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设计狗和程序猿
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基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现——面向高维向量存储的语义检索优化研究摘要本文提出一种融合Sentence-BERT深度语义编码与ChromaDB向量数据库的语义检索框架。针对传统关键词匹配方法在语义鸿沟问题上的局限性,采用预训练语言模型生成768维语义向量,通过ChromaDB实现高效向量存储与近似最近邻搜索(ANN)。实验表明,在MSMARCO数据集上,
- 低代码平台的后端架构设计与核心技术解析
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引言:低代码如何颠覆传统后端开发?在传统开发模式下,一个简单用户管理系统的后端开发需要:3天数据库设计5天RESTAPI开发2天权限模块对接50+个易出错的代码文件而现代低代码平台通过可视化建模+自动化生成,可将开发周期缩短至2小时。本文将深度剖析后端低代码平台的核心技术实现。一、后端低代码平台核心架构https://via.placeholder.com/800x400?text=Archite
- mongodb基本操作指令
王老实
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此文档基于mongodb4.4版本,记录一些mongodb的基本指令1.连接mongodb命令mongo--host192.168.0.10:27017--usernameroot--password1234mydb2.创建数据库命令(如果不存在会创建一个新的,存在会直接使用该数据库)usemydb13.创建用户命令db.createUser({user:"newusername",pwd:"ne
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在信息化时代,数据备份和恢复的有效性对企业和个人来说至关重要。本文将带领读者深入了解如何使用Python编写自动化备份与恢复脚本,确保重要数据的安全。本篇文章涵盖了文件系统的备份、MySQL数据库的备份与恢复、定期任务的自动化调度等内容。我们将通过大量的
- 专栏问答:公共数据库发表能发表国际学术期刊吗?能够成为本硕博的毕业论文主要研究吗?以NHANES数据库为例
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用R探索医药数据科学数据库机器学习r语言r-4.2.1人工智能
随着大数据和人工智能的迅猛发展,公共数据库在医药研究中的应用日益广泛。无论是基因组学、流行病学,还是药物研发,公共数据库都提供了海量的数据资源,为研究人员节省了大量的时间和成本。然而,许多医药类专业的学生和研究者仍然对公共数据库的学术价值存在疑问:利用公共数据库的数据进行研究,是否可以发表在国际学术期刊上?能否作为本科、硕士或博士毕业论文的主要研究内容?本文将围绕这些问题展开讨论,并结合实际案例分
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python使用flask框架ORM操作mysqloracle示例一:python调用flask框架调用方法输出示例二:python调用flask连接MySQL示例三:oracle连接需要指定instant_clientoracle需要下载instant_client示例四:mysqloracle共存(多库连接)扩展本文章记录着python使用flaskORM连接mysqloracle数据库的方法
- 【JAVA架构师成长之路】【Redis】第11集:Redis缓存-高并发与秒杀实战
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0-3分钟:课程目标与引入目标通过本课程,将掌握:高并发场景核心问题:理解超卖、库存不一致、数据库击穿的成因与危害。Redis秒杀解决方案:利用原子操作、分布式锁、队列削峰保障库存安全。性能优化技巧:缓存预热、限流策略、Lua脚本实现原子性。实际意义秒杀场景下瞬时流量极高(如电商大促、票务系统),传统数据库无法承受压力。Redis凭借内存操作与原子性特性,成为解决高并发库存扣减的核心工具。3-13
- 信创产品认证的关键条件与指标
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- 【数据库】通俗易懂掌握MySQL存储最小单位及数据存取过程
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MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统(RDBMS),它的核心功能是存储和管理数据。要深入理解MySQL的工作原理,首先需要了解它的存储最小单位以及数据存取过程。此外,MySQL支持多种存储引擎(如InnoDB、MyISAM等),不同的存储引擎在数据存取过程中会有一些区别。本文将通过丰富的案例和通俗易懂的解释,帮助你掌握这些核心概念。1.MySQL存储的最小单位:页(Page)1.1什么是
- SQL基础语法
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- 【微服务】SpringBoot 整合Redis Stack 构建本地向量数据库相似性查询
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写在前面我们借助Qdrant来了解向量数据库的一些内容内容什么是Qdrant?Qdrant是一个开源的针对向量相似性搜索的引擎,它提供了一系列的API用于对向量数据进行存储、搜索和管理等功能。下面是来自Qdrant官网的一个架构图:初步了解Qdrant里的一些概念以Qdrant的架构图为背景,我们需要初步了解下里面涉及到的一些概念名词,后面我们再对这些概念做进一步的了解。
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一、几个术语需要弄清楚几个术语,比如向量、Embedding、向量检索、向量数据库,具体如下。1.向量:为AI理解世界的通用数据形式,是多模态数据的压缩,任何模态数据都可以转为向量。文本直接送给计算机是无法认识的,而且是高维数据,需要对其进行向量化处理(即Embedding),处理完成后就形成一个个向量。2.Embedding:将文字文本转化为保留语义关系的向量文本,相当于利用embedding模
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背景:为什么数据库存储使用b+树而不是二叉树,因为二叉树树高过高,每次查询都需要访问过多节点,即访问数据块过多,而从磁盘随机读取数据块过于耗时。1.表存储结构单位:表>段>区>页>行在数据库中,不论读一行,还是读多行,都是将这些行所在的页进行加载。也就是说存储空间的基本单位是页。一个页就是一棵树B+树的节点,数据库I/O操作的最小单位是页,与数据库相关的内容都会存储在页的结构里。2.B+树索引结构
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目录一、简单讲下Java的跨平台原理二、装箱与拆箱三、实现一个拷贝文件的工具类使用字节流还是字符流四、介绍下线程池五、JSP和Servlet有哪些相同点和不同点六、简单介绍一下关系数据库三范式七、Mysql数据库的默认的最大连接数八、说一下Mysql和Oracle的分页九、简单讲一下数据库的触发器的使用场景十、简单讲一下数据库的存储过程的使用场景十一、简单介绍一下Activiti十二、编写一个Se
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若该文为原创文章,转载请注明原文出处。一、介绍人脸识别方案设计逻辑流程图,方案代码分为分为三个业务流程,主体代码负责抓取、合成图像,算法代码负责人脸识别功能。通过摄像头实时采集数据,识别人脸,并提取人脸特征,把特征值和数据库对比后,把名字合合到图像上,通过自带的RTSP库推流,在PC端播放。二、流程图说明:程序初始化后,创建了三个线程:线程一、循环获取VI数据,实时检测人脸,识别人脸,提取特征值,
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题目:1581.进店却未进行过交易的顾客表:Visits±------------±--------+|ColumnName|Type|±------------±--------+|visit_id|int||customer_id|int|±------------±--------+visit_id是该表中具有唯一值的列。该表包含有关光临过购物中心的顾客的信息。表:Transactions±
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
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- Mockito异常测试实例
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
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- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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0、 课堂练习做完
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