导读】昨天，新智元介绍了谷歌的全新搜索工具“Talk to Books”，基于自然语言文本理解，用户能够凭语义而非关键词来实现搜索功能。谷歌搜索的“AI化”令人眼前一亮，谷歌是否即将从当今的搜
上一篇文章介绍了，如何利用自有知识库的训练：突破chatGPT的局限性 这一篇文章，将继续探讨这一话题，把里面的一些技术细节展开
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 元元、康璐 网络上的信息是任何人穷极一生也无法全部了解的。你需要的或许不是简单的获得信息，而是一个可以收集，整理，分析信息，并且具有拓展性的方法。 你需要网页抓取（Web scraping）技术。 网页抓取可以自动提取网站上的数据信息，并把这些信息用一种容易理解的格式呈现出来。网页抓取应用广泛， 在本教程中我们将重点讲解它在金融市场领域的运用。 如果你是个投资达人，每天查找收盘价一定是个烦心事，更不用提数据来源于多个网站的时候。我们可以用代码写一个网络爬虫 (web
最近心血来潮在开发个人博客网站，刚好可以趁这个机会出一个系列文章讲讲前端界面的设计，后端业务逻辑的实现以及前后端的交互。具体的架构我是采用Vue.js + Node.js + mysql。前端界面设计使用了element-ui和mavon-editor，后端依旧使用了express框架。首页效果和文章发表界面效果如图所示：
想做一个B2B2C的电商平台，在后台数据统计搭建的时候需要注意哪些问题？如何设计具体的统计模块？
问题1 MySQL报错MySQL“ERROR 1046（3D000）：未选择数据库”更新查询
上一篇中，我们介绍了预训练模型在建立倒排索引中的应用：总结！语义信息检索中的预训练模型
最近使用了 bcc 工具集中的 dbslower ，这个工具可以探测 MySQL 指定阈值下的慢 query ，使用非常方便。
Roam Research 是一个全功能型数据库，相信你已经用上了 `` 的查询方法，但其实远不止如此，你还可以问它更多的问题。这篇文章会让你对 Roam 的底层数据结构基础有一个很好的理解。
在 MySQL 中，最左前缀匹配指的是在查询时利用索引的最左边部分进行匹配。当你执行查询时，如果查询条件涉及到组合索引的前几个列，MySQL 就能够利用该复合索引来进行匹配。
前段时间写过一篇文章:# GPT4-Turbor 128k ？ 还不够？还不够！记得 GPT4-T 的上下文参数量 128k，也就大概 100 万英文字符、50 万汉字字符，kimi 是如何做到 double 的？
同样以简化开发为宗旨的Spring Boot与Mybatis-Plus放在一起会产生什么样的化学反应呢？下面我们来领略一下两者配合带来的效率上的提升。
JavaScript 是互联网上最流行的脚本语言，这门语言可用于 HTML 和 web，更可广泛用于服务器、PC、笔记本电脑、平板电脑和智能手机等设备。
慢查询指的是数据库中执行时间超过指定阈值的 SQL 语句。不同业务场景下，这个阈值通常各不相同。在我们公司内部，这个阈值被设定为 1 秒钟。也就是说，任何执行时间超过 1 秒的 SQL 语句都会被视为慢查询。
随着时代的进步，随着野心勃勃的企业想要变成下一个 Facebook，随着为机器学习预测收集尽可能多数据的想法的出现，作为开发人员，我们要不断地打磨我们的 API，让它们提供可靠和有效的端点，从而毫不费力地浏览海量数据。
本文提要 最近写的几篇文章都是关于数据层优化方面的，这几天也在想还有哪些地方可以优化改进，结合日志和项目代码发现，关于数据层的优化，还是有几个方面可以继续修改的，代码方面，整合了druid数据源也开启了sql监控等，修改和规范了变量的命名方式，建表时的命名方式也做了修改，不过做的这些还不够，优化这件事真是一个长期和自觉的过程，mapper文件中的sql语句，依然不是十分的符合规范，有继续优化的必要，数据库中表的结构也需要继续优化。 前一篇文章主要讲了慢sql的整理，以及explain关键字在优化查询语句中的
在先前的文章中提及了当前读和快照读。那么，究竟何谓当前读与快照读？它们之间又有何不同？本文将对此进行简要探讨。
①在mysql_connect()、mysql_select_db()等函数之前使用@（错误控制运算符），可以忽略掉系统产生的错误信息，然后我们用die()来自定义错误信息；
首先我们分别使用两个不同的 Ref 来获取一下元素，然后在把对应的元素打印出来查看结果：
聚簇索引（Clustered Index）和非聚簇索引（Non-clustered Index）是数据库中的两种索引类型，它们在组织和存储数据时有不同的方式。
为了和前一篇文章介绍的场景区分开，我们用两个虚构小故事把两种场景放在一起作个对比。
Apache Zeppelin是一款类似jupyter notebook的交互式代码编辑器。
不知不觉的，从第一个亚子的博客系统到emlog，再到现在自个写的简约博客系统，忙忙碌碌的搭建博客也已经一周年了。
次优的嵌入模型、低效的分块以及缺乏元数据过滤可能会影响LLM响应的相关性。以下是应对方法。
前一篇介绍了两个作者溯源的工作，从二进制代码和源代码两方面实现作者去匿名化或识别。这篇文章主要介绍六个非常具有代表性的向量表征算法，它们有特征词向量表示、文档向量表示、图向量表示，以及两个安全领域二进制和日志的向量表征。通过类似的梳理，让读者看看这些大佬是如何创新及应用到新领域的，希望能帮助到大家。这六篇都是非常经典的论文，希望您喜欢。一方面自己英文太差，只能通过最土的办法慢慢提升，另一方面是自己的个人学习笔记，并分享出来希望大家批评和指正。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！
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